Stochastic Optimization on Parking Lots for Smart Parking Using Reinforcement Learning Methods
Notice bibliographique
Résumé
Various sciences have always considered the maximum use of limited resources and planning to optimize their use. Parking in urban spaces is regarded as a finite resource. This paper investigates the idea of introducing learning algorithms for parking guidance and information systems that employ a central server. Each driver engages in a systematic search during a cycle to identify the parking space with the highest perceived reward among all available options, the optimal parking is determined based on predefined tunings signifying the pursuit of identifying the best parking places to select. To provide estimated optimal parking searching strategies to travelers there are two options linear programming and dynamic programming. Several scenarios will be argued from basic linear programming to Reinforcement Learning methods. The main contribution of this paper lies in the identification of optimal parking spaces for drivers by considering various factors associated with the parking spaces, employing the MAB approach. The multi-armed bandit (MAB) model has been widely adopted for studying many practical optimization problems (network resource allocation, ad placement, crowdsourcing, etc.) with unknown parameters, as one of the reinforcement learning implementations used in this investigation. Each driver who played this MAB gained its reward with their probabilities. The reinforcement learning methodology is utilized for which both Greedy and ε-Greedy simulations are run considering stationary and nonstationary scenarios, meanwhile, each parking selection can change the environment, and regarding this change, scenario assumptions change which is a new scenario in the area of parking problems finally results of these conditions are analyzed while aspects of each scenario are discussed and compared to their efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».