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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-10 15:05 標準路長をもとに初期個体群を生成したGAによる交通信号機の最適オフセット探索手法の検討 ○髙橋 実・福田卓海・望月 寛・高橋 聖（日大）・中村英夫（東大）・風間 洋（京三製作所）  DC2021-60 |
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| 抄録 | （和） | 一般道路の自動車のスムーズな走行を確保するためには，交通信号機のオフセットを系統制御する必要がある．これまで我々は遺伝的アルゴリズム（GA）を用いて最適オフセットパターン探索の検討を行ってきた．本研究では，GAの初期個体群生成方法に着目した．初期個体には，サイクル長と走行速度から算出できる標準路長を用いてオフセットパターンを生成する．さらに，全交差点のオフセットに一様な値を加算したオフセットパターンを生成し，計30個体を初期個体群とすることでより良い解の探索を図る． |
| （英） | To ensure the smooth running of automobile on public roads, systematic control of traffic signal offsets is necessary. We have been investigating the optimal offset pattern search using genetic algorithms (GAs). In this study, we focused on the initial population generation method of GA. For the initial population, the offset pattern is generated using the standard road length that can be calculated from the cycle length and driving speed. In addition, an offset pattern is generated by adding a uniform value to the offsets of all intersections, and a total of 30 individuals are used as the initial population to search for a better solution. | |
| キーワード | （和） | 交通信号機 / オフセット / 遺伝的アルゴリズム / 最適化 / 初期個体群 / / / |
| （英） | Traffic signal / Offset / Genetic Algorithm / Optimization / Initial population / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 293, DC2021-60, pp. 30-33, 2021年12月. | |
| 資料番号 | DC2021-60 | |
| 発行日 | 2021-12-03 (DC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DC2021-60 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC |
| 開催期間 | 2021-12-10 - 2021-12-10 |
| 開催地（和） | 国民宿舎小豆島（ふるさと荘交流センター） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | (第6回） Winter Workshop on Safety（安全性に関する冬のワークショップ） - （共催：日本信頼性学会) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2021-12-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 標準路長をもとに初期個体群を生成したGAによる交通信号機の最適オフセット探索手法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on the optimal offset search method for traffic signals by GA with initial population generated based on standard road length |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 交通信号機 / Traffic signal |
| キーワード(2)（和/英） | オフセット / Offset |
| キーワード(3)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 最適化 / Optimization |
| キーワード(5)（和/英） | 初期個体群 / Initial population |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙橋 実 / Minoru Takahashi / タカハシ ミノル |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福田 卓海 / Takumi Fukuda / フクダ タクミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 望月 寛 / Hiroshi Mochizuki / モチヅキ ヒロシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 聖 / Sei Takahashi / タカハシ セイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 英夫 / Hideo Nakamura / ナカムラ ヒデオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 風間 洋 / Hiroshi Kazama / カザマ ヒロシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 株式会社京三製作所 (略称： 京三製作所) Kyosan Electric (略称： Kyosan) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-10 15:05:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | DC2021-60 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.30-33 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-12-03 (DC) |
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