Deep Q-Networkによる列車制御方策の学習 －実路線データを用いた基礎的検討及び運転手による制御との比較－

カテゴリ: 部門大会

論文No: 5-63

グループ名: 【D】2023年電気学会産業応用部門大会講演論文集

発行日: 2023/08/16

タイトル(英語): Learning of train control measures by means of Deep Q-Network: Preliminary study using actual route data and comparison with driver control

著者名: 五十嵐 祥吾（日本大学）,福田 卓海（日本大学）,高橋 聖（日本大学）,中村 英夫（社会システム開発研究所）,大木 勇治（京三製作所）

著者名(英語): Shogo Igarashi (Nihon University),Takumi Fukuda (Nihon University),Sei Takahashi (Nihon University),Hideo Nakamura (Social System Development Laboratory),Yuji Oki (Kyosan Electric Manufacturing)

キーワード: 自動列車運転|列車制御|強化学習|Deep Q-Network|Auto Train Operation|Train Control|Reinforcement Learning|Deep Q-Network

PDFファイルサイズ: 755 Kバイト