具有路径偏好与速度控制的源到目的网络流：一种类平均场博弈方法
最优化与控制
2020-06-18 v1
摘要
本文考虑一种对交通网络上智能体流进行建模的平均场方法。特别地，除具有智能体控制动力学和依赖于质量分布代价的经典平均场博弈框架外，我们还考虑了作为一种所谓噪声最优响应动力学推广而得到的路径偏好动力学。该偏好动力学表明，智能体在掌握网络拥堵状态的全局信息并基于对其前面智能体决策的观测下选择其路径。我们证明了作为合适时变质量分布集合上映射的不动点而获得的平均场均衡的存在性，该集合在网络中逐边定义。我们还讨论了 admissible 控制集根据边自身上的质量分布被适当有界的情形。
引用
@article{arxiv.2006.09506,
title = {Origin-to-destination network flow with path preferences and velocity controls: a mean field game-like approach},
author = {Fabio Bagagiolo and Rosario Maggistro and Raffaele Pesenti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.09506},
year = {2020}
}