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J-GLOBAL ID：202002284030800465   整理番号：20A2632705

混合交通のための協調的意思決定:ランプ併合例【JST・京大機械翻訳】

Cooperative decision-making for mixed traffic: A ramp merging example

著者 (5件)： Sun Zhanbo (School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, China) ,  Sun Zhanbo (National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology, Chengdu, China) ,  Huang Tianyu (School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, China) ,  Huang Tianyu (National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology, Chengdu, China) ,  Zhang Peitong (School of Automobile and Transportation, Xihua University, China)
資料名： Transportation Research. Part C. Emerging Technologies  (Transportation Research. Part C. Emerging Technologies)
巻： 120  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0534A  ISSN： 0968-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 接続自動車両(CAV)の急速概念開発と商業化は,混合交通の問題,すなわち,CAVと従来の人間操作車両(HVs)との混合交通の問題を導いている。本論文は,混合交通(CDMMT)のための共同意思決定を研究した。離散最適化を用いて,CDMMT機構を開発し,ランプ併合を容易にし,混合交通における協調と非協調挙動を適切に捉えた。CDMMT機構は,状態制約最適制御ベース軌道設計問題を逐次問題に埋め込む2レベル最適化プログラムとして記述できる。問題を効率的に解決するために,二レベル動的計画法ベースの解法を開発した。提案したモデリングメカニズムと解法は決定論的決定に一般的であり,システム効率の良い解決策を保証することができる。ミクロシミュレーション環境を,混合交通のモデル検証と分析のために構築した。結果は,100%HVsによるシナリオと比較して,傾斜マージが混合交通環境においてより滑らかであることを示した。高いCAV浸透では,セクションスループットは約18%増加した。提案したCDMMT機構により,トラフィックスループットは,さらに10~15%増加した。提案方法は,混合交通環境の下で,傾斜マージセクションでのトラフィック解析と協同制御の基底を形成する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  浸透 ,  *意思決定 ,  最適制御 ,  動的計画法 ,  基底 ,  スループット ,  商業化 ,  協調制御
準シソーラス用語： モデル検証 ,  システム効率 ,  決定論 ,  協働意思決定 ,  離散最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 連結自動車両(CAV) ,  混合交通(CDMMT)のための協調的意思決定 ,  ランプマージング ,  2レベル最適化 ,  動的計画法

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 混合交通 ,  協調的意思決定 ,  ランプ ,  併合