動的シミュレーションと強化学習による鉄道運転再スケジューリングシステム【JST・京大機械翻訳】

Kubosawa Shumpei; Onishi Takashi; Sakahara Makoto; Tsuruoka Yoshimasa

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216975442303 整理番号：22P0275436

動的シミュレーションと強化学習による鉄道運転再スケジューリングシステム【JST・京大機械翻訳】

Railway Operation Rescheduling System via Dynamic Simulation and Reinforcement Learning

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発行年： 2022年01月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

鉄道サービス破壊の数は自然災害の強化により増加している。さらに,COVID-19パンデミックのような社会的状況の急激な変化は,鉄道会社が頻繁に交通スケジュールを修正する必要がある。したがって,最適スケジューリングのための自動サポートが予想される。本研究では,自動鉄道スケジューリングシステムを提示した。このシステムは,鉄道交通と全線路の乗客流れをシミュレートできる強化学習と動的シミュレータを利用する。提案したシステムは,最適化プロセスが訓練として前もって実行されるので,全線のトラヒックスケジュールの急速な生成を可能にする。システムを中断シナリオを用いて評価し,その結果は,システムが数分で全線の最適スケジュールを発生できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

輸送と業務 , ネットワーク法

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