2022 Fiscal Year Research-status Report
Refrection Methods of Non-Homogeneity in Multiagent Social Simulation
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22K12142
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
野田 五十樹 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (40357744)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小山 聡 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (30346100)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | マルチエージェント / 社会シミュレーション / 計算社会科学 / 非均質性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、これまで進めてきた各種シミュレーションの成果をベースに、様々な題材を取り上げ、非均質な条件を含む各種条件のシミュレーション結果への影響の分析を進めた。具体的には、オンデマンド交通について、サービス領域の形状の非一様性に対するサービス効率への影響を網羅的シミュレーションにより調査し、まちの街路形状とサービス形状の間に強い相関があるなどの知見を得た。また、介護者送迎問題において、ODデータという非一様な方向性があるデータをうまく取り扱うため、カーネルk-meansなどを用いたグループングが有効に働くことをシミュレーションにより確認することができた。さらに、これらの知見を推薦等に活用した研究も進めた。
分析においても、デマンド分布の空間的・時間的偏りによりデマンドのグループングが可能であり、かつ、それらの分類が移動目的の推定に有効であることを実データを用いた分析で確認した。この分析では、地方都市におけるオンデマンド交通の乗降データを用いており、利用者の地域的偏りが明らかになることにより、サービスの再設計をシミュレーションを用いて進める可能性を示した。
これらの成果は、招待講演を含めた８件の口頭発表と１件の開設論文として発表した。
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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
本年度は従来の研究を一般化することを目的としてきており、実績で示したように、複数のドメインでの実験を進めることで、一般的な知見を得ることに成功し、シミュエーションによる再設計の可能性を示すことができたう。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、提案・拡張してきた手法や知見について、さらに応用を広げていく。同時に、機械学習などAIのテクニックの導入により自動化・半自動化の方法を探っていく。
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| Causes of Carryover |
初年度でもあり、また、新型コロナの影響で、出張回数が若干見込より少なかった。
残額は、翌年の研究発表および研究促進のための計算機環境の増強に活用していく。
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