| Project/Area Number |
19K12100
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
KAMIO TAKESHI 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (20316136)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | マルチエージェントシステム / 強化学習 / 多船航路探索 / 行動表現 / 目標航路 / トラッキング制御 / 回避開始点 / 安全マージン / 学習効率 |
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| Outline of Research at the Start |
船舶運航において安全性と効率性を勘案した航路を事前に選定することは極めて重要である．このような背景から，多船航路探索用マルチエージェント強化学習システム(MARLS)を開発し，さらに，これが海上交通アセスメントツールとして利用できることに着目して，様々な研究に取り組んできた．本研究もまたその延長上の研究であり，行動表現の高度化による学習効率の向上および高次の要求(例えば，回避開始点の明確化)を満足する航路探索を実現することを主な目的とする．本目的の達成により，多船航路探索用MARLSの海上交通アセスメントツールとしての価値を一層高めることを目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
It is important to pre-select safe and efficient courses for complex collision situations where even actual navigators are at a loss to make a decision, and to get useful knowledge from the process of the course selection. We have developed multi-agent reinforcement learning system (MARLS) to search ships' courses and have worked to improve its value as maritime traffic assessment tools. In this research, we have improved the learning efficiency of MARLS by upgrading the agent's behavior representation from the primitive representation of rudder angle to the advanced representation using target courses corresponding to avoidance, course recovery, and course maintenance. Furthermore, noting that the navigation rules do not clearly define when to start avoiding another ship, we have implemented a function in MARLS to clarify the avoidance starting points.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
研究成果の概要で述べた通り，研究代表者は多船航路探索用MARLSを海上交通アセスメントツールとして利用する研究を継続している．本研究では，多船航路探索用MARLSにおける学習効率の改善と回避開始点を明確化する機能の実装を行った．関連研究としては深層学習を用いた自律船研究が挙げられるが，海上交通アセスメントツールとしての利用は想定していない．ここに本研究の学術的独自性が存在するが，強化学習という共通性から研究成果の相互利用が期待できる．一方，船舶運航の交通量の増大から港則法や海上交通安全法が見直されてきた事実を鑑みれば，有用な海上交通アセスメントツールの開発は大きな社会的意義を持つ．
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