GNNを用いた海上交通管制に関する基礎的検討
Abstract
安全な海上交通の実現のために，深層強化学習（DRL）ベースの避航アルゴリズムの研究が盛んに行われており，その有効性が実証されつつある．既存研究の多くは個々の船舶の制御に注目しているが，輻輳した海域で安全かつ効率的に船舶を運航するには，海上交通管制による海域全体を最適化する制御が有効であると考えられる．そこで，グラフ構造を扱うことができるグラフニューラルネットワーク（GNN）と深層強化学習を用いて，海上交通管制を行うAIを開発し，シミュレーションによりその有効性を検討した．