強化学習エージェントを用いた道路交通信号機の適応的制御

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST12018

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2012/12/01

タイトル(英語): Adaptive Traffic Signal Control using Reinforcement Learning Agents

著者名: 松下 直樹(東京理科大学大学院),原田 拓(東京理科大学)

著者名(英語): Matsushita Naoki(Tokyo University of Science),Harada Taku(Tokyo University of Science)

キーワード: 道路交通信号機|適応的制御|強化学習|エージェントモデル|メタ学習|協調|traffic signal|adaptive control|reinforcement learning|agent model|meta-learning|cooperation

要約(日本語): 本研究では，道路交通信号機をエージェントとしてモデル化し適応的に制御することによって，道路交通ネットワーク全体における交通流を円滑化する手法を提案する．提案する手法では，各エージェントは強化学習機能を持ち，隣接エージェントと協調するが，その際に，各エージェントにおいて強化学習パラメータのメタ学習を行う．そして，シミュレーションを行うことにより，提案手法の有効性を評価する．

要約(英語): We propose an adaptive traffic signal control method for smooth traffic flow by modeling the traffic signal as an agent. In the proposed method, each agent is designed using reinforcement learning and cooperates with neighboring agents. Moreover, in the learning process, each agent learns meta-parameters in the reinforcement learning algorithm. We evaluate the effectiveness of the proposed method by the simulation.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,650 Kバイト