[3K3-GS-10] AI応用：交通

[3K3-GS-10-05] 鉄道の定刻運行を前提とした省エネルギー運転方策の獲得

〇鳥海 良太¹、荒井 幸代¹ (1. 千葉大学)

キーワード：深層強化学習、階層型強化学習、定刻運行、省エネルギー運転

近年，鉄道システムの省エネ化は重要な課題の一つであり，運転に要するエネルギーを数理最適化で削減した先行研究がある．数理最適化では，省エネ性の高い運転操作系列が得られるものの，一回の最適化計算で獲得できる運転操作系列の解は一つである．一方，任意の走行状態からの最適な運転操作系列を獲得できることから，深層強化学習(DRL)によるアプローチが近年提案されている．DRLを適用した先行研究では，定時性と省エネ性の二目的を同時に学習しているため，定刻運行が保証されない．そこで本研究では，定刻運行を保証しつつ省エネ運転を実現する階層型強化学習アプローチを提案する．提案法の性能は計算機実験によって検証し，定刻運行を概ね達成したことを確認した．また，遅延発生時の代表的な運転法であるMinTime戦略と比較し，省エネ運転の実現を確認した．今後の課題として，回生電力を考慮した環境における省エネ運転方策の獲得を挙げる．