多目的強化学習を用いた交差点における適応的信号制御

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-088

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Adaptive Traffic Light Control via Multi-Objective Reinforcement Learning

著者名: 齋木匠（千葉大学）,荒井幸代（千葉大学）

著者名(英語): Takumi Saiki (Chiba University),Sachiyo Arai (Chiba University)

キーワード: 交通信号制御|多目的強化学習|Traffic Light Control|Multi-Objective Reinforcement Learning

要約(日本語): 現在多くの交通信号は人が設定した制御則で動いており，設定時の予測と異なる交通状況には対応できない。強化学習を導入すると，周囲の状況に合わせた制御を獲得するため，待ち時間の減少や交通状況の変化に対する適応性の向上などが期待される．交差点ではどちらかの信号が赤であり，直交する交通流は同時に通過できない。すなわち通流同士の間にトレードオフの関係が存在する。本研究では多目的強化学習を用いて，一度の学習で複数の交通流比率に応じた制御則を獲得できる信号制御を提案する。シミュレーションにより優位性を確認した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 320 Kバイト