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J-GLOBAL ID：201702215049013709   整理番号：17A1730258

深部強化学習に基づいた交差点信号制御法【Powered by NICT】

An Intersection Signal Control Method Based on Deep Reinforcement Learning

著者 (2件)： Ha-li Pang ,  Ke Ding
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICTA  ページ： 344-348  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市交通流が動的で不確実である。本論文では,深い学習と強化学習を結合し,Q学習と畳込みニューラルネットワークに基づく交差点信号制御器を設計した。状態空間と報酬関数を再定義した。コントローラの訓練とシミュレーションは,交通マイクロシミュレータSUMOで行われている。タイミング制御と比較して,結果は,提案した方法が実行可能であり,より効果的であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *深部 ,  *強化学習 ,  *交差点 ,  不確実性 ,  都市交通 ,  制御装置 ,  ニューラルネットワーク ,  畳込み
準シソーラス用語： タイミング制御 ,  報酬関数 ,  状態空間 ,  Q学習 ,  *信号制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深部 ,  強化学習 ,  交差点 ,  制御法