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[2J4-GS-2-04] 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
キーワード：マルチエージェント強化学習、ライドシェアリング、Deep Q-network
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.
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