| Project/Area Number |
22K11925
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
高松 瑞代 中央大学, 理工学部, 教授 (70580059)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 最適化 / 時刻表設計 / 時空間ネットワーク / 公共交通設計 / 時刻表 / 路線 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，最適化手法を用いて鉄道・バスの路線や時刻表を設計することで人の滞留や分散を意図的に作り出し，消費行動の促進や混雑の緩和につなげることを目標とする．時間的・空間的な人の移動は時空間ネットワーク上のフローでモデル化できる．本研究では，時空間ネットワークの構造を変化させて，人の流れを最適化する時空間ネットワークを設計する．アルゴリズムの効率化により，首都圏と地方都市を対象として実データを用いた大規模な数値実験を行い，現実社会へのフィードバックを目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，鉄道・バスの路線や時刻表を設計することで人の滞留や分散を意図的に作り出し，人の流れを最適化することである．バス時刻表や鉄道路線，道路ネットワークなどの大規模データを用いて対象地域に対して数値実験を行い，現実社会へフィードバックすることを目指している．今年度は以下の研究テーマに取り組んだ．
(1) バス時刻表とバス停付近の施設配置を同時に行うモデルの構築を進めた．本研究テーマでは，乗換待ち時間の長いバス停に商業施設を配置することで待ち時間を乗客にとって有意義な時間にかえ，人と人との交流や消費行動を誘導し，地域の活性化につなげることを目指している．今年度は，施設の種類（大型ショッピングセンター，カフェなど）によって滞在時間が異なる点に着目し，乗換待ち時間に適した施設を選択する施設配置とバス時刻表設計を同時に行うモデルの構築を進めた．乗客が乗換のために待つ時間帯と施設の営業時間が合うようにモデルを改良するのが今後の課題である．
(2) 新たな研究テーマとして，災害時の帰宅困難者に関する研究に取り組んだ．2011年3月11日の東日本大震災では，500万人を超える帰宅困難者が発生した．このような場合，一部の鉄道路線だけを再開させると乗客が殺到し，大きな混乱が生じる恐れがある．そのため，時空間ネットワークを用いて人の流れを制御しながら乗客が帰宅できるように鉄道の運行を再開することが重要である．今年度は，帰宅困難者の行動モデルについて既存研究を調査し，首都圏における人の移動データの分析を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた時刻表設計や路線計画の問題から発展して，災害時の帰宅困難者に関する研究テーマを新たに進めることになった．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度に引き続き，バス時刻表設計とバス停での施設配置を融合した最適化の研究を行い，高知県を対象として数値実験を進める．災害時の帰宅困難者の研究では，まずは道路ネットワークと鉄道路線ネットワークを構築し，帰宅困難者の移動シミュレーションを行って知見を深めた後で，帰宅困難者をスムーズに帰宅させる方法を提案し，数値実験により効果を検証する予定である．
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