複数の交通流量における深層強化学習を用いた信号制御の実験と考察

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タイトル別名
  • Experiments and Considerations on Signal Control Using Deep Reinforcement Learning at Multiple Traffic Flow

抄録

<p>交通管理システムにおける信号制御のパラメータは、交差点における渋滞が極力発生しないよう、熟練の技術者により決定されている。しかし、近年熟練技術者の減少により、AI代替による省人化が期待されている。強化学習を用いた信号制御に関する既存研究では、交通流量を固定したもの、もしくはランダムに車が流入するような状況に対して、従来の制御方法と比較している。しかし、現実的には、交通流量が時間帯や曜日に応じて増加・減少する、また主従道路の割合が変化するような場合がある。このような場合においても、渋滞を引き起こさないような信号制御をする必要がある。本稿では、単一交差点を対象とし、基準となる交通流量から主道路の流量が変化する場合、従道路の流量が変化する場合、常に閑散となる場合等、時間変化する複数の交通流量に関し、１つの強化学習AIを用いて信号制御法を学習させた結果を既存の制御手法と比較した。強化学習を用いた手法では、９交通流量パターンのうち８パターンでも既存手法(MODERATO)よりも高精度での信号制御を実現した。強化学習による信号制御の柔軟性・汎用性を確認できた。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390859758174813056
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2023.0_3xin469
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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