Towards Self-Organizing connected and autonomous Vehicles: A coalitional game theory approach for cooperative Lane-Changing decisions
Notice bibliographique
Résumé
This research introduces a novel approach to cooperative decision-making among self-organizing connected and autonomous vehicles (CAVs). In this approach, a coalitional game is played by a group of players who form alliances of different sizes based on the collective payoff they receive. The players continuously evaluate the potential benefits of different coalition formations and adjust their decisions accordingly. The proposed approach utilizes the V2V communication feature of CAVs, which enables CAVs to participate in a cooperative game, thereby resolving conflicting situations that often arise during lane-changing decisions. By working together within the same coalition, CAVs on a hypothetical three-lane freeway segment can collectively determine their target lanes, rather than engaging in individual decision-making that could result in a win-lose situation. The proposed approach considers up to nine CAVs interacting with each other and aims to find Pareto-optimal coalitions in lane-changing decisions. The approach considers lead CAVs that cooperate via acceleration to enlarge the gap between the subject and lead CAVs. The game is modelled as a dynamic transferable utility problem, allowing the utilities obtained from the coalition agreement to be expressed as real numbers and distributed among coalition members. The framework is generalizable to other traffic and demand management problems while the cooperative CAVs can be compensated for reaching an agreement in a universal, collectible, and tradable credit scheme (UCTCS) that can be used in a wide spectrum of traffic and demand management applications. The effects of the proposed coalitional lane-changing decision-making on traffic efficiency are compared to a non-cooperative decision-making model on a simulated road segment. Overall, our analysis suggests that the proposed coalitional approach can positively impact macroscopic traffic characteristics, leading to potentially improved traffic flow, reduced congestion, and enhanced travel time efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».