{"product_id":"ieej-ct11tc06003","title":"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","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\u003eTC6-3\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2011\/09\/07\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eEffects of Controlling Agent's Cognition on Traffic Flow\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e間渕雄太 (千葉大学),荒井 幸代(千葉大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eYuta Mabuchi(Chiba University),Sachiyo Arai(Chiba University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e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\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e4,469 K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 \/ 6","offer_id":46406442057967,"sku":"IEEJ-CT11TC06003-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bc2683a6-7de5-4ef3-966f-787828e29ce3.png?v=1745138623","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-ct11tc06003","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}