交通流理論と強化学習による都市交通システム最適化

研究課題

体系的番号	JPMJAX21AE
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJAX21AE
研究代表者	壇辻貴生金沢大学, 理工研究域, 特任助教
研究期間 (年度)	2021 – 2023
概要	多種多様な交通データを活用したAI手法によって、渋滞のない社会実現が期待されています。しかし、膨大なデータを全て生データとして管理することはデータ容量という観点で困難です。効率的なデータ管理が必要になってきます。本研究では交通流理論に基づき効率的なデータ保管を行い、強化学習による交通需要マネジメント施策の最適化を行う手法を提案し、ビッグデータ時代の新たな枠組みの構築を目指します。
研究領域	AI活用で挑む学問の革新と創成

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