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User preference-based intelligent road route recommendation using SARSA and dynamic programming

Journal of Control and Decision 2023年第3期10卷 443-453页

作者： Roopa Ravish Shanta Rangaswamy Arpitha V Vasuprada U PES University BengaluruIndia Rashtreeya Vidyalaya College of Engineering BengaluruIndia

Traffic congestion is one of the main challenges in transportation engineering. It directly impactsthe economy by increasing travel time and affecting the environment by excessive fuel consumptionand emission. Road route recommendation to overcome the congestion by alternativeroute suggestions has gained high importance. The existing route recommendation systems areproposed using the reinforcement learning algorithm (Q-learning). The techniques suggestedin this paper are state-action-reward-state-action (SARSA) algorithm and dynamic programming(DP) to guide the commuters to reach the destination with an optimal solution. The algorithmconsiders travel time, cost, flexibility, and traffic intensity as the user preference attributes torecommend an optimal route. The recommended system is implemented by building a roadnetwork graph. We assign values to each user preference attribute along the edges, which cantake high(1) or low(0) values. By considering these values, the system recommends the *** proposed system performance is evaluated based on computation time, cumulative reward,and accuracy. The results show that DP outperforms the SARSA algorithm.

关键词： Intelligent transport system machine learning techniques in ITS SARSA algorithm dynamic programming route guidance system travel time prediction traveller information system

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