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문제 정의
- 교통 정보 수집을 바탕으로 사용자로부터 받은 정보를 이용하기 위하여 본 논문에서는 Q-leaming 알고리즘에서 보상 값의 변화를 주고자 보상 규칙을 변경하였다.
- 본 논문에서는 강화학습의 효율성을 실험하기 위해 의 노드 간의 거리에 실시간으로 전송 받은 평균 주행속도와 노드 간에 제한속도를 부여받아 강화학습 한결과를 최단경로와 비교한다.
- 본 논문에서는 사용자의 단말기로부터 최적경로 탐색을 위한 지정된 노드를 통과한 구간의 평균주행속도를 교통관제 서버에서 전송받고, 이 데이터를 활용하여 최적 경로를 탐색한다. 하지만 도로 주행 특성상 과속 차량과 저속 및 정차 차량을 구분해야하고, 단말기 센서의 오작동 또한 고려하여야 한다.
- 이에 본 논문에서는 강화학습과 Dijkstra 알고리즘의 비교를 위해 제안한 알고리즘의 제한속도와 평균 주행속도를 나타내어 강화학습을 하려고 한다.<표 3>은 노드 간 평균주행속도 정보이다.
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