論文の概要: Infrastructure Deployment in Vehicular Communication Networks Using a Parallel Multiobjective Evolutionary Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10016v1
- Date: Fri, 17 Jan 2025 07:51:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-20 14:00:06.473677
- Title: Infrastructure Deployment in Vehicular Communication Networks Using a Parallel Multiobjective Evolutionary Algorithm
- Title(参考訳): 並列多目的進化アルゴリズムを用いた車両通信ネットワークにおけるインフラストラクチャ展開
- Authors: Renzo Massobrio, Jamal Toutouh, Sergio Nesmachniw, Enrique Alba,
- Abstract要約: 本稿では,実際の都市部における車両通信ネットワークのための道路側インフラの配置のための多目的進化アルゴリズムの適用について述べる。
サービス品質とコストの目標を考慮した多目的定式化を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.139920754848169
- License:
- Abstract: This article describes the application of a multiobjective evolutionary algorithm for locating roadside infrastructure for vehicular communication networks over realistic urban areas. A multiobjective formulation of the problem is introduced, considering quality-of-service and cost objectives. The experimental analysis is performed over a real map of M\'alaga, using real traffic information and antennas, and scenarios that model different combinations of traffic patterns and applications (text/audio/video) in the communications. The proposed multiobjective evolutionary algorithm computes accurate trade-off solutions, significantly improving over state-of-the-art algorithms previously applied to the problem.
- Abstract(参考訳): 本稿では,実際の都市部における車両通信ネットワークのための道路側インフラの配置のための多目的進化アルゴリズムの適用について述べる。
サービス品質とコストの目標を考慮した多目的定式化を導入する。
実験分析はM'alagaの実地図上で行われ、実際の交通情報とアンテナを使用し、通信における交通パターンとアプリケーション(テキスト/オーディオ/ビデオ)の異なる組み合わせをモデル化するシナリオである。
提案した多目的進化的アルゴリズムは、正確なトレードオフ解を計算し、以前にこの問題に適用された最先端のアルゴリズムを大幅に改善する。
関連論文リスト
- Cross-Domain Transfer Learning using Attention Latent Features for Multi-Agent Trajectory Prediction [4.292918274985369]
本稿では,トランスフォーマーモデルにおけるアテンション表現に対して,クロスドメイン適応を行う新しい時空間軌道予測フレームワークを提案する。
グラフ畳み込みネットワークは、マルチエージェント車両間の複雑な時空間相互作用を正確にモデル化する動的グラフ特徴埋め込みを構築するためにも統合される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-09T06:39:44Z) - A Holistic Framework Towards Vision-based Traffic Signal Control with
Microscopic Simulation [53.39174966020085]
交通信号制御(TSC)は交通渋滞を低減し、交通の流れを円滑にし、アイドリング時間を短縮し、CO2排出量を減らすために重要である。
本研究では,道路交通の流れを視覚的観察によって調節するTSCのコンピュータビジョンアプローチについて検討する。
我々は、視覚ベースのTSCとそのベンチマークに向けて、TrafficDojoと呼ばれる総合的なトラフィックシミュレーションフレームワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T16:42:29Z) - Multi-objective Optimal Roadside Units Deployment in Urban Vehicular Networks [7.951541004150428]
都市車両網では,交通効率,安全,関連サービスの重要性が増している。
このようなネットワーク内では、道路側ユニット(RSU)が通信を容易にする中間体として機能する。
都市環境においては、建物、庭園、湖沼、その他のインフラなど様々な障害が存在することが、RSUの展開に課題を提起している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-14T05:02:12Z) - Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Control in Wireless
Networks via Adaptive Graphs [1.1861167902268832]
多エージェント深部強化学習(MADRL)は、電力制御のような幅広い複雑な最適化問題に対処するための有望な手法として登場した。
本稿では,これらの課題を緩和する有効な手段として,分散エージェント間の通信誘導構造としてグラフを用いることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T14:25:40Z) - Building Transportation Foundation Model via Generative Graph
Transformer [12.660129805049664]
本稿では,交通シミュレーションの原理を交通予測に統合した交通基盤モデル(TFM)を提案する。
TFMは、移動系アクターの参加行動と相互作用を捉えるために、グラフ構造と動的グラフ生成アルゴリズムを使用する。
このデータ駆動・モデルフリーシミュレーション手法は、構造的複雑性とモデル精度の観点から、従来のシステムで直面する課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T07:34:15Z) - Multi-agent Reinforcement Learning with Graph Q-Networks for Antenna
Tuning [60.94661435297309]
モバイルネットワークの規模は、手作業による介入や手作業による戦略を使ってアンテナパラメータの最適化を困難にしている。
本研究では,モバイルネットワーク構成をグローバルに最適化するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。
シミュレーション環境におけるアンテナ傾き調整問題とジョイント傾き・電力制御問題に対するアルゴリズムの性能を実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T17:06:34Z) - Aerial Images Meet Crowdsourced Trajectories: A New Approach to Robust
Road Extraction [110.61383502442598]
我々は、Cross-Modal Message Propagation Network (CMMPNet)と呼ばれる新しいニューラルネットワークフレームワークを紹介する。
CMMPNetは、モダリティ固有の表現学習のための2つのディープオートエンコーダと、クロスモーダル表現洗練のためのテーラー設計のデュアルエンハンスメントモジュールで構成されている。
実世界の3つのベンチマーク実験により, CMMPNetによる堅牢な道路抽出の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T04:30:10Z) - Offline Contextual Bandits for Wireless Network Optimization [107.24086150482843]
本稿では,ユーザ要求の変化に応じて,ネットワーク内の各セルの構成パラメータを自動的に調整するポリシの学習方法について検討する。
私たちのソリューションは、オフライン学習のための既存の方法を組み合わせて、この文脈で生じる重要な課題を克服する原則的な方法でそれらを適応します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T11:31:20Z) - A Deep Reinforcement Learning Approach for Traffic Signal Control
Optimization [14.455497228170646]
非効率な信号制御手法は、交通渋滞やエネルギー浪費などの多くの問題を引き起こす可能性がある。
本稿では,アクター・クリティカル・ポリシー・グラデーション・アルゴリズムを拡張し,マルチエージェント・ディープ・決定性ポリシー・グラデーション(MADDPG)法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-13T14:11:04Z) - A review of approaches to modeling applied vehicle routing problems [77.34726150561087]
車両経路問題のモデル化手法について概説する。
モデリング手法を評価するためのいくつかの基準を定式化する。
我々はVRPドメインのモデリング分野における今後の研究の道について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-23T14:50:14Z) - Multi-intersection Traffic Optimisation: A Benchmark Dataset and a
Strong Baseline [85.9210953301628]
交通信号の制御は、都市部の交通渋滞の緩和に必要不可欠である。
問題モデリングの複雑さが高いため、現在の作業の実験的な設定はしばしば矛盾する。
エンコーダ・デコーダ構造を用いた深層強化学習に基づく新規で強力なベースラインモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T03:55:39Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。