랜덤 활성화 신경망을 이용한 스마트 승차공유 플랫폼의 운전자 피로도 예측

Concetti Chiave

동적 할인 만족화 휴리스틱을 사용하여 운전자의 순차적 의사결정을 모델링하고 예측하는 새로운 접근법을 제안한다. 이를 위해 랜덤 활성화를 가진 신경망 아키텍처와 샘플링 기반 역전파 알고리즘을 개발하였다.

Sintesi

이 논문은 승차공유 플랫폼에서 운전자의 인지 쇠퇴와 피로도를 모델링하고 예측하는 새로운 접근법을 제안한다. 기존 연구가 주로 다양한 승차 요청에 대한 운전자 선호도 모델링과 학습에 초점을 맞춘 것과 달리, 이 논문은 동적 할인 만족화(DDS) 휴리스틱을 제안하여 주어진 근무 시간 동안 운전자의 순차적 승차 결정을 모델링하고 예측한다.

DDS 휴리스틱을 기반으로 랜덤 활성화를 가진 새로운 확률적 신경망 모델을 제안하였다. 이 모델의 학습을 위해 샘플링 기반 역전파 알고리즘(SBPTT)을 개발하였다. 시뮬레이션 실험과 실제 시카고 택시 데이터셋을 통해 제안 방법의 우수한 성능을 입증하였다.

Statistiche

운전자가 하루에 완료한 총 승차 횟수는 운전자의 누적 수익에 영향을 미친다.
운전자의 만족화 임계값 λd와 할인 요인 βd는 시간이 지남에 따라 동적으로 변화한다.
운전자의 만족화 임계값 λd는 이전 날의 임계값 λd-1, 이전 날의 누적 수익 Ud-1, 그리고 표준 정규 분포 ϵd에 따라 업데이트된다.
운전자의 할인 요인 βd는 이전 날의 할인 요인 βd-1, 이전 날의 총 승차 횟수 Td-1, 그리고 표준 정규 분포 ηd에 따라 업데이트된다.

Citazioni

"실제 의사결정에는 변화하는 상황에 적응하고 과거 경험에서 학습하는 것이 중요하다."
"DDS 모델은 유연하며 다양한 상황에 적용될 수 있다. 이 논문에서는 DDS 모델을 사용하여 운전자의 제한된 합리성을 모델링하고 운전자가 주어진 날에 수락할 승차 요청 수를 예측한다."

Approfondimenti chiave tratti da

Driver Fatigue Prediction using Randomly Activated Neural Networks for Smart Ridesharing Platforms

by Sree Pooja A... alle arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10684.pdf

Domande più approfondite

운전자의 피로도와 만족화 임계값의 동적 변화를 고려하는 것 외에 운전자의 의사결정에 영향을 줄 수 있는 다른 요인들은 무엇이 있을까

운전자의 의사결정에 영향을 미치는 다른 요인들은 다양하다. 첫째로, 운전자의 개인적인 상태와 신체적인 요인이 중요하다. 예를 들어, 운전자의 건강 상태, 수면 패턴, 영양 상태 등은 운전 능력과 의사결정에 영향을 줄 수 있다. 둘째로, 외부 환경적인 요인도 중요하다. 교통 상황, 날씨 조건, 도로 상태 등은 운전자의 의사결정에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 운전자의 경제적인 상황, 수입 목표, 경쟁 상황 등도 의사결정에 영향을 줄 수 있는 요인들이다.

제안된 DDS 모델의 성능을 향상시키기 위해 어떤 추가적인 특징들을 고려할 수 있을까

DDS 모델의 성능을 향상시키기 위해 추가적인 특징들을 고려할 수 있다. 첫째로, 운전자의 신체적인 활동량을 고려할 수 있다. 운전 시간, 휴식 시간, 운전 중 휴식 여부 등의 정보를 모델에 통합하여 운전자의 피로도를 더 정확하게 추정할 수 있다. 둘째로, 운전자의 감정 상태를 고려할 수 있다. 스트레스 수준, 기분 변화, 운전 중의 감정 등을 모델에 반영하여 운전자의 의사결정에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 또한, 운전자의 성격 특성이나 운전 습관과 같은 개인적인 특성도 모델에 추가하여 보다 정확한 예측을 할 수 있다.

운전자의 피로도와 만족화 임계값의 동적 변화가 승차공유 플랫폼의 전반적인 효율성에 어떤 영향을 미칠 수 있을까

운전자의 피로도와 만족화 임계값의 동적 변화가 승차공유 플랫폼의 전반적인 효율성에는 중요한 영향을 미칠 수 있다. 운전자가 피로를 느끼거나 만족도가 낮을 경우, 운전 능력이 저하되어 사고 발생 가능성이 높아질 수 있다. 또한, 만족화 임계값의 동적 변화는 운전자의 의사결정을 예측하고 최적화하는 데 도움을 줄 수 있어 플랫폼의 수익을 극대화할 수 있다. 더불어, 운전자의 피로도와 만족도를 고려한 승차 배정은 운전자와 승객 모두에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 도와줄 수 있다. 따라서, 이러한 요인들을 고려하여 승차공유 플랫폼의 운영을 최적화하는 것이 중요하다.