2016 Fiscal Year Research-status Report
災害救助エージェント シミュレーションの戦略と地図の複雑さの関 連分析
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16K00310
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| Research Institution | Aichi University |
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Principal Investigator |
岩田 員典 愛知大学, 経営学部, 教授 (80367606)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 暢浩 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (40314075)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ロボカップレスキューシミュレーション / 大規模災害救助シミュレーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
大規模災害救助シミュレーションである RoboCup Rescue Simulation を対象に，建物と道路からなる都市の地図データから抽出した特徴指標とエージェントの評価の依存関係について考察した．特徴指標としては，建物の面積・配置に関する定義や地図データを道路ネットワークとして定義することで作成した．そしてその特徴指標をさまざまな統計的手法で分析を進めている．これまで我々が実施してきた研究では，統計的手法で関連性を分析するときに悪影響を与える多重共線性を考慮することにより，いくつかの特徴指標の排除を実施していた．しかしながら，特徴指標をいくつか排除してしまうことで，それらの指標とエージェントの評価との間にある依存関係の十分な調査ができていなかった．そこで特徴指標を排除することなく回帰分析が可能な手法である Hybrid Optimization Process Equipment （HOPE）を用いることで，依存関係の明確化を目指した．尚，HOPE は非線形ナップザック問題を解くための最適化ツール群である．この HOPE を用いて各特徴指標がエージェントの評価に与える影響の量を導き，重回帰分析で導かれた影響量と比較検討した．その結果として特徴指標を排除していた重回帰分析に対し，HOPE では抽出した全ての特徴指標に係数を与えた上でエージェントの活動結果との依存関係を表すことができた．このことから，HOPE を用いることにより環境とエージェントの活動結果の依存関係を明確化することができることを示した．
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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
建物の面積・配置に関する定義や地図データを道路ネットワークとして定義し，これらの定義に従った特徴指標を導き出すことができている．さらにはこれらの指標とシミュレーション結果との関連性をさまざなま統計的手法をもちいることで分析も進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
分析を進めていく上でシミュレーション結果の総数が不足していることが判明している．そのため，更に様々な地域の地図データを分析し，その地図データを RoboCup Rescue Simulation で利用できるようにしていく．そしてそれらを利用することで関連分析の精度を向上させていく．
また，地図の特徴指標の計算やシミュレーション結果の取得には時間がかかるため，オーバサンプリングによるサンプルデータの作成も試みる．さらには機械学習を用いることで確度が高い予測もできないか検証を進める．
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| Causes of Carryover |
海外出張旅費（飛行機代・ホテル代）が予定より安価に抑えることができため，次年度使用額が生じた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
未使用額はシミュレーション用サーバのアップデートに利用する予定である．
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