計算知能を用いた渋滞回避エージェントの開発と複雑系としての交通システムの解析
| Project/Area Number |
18650055
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Exploratory Research
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Sensitivity informatics/Soft computing
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
石渕 久生 Osaka Prefecture University, 工学研究科, 教授 (60193356)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥3,200,000 (Direct Cost: ¥3,200,000)
Fiscal Year 2008: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2007: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
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| Keywords | エージェント / 機械学習 / 交通需要マネージメント / シミュレーション工学 / ソフトコンピューティング / 複雑系 / 交通流モデル / セルオートマトン |
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| Research Abstract |
本研究でソフトウエアとして実装した渋滞回避エージェントは,対向車線を走行する車両や交差点において通信可能半径内に存在する車両との車車間通信により,進行方向や走行車線と交差する道路に関する交通情報を得ることができる.このような方法で獲得した情報に基づき,可能な複数の経路に関して目標地点までの走行時間の予測を行うことで,渋滞回避行動が実現される.具体的には,予測走行時間が最も短い経路を選択することで,渋滞を回避することができる.しかし,一方では,渋滞回避行動が新たな渋滞を引き起こすこともあり,予測された走行時間と実際の走行時間が大きく異なることもある.そこで,計算機シミュレーションを行うことで,走行時間の予測と渋滞回避行動および実際の走行時間に関する膨大な数値データを生成し,数値データからIf-Then形式のファジィルールを抽出する方法を提案した.獲得されたファジィルールは,「対向車線の車両が少ない」や「走行車線の車両が多い」のような日常言語で記述された条件部と,「新しい道路情報が得られ,正しく走行時間を予測することができる」のような結論部を持つ,利用可能な数値データを記述するために必要最小限のファジィルールを獲得することで,どのような状況で車車間通信に基づく渋滞回避行動が成功するかを明確に示すことができる.逆に言えば,車車間通信に基づく渋滞回避行動を有効にするための対応方向を示すことができるとも言える.
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Report
(3 results)
Research Products
(6 results)
