@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02008513,
 author = {赤根,裕紀 and 川上,朋也},
 issue = {70},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2026}
}