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Régulation du Trafic Urbain par Renforcement Profond
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Régulation du Trafic Urbain par Renforcement Profond

INÈS BENJAAFAR

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La congestion est considérée comme l'un des problèmes majeurs dans la plupart des grandes villes dans le monde entier et spécifiquement dans les zones urbaines.

Elle conduit à plusieurs autres problèmes comme la perte de temps et les longues files d'attente sur les routes qui peuvent provoquer des accidents.

Pour la résolution de ce problème, nous proposons un modèle d'apprentissage par renforcement profond avec une représentation d'état qui identifie la position des véhicules dans l'environnement, un ensemble d'actions défini par des configurations de feux de signalisation avec une durée fixe, et une fonction de récompense qui capture la différence des temps d'attente des véhicules entre les actions.

Pour mettre en œuvre le modèle, l'approche d'apprentissage appliquée est le Q-learning combiné à un réseau neuronal profond.

Les résultats indiquent que le modèle proposé peut s'adapter à plusieurs situations de circulation et est capable de surpasser le système de feux de signalisation statiques dans les Scénario à faible trafic.

Format : Papier

Livraison dans le monde entier.
Frais d'envoi limités à 4,90 € pour la France métropolitaine quel que soit le nombre d'articles. Délai de livraison : 2 à 5 jours.
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Quantité
Disponible

Ines Ben Jaafar is a Researcher at SMART Lab , Straegies for Modelling and ARtificial inTelligence Laboratory at University of Tunis and an Assistant Professor at Tunis Business School University in Tunisia.

Her research interests include: Multicriteria optimization, Meta-heuristics, Transport Problems, Logistics chains, and Multi-agent Systems. 


Fiche technique

Auteur
INÈS BENJAAFAR
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2022
Pages
Pays
Tunisie Tunisie

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