2Q-08
Deep Q-Network を用いた反社会的エージェントの道路交通における行動学習シミュレーション機構の試作
○日車　徹，福田直樹（静岡大）
本研究ではマルチエージェントシステム上のエージェントに反社会的な行動を学習させることにより
社会においてどのような悪影響が生じてくるかを明らかにできるようにすることを目的とする.
具体的な問題設定として反社会的車と一般車が混在する道路交通を想定し,
反社会的車が一般車の移動を妨害する行動を観測するシミュレータを試作する.
シミュレータは道路の状況を任意に設定することができ,
シミュレーションの進行の様子をリアルタイムかつグラフィカルに観測するための機構を備える.
これにより反社会的車の行動を様々な環境下で実験し,
行動によって生じる悪影響を評価できるようになることを実現する.
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