渋滞緩和エージェントモデルによる渋滞緩和の提案と評価

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概要

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• 高速道路の交通流は渋滞に至る過程で、渋滞が起こり得る交通密度に至っても、交通流の流量が増加し続けるメタ安定相を経る。本研究では、渋滞の緩和と発生の遅延をめざし、視野範囲内の先行車が低速の際に車間距離をとる渋滞緩和車を提案する。これをメタ安定相を再現できる拡張 Nagel-Schreckenberg モデルに加え、マルチエージェントシミュレーションにより、渋滞解消ができることをしめす。特に、渋滞時に渋滞緩和車を複数台連続させて投入する配置が、少ない渋滞緩和車で、メタ安定相への遷移を実現できることが分かった。

• 2010-12-09

著者

• 菅原 俊治

  早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科情報理工学専攻

• 菅原 俊治

  早稲田大学

• 菅原 俊治

  Nttソフトウェア研究所

• 菅原 俊治

  早稲田大学基幹理工学研究科情報理工専攻

• 菅原 俊治

  Ntt基礎研究所

• 菅原 俊治

  Ntt ソフトウェア研究所

• 萬屋 賢人

  早稲田大学基幹理工学研究科情報理工学専攻

• 菅原 俊治

  Ntt ソフトウエア研

• 菅原 俊治

  理工学部コンピュータ・ネットワーク工学科

• 菅原 俊治

  早稲田大

• 菅原 俊治

  Ntt光ネットワークシステム研究所

• 菅原 俊治

  NTT SoftwareLaboratories

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