Abstract-Advanced fordon styrsystem använder realtidstrafikinformation för att styra trafiken och för att undvika trängsel. Tyvärr kan dessa system endast reagera på förekomsten av trafikstockningar och inte förhindra uppkomsten av onödiga trafikstockningar. I detta avseende är det lovande med förebyggande fordonsrouting, eftersom detta tillvägagångssätt gör det möjligt att styra fordonsrouting genom att redovisa trafikprognosinformation. I detta dokument presenteras ett decentraliserat tillvägagångssätt för förebyggande transport av fordon som är särskilt användbart i storskaliga dynamiska miljöer. Tillvägagångssättet är baserat på delegat multiagentsystem, d.v.s. en miljöcentrerad samordningsmekanism som delvis är inspirerad av myrbeteende. Antlika agenter utforskar miljön för fordonens räkning och upptäcker en överbelastningsprognos, som gör det möjligt för fordon att styra om. Metoden förklaras ingående och utvärderas i jämförelse med tre alternativa routingstrategier. Experimenten görs i simulering av en verklig trafikmiljö. Experimenten tyder på en betydande resultatvinst jämfört med den mest avancerade strategin under test, dvs. en trafik-meddelande-kanal-baserad routing strategi.
Claes m.fl. REF utvecklar ett decentraliserat styrsystem för planering av fordon som körs på grundval av aktuell och prognostiserad trafikinformation.
A Decentralized Approach for Anticipatory Vehicle Routing Using Delegate Multiagent Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}