強化学習エージェントの状態認識制御が交通流に与える影響

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-3

グループ名: 【C】平成23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: 2011/09/07

タイトル(英語): Effects of Controlling Agent's Cognition on Traffic Flow

著者名: 間渕雄太 (千葉大学),荒井 幸代(千葉大学)

著者名(英語): Yuta Mabuchi(Chiba University),Sachiyo Arai(Chiba University)

キーワード: 強化学習|交通流制御|Braessのパラドクス|罰|Reinforcement Learning|Traffic Control|Braess's Paradox|Punishment

要約(日本語): 交通渋滞を改善するために交通流の制御策が求められている．交通流制御には，系全体を最適化する視点だけでなく，個々の運転者の個人を最適化する視点が必要である．本研究では，運転者の状態認識を情報提供により制御し，全体最適化と個人最適化の二つの視点による学習を行い，運転者の意思決定の挙動，また，運転者の意思決定が交通流に与える影響を比較し考察する．そして，交通流制御に有用な知見を得ることを目的とする．

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