Project/Area Number |
23K26216
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 22050:Civil engineering plan and transportation engineering-related
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Research Institution | Tohoku University |
Principal Investigator |
桑原 雅夫 東北大学, 情報科学研究科, 名誉教授 (50183322)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉岡 慶祐 日本大学, 理工学部, 准教授 (30755541)
田名部 淳 株式会社地域未来研究所(役員、交通情報研究室、システム開発室、公共交通計画室), 役員, 役員 (40975554)
福田 和輝 株式会社地域未来研究所(役員、交通情報研究室、システム開発室、公共交通計画室), 交通情報研究室, 研究員 (70975581)
橋本 申 株式会社地域未来研究所(役員、交通情報研究室、システム開発室、公共交通計画室), 交通情報研究室, 研究員 (80975582)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
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Keywords | 信号制御 / 強化学習 / 過飽和ネットワーク / 分散制御 / 最適制御 |
Outline of Research at the Start |
本研究は,ネットワーク全体の最適信号制御を分散制御で行う手法について,理論を明らかにするとともに検証するものである.これまでの強化学習を用いた信号制御に関する研究は,2つの大きな課題を残している:①最適制御が得られるかどうかという理論検討が不十分であること,②強化学習の結果として得られるサイクル長,スプリット,オフセットという信号制御パラメータの検討が行われていないことである.本研究では,強化学習の基本であるマルコフ決定過程を,交通流伝播の性質に基づいて再整理し,全体最適を保証する分散制御の条件を理論的に明らかにするとともに,得られた制御パラメータの実務的な妥当性を検証する.
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