In the current example, the duration of a time interval is set equal t的简体中文翻译

In the current example, the duratio

In the current example, the duration of a time interval is set equal to 1 h, which indicates the within-day dynamics of the stochastic learning process, and only one VOTT user class is considered. The maximum real-time information penetration rate is assumed to be I= 25%. Relatively smallθvalues result in larger dispersion in the perceived costs and, hence, larger spread of users among the available paths and vice-versa. Thus, for the users who receive and follow realtime information, a relatively large value of the cost perception (dispersion) parameter is preferred (θ?−1=2), which indicates that they have an accurate perception of the prevailing conditions on network routes and choose the best ones. The remaining users employ historical path cost information, which corresponds to the path costs occurred in the same period of the previous day (k= 24) and denotes the day-to-day dynamics of the stochastic learning process. Due to their imperfect knowledge on the currently prevailing network conditions, these users may choose many alternative routes and a lower value of the cost perception parameter is selected for them (θ?−1=0.5).
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在当前示例中,时间间隔的持续时间设置为等于 1 小时,这表示随机学习过程的日内动态,并且仅考虑一个 VOTT 用户类别。假设最大实时信息渗透率为 I=25%。相对较小的 θ 值会导致感知成本的更大分散,因此,用户在可用路径中的分布更大,反之亦然。因此,对于接收和关注实时信息的用户来说,成本感知(分散)参数值偏大(θ?−1=2),表明他们对网络路由的当前状况有准确的感知并选择最好的。其余用户使用历史路径成本信息,它对应于前一天(k = 24)同一时期发生的路径成本,并表示随机学习过程的日常动态。由于他们对当前流行的网络条件的不完全了解,这些用户可能会选择许多替代路线,并为他们选择较低的成本感知参数值(θ?-1=0.5)。
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在当前示例中,时间间隔的持续时间设置为1h,这表示随机学习过程的日内动态,并且仅考虑一个VOTT用户类。假设最大实时信息穿透率为I=25%。相对较小的θ值导致感知成本的较大分散,因此,可用路径中的用户分布较大,反之亦然。因此,对于接收和跟踪实时信息的用户,首选相对较大的成本感知(分散)参数值(θ?−1=2),这表明他们对网络路线的主要条件有准确的感知,并选择最佳路线。其余用户使用历史路径成本信息,该信息对应于前一天(k=24)同一时期发生的路径成本,并表示随机学习过程的日常动态。由于这些用户对当前网络状况的了解不完善,他们可能会选择许多备选路线,并为他们选择较低的成本感知参数值(θ?−1=0.5).
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在当前示例中,时间间隔的持续时间设置为1小时,这表示随机学习过程的日内动态,并且只考虑一个VOTT用户类别。最大实时信息渗透率假设为I= 25%。相对较小的θ值会导致感知成本的较大差异,从而导致用户在可用路径中的较大分布,反之亦然。因此,对于接收和跟踪实时信息的用户来说,成本感知(离差)参数的相对较大值是优选的(θ?1=2),这表明他们对网络路由的主要条件有准确的了解,并选择最佳条件。其余用户使用历史路径成本信息,该信息对应于前一天同一时期(k= 24)发生的路径成本,并表示随机学习过程的日常动态。由于这些用户对当前网络状况的了解不完善,他们可能会选择许多替代路线,并为他们选择较低的成本感知参数值(θ?−1=0.5).
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