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1.本研究では、人間の優れた情報認識能力と情報処理能力を系統式信号制御に応用し、人間の視覚的総合的な交通状況判断能力を応用すれば制御効率を改善できるかどうかについて検討シタ。そのために一連の信号交差点の時々刻々の交通状況を人間が視覚的に判断しながら、系統制御に随時介入するというゲ-ミングシミュレーションを行い、制御効率のよい制御戦略を探索した。得られた制御戦略をニューラルネットワークで学習し、その制御戦略をモデル化した。
2.主な研究成果は次のとおりである。
(1)系統制御の交通流シミュレーションのプログラムを完成させ、会話形式でゲ-ミングできるようにした。
(2)交差点における加減速挙動および発進波の伝播挙動を知るために交通流観測調査を行い、その結果を用いてシミュレーションのパラメータを調整した。
(3)シミュレーション画面で交通状況を見ながらキ-入力で信号制御に介入し、信号の切り替えまたは青延長を行うというゲ-ミング実験を行った。
(4)信号制御のゲ-ミング実験を繰り返し、単純系統式制御よりも望ましい制御戦略を得ることができた。
(5)得られた制御戦略をニューラルネットワークで学習できるようにした。そのネットワークに交通状況を入力すれば制御戦略が求められるようにモデル化した。
(6)モデルから求めた制御戦略を適用してシミュレーション上で制御実験を行った。交通道路を含む信号系全体の制御効率はつねに満足できるものではなかったが、条件によっては効率のよいものも得られた。
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