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  1. 研究報告
  2. マルチメディア通信と分散処理(DPS)
  3. 2026
  4. 2026-DPS-206

強化学習を用いた渋滞緩和のための交通信号機制御手法の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2008513
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2008513
fa4d434e-d9fe-422c-a6e1-d23739c32530
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS26206070.pdf IPSJ-DPS26206070.pdf (1.8 MB)
 2028年3月10日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DPS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2026-03-10
タイトル
言語 ja
タイトル 強化学習を用いた渋滞緩和のための交通信号機制御手法の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 社会システムの最適化
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
福井大学工学部
著者所属
福井大学工学部
著者所属(英)
en
School of Engineering, University of Fukui
著者所属(英)
en
School of Engineering, University of Fukui
著者名 赤根,裕紀

× 赤根,裕紀

赤根,裕紀

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川上,朋也

× 川上,朋也

川上,朋也

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,交通シミュレータSUMOとそのAPIを用いて,交通量に応じて信号を動的に制御する機械学習型信号制御手法を提案する.従来の固定時間制御や単純な動的制御では,複雑に変動する交通需要への柔軟な対応が困難であった.そこで,福井県福井市内の道路ネットワークの一部を用いて,車両の停止台数や平均速度をリアルタイムで観測し,最適な信号フェーズを選択するモデルを構築した.シミュレーションの結果,学習回数の増加に伴い平均遅延時間が大幅に短縮され,エリア全体のスループットが向上することを確認した.本手法は,広域的な交通流の系統性を維持しつつ,滞留を最小化する信号制御戦略の獲得において高い有効性を示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10116224
書誌情報 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

巻 2026-DPS-206, 号 70, p. 1-7, 発行日 2026-03-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8906
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2026-03-05 05:21:31.171716
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