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Best-response planning for urban fleet coordination

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Best-response planning for urban fleet coordination

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Martí, P.; Jordán, J.; Julian, V. (2023). Best-response planning for urban fleet coordination. Neural Computing and Applications. 35(24):17599-17618. https://doi.org/10.1007/s00521-023-08631-9

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/204922

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Metadatos del ítem

Título: Best-response planning for urban fleet coordination
Autor: Martí, Pasqual Jordán, Jaume Julian, Vicente
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The modeling of fleet vehicles as self-interested agents brings a realistic perspective to open fleet transportation research. This feature allows us to model the fleet operation from a non-cooperative point of view. ...[+]
Palabras clave: Intelligent agents , Transportation , Self-interest , Best response , Nash equilibrium , Coordination
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Neural Computing and Applications. (issn: 0941-0643 )
DOI: 10.1007/s00521-023-08631-9
Editorial:
Springer-Verlag
Versión del editor: https://doi.org/10.1007/s00521-023-08631-9
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2021-123673OB-C31/ES/SERVICIOS INTELIGENTES COORDINADOS PARA AREAS INTELIGENTES ADAPTATIVAS/
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//ACIF%2F2021%2F259/ES/Subvenciones para la contratación de personal investigador de carácter predoctoral
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/IJC2020-045683-I/ES/Coordination of self-interested agents with game theory and multi-agent planning for urban fleets
Agradecimientos:
This work is partially supported by Grant PID2021-123673OB-C31 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by "ERDF A way of making Europe." Pasqual Marti is supported by Grant ACIF/2021/259 funded by the "Conselleria de ...[+]
Tipo: Artículo

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