본 연구는 교통 네트워크에서 통행료를 부과하여 전체 혼잡을 최소화하는 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 선형 아크 지연 함수와 엔트로피 매개변수를 동시에 추정하며, 이를 통해 점점 더 효과적인 통행료를 부과할 수 있다.
그래프 호몰로지를 사용하여 교통 네트워크의 흐름 복잡성을 체계적으로 연구하는 방법 소개
