学習者に適応した監督付き模倣学習による長期的な微視的交通シミュレーション

本研究では、学習者の状態分布を考慮した専門家の状態拡張手法を提案することで、従来の模倣学習ベースのシミュレーターが抱える共変量シフトの問題を解決し、長期的な安定した微視的交通シミュレーションを実現する。