VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

23 июля 2026 г.

РНФ поддержал 31 проект молодых ученых НИУ ВШЭ

Российский научный фонд подвел итоги трех конкурсов, направленных на поддержку молодых ученых. Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 31 из Высшей школы экономики. На средства грантов будут проведены исследования, направленные на решение конкретных задач в рамках приоритетов научно-технологического развития, которые определены в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации.

22 июля 2026 г.

Тяга к сладкому оказалась важнее заботы о здоровье

Исследователи НИУ ВШЭ в Перми с помощью ЭЭГ изучили, как тяга к сладкому и интерес к здоровому питанию влияют на оценку газированных напитков со вкусом колы. В ходе дегустации участники оценивали вкус напитка и называли максимальную сумму, которую готовы за него заплатить. Оказалось, что чем выше интерес человека к здоровью, тем более сложным и когнитивно затратным для него является решение о готовности платить и тем меньше в итоге он будет готов заплатить за такой напиток. Исследование опубликовано в журнале British Food Journal.

21 июля 2026 г.

«Нам бы хотелось, чтоб наши корпуса использовались больше»

Созданные в Международной лаборатории языковой конвергенции и Школе лингвистики НИУ ВШЭ корпуса абхазо-адыгских языков, на которых говорят народы Западного Кавказа, позволяют изучить их особенности, показывают возможности современного использования. Создание корпусов стало возможным благодаря серии экспедиций ученых и студентов Вышки на Кавказ, современным методам лингвистической обработки и взаимодействию с коллегами из региональных университетов. О работе лингвистов новостной службе «Вышка.Главное» рассказал ведущий научный сотрудник Международной лаборатории языковой конвергенции, доцент Школы лингвистики Юрий Ландер.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

VIA AI: Reliable Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control

P. 887–890.

Герасёв М. С., Kiselev D., Бекетов М. Е., Макаров И. А.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: traffic control reinforcement learning (RL)smart traffic lights

В книге

2024 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) Workshops (ICDMW)

Curran Associates, 2024.

Optimal navigation in two-dimensional flows: Control theory and reinforcement learning

Парфеньев В. М., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2026 Vol. 114 P. 1–11

Добавлено: 17 июля 2026 г.

Optimizing Backward Policies in GFlowNets via Trajectory Likelihood Maximization

Timofei Gritsaev, Морозов Н. В., Самсонов С. В. и др., , in: Proceedings of the 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025).: ICLR, 2025. P. 95626–95646.

Добавлено: 15 августа 2025 г.

Optimal Approximation of Average Reward Markov Decision Processes

Сапронов Ю. Ф., Юдин Н. Е., Computational Mathematics and Mathematical Physics 2025 Vol. 65 No. 3 P. 567–581

We continue to develop the concept of studying the ε-optimal policy for Average Reward Markov Decision Processes (AMDP) by reducing it to Discounted Markov Decision Processes (DMDP). Existing research often stipulates that the discount factor must not fall below a certain threshold. Typically, this threshold is close to one, and as is well-known, iterative methods ...

Добавлено: 10 июня 2025 г.

Comparing experience- and description-based economic preferences across 11 countries

Anlló H., Bavard S., Benmarrakchi F. и др., Nature Human Behaviour 2024 Vol. 6 No. 8 P. 1554–1567

Добавлено: 17 июля 2024 г.

Имитационная модель интеллектуальной транспортной системы «умного города» с адаптивным управлением светофорами на основе нечеткой кластеризации

Бекларян А. Л., Бекларян Л. А., Акопов А. С., Бизнес-информатика 2023 Т. 17 № 3 С. 70–86

В данной статье представлена новая имитационная модель интеллектуальной транспортной системы (ИТС) «умного города» с адаптивным управлением светофорами. Предложенная транспортная модель, реализованная в AnyLogic, позволяет изучать поведение взаимодействующих агентов: транспортных средств (ТС) и пешеходов (П) в рамках многоагентной ИТС типа «Манхэттенской решетки». Пространственная динамика агентов в подобной ИТС описывается с использованием систем конечно-разностных уравнений с переменной ...

Добавлено: 25 мая 2024 г.

Problem of optimization of a transport traffic at preliminary registration of queires with use of CBSMAP-model

Кондрашова Е. В., / Series "Working papers by Cornell University". 2015.

Добавлено: 30 августа 2016 г.

Problem of optimization of a transport traffic at preliminary registration of queires with use of CBSMAP-model.

Кондрашова Е. В., / Series "Working papers by Cornell University". 2015. No. 1509.05022.

Добавлено: 30 октября 2015 г.