@article{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00010006,
 author = {参沢, 匡将 and 阿部, 孝司 and 下川, 哲矢 and 木村, 春彦},
 issue = {1},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Nov},
 note = {現代社会において,交通流の増大による渋滞の発生や事故が増大している.この改善策として信号機による制御が行われている.さらに,近年ではITS(高度道路交通システム)やハイテク信号機の導入などが行われている.また,大規模で複雑なシステムを構築する手法としてマルチエージェントシステムが用いられることが多く,交通信号制御への応用も行われている.しかし,マルチエージェントシステムを適用する場合には,学習に多くの時間がかかるという問題が生じる.本論文では,学習時間を短縮する手法として自己代理強化学習を提案する.これを交通信号制御に適用し,その特性を検証する. As improvements for increase of traffic jams and accidents, ITS (Intelligent Transport System) and high-tech signals have been introduced. On the other hands, when such a large system as a traffic control system is designed, multi-agent system is often applied. However, multi-agent systems have a problem of demanding large learning time. In this paper, we present self vicarious reinforcement learning as a method for shortening the learning time and apply in traffic signal control. In addition, we simulate the proposed system using the self vicarious reinforcement learning for traffic signal control and show the usefulness of the self vicarious reinforcement learning., 金沢大学理工研究域電子情報学系},
 pages = {445--456},
 title = {自己代理強化学習による交通信号制御(知識処理)},
 volume = {49},
 year = {2008}
}