拥堵信息提供导致的拥堵规避对内生星型网络拓扑上智能体动力学优化的影响
物理与社会
2022-12-29 v2 其他统计学
摘要
网络拓扑基础研究的必要性已被广泛认可。本研究旨在阐明在给定拥堵信息下智能体的拥堵规避对网络拓扑中交通优化的影响。我们研究了具有中心节点连接不同偏好的孤立二级节点的星型拓扑中的随机交通网络。中心节点上的每个智能体参考基于二级节点拥堵率的递减偏好来选择二级节点。我们考察了两种情景：1）每个智能体可重复访问中心与二级节点。2）每个智能体只能访问每个二级节点一次。对 1），我们研究了稳态下智能体分布的均匀性；对 2），我们测量了所有智能体访问所有节点的旅行时间。当智能体重复访问中心与其他节点时，智能体分布的均匀性随节点增加表现出三种非线性依赖。我们发现多元统计能很好地描述这些特征依赖，表明通过规避拥堵实现的网络使用均衡与由相互参考拥堵信息引起的协方差之间的平衡决定了均匀性。我们发现拥堵规避使随节点数指数增长的旅行时间线性化，无论对拥堵信息的参考程度如何。由此，我们成功描述了拥堵规避对星型拓扑中智能体集体动力学的优化效应。我们的发现对网络科学诸多领域有用。
引用
@article{arxiv.2203.01290,
title = {Effect of congestion avoidance due to congestion information provision on optimizing agent dynamics on an endogenous star network topology},
author = {Satori Tsuzuki and Daichi Yanagisawa and Katsuhiro Nishinari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.01290},
year = {2022}
}