2021 Fiscal Year Research-status Report
災害時に渋滞位置を即時予測する手法の開発：災害に強い道路ネットワーク構築へ
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20K15004
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
楳本 大悟 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, 研究員 (80812883)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 交通流 / 災害 / 社会シミュレーション / 計算社会科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度は、主に計算機システムおよびシミュレーション環境を構築した。前年度から引き続き、阪神高速のシミュレーションの環境構築に取り組んだ。阪神高速を全て含み、パラメータ探索が可能となるよう最適化を行い、富岳で実行可能となるようARMアーキテクチャで構築されたクラスタ上で実行可能なシミュレータを完成させた。これにより、シミュレーションの繰り返し実行によって交通が改善するという一般的な現象が上記シミュレーションにおいては全く生じないことが判明し、経路選択の自由度が少ない可能性が示唆されたため、交通流数理研究会において発表およびプロシーディングス1編を出版した。加えて、前年度の実データ解析によって判明した、COVID-19の感染拡大に先立って交通需要が減少した事実等の成果をとりまとめ、国際会議AROBにおいて発表およびプロシーディングス1編を出版した。
また、前年度の研究によって明らかとなった、都市交通における冪分布の存在について、ボトルネックの存在が原因となっている可能性についてさらに研究を進めた。その結果、ボトルネックが実際に存在し、現実の道路ネットワーク・ランダムに生成した人工ネットワークのいずれにおいても確認でき、その存在を可視化できることが明らかとなったため、この内容を加えた論文を電気学会において出版した。
加えて、より複雑なネットワーク構築を視野に入れ、大規模に近畿全域のシミュレーションも可能となるようシミュレータを拡張するための準備を遂行した。
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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
前年度においては、阪神高速のシミュレータにおいてランダムODしか設定できなかったが、今年度は、実データであるODを、構築したシミュレータ上で動作可能とする変換アプリーケーションを完成させ、実際にシミュレーションを動作させることに成功した。これにより、こうした交通シミュレーションによって一般的に行われるシミュレーションの繰り返し実行による経路選択学習を実行したところ、初回から4回にかけて改善が生じないことが明らかとなり、実データは各ドライバーによってすでに経路選択学習が完了した状態であるか、もしくはネットワークに経路選択の自由度が存在しないかのどちらかであることが判明した。
後者であれば、災害時における道路の寸断が致命的となる道路を仮定しているのと等価であり、現実性・応用性に乏しいと考えられる。そこで、より複雑なネットワークとして、近畿地方全域を含む緊急輸送道路データを用いたシミュレータの構築に着手し、シミュレーション実行において利用可能なネットワークを構築した。これにより、地震等の災害時におけるさらに広域・汎用的な状況を再現できる枠組みを整えつつある。
前年度に予定した通り、道路データの不完全性を補うことでODデータの付随したシミュレーション構築に成功し、繰り返し実行によるキャリブレーションも完了した状況にあり、おおむね順調であると評価する。
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| Strategy for Future Research Activity |
ネットワーク分析は本研究において最も重要であるため、拡張により飛躍的に複雑となった道路ネットワークに対し、引き続き分析を進める。さらに、ODとして実データだけでなく、災害時の状況を含みうるような高次元パラメータ空間を対象としたマルチケースシミュレーションを並列実行することで、ODのパターンに応じた混雑箇所等の特徴抽出を計画している。そのための学習データとなるシミュレーション結果を得るため、スーパーコンピュータ富岳上で実行可能な枠組みを整えつつあり、今年度前半には完成させたい。現時点において構築済みのシミュレーションは、現実的な交通需要を仮定すると計算コストが多大であることが明らかとなっているため、アプリケーションの最適化を試みたい。
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| Causes of Carryover |
COVID-19の引き続く流行により、計画していた旅費の支出がなかったため。次年度以降は、大規模シミュレーションの実行により大幅に増大する可能性のあるデータ格納場所、およびその解析に用いる計算機のほか、状況によっては可能となると考えられる学会参加費および論文投稿費として使用する。
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