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Journal Articles Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle Year : 2018

Multiagent approaches for the allocation of routes to a fleet of autonomous taxis

Approches multiagents pour l’allocation de courses à une flotte de taxis autonomes

(1, 2, 3, 4) , (1, 4, 3, 2) , (1, 4, 3, 2)
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Abstract

This work is interested in decentrally solving a taxi allocation problem over a fleet of autonomous taxis. Classically, to solve this problem, requests are centralized into a portal where a dispatcher allocates requests to taxis (ideally, in an optimal manner). This requires taxis have continuous access to the portal. However, getting access to such global communication infrastructureis very expensive for taxi companies. The idea here is to use new affordable vehicle-to-vehicle communication technologies to coordinate taxis without global communication infrastructure. Our approach is presented and empirically evaluated via simulations. We have developed different scenarios with different communication infrastructure and coordination mechanisms, and we analyze, their resulting quality of service, user welfare, gain and robustness to message loss.
Ce travail étudie le problème d’allocation décentralisée de courses à une flotte de taxis autonomes. Classiquement, pour résoudre ce problème, les demandes sont centralisées dans un portail où un dispatcheur alloue les courses aux taxis (idéalement de manière optimale). Ceci nécessite que les taxis aient accès en continu au portail (via un réseau cellulaire). Cependant, avoir accès à une telle infrastructure de communication globale coûte cher à la société de gestion de taxis. L’idée est ici d’utiliser une infrastructure véhicule-à-véhicule, peu coûteuse, pour coordonner les taxis sans infrastructure de communication globale. Notre approche est présentée et évaluée de manière empirique par simulation. Nous avons développé différentes stratégies multiagents, requérant différentes infrastructures de communication et mécanismes de coordination, et les analysons en termes de qualité de service, de satisfaction client, de gain et de robustesse face à la perte de messages.
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Dates and versions

emse-02303732 , version 1 (02-10-2019)

Identifiers

Cite

Gauthier Picard, Flavien Balbo, Olivier Boissier. Approches multiagents pour l’allocation de courses à une flotte de taxis autonomes. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, 2018, 32 (2), pp.223-247. ⟨10.3166/RIA.32.223-247⟩. ⟨emse-02303732⟩
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