深層学習とマルチエレメントGAを用いた交通信号パラメータの最適化

抄録

　近年，交通渋滞を解決する手法として信号機パラメータの制御による手法が提案されている．信号機パラメータの最適化に関する従来手法として，遺伝的アルゴリズム(GA)を改良したマルチエレメントGAと交通流シミュレータを用いたシステムが提案されたが，この手法ではGAの個体数あたり世代数回のシミュレーションが必要となり，非常に長い処理時間のため実運用に至るには非現実的であるという課題があった．　本研究では，交通流シミュレータの代わりにシミュレーションの挙動を深層学習させたNeural Network を組み込むことによって処理時間を大きく短縮するができ，かつ渋滞を軽減することができた．