[2F1-E-3] Agents: interaction and decision

[2F1-E-3-05] Deep Q-Networkを用いたマルチエージェント交通信号制御システム

〇神崎 陽平¹、大野 啓介¹、高屋 英知¹、栗原 聡¹ (1. 慶應義塾大学)

キーワード：マルチエージェント、深層強化学習

都市部では、交通渋滞による一時的および経済的損失が悪化しており、我々の生活に大きな影響を与えている。 交通渋滞の原因として、一般道路では不適切な信号切り替えが挙げられる。 一般的な信号制御におけるパラメータ操作は、人間の手による経験に基づいて設定され、決して最適ではない。したがって、交通行動を改善するために信号機を制御することは、交通渋滞を解決するための方法になる。 本研究では、マルチエージェントシステムとDeep Q-Networkを組み合わせる。 この際エージェントとして交差点を使用し、交差点が複数ある道路環境で実験を行った。 その結果、エージェントはエージェント間で相互に情報を交換することで適切なパラメータ操作を行えることが示された。