2019 Fiscal Year Research-status Report
Planning and Evaluation of Land and Sea Intermodal Transportation at Super Wide Area Disaster
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19K04864
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| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
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Principal Investigator |
松倉 洋史 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (30373418)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
間島 隆博 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (30392690)
荒谷 太郎 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (60610326)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 災害シナリオ / 支援物資輸送シミュレータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度の主な実施内容は①文献調査・ヒアリング等による震災対策の基礎調査、②データ準備および計算環境の構築、③単一シナリオ用の輸送シミュレータ作成の3要素からなる。
①については、政府、自治体、大学、学会等を中心に個人のものまで含め、各種の印刷文献やインターネットサイトから収集した電子文献等を総覧することにより、基本的な知見及び各種データの所在箇所を把握した。また、自治体の防災担当職員が東京来訪時にヒアリングを行うことにより、③の機能設計において必要となる現実に即した有益な知見を得ることができた。
②については全国の災害支援物資集約受け入れ施設、港湾等の拠点情報や、緊急輸送道路網・海上輸送網等のネットワーク情報、及び支援物資推定需要量等、①により収集したデータを電子化のうえ編集し、また、計算環境についても必要な設備導入や設定を行って、③の開発に必要な基本的な準備を行うことができた。
③について、本研究においては単一の災害シナリオのみではなく、発生可能性の高い複数のシナリオを総合的に評価できることが特徴の一つである。これは、現実に即した単一災害シナリオ評価機構が基礎となり実現できるが、それを開発するのが2019年度の技術開発要素である③となる。ここで、準備研究として行った検討(2019年冬実施)により、当初計画していた輸送計画（支援物資をどこからどの受け入れ拠点に輸送するかの計画）と輸送実行機能の実装に加え、適切な配船計画を作成することの重要性が非常に大いことが判明した。そこで2019年度の活動に当たっては、当該部分をAI(人工知能)手法の一つであるGA(遺伝的アルゴリズム)手法を用いた配船アルゴリズムにより開発することで③を作成することができた。
以上の様に当年度は研究の初年度であり基礎的な準備を中心に行ったが、これら必要な活動を適切に進めることができたと考える。
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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
「研究実績の概要」欄で述べた通り、2019年度は①文献調査・ヒアリング等による震災対策の基礎調査、②データ準備および計算環境の構築、③単一シナリオ用の輸送シミュレータ作成の3項目を実施した。2019年度は研究の初年度であり基礎的な準備を中心に行ったものであるが、次年度以降の基礎となる上記の活動を適切に進めることができたと考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
シミュレータをより現実的なものとするため文献調査及びヒアリング等で震災対策の調査を進める。また単一の災害シナリオデータに加え、複数の災害シナリオを生成するためのデータの収集・編集・入力を行う。また複数シナリオに対応したイベントツリー生成・輸送計画生成・配船計画生成・輸送実行及び総合評価機能までの基本機能を開発する。その後、仮評価を経て、本評価と知見のまとめを行う。
なお、並行して学会での論文発表も行う。
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| Causes of Carryover |
当初、シミュレータ開発に必要な現場の知見を得るために、現地調査のための出張を行う計画であったが、自治体の防災担当職員が委員会等で東京に来訪した際に話を聞くことができたため、調査出張が不要となり次年度使用額が生じた。一方、適切なシミュレーション結果を得るためには、当初想定より必要となるデータが多くなると予想されるため、当該分をデータ収集及び編集のための人件費に割り当てる予定である。
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