トップダウン制御可能なマルチエージェント協調・競合アルゴリズムの提案
【研究分野】知能情報学
【研究キーワード】
知的エージェント / マルチエージェント / ネットワーク / フェロモンコミュニケーションモデル / 次世代高度交通制御システム(ITS) / 分散協調 / 渋滞解消 / 信号機制御 / ばねモデル / グリーンウェーブ / 渋滞予測 / VICS / Probeシステム / 実時間性
【研究成果の概要】
局所的な情報に基づいて自律的に動作する多数のエージェントにて構成されるマルチエージェントシステムを構築する際に,システムをボトムアップに構成する手法と,トップダウンに構築する手法とを融合させる方法の創出を目的とし,両者を競合させて動的平衡状態とする方法を提案した.そして,次世代知的交通制御システムを題材として,渋滞状況予測手法と信号機制御手法を提案し,両手法を効果的な融合を実現させることに成功した
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 菅原 俊治 | 早稲田大学 | 理工学術院 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2008 - 2010
【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)