The impact of intelligent transportation points system based on Elo rating on emergence of cooperation at Y intersection

互惠(文化人类学) 困境 交叉口(航空) 智能交通系统 强化学习 计算机科学 运输工程 碰撞 运筹学 模拟 计算机安全 人工智能 工程类 数学 几何学 社会心理学 心理学
作者
Yongjie Wang,Zhouzhou Yao,Chao Wang,Jiale Ren,Chunming Qiao
出处
期刊:Applied Mathematics and Computation [Elsevier]
卷期号:370: 124923-124923 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.amc.2019.124923
摘要

The construction of intelligent transportation system is of great benefit to the efficiency, safety and fairness of urban residents’ travel. This paper focuses on a passing dilemma at Y intersection. An intelligent transportation points system (ITPS) based on Elo rating system is proposed to attempt to solve this dilemma. The drivers in the simulation system are given reinforcement learning ability based on Q-learning algorithm, by evaluating the benefits of each behavior. The conclusions are summarized as follows. For pure selfish drivers group, the application of ITPS has little impact on cooperation. For heterogeneous drivers group, the cooperation probability and passing efficiency of drivers can be improved by the regulation of the ITPS. Meantime, the fairness between drivers could be also maintained. It means that the application of ITPS can achieve the unity of fairness and efficiency. From a long-term perspective, the establishment of the ITPS will be a strong guarantee for the reciprocity of the travelers’ efficiency and fairness. Therefore, this study is conducive to the future construction of more perfect urban traffic intelligent system.
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