情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

現状では，自動運転車に期待される機能は，衝突回避や車間距離制御などで，他の自動運転車との明示的な協調なしの状況の下で最適に行動することである．しかし，交通流の制御，例えば渋滞の解消・緩和は，1台での制御よりも複数台の協調行動の方が効率性・頑健性・回復力の高い円滑な交通流の維持が期待できる．そこで，本研究では，交通流の最適化に対して，自動運転車をエージェントとし，円滑な交通流実現に向けたマルチエージェントシステムの分散協調問題として設定する．具体的には，各エージェントの学習する方策を大域的なメモリを介して共有することによって共通の最適解を獲得する．