文献
J-GLOBAL ID：202002287217497134
整理番号：20A1701551
分散/集中制御によるマルチエージェント深層強化学習を用いたライドシェアのサービスエリア制御の比較
Analysis of Service area Adaptation for a Ride-share by using Multi-agent deep reinforcement learning
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著者 (3件)：
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資料名：
巻：
34th
ページ：
ROMBUNNO.2J4-GS-2-04 (WEB ONLY)
発行年：
2020年
JST資料番号：
U1701A
ISSN：
2758-7347
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多くのドライバがライドシェアに参加したことで,都市部では乗客を乗せていない空車が渋滞を引き起こし問題となっている.これを解決するために,エージェントが待つべき位置を決定する効率の良い戦略が必要である.このために筆者らは,深層強化学習を用い,乗客の需要予測からエージェントにサービスエリアを割り当てるSAAMSを提案する.本稿では特に,分散制御と集中制御におけるサービスエリアの分担の特徴と性能の比較を試みる.実験結果から,分散制御では分業が創発され,また需要の動的変化にも適応できることを示す.(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
道路輸送・サービス一般
, 人工知能
タイトルに関連する用語 (6件)：
タイトルに関連する用語
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