お知らせ 研究会の開催と会場に参加される皆様へのお願い(2022年6月開催~)
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-12-10 15:05
標準路長をもとに初期個体群を生成したGAによる交通信号機の最適オフセット探索手法の検討
髙橋 実福田卓海望月 寛高橋 聖日大)・中村英夫東大)・風間 洋京三製作所DC2021-60
抄録 (和) 一般道路の自動車のスムーズな走行を確保するためには,交通信号機のオフセットを系統制御する必要がある.これまで我々は遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて最適オフセットパターン探索の検討を行ってきた.本研究では,GAの初期個体群生成方法に着目した.初期個体には,サイクル長と走行速度から算出できる標準路長を用いてオフセットパターンを生成する.さらに,全交差点のオフセットに一様な値を加算したオフセットパターンを生成し,計30個体を初期個体群とすることでより良い解の探索を図る. 
(英) To ensure the smooth running of automobile on public roads, systematic control of traffic signal offsets is necessary. We have been investigating the optimal offset pattern search using genetic algorithms (GAs). In this study, we focused on the initial population generation method of GA. For the initial population, the offset pattern is generated using the standard road length that can be calculated from the cycle length and driving speed. In addition, an offset pattern is generated by adding a uniform value to the offsets of all intersections, and a total of 30 individuals are used as the initial population to search for a better solution.
キーワード (和) 交通信号機 / オフセット / 遺伝的アルゴリズム / 最適化 / 初期個体群 / / /  
(英) Traffic signal / Offset / Genetic Algorithm / Optimization / Initial population / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 293, DC2021-60, pp. 30-33, 2021年12月.
資料番号 DC2021-60 
発行日 2021-12-03 (DC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード DC2021-60

研究会情報
研究会 DC  
開催期間 2021-12-10 - 2021-12-10 
開催地(和) 国民宿舎小豆島(ふるさと荘交流センター) 
開催地(英)  
テーマ(和) (第6回) Winter Workshop on Safety(安全性に関する冬のワークショップ) - (共催:日本信頼性学会) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 DC 
会議コード 2021-12-DC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 標準路長をもとに初期個体群を生成したGAによる交通信号機の最適オフセット探索手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study on the optimal offset search method for traffic signals by GA with initial population generated based on standard road length 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 交通信号機 / Traffic signal  
キーワード(2)(和/英) オフセット / Offset  
キーワード(3)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm  
キーワード(4)(和/英) 最適化 / Optimization  
キーワード(5)(和/英) 初期個体群 / Initial population  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 髙橋 実 / Minoru Takahashi / タカハシ ミノル
第1著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 福田 卓海 / Takumi Fukuda / フクダ タクミ
第2著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 望月 寛 / Hiroshi Mochizuki / モチヅキ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 聖 / Sei Takahashi / タカハシ セイ
第4著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nihon University (略称: Nihon Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 英夫 / Hideo Nakamura / ナカムラ ヒデオ
第5著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 風間 洋 / Hiroshi Kazama / カザマ ヒロシ
第6著者 所属(和/英) 株式会社京三製作所 (略称: 京三製作所)
Kyosan Electric (略称: Kyosan)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2021-12-10 15:05:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 DC 
資料番号 DC2021-60 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.293 
ページ範囲 pp.30-33 
ページ数
発行日 2021-12-03 (DC) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会