Data-Driven Mean-Field Game Approximation for a Population of Electric Vehicles

D. Bauso, T. Namerikawa

研究成果: Conference contribution

抄録

For a population of electric vehicles (EVs) we design a data-driven mean-field game and provide analysis of approximated mean-field equilibrium points based on a receding horizon approach. The model involves stochastic disturbances on the data that drive the game. Some numerical studies illustrate the efficacy of the proposed strategies.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2019 IEEE Data Science Workshop, DSW 2019 - Proceedings
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ285-289
ページ数5
ISBN(電子版)9781728107080
DOI
出版ステータスPublished - 2019 6
イベント2019 IEEE Data Science Workshop, DSW 2019 - Minneapolis, United States
継続期間: 2019 6 22019 6 5

出版物シリーズ

名前2019 IEEE Data Science Workshop, DSW 2019 - Proceedings

Conference

Conference2019 IEEE Data Science Workshop, DSW 2019
国/地域United States
CityMinneapolis
Period19/6/219/6/5

ASJC Scopus subject areas

  • 計算理論と計算数学
  • 人工知能
  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • 安全性、リスク、信頼性、品質管理

フィンガープリント

「Data-Driven Mean-Field Game Approximation for a Population of Electric Vehicles」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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