[3J1] [General Session] 7. Agent

[3J1-02] Proposal of traffic signal control system by multi agent using Deep Q-Network

〇Yohei Kanzaki¹, Kikue Sato¹, Eichi Takaya¹, Ryo Pgawa², Yuta Ashihara^1,3, Satoshi Kurihara¹ (1. Keio University, 2. The University of Electro-Communications, 3. XCompass Ltd.)

Keywords:Deep Q-Network

近年,都市部では交通渋滞による時間的・経済的損失が深刻化しており，生活に多大な影響を及ぼしている．
こういった交通渋滞の原因として，こと一般道路においては信号の適切でない切り替わりが挙げられる．そのため信号機を制御し，交通行動を効率化することは交通渋滞を解消する方法の一つになる．
信号制御の手法として，高い特徴抽出能力を持つ深層学習法と，報酬に基づいた最適な行為を学習する強化学習法を組み合わせたDeep Q-Networkを用いた手法が提案されている.しかし,Deep Q-Networkを用いた先行研究では,交差点の数が増えるほど,指数関数的に計算量が大きくなる.
そこで本研究では、Deep Q-Networkを用いた制御手法にマルチエージェントシステムを組み合わせることで計算量を減らし,適切なパラメータ操作を出力する手法を提案することを目的として実験と評価を行った.その結果,エージェント同士が協調を行うことにより,効率的な信号制御を行うことが出来た.