論文の概要: A Nested Graph Reinforcement Learning-based Decision-making Strategy for Eco-platooning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07578v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 14:18:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 13:03:36.491275
• Title: A Nested Graph Reinforcement Learning-based Decision-making Strategy for Eco-platooning
• Title（参考訳）: グラフ強化学習に基づくEco-platooningのための意思決定戦略
• Authors: Xin Gao, Xueyuan Li, Hao Liu, Ao Li, Zhaoyang Ma, Zirui Li,
• Abstract要約: 大規模な混合プラトンでは、車両の不均一性と予測不可能な交通条件が仮想ボトルネックを引き起こす。 ネストグラフ強化学習に基づく意思決定戦略を導入する。 この戦略は協調的な意思決定を改善し、エネルギー効率を確保し、混雑を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.543020132680997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Platooning technology is renowned for its precise vehicle control, traffic flow optimization, and energy efficiency enhancement. However, in large-scale mixed platoons, vehicle heterogeneity and unpredictable traffic conditions lead to virtual bottlenecks. These bottlenecks result in reduced traffic throughput and increased energy consumption within the platoon. To address these challenges, we introduce a decision-making strategy based on nested graph reinforcement learning. This strategy improves collaborative decision-making, ensuring energy efficiency and alleviating congestion. We propose a theory of nested traffic graph representation that maps dynamic interactions between vehicles and platoons in non-Euclidean spaces. By incorporating spatio-temporal weighted graph into a multi-head attention mechanism, we further enhance the model's capacity to process both local and global data. Additionally, we have developed a nested graph reinforcement learning framework to enhance the self-iterative learning capabilities of platooning. Using the I-24 dataset, we designed and conducted comparative algorithm experiments, generalizability testing, and permeability ablation experiments, thereby validating the proposed strategy's effectiveness. Compared to the baseline, our strategy increases throughput by 10% and decreases energy use by 9%. Specifically, increasing the penetration rate of CAVs significantly enhances traffic throughput, though it also increases energy consumption.
• Abstract（参考訳）: プラトゥーニング技術は正確な車両制御、交通流の最適化、エネルギー効率の向上で有名である。 しかし、大規模な混合プラトンでは、車両の不均一性と予測不可能な交通条件が仮想ボトルネックを引き起こす。 これらのボトルネックは、トラフィックのスループットを低下させ、小隊内でのエネルギー消費を増大させる。 これらの課題に対処するために,ネストグラフ強化学習に基づく意思決定戦略を導入する。 この戦略は協調的な意思決定を改善し、エネルギー効率を確保し、混雑を軽減する。 非ユークリッド空間における車両とプラトン間の動的相互作用をマッピングするネスト交通グラフ表現の理論を提案する。 時空間重み付きグラフをマルチヘッドアテンション機構に組み込むことで、局所データとグローバルデータの両方を処理するためのモデルの能力をさらに強化する。 さらに,小隊の自己定性学習能力を高めるため,ネストグラフ強化学習フレームワークを開発した。 I-24データセットを用いて、比較アルゴリズム実験、一般化可能性試験、透過性アブレーション実験を設計、実施し、提案手法の有効性を検証した。 ベースラインと比較して,我々の戦略はスループットを10%向上し,エネルギー使用量を9%削減する。 特に、CAVの浸透率の増大はトラフィックのスループットを著しく向上させるが、エネルギー消費も増大させる。

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