交通流セルオートマトンモデルとスプリットの強化学習

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-075

グループ名: 【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集

発行日: 2008/03/19

タイトル(英語): Cellular Automaton Model of Traffic Flow and Reinforcement Learning of Split

著者名: 大下奉文 (早稲田大学),申 芝仙(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): Tomofumi Ohshita(Waseda University),Ji-Sun Shin(Waseda University),Miyazaki Michio(Kanto Gakuin University),Hee-Hyol Lee(Waseda University)

キーワード: 交通信号制御|強化学習|Q学習|セルオートマトン

要約(日本語): 近年，個々の交差点の信号機を自律エージェントとし，それぞれの信号機エージェントが独立に自身の信号を制御するマルチエージェント型の交通信号制御が試みられている．本研究では，交通流セルオートマトンによって交差点を含む道路網の交通流をモデル化し．環境同定型の強化学習アルゴリズムであるQ-learningによって交通量に適応した信号機エージェントのスプリットを学習する方法を提案する

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,713 Kバイト