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J-GLOBAL ID：201702233844107235   整理番号：17A0813324

マルチエージェント強化学習による交通信号最適化制御【JST・京大機械翻訳】

Implementing traffic signal optimal control by multiagent reinforcement learning

著者 (2件)： Song Jiong (云南交通職業技術学院) ,  Jin Zhao (云南大学)
資料名： Zhizaoye Zidonghua  (Zhizaoye Zidonghua)
巻： 34  号： 9A  ページ： 13-16  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2179A  ISSN： 1009-0134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市交通環境では,交通流の正確な予測は難しいが,複数の交差点のため,思い込みの交通制御モデル間の相互作用と絡み合いは,すべての交通状況で常に高性能の予測を維持することはできない.強化学習の自己学習能力を考慮して,マルチエージェント強化学習に基づく交通信号制御法を提案した。思い込みのない制御モデルでは,マルチエージェントは対応する実時間交通状況における最適制御戦略を学習することができる.実験結果は,この方法の実現可能性と有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交差点 ,  交通制御 ,  *強化学習 ,  交通信号制御 ,  都市交通 ,  相互作用 ,  交通流 ,  *最適制御
準シソーラス用語： 実時間 ,  制御モデル ,  自己学習 ,  交通状況 ,  *交通信号 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチエージェント ,  強化学習 ,  交通 ,  最適化制御