한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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강화 학습을 이용한 출퇴근 시간대 열차 정차 시간 최적화

Optimizing Train Dwell Times during Commuter Hours using Reinforcement Learning

  • 최수정 (숙명여자대학교 IT공학과) ;
  • 임유진 (숙명여자대학교 인공지능공학부)
  • SuJeong Choi (Dept. of IT Engineering, Sookmyung Women's University) ;
  • Yujin Lim (Division of Artificial Intelligence Engineering, Sookmyung Women's University)
  • 발행 : 2023.11.02
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초록

대중교통은 현대 사회에서 필수적인 요소이며 특히 출퇴근 시간대에는 도로 교통 상황에 영향을 덜 받는 지하철의 수요가 높은 편이다. 그러나 제한된 물리적 자원으로 인해 열차 내 혼잡도 증가와 열차 운행 지연은 불가피한 상황이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 강화학습기반 DQN 알고리즘을 이용한 열차 정차 시간 최적화 기법을 제안했다. 열차 정차 시간과 승차 인원 모두 고려하면서 최적화를 진행했을 때와 그렇지 않았을 때를 비교하면서 실험을 진행하여 성능을 분석했다.

키워드

과제정보

이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2021R1F1A1047113).