階層連結型進化計算手法で切り拓く大規模群集スタート方式の網羅的探索

• Project/Area Number: 22K11596
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: Okayama University of Science
• Principal Investigator: 西川 憲明 岡山理科大学, 工学部, 教授 (80415984)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 廣川 雄一 足利大学, 工学部, 准教授 (30419147) ; 浅野 俊幸 湘南工科大学, 情報学部, 教授 (40377594)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: マルチエージェントシミュレーション / 群集シミュレーション

Outline of Research at the Start

近年，大規模なマラソン大会やウォーキング大会において，ウェーブスタートの採用によるスタート時の混雑緩和等の有用性が経験的に指摘されているが，ウェーブの総数や配置，スタートのタイムラグをどのように設定すべきかを詳細に検討した既往研究は存在しない．本研究は，ウェーブスタートの潜在的可能性を明らかにするために，階層連結モデリング手法を先駆的に応用することで，数万人規模の競技者の行動を記述する大規模マルチエージェントシミュレーションの飛躍的な高速化を実現し，これに進化計算技術を組み合わせることで，膨大な探索空間の中から，競技者のイベント満足度を最大化する大規模群集スタート方式を網羅的に探索する．

Outline of Annual Research Achievements

近年，大規模なマラソン大会やウォーキング大会において，ウェーブスタートの採用によるスタート時の混雑緩和等の有用性が経験的に指摘されているが，ウェーブの総数や配置，スタートのタイムラグをどのように設定すべきかを詳細に検討した既往研究は存在しない．本研究は，ウェーブスタートの潜在的可能性を明らかにするために，階層連結モデリング手法を先駆的に応用することで，数万人規模の競技者の行動を記述する大規模マルチエージェントシミュレーションの飛躍的な高速化を実現し，これに進化計算技術を組み合わせることで，膨大な探索空間の中から，競技者のイベント満足度を最大化する大規模群集スタート方式を網羅的に探索するものである．令和4年度は，階層連結モデリング手法と進化計算手法の融合によって生み出される先鋭的アルゴリズム，階層連結型進化計算手法のプロトタイプコードを開発した．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の計画の通り進んでいるため．

Strategy for Future Research Activity

今後は，数千人規模のイベントを対象として，階層連結型進化計算手法の高効率化を検討する．