| 研究課題/領域番号 |
24K14913
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 豊橋技術科学大学 |
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研究代表者 |
SHAO XUN 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80774588)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | Vehicular network / Edge computing / Cloud computing / Multi-agent algorithm / Reinforcement learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
EIRP adopts a cloud-edge-end model, utilizing RSUs for dynamic vehicular packet routing. It enhances route reusability and employs multi-agent reinforcement learning to improve packet delivery rates and minimize communication delays, advancing smart transportation systems.
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