搬入時の貨車配置を考慮した強化学習による鉄道荷役計画の総作業時間最小化

摘要

本報告では，鉄道荷役問題において，マーシャリングに要する総作業時間の最小化を目的とし，強化学習を用いた荷役計画導出法を提案する．提案手法では，荷役線に搬入する貨車に対し，初期的な設置先と設置台数を考慮することによって，総作業時間を削減する．この際，送付先に基づいて貨車のグループを設定し，初期設置先と設置台数をグループに基づいて学習する．また，動力車と貨車の重量を考慮しつつ，動力車の移動·連結·切離しに要する総作業時間を評価する．そして，支線における初期配置，本線におけるグループ配置，移動対象貨車，貨車の移動先，貨車移動台数，グループ内の貨車配置を同時に獲得する．これらの組合せによって決る総作業時間の評価を，強化学習の実現アルゴリズムであるQ-Learningを用いて，逐次更新する．