マルチエージェント強化学習を用いた交通流最適配分システム

抄録

現在、交通渋滞などが社会問題となっている。そこでは、運転者の利己的経路選択によって渋滞が発生することが知られている。
管理者の立場からは、適度に分散し交通流全体の平均旅行時間を最小化することが望まれる。
これまでに交通流全体の最適配分を行う問題として、システムは定常状態であり、また運転者は全ての経路に関する情報を取得し、
その中から最短経路を選択するという仮定のもと研究がされてきた。
しかし、既存の手法では動的に変化する交通流の定式化や解析が困難であることが指摘されている。
そこで、本研究ではこれらの問題に対処可能なエージェント手法を用いて交通流配分制御を行うシステムを作成し、その有効性を検証する。