DQN을 이용한 수요응답형 대중교통 차량 최적 경로 탐색

김승학; 성기영; 김재철; 김현

doi:10.7470/jkst.2023.41.6.724

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김승학 (한국교통대학교) 성기영 (한국교통대학교) 김재철 (한국교통대학교) 김현 (한국교통대학교)

저널정보: 대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제41권 제6호

발행연도: 2023.12

수록면: 724 - 738 (15page)

DOI: 10.7470/jkst.2023.41.6.724

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DQN을 이용한 수요응답형 대중교통 차량 최적 경로 탐색

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수요응답형 대중교통은 개별 승객의 호출수요에 따라 운행되는 대중교통 서비스를 의미한다. 일반적인 대중교통 수단인 버스, 지하철과는 달리 최근에는 카카오, 우버 택시와 같이 출발지와 목적지를 설정하면 실시간 호출을 통해 호출한 승객의 현재 위치로 태우는 유연한 운영을 통해 교통취약지역에서 탄력적 운행이 가능하게 되었으며, 동적으로 경유지를 변경하여 승객 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 이용객의 수요기반으로 다양한 최적의 경로 탐색방법 개발 및 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 Deep Reinforcement Learning 알고리즘 중 하나인 Deep Q Network 알고리즘 기반 차량 최적경로 알고리즘 시뮬레이터를 통해 테스트베드 대상지를 검증 분석하였다.

#deep reinforcement learning #reinforcement learning environment #demand response public transit #path planning #shared bicycle #심층강화학습 #강화학습 환경 ,수요응답형 대중교통 #경로생성 #공유자전거

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Belhaiza S. (2019), A Hybrid Adaptive Large Neighborhood Heuristic for a Real-Life Dial-a-Ride Problem, Algorithms, 12(2), 39.

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Feng Yirui (2019), Create a customized gym environment for Star Craft 2, Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/create-a-customized-gym-environment-for-star-craft-2-8558d301131f

Glover F., Laguna M. (1998), Tabu search(2093-2229), Springer US.

Kim H. J., Kim Y. M., Kim Y. H. (2020), Dynamic Obstacle Avoidance and Optimal Path Planning Based on Q-learning, Information and Control Symposium, 47-48.

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