{"product_id":"ieej-btb2025196","title":"SAEVにおけるマルチエージェント深層強化学習を用いた交通運用とV2Gのスケジュール最適化","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003e196\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/9\/5\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eOptimizing Traffic Operations and V2G Scheduling in SAEVs Using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e鈴江晃人（大阪大学），内田英明（大阪大学），山口容平（大阪大学），下田吉之（大阪大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eAkito Suzue (The University of Osaka), hideaki Uchida (The University of Osaka), Yohei Yamaguchi (The University of Osaka), Yoshiyuki Shimoda (The University of Osaka)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003eSAEV,V2G,深層強化学習,マルチエージェント学習,スケジューリング,SAEV,V2G,deep reinforcement learning,multi-agent learning,scheduling\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003eカーシェアの拡大と自動運転・電動化により，SAEV（Shared Autonomous Electric Vehicle）の実用化が進みV2G（Vehicle-to-Grid）との統合による調整力提供が期待されている．一方で運用の複雑化や電力網への影響から，移動とV2Gのサービスを統合的に扱う最適化手法が求められている．本研究では，事業者の利益最大化を目的に，V2G統合型SAEVのスケジューリングをMADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）を用いてモデル化し，数値実験により協調的運用と充放電戦略の課題を検証した．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e691Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":47682287370479,"sku":"IEEJ-BTB2025196-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_b081d4fd-b830-4a7c-b4ef-49f6965d1cdf.png?v=1770874391","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btb2025196","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}