複数車線における群知能を応用した渋滞回避システムの基礎検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-160

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): Basic Study of System for Avoiding Traffic Congestion by Applying Swarm Intelligence on Multiple Lanes

著者名: 野本直弥（日本大学）,星野貴弘（日本大学）

著者名(英語): Naoya Nomoto (Nihon University),Takahiro Hoshino (Nihon University)

キーワード: 群知能|アントトレイルモデル|渋滞回避システム|Swarm Intelligence|Ant-trail-model|Congestion avoidance system

要約(日本語): 複数車線高速道路では追越車線への車線変更を抑制させ、車線利用率の平準化させることで渋滞緩和に繋がることが判明している。本研究では群知能を用いて、車線利用率の平準化を行い渋滞緩和を図る。本研究では蟻のフェロモンコミュニケーションを応用して各車線でフェロモンを均一にし、利用率の平準化を図る車線変更モデルを提案する。本稿では、既存の複数車線道路の交通流モデルと提案モデルの比較することで車線選択方法による渋滞改善効果について検討した。具体的には、初期配置で各車線に均等に車両を配置し、車線変更を行なわないモデルと比

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 813 Kバイト