A dog-walking-inspired pathfinding algorithm over multilayered POIs

Research Project

Project/Area Number	25K15131
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60080:Database-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	横山昌平東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (20443236)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000) Fiscal Year 2026: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords	時空間データ
Outline of Research at the Start	本研究は、二次元空間内に存在するグラフの任意の二点間を結ぶ経路を、空間を共有する重層的なPOI (Point of Interest)に基づいて決定するためのアルゴリズムの実現を目指す。犬の散歩モデルとは、POI空間と地図空間にエージェントを配置し、引力・斥力モデルを用いて経路を探索する手法である。具体的には、POI空間を移動するエージェント（犬）と地図空間を移動するエージェント（散歩者）を設定し、犬がPOIに引かれながら移動し、散歩者が最終目的地に向かう経路を導く。このモデルにより、複数の目的地を効率的に巡る経路を発見し、観光やジオソーシャルデータの分析に応用可能なアルゴリズムを実現する。