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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-12-06 15:15 深層強化学習を用いた複数交差点におけるリアルタイム信号制御に関する検討 ○加藤瑞貴・福田卓海・高橋 聖・中村英夫（日大）  DC2024-101 |
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| 抄録 | （和） | 近年、機械学習の一種である深層強化学習による信号制御の有意性が示されている。本研究でｈが、複数交差点を対象とし、サイクル長を固定とした環境で学習を行い、深層強化学習による信号制御の有意性を示すことを目的としている。金飽和状態から過飽和状態に変化する環境を学習し、従来の制御方法と深層強化学習による信号制御の総遅れ時間を比較した。従来手法に比べ約5000秒短縮し、1サイクル当たり約2分の遅れ時間が短縮された。また、j交通状態の変化に応じて報酬が改善されていることを確認した。これらのことから、サイクル長を考慮し、複数の交差点が存在する環境においても深層強化学習による信号制御の有意性を確認した。 |
| （英） | Recently, the significance of signal control by deep reinforcement learning, a type of machine learning, has been demonstrated. The objective of this study is to demonstrate the significance of signal control by deep reinforcement learning by learning in an environment with multiple intersections and fixed cycle lengths. An environment that changes from a gold-saturated state to an oversaturated state was learned, and the total delay time of signal control by deep reinforcement learning was compared with that of the conventional control method. The delay time was reduced by about 5,000 seconds compared to the conventional method, or about 2 minutes per cycle. In addition, it was confirmed that the reward was improved in response to changes in j traffic conditions. These results confirm the significance of signal control by deep reinforcement learning even in an environment with multiple intersections, taking cycle length into account. | |
| キーワード | （和） | 交差信号 / 信号制御 / 深層強化学習 / / / / / |
| （英） | Traffic Signal / Signal Control / Deep Reinforcement Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 294, DC2024-101, pp. 17-20, 2024年12月. | |
| 資料番号 | DC2024-101 | |
| 発行日 | 2024-11-29 (DC) | |
| ISSN | 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 | DC2024-101 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC |
| 開催期間 | 2024-12-06 - 2024-12-06 |
| 開催地（和） | ふれあい広場・サザンクロス（別府） |
| 開催地（英） | Southern Cross Community Square |
| テーマ（和） | Winter Workshop on Safety（安全性に関する冬のワークショップ） 安全性、その他一般 |
| テーマ（英） | Winter Workshop on Safety |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2024-12-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層強化学習を用いた複数交差点におけるリアルタイム信号制御に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Real-Time Signal Control of Multiple Intersections Using Deep Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 交差信号 / Traffic Signal |
| キーワード(2)（和/英） | 信号制御 / Signal Control |
| キーワード(3)（和/英） | 深層強化学習 / Deep Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 加藤 瑞貴 / Mizuki Kato / カトウ ミズキ |
| 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） | 高橋 聖 / Sei Takahashi / タカハシ セイ |
| 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） | 中村 英夫 / Hideo Nakamura / ナカムラ ヒデオ |
| 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） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-12-06 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | DC2024-101 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.294 |
| ページ範囲 | pp.17-20 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-11-29 (DC) |
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