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NTIS 바로가기주관연구기관 | 명지대학교 MyongJi University |
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연구책임자 | 김경민 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200013483 |
과제고유번호 | 1711144552 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-19 |
키워드 | 열차운영.강화학습.철도관제.최적화.재스케줄링.Train Operation.Reinforcement learning.Railway Traffic Management.Optimization.Rescheduling. |
연구개요
- 본 연구과제의 목적은 강화학습 기반의 열차운영 및 관제 알고리즘을 개발하는 것이다. 연구의 범위로는 비교적 열차운영이 단순한 도시철도를 대상으로 한다.
- 강화학습 기반의 열차운영 및 관제 알고리즘 방법을 개발할 경우, 데이터로부터 자동으로 학습하여 추월/대피 및 우선순위 결정 규칙을 만들 수 있고 운영 시 발생하는 다양한 상황들을 데이터화 한 다음 추가학습을 통하여 현재의 운영 관제규칙을 발전시키는 것이 가능하다.
연구 목표대비 연구결과
- 본 연구과제의 연구 목표는 크게 3가지로 ① 강화
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