ニューロ遺伝的アルゴリズムを用いたパターン認識による交通流予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-3

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): Traffic Flow Forecasting using Neuro-Genetic Algorithm for Pattern Recognition

著者名: 木村 要介(早稲田大学),玄 光男(早稲田大学),井田 憲一(前橋工科大学)

著者名(英語): Yosuke Kimura(Waseda University),Mitsuo GenGraduate School of (Graduate School of Waseda University),Kenichi Ida(Maebashi Institute of Technology)

キーワード: ニューロ遺伝的アルゴリズム|パターン認識|交通流交通流|neuro-genetic algorithm|pattern recognition|traffic flow

要約(日本語): 高度道路交通システム(ITS: Intelligent Transport Systems)は、最先端技術を用いて道路・車両・人を一体のシステムとしてインテリジェント化し構築するが、ITSで交通事故の減少などの道路交通の課題を解決するためには、カーナビゲーションシステム(以下、カーナビ)の高度化が不可欠である。現在ルート検索にはDijkstra法が多く用いられているが、この手法では目的関数が複数である問題には対応していない。また交通渋滞へダイナミックに対応するに、渋滞の予測も必要となる。そこで本研究では、交通流予測を考慮した多目的ルート検索のための遺伝的アルゴリズムを提案する。

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