一般道路での静的な信号制御では，交通事故やイベントの開催など，交差点の状況に応じた柔軟な対応ができない．したがって，時間ごとに変化する交通流の特徴を的確に抽出し，それに対する最適なパラメータ操作を行うことが重要である．解決策として，強化学習を用いて，道路状況に応じて信号機の進行方向を適応的に変更させる，信号制御の有効性がシミュレーション上で確認されている．本研究では，交差点に流入する総交通量が等しく，時間的損失や経済的損失の度合いが車両のタイプごとで異なる環境を対象とし，報酬の設定が異なる強化学習を用いた従来手法と比較することで，提案手法を用いた信号制御による交差点渋滞の緩和への有効性を示す．