深層強化学習を応用した交通ネットワーク耐災害信頼性向上戦略の検討

抄録

大規模災害による道路ネットワークリンクの被害は，被災地の孤立や救援の遅延など人命に関わる重大な問題を引き起こすとして問題視されている．そのため，災害時においても拠点間の接続性を担保する強靭なネットワークを作るためには「選択と集中」を考慮した耐災害性を加味した道路整備が必須となる．しかしながら，強靭化に向けた効率的な整備順序はいかにして决定するべきかという問題が存在する．本研究では、国土交通省が道路整備評価に用いている「道路の防災機能評価」に深層強化学習を組み合わせた整備順序最適化モデルの構築を行う．簡易ネットワークに適用した結果，全整備順序パターン数に対して，全探索と比べて少ない探索で効果的な整備順序を探索可能であることが確認された．将来的には整備期間の導入と大規模ネットワークへの適用を行うことで，限られた予算の中で早期に耐耐災害性の発現を目指した整備順序の提案が期待される．