論文の概要: Proactive Distributed Constraint Optimization of Heterogeneous Incident Vehicle Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11132v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 13:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:24:55.250057
• Title: Proactive Distributed Constraint Optimization of Heterogeneous Incident Vehicle Teams
• Title（参考訳）: 不均質インシデント車両チームのアクティブ分散制約最適化
• Authors: Justice Darko and Hyoshin Park
• Abstract要約: 交通インシデント管理(TIM)プログラムは、緊急リソースの配置を即時インシデント要求に調整する。 環境におけるインシデントの進化に固有の相互依存を無視しながら、現在のデプロイメント決定は短命です。 本研究は,分散制約最適化問題(DCOP)に基づく新しいプロアクティブフレームワークを開発し,上記の制約に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditionally, traffic incident management (TIM) programs coordinate the deployment of emergency resources to immediate incident requests without accommodating the interdependencies on incident evolutions in the environment. However, ignoring inherent interdependencies on the evolution of incidents in the environment while making current deployment decisions is shortsighted, and the resulting naive deployment strategy can significantly worsen the overall incident delay impact on the network. The interdependencies on incident evolution in the environment, including those between incident occurrences, and those between resource availability in near-future requests and the anticipated duration of the immediate incident request, should be considered through a look-ahead model when making current-stage deployment decisions. This study develops a new proactive framework based on the distributed constraint optimization problem (DCOP) to address the above limitations, overcoming conventional TIM models that cannot accommodate the dependencies in the TIM problem. Furthermore, the optimization objective is formulated to incorporate Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The UAVs' role in TIM includes exploring uncertain traffic conditions, detecting unexpected events, and augmenting information from roadway traffic sensors. Robustness analysis of our model for multiple TIM scenarios shows satisfactory performance using local search exploration heuristics. Overall, our model reports a significant reduction in total incident delay compared to conventional TIM models. With UAV support, we demonstrate a further decrease in the overall incident delay through the shorter response time of emergency vehicles, and a reduction in uncertainties associated with the estimated incident delay impact.
• Abstract（参考訳）: トラヒックインシデント管理(TIM)プログラムは、環境におけるインシデント進化の相互依存を伴わずに、緊急リソースの即時インシデント要求への展開を調整する。 しかし、現在のデプロイメント決定を行いながら、環境におけるインシデントの発生に固有の相互依存を無視して、結果として生じるナイーブなデプロイメント戦略は、ネットワーク全体のインシデント遅延の影響を著しく悪化させる可能性がある。 インシデント発生と、近未来の要求における資源の可利用性と、即時インシデント要求の予測期間との間の環境におけるインシデント進化の相互依存性は、現段階のデプロイメント決定を行う際に、ルックアヘッドモデルにより考慮されるべきである。 本研究では, 分散制約最適化問題(distributed constraints optimization problem, dcop)に基づく新しいプロアクティブフレームワークを開発した。 さらに、最適化の目的は無人航空機(UAV)を組み込むように定式化されている。 TIMにおけるUAVの役割には、不確実な交通状況の探索、予期せぬ出来事の検出、道路交通センサからの情報の増強などが含まれる。 複数のTIMシナリオに対するロバスト性解析は,局所探索ヒューリスティックスを用いて良好な性能を示す。 本モデルでは,従来のTIMモデルと比較して,事故発生の遅れが大幅に減少した。 UAV のサポートにより,緊急車両の応答時間短縮による総合的な事故遅延の低減が図られ,事故遅延の予測による不確実性の低減が示された。

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