12 2024 档案
摘要：Ah, I understand now. We need to: First group trajectories by source-destination (SD) pairs Sample 10% of SD pairs for OOD Use all trajectories from t
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摘要：是的，你对模型的理解基本正确，我可以帮你进一步理清细节和逻辑关系。 1. 模型嵌入过程概述 空间嵌入 (Spatial Embedding)： 使用图卷积 (GCN) 对轨迹的空间位置进行嵌入，生成不同尺度的空间嵌入 (三种尺度)。 时间嵌入 (Temporal Embedding)： 使用类似 D
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摘要：Cascade: Enhancing Reinforcement Learning with Curriculum Federated Learning and Interference Avoidance — A Case Study in Adaptive Bitrate Selection 根
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摘要：Key changes made: Split trajectories into train/test before any sampling Generate anomalies (detours and switches) using the original non-sampled test
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摘要：自监督的方法 （不同阈值）： causalTAD：自监督，异常数据不参与训练。双编码器。这个方法的缺点, road graph没参与，另外两个编码器并没有很好的结合在一起使用，编码阶段是完全分开的，所以特征没有共享。另外，在分数的计算中，也只是考虑了一个编码器的score IRL: Sequenti
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摘要：<flow id="0" from="16to0" to="12to24" begin="0" end="20000" period="3" departSpeed="max" departPos="base" departLane="best"/> <flow id="1" from="17to1
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摘要：根据您提供的信息以及终端显示的 fps=32，可以确认仿真的 实际运行时间（墙钟时间） 并没有超过 2 小时。这是因为 SUMO 的运行速度被加速了，仿真时间与实际墙钟时间并不是一一对应的。 1. 仿真时间 vs. 墙钟时间 仿真时间： 是 SUMO 内部的时间（step-length 决定了每个时
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摘要：阅读顺序 要理解 SUMO 和这个底层 RL库 的逻辑，可以从以下步骤入手，结合这些文件逐步深入： 1. 从整体架构入手 推荐文件：env.py 和 resco_envs.py 理由： env.py 定义了核心的 SumoEnvironment 类，负责与 SUMO 模拟器交互，是整个系统的基础。
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摘要：Road 64: Edge ID: 661592211 Direction: From 10755227107 to 6193597900 Shape: 450.32,0.43 463.33,1.94 476.75,2.39 485.29,1.81 524.40,0.00 Lane ID: 6615
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摘要：根据这段伪代码（Algorithm 1）和描述提供的信息，以下是对动作选择流程的详细分析，以及如何解决策略
摘要：在传统的DQN（Deep Q-Learning Network）和DDQN（Double Deep Q-Learning Network）之间，主要区别如下： 1. Q值估计的目标函数不同： DQN: 在DQN中，目标Q值是通过最大化Q值的动作直接由同一个网络（目标网络）计算得到的。这可能会导致Q值
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摘要：你描述的流程已经很接近了 SUMO 和深度强化学习（DQN）结合的一个典型工作流程。我可以详细解释一下 SUMO 在仿真优化 DQN 模型时的具体步骤，以及一个 Epoch 是如何设置的。 SUMO仿真与DQN模型结合流程 初始化： 你首先需要定义一个交通环境，通常使用 SUMO 来仿真。这个环境包
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摘要：这段内容主要讨论了Grounded Action Transformation (GAT) 框架的逻辑和目标。GAT 是一种用于强化学习中 仿真环境 和 真实环境 动力学（transition dynamics）对齐的方法。以下是详细解读： 整体背景与问题 挑战：仿真环境
摘要：在深度Q网络（DQN）中，Q值并不能直接被理解为策略（policy），而是 行动价值函数（action-value function） 的一种估计。以下是一些关键点帮助你理解： 什么是Q值？ Q(s, a) 表示在状态
摘要：评估。原来采用的是sum的方式，现在改成均值 This is a very insightful observation. Looking at the evaluate.py code, specifically in the drop_head_tail function: def drop_h
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摘要：Looking at the code, I can help clarify the model saving and inference setup: Model Saving: Yes, the model is saved at every epoch in the train() meth
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摘要：以下是上述内容的翻译： 从代码来看，异常数据集（绕路和转换）是由训练数据生成的，而不是测试数据。以下是 process_datasets 方法中的相关部分： # 将训练数据中的正常轨迹进行转换 train_converted = {} for idx, traj in enumerate(train
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摘要：在这段代码中，DQN 的设置与联邦学习的场景紧密结合，状态、动作、环境和奖励分别具有以下定义和含义： 1. 状态（State） 状态表示系统的当前情况，它提供了决策所需的信息。在该 DQN 设置中，状态由以下部分构成： 客户端损失信息： 损失组件比例（如 nll/total, kl/total, c
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摘要：数据的处理 Let's look at how the padding is added in the batch_preprocess method: # First find max length in current batch max_length = max(src_length) # F
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摘要：关于数据的模式 Looking at the TrajectoryLoader class, yes - that's exactly how it handles different sequence lengths. Let me break down the sequence length h
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摘要：是的，sumo-rl 的代码实现了你提到的强化学习优化循环，但具体行为需要仔细分析 sumo-rl 的实现。核心问题是：每次训练是否基于前一次优化更新交通灯设置？以下是分析和解释： sumo-rl 的强化学习逻辑是否符合你的想法 1. 强化学习的本质 sumo-rl 确实是一个强化学习框架，通过在
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摘要：scale traffic 在 SUMO 仿真中，Scale Traffic 参数用于动态调整交通密度（车辆生成率）的缩放因子。如果你想通过代码来控制这个参数，可以通过 SUMO 的 TraCI 接口 实现。 TraCI 接口控制 Traffic Scaling SUMO 的 TraCI（Traff
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摘要：Based on the code shown, I'll explain the transformer aggregation strategy and what components should be aggregated in a federated learning setting. I
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摘要：The code uses both VAE and confidence modeling for trajectory embedding and anomaly detection. Here's how they work together: The Confidence Model: Ta
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摘要：Ah, I understand now - for each SD pair within a client's 25% sample, you want to split the actual trajectories for that SD pair 50/50 between train a
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摘要：模型学习 Let me explain the interpolate_steps and how information transfers between steps: def forward(self, batch): # Initialize residue_mask = batch['pr
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摘要：Let me explain the key differences between route2poly.py and the TraCI-based code I provided: Purpose and Functionality: route2poly.py: Creates polygo
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摘要：在您提供的代码中，/diska/FAIR/data/crossdocked_pocket10_processed.lmdb 和 /diska/FAIR/data/crossdocked_pocket10/index.pkl 文件是数据处理的关键组成部分，它们之间有紧密的关系： 1. index.pk
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摘要：ICDE 24 初始轨迹数据 转换为节点 First trajectory: {'m_geo': [[104.073372091009, 30.6881461729445], [104.07319289973, 30.6881485545542], [104.073372091009, 30.688
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摘要：Net文件参数的定义 标签: net 属性名: junctionCornerDetail, limitTurnSpeed, version, {http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance}noNamespaceSchemaLocation 标签: locati
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摘要：数据格式 异常数据的生成 在你提供的代码中，异常数据生成策略（如绕行和切换）并没有直接出现。这些策略似乎是在数据预处理或数据集构建过程中实现的，但在代码片段中没有涉及到具体如何通过 Dijkstra 算法生成绕行轨迹，或者如何切换轨迹中的某一段。 异常数据的生成通常是通过对原始数据进行修改或者引入异
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