Communication and machine learning in urban mobility: a multiagent and multiobjective approach

• Grant number: 22/02103-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: April 01, 2022
• End date: July 31, 2023
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science
• Agreement: MCTI/MC
• Principal Investigator: Ana Lúcia Cetertich Bazzan
• Grantee: Giovani da Silva
• Host Institution: Instituto de Informática. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Porto Alegre , SP, Brazil
• Associated research grant: 20/05165-1 - Communication and machine learning in urban mobility: a multiagent and multiobjective approach, AP.R

Abstract

Neste trabalho serão investigadas abordagens para o projeto de agentes inteligentes de controle semafórico capazes de otimizar o tráfego de veículos e de agentes capazes de escolher rotas adequadas para os motoristas, ambos considerando múltiplos objetivos e técnicas de aprendizado por reforço. Em particular, o foco será no estudo e extensão de métodos de aprendizado por reforço multiobjetivo, onde o agente semafórico observa um conjunto de variáveis do tráfego e as utiliza para, de forma independente, (I) definir um plano semafórico adequado aos diferentes objetivos definidos e (II) viabilizar a escolha de rota por parte dos motoristas. (AU)