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【24h】

Signalling and obfuscation for congestion control

机译：用于拥塞控制的信号和混淆

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We aim to reduce the social cost of congestion in many smart city applications. In our model of congestion, agents interact over limited resources after receiving signals from a central agent that observes the state of congestion in real time. Under natural models of agent populations, we develop new signalling schemes and show that by introducing a non-trivial amount of uncertainty in the signals, we reduce the social cost of congestion, i.e., improve social welfare. The signalling schemes are efficient in terms of both communication and computation, and are consistent with past observations of the congestion. Moreover, the resulting population dynamics converge under reasonable assumptions.
机译：我们的目标是降低许多智慧城市应用中拥堵的社会成本。在我们的拥塞模型中，代理从中央代理接收实时观察拥塞状态的信号后，在有限的资源上进行交互。在代理人口的自然模型下，我们开发了新的信号方案，并表明通过在信号中引入大量的不确定性，我们可以减少拥塞的社会成本，即提高社会福利。信令方案在通信和计算方面都是有效的，并且与拥塞的过去观察一致。此外，由此产生的人口动态在合理的假设下收敛。

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