2012 Fiscal Year Annual Research Report
望ましい交通流の実現に向けた情報ダイナミクスの解析と設計
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22500120
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
荒井 幸代 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10372575)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉村 忍 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90201053)
丸山 喜久 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (70397024)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | マルチエージェント / 戦略的意思決定 / 強化学習 / 認知モデル / 複雑ネットワーク / リスク評価 |
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| Research Abstract |
本課題は，情報提供が交通流に与える影響を調べ，これに基づいて交通流を望ましい流れへとコントロールすることを目的としてきた．平成24年度は最終年度であり，22年度からの理論的解析，および，シミュレーション結果から以下の知見を得た．
 交通流の制御は，道路，信号機などのインフラ整備に加えて，人の意思決定を考慮した情報提供が重要な要素となる．
 ロードプライシングにおいて，運転者の旅行時間や，料金，周囲の風景など，目的地に至るまでのコスト評価が重要である．コスト評価は，運転者の価値観の相違と，分布を考慮しなければ，交通流を制御するためのインセンティブには至らない．
具体的には，
23年度に，情報が不完全な道路ネットワークにおける各運転者の経路選択に関する意思決定モデルのプロトタイプを提案したが，H24年度は，そのモデルが大域的な交通流に与える影響について，マルチエージェントタイプの交通流シミュレータを用いて検証した．これによりネットワーク変化時の過渡現象を再現するに至った（成果：交通におけるQ-routing）．また，東北地方太平洋沖地震後に東京都で取得されたタクシープローブデータを分析し，利用者均衡配分によってリンク交通量を予測し運転者の経路選択行動に関する分析を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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