«`html
Улучшение эффективности автоматизации транспортных систем с помощью Nested Graph Reinforcement Learning
Проблемы масштабирования технологии плетения: решения и практическая ценность
Технология плетения автомобилей имеет огромный потенциал для точного управления, оптимизации потока трафика и экономии энергии. Однако, при создании крупномасштабных смешанных плетен, возникает ряд проблем, связанных с различными уровнями автоматизации, интеллекта и коммуникационными возможностями автомобилей.
Одной из основных проблем является образование виртуальных узких мест, которые возникают из-за аномалий в поведении и реакции автомобилей в плетене. Эти узкие места могут привести к снижению пропускной способности трафика и увеличению энергопотребления.
Для решения этих проблем был предложен уникальный подход к принятию решений на основе Nested Graph Reinforcement Learning. Основные цели тактики заключаются в улучшении кооперативного принятия решений внутри плетена для уменьшения трафика и повышения энергоэффективности.
Предложенный подход был протестирован и продемонстрировал значительное снижение энергопотребления на 9% и увеличение пропускной способности на 10% по сравнению с базовыми методами.
Важным результатом исследований стало обнаружение влияния увеличения количества подключенных и автоматизированных транспортных средств в плетене на пропускную способность и энергопотребление.
В заключение, Nested Graph Reinforcement Learning представляет собой значительный шаг в решении проблем, возникающих при масштабировании технологии плетения. Улучшение способности плетен адаптироваться к различным конфигурациям автомобилей и непредсказуемым трафическим ситуациям может привести к повышению эффективности и устойчивости транспортных систем в будущем.
«`
