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J-GLOBAL ID：202002272496707716   Reference number：20A0437560

An Edge-Assisted Vehicle Routing Method Based on Game-Theoretic Multiagent Learning

ゲーム理論的マルチエージェント学習に基づくエッジ支援車両経路選定法【JST・京大機械翻訳】

Author (5)： Zhu Bichuan (Beijing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Li Jinglin (Beijing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Yuan Quan (Beijing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Lu Jiawei (Beijing University of Posts and Telecommunications, China) ,  Yang Shu (Datang Network CO., Ltd, China)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： ICPADS  Page： 462-469  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Traffic congestion is a seriou...

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Thesaurus term： Nash equilibrium ,  interaction ,  *game theory ,  simulation ,  traffic congestion ,  *game ,  algorithm ,  path search ,  intersection ,  population(statistics) ,  *routing ,  city ,  *agent ,  learning algorithm ,  throughput

JST classification (5)： Graphic and image processing in general  (JE04010I) ,  Mobile communication  (ND08030H) ,  Signal theory  (ND02020G) ,  Pattern recognition  (JE07000S) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (5)： ゲーム理論 ,  マルチエージェント学習 ,  エッジ ,  支援 ,  経路選定