Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reconsideration of optimization for reduction of traffic congestion

論文の概要: Reconsideration of optimization for reduction of traffic congestion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05448v1
Date: Sat, 8 Jun 2024 12:11:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 19:35:37.911226
Title: Reconsideration of optimization for reduction of traffic congestion
Title（参考訳）: 渋滞低減のための最適化の再検討
Authors: Masayuki Ohzeki,
Abstract要約: 交通渋滞を低減するために2次項の簡単な定式化が提案された。当初の定式化は、自動車ツアーと交通渋滞の総延長を減少させた。本研究では,交通渋滞の低減にのみ焦点をあてて,コスト関数を再構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6526824510982802
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: One of the most impressive applications of a quantum annealer was optimizing a group of Volkswagen to reduce traffic congestion using a D-Wave system. A simple formulation of a quadratic term was proposed to reduce traffic congestion. This quadratic term was useful for determining the shortest routes among several candidates. The original formulation produced decreases in the total lengths of car tours and traffic congestion. In this study, we reformulated the cost function with the sole focus on reducing traffic congestion. We then found a unique cost function for expressing the quadratic function with a dead zone and an inequality constraint.
Abstract（参考訳）: 量子アニールの最も印象的な応用の1つは、D-Waveシステムを用いた交通渋滞を減らすためにフォルクスワーゲンのグループを最適化することであった。交通渋滞を低減するために2次項の簡単な定式化が提案された。この二次的な用語は、いくつかの候補者の中で最も短いルートを決定するのに役立った。当初の定式化は、自動車ツアーと交通渋滞の総延長を減少させた。本研究では,交通渋滞の低減にのみ焦点をあてて,コスト関数を再構築した。次に, デッドゾーンと不等式制約を持つ二次関数を表現するためのユニークなコスト関数を見出した。

関連論文リスト

Quantum Annealing Approach for the Optimal Real-time Traffic Control using QUBO [17.027096728412758]
交通渋滞は都市部の主要な問題の一つである。渋滞を緩和するために交通の流れを制御する方法が交通研究の中心的な問題の一つとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-14T01:24:19Z)
Designing Optimal Personalized Incentive for Traffic Routing using BIG Hype algorithm [3.7597202216941783]
都市レベルでプラグイン型電気自動車と従来型燃料電池を最適にルーティングする問題について検討する。我々のモデルでは、通勤者は、旅行時間と、市や駐車場、サービスステーションを利用するための金銭的費用を組み合わせた地域費用を、自力で最小化することを目的としている。我々は、これらの金融インセンティブを大規模バイレベルゲームとして最適に設計する問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-24T11:13:10Z)
Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes [105.34822201378763]
本稿では,連続確率分布間のエントロピー最適輸送(EOT)計画を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,シュリンガーブリッジ問題(Schr"odinger Bridge problem)として知られるEOTの動的バージョンのサドル点再構成に基づく。大規模EOTの従来の手法とは対照的に,我々のアルゴリズムはエンドツーエンドであり,単一の学習ステップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-02T14:35:13Z)
Teal: Learning-Accelerated Optimization of WAN Traffic Engineering [68.7863363109948]
本稿では,GPUの並列処理能力を活用してTE制御を高速化する学習型TEアルゴリズムTealを提案する。問題スケールの削減と学習のトラクタビリティ向上のために,Tealはマルチエージェント強化学習(RL)アルゴリズムを用いて,各トラフィック要求を独立に割り当てる。他のTE加速方式と比較して、Tealは需要を6～32%増やし、197～625倍のスピードアップを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-25T04:46:30Z)
Correlating sparse sensing for large-scale traffic speed estimation: A Laplacian-enhanced low-rank tensor kriging approach [76.45949280328838]
本稿では,Laplacian enhanced Low-rank tensor (LETC) フレームワークを提案する。次に,提案したモデルをネットワークワイド・クリグにスケールアップするために,複数の有効な数値手法を用いて効率的な解アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-21T07:25:57Z)
Quantum Annealing for Vehicle Routing Problem with weighted Segment [0.0]
本研究では,道路交通渋滞問題に対するQUBOの定式化について検討した。道路セグメントの重み付けに基づいて、代替道路車両の流れの分布を最適化して経路選択を行う。 D-Wave量子アニールのシミュレーションは、複数の車両の経路配置について最適な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-25T06:38:18Z)
Road Network Guided Fine-Grained Urban Traffic Flow Inference [108.64631590347352]
粗いトラフィックからのきめ細かなトラフィックフローの正確な推測は、新たな重要な問題である。本稿では,道路ネットワークの知識を活かした新しい道路対応交通流磁化器(RATFM)を提案する。提案手法は,高品質なトラフィックフローマップを作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-29T07:51:49Z)
Learning from Images: Proactive Caching with Parallel Convolutional Neural Networks [94.85780721466816]
本稿では,プロアクティブキャッシングのための新しいフレームワークを提案する。モデルベースの最適化とデータ駆動技術を組み合わせて、最適化問題をグレースケールのイメージに変換する。数値計算の結果,提案手法は71.6%の計算時間を0.8%のコストで削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-15T21:32:47Z)
Quadratic and Higher-Order Unconstrained Binary Optimization of Railway Rescheduling for Quantum Computing [0.5161531917413706]
本稿では,鉄道交通管理の問題の再スケジューリングのためのQUBOおよびHOBO表現について紹介する。我々は、列車間の出入口の最小化、駅での滞在の最小化、線路の占有、車両の循環について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-07T14:07:07Z)
Automated Intersection Management with MiniZinc [0.0]
本稿では,センサのグリッドからデータを抽出し,交通信号を制御して交通の流れを最適化する自動交差点管理システムを提案する。本システムは,車両の平均待ち時間と標準偏差を低減し,デッドロックを回避する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-15T12:11:05Z)
Reinforcement Learning Based Vehicle-cell Association Algorithm for Highly Mobile Millimeter Wave Communication [53.47785498477648]
本稿では,ミリ波通信網における車とセルの関連性について検討する。まず、ユーザ状態(VU)問題を離散的な非車両関連最適化問題として定式化する。提案手法は,複数のベースライン設計と比較して,ユーザの複雑性とVUEの20%削減の合計で最大15%のゲインが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-22T08:51:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。