Refrection Methods of Non-Homogeneity in Multiagent Social Simulation
| Project/Area Number |
22K12142
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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 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
野田 五十樹 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40357744)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小山 聡 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (30346100)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | マルチエージェント / 社会シミュレーション / 計算社会科学 / 非均質性 |
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| Outline of Research at the Start |
非均質なエージェントからなる MASS は社会の複雑さを反映できると同時に、非均質さがシミュレーションに及ぼす影響を慎重に扱う必要がある。
これを解決する方法論としては、エージェントのモデルおよびシミュレーション環境に内在する均質性・非均質性の仮定を陽に扱い、[A] エージェントモデルアプローチと [B] エージェント行動結果アプローチの 2 つのアプローチでシミュレーション設定と同化すべきデータの関係を分析していく。これらをもとに、それがエージェントの振る舞いに与える影響やその軽減化を行う手法を確立し、MASSの精緻化・応用範囲の拡大を目指していく。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、これまで進めてきた各種シミュレーションの成果をベースに、様々な題材を取り上げ、非均質な条件を含む各種条件のシミュレーション結果への影響の分析を進めた。具体的には、オンデマンド交通について、サービス領域の形状の非一様性に対するサービス効率への影響を網羅的シミュレーションにより調査し、まちの街路形状とサービス形状の間に強い相関があるなどの知見を得た。また、介護者送迎問題において、ODデータという非一様な方向性があるデータをうまく取り扱うため、カーネルk-meansなどを用いたグループングが有効に働くことをシミュレーションにより確認することができた。さらに、これらの知見を推薦等に活用した研究も進めた。
分析においても、デマンド分布の空間的・時間的偏りによりデマンドのグループングが可能であり、かつ、それらの分類が移動目的の推定に有効であることを実データを用いた分析で確認した。この分析では、地方都市におけるオンデマンド交通の乗降データを用いており、利用者の地域的偏りが明らかになることにより、サービスの再設計をシミュレーションを用いて進める可能性を示した。
これらの成果は、招待講演を含めた８件の口頭発表と１件の開設論文として発表した。
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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
本年度は従来の研究を一般化することを目的としてきており、実績で示したように、複数のドメインでの実験を進めることで、一般的な知見を得ることに成功し、シミュエーションによる再設計の可能性を示すことができたう。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、提案・拡張してきた手法や知見について、さらに応用を広げていく。同時に、機械学習などAIのテクニックの導入により自動化・半自動化の方法を探っていく。
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Report
(1 results)
Research Products
(9 results)
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[Journal Article] 災害のサプライチェーンシミュレーション2023
Author(s)
井上寛康, 野田五十樹
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Journal Title
Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence
Volume: 38
Issue: 1
Pages: 20-27
DOI
ISSN
2188-2266, 2435-8614
Year and Date
2023-01-01
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Open Access
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