Zobrazeno 1 - 10
of 106
pro vyhledávání: '"Guin, Angshuman"'
This study integrates Transit Signal Priority (TSP) into multi-agent reinforcement learning (MARL) based traffic signal control. The first part of the study develops adaptive signal control based on MARL for a pair of coordinated intersections in a m
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2411.19359
The combined influence of urban heat islands, climate change, and extreme temperature events are increasingly impacting transit travelers, especially vulnerable populations such as older adults, people with disabilities, and those with chronic diseas
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.04081
Transit is a crucial mode of transportation, especially in urban areas and for urban and rural disadvantaged communities. Because extreme temperatures often pose threats to the elderly, members of the disability community, and other vulnerable popula
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.03457
Model free reinforcement learning (RL) provides a potential alternative to earlier formulations of adaptive transit signal priority (TSP) algorithms based on mathematical programming that require complex and nonlinear objective functions. This study
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.00098
Publikováno v:
In International Journal of Transportation Science and Technology June 2023 12(2):476-491
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Many transit providers changed their schedules and route configurations during the COVID-19 pandemic, providing more frequent bus service on major routes and curtailing other routes, to reduce the risk of COVID-19 exposure. This research first assess
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______325::40b179853d6b36c7577d9bd120514828
https://escholarship.org/uc/item/2x1320p5
https://escholarship.org/uc/item/2x1320p5
Autor:
Fujimoto, Richard, Guin, Angshuman, Hunter, Michael, Park, Haesun, Kanitkar, Gaurav, Kannan, Ramakrishnan, Milholen, Michael, Neal, SaBra, Pecher, Philip
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2014 29:1203-1215
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.