| Project/Area Number |
19810022
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Social systems engineering/Safety system
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
MUKAI Naoto Tokyo University of Science, 工学部第一部電気工学科, 助教 (30453822)
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| Project Period (FY) |
2007 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥3,115,000 (Direct Cost: ¥2,710,000、Indirect Cost: ¥405,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,755,000 (Direct Cost: ¥1,350,000、Indirect Cost: ¥405,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,360,000 (Direct Cost: ¥1,360,000)
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| Keywords | 高度交通システム / デマンドバス / カーシェアリング / マルチエージェント / 社会システム / 社会シミュレーション / 遺伝的アルゴリズム / ゲーム理論 / デマンド交通 / シミュレーション / 意思決定 |
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| Research Abstract |
マルチエージェントに基づく仮想都市空間を設計し、相乗りや共有を基本概念とするデマンド交通をシミュレートした。、強化学習(Q-Learning)や、最適化アルゴリズム(遺伝的アルゴリズム)をシステムに適した形で導入することで、採算性・利便性の高い運行戦略を導出することが可能となった。また、同時に複数の目的関数を考慮して、アニーリングに基づく多目的最適化を実現することで、解導出の高速化やトレードオフ関係の調整が可能となり、利得配分の自動化に向けた一歩となった。しかし、完全な動的利得配分は未達成であり、事業家のアドバイスを受けながら、実用化に向けて研究・開発を今後も進めていく必要がある。
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