セルオートマトンを用いた交差点交通流量のモデル化と交通信号のQ学習制御

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS9-2

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): Modeling of Traffic Flow using Cellular Automata and Traffic Signal Control by Q-learning

著者名: 梅本 陽司(早稲田大学),大下奉文 (早稲田大学),小薄 洋平(早稲田大学),宮崎 道雄(関東学院大学),李羲頡 (早稲田大学)

著者名(英語): Kiyoshi Umemoto(Waseda University),Tomofumi Ohshita(Waseda University),Yohei Osuki(Waseda University),Michio Miyazaki(Kanto-Gakuin University),Hee-Hyol Lee(Waseda University)

キーワード: 交通流|交通信号制御|オフセット|Q学習|セルオートマトンエージェント|Traffic Flow|Traffic Signal Control|Offset|Q-learning|Cellular AutomataAgent

要約(日本語): 近年の交通量の増加による都市部の交通渋滞は激しさを増し,その対策を講じて交通渋滞の緩和を図ることが急務となっている.現在開発されている交通流モデルとして,一つは交通流を連続流としてモデル化した方程式を導き解析を行う手法があり,もう一つは道路を通行する車両の個々の動きを捉えて全体の流れを形成させる手法である.本研究では,Q学習法を用いて信号機エージェントのスプリットとサイクルに加えてオフセットを学習する方法を提案する.ここでは,隣接する交差点からの流入量と隣接する交差点への流出量からなる交差点間の相互作用によって流量が決定されることに着目し,現実に近い交通流をセルオートマトンによってモデル化し,交通信号のQ学習法を用いた渋滞緩和について検討する.

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