Passer à la navigation principale Passer à la recherche Passer au contenu principal

Distributed learning of wardrop equilibria

  • CNRS and PRiSM
  • LORIA Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We consider the problem of learning equilibria in a well known game theoretic traffic model due to Wardrop. We consider a distributed learning algorithm that we prove to converge to equilibria. The proof of convergence is based on a differential equation governing the global macroscopic evolution of the system, inferred from the local microscopic evolutions of agents. We prove that the differential equation converges with the help of Lyapunov techniques.

langue originaleAnglais
titreUnconventional Computation - 7th International Conference, UC 2008, Proceedings
EditeurSpringer Verlag
Pages19-32
Nombre de pages14
ISBN (imprimé)3540851933, 9783540851936
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2008
Modification externeOui
Evénement7th International Conference on Unconventional Computation, UC 2008 - Vienna, Autriche
Durée: 25 août 200828 août 2008

Série de publications

NomLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Volume5204 LNCS
ISSN (imprimé)0302-9743
ISSN (Electronique)1611-3349

Une conférence

Une conférence7th International Conference on Unconventional Computation, UC 2008
Pays/TerritoireAutriche
La villeVienna
période25/08/0828/08/08

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Distributed learning of wardrop equilibria ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

Contient cette citation