2016 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis and Design of Multi-Agent Systems Based on Ultra-Discretized Reaction-Diffusion Models
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26630196
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
山本 茂 金沢大学, 電子情報学系, 教授 (70220465)
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2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | モデル同定 / セルオートマトン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
個体間相互作用や個体の移動が調整可能な個体群に見られる反応拡散現象を集団現象と呼び ，この集団現象を表現するセルオートマトンを求める手法やセルオートマトンを用いて集団現象を制御する手法を開発することが目的である．特に渋滞現象に着目した「相転移制御問題」と集団の生成と消滅に着目した「空間生態制御問題」を中心に取り組む計画である．
セルオートマトンは時間と空間と状態が離散化された動的現象を記述できるが, 社会システムの渋滞現象や生物の被食・捕食などを観測されたとおりの特徴を表現できるセルオートマトンを自動的に求める手法はこれまでに十分考察されていなかった．最終年度のH28年度は前年度までに得られている結果を発展させる課題に取り組んだ．得られた成果は次のとおりである．
①セルオートマトンの状態遷移関数をmax, min演算を用いて記述するとき，その状態遷移関数を l1ノルム最適化に基づいて求める方法を導出し，学術論文にまとめ発表した．
②高速道路での渋滞現象を説明する新しいセルオートマトンモデルを導出した．
③既存の伝染病伝播モデルの偏微分方程式モデルを超離散化することでセルオートマトンモデルを導出できることを確認した．また得られたセルオートマトンモデルに回復と免疫を表す遷移ルールを加えた後に逆超離散化で得られる偏微分方程式が回復と免疫を表現できていることを確認した．
④車両の流入量と交差点近傍の車両台数による交差点モデルを作り，交差点モデルに基づく信号機の予測制御法を導出した．セルオートマトン184モデルを用いた数値シミュレーションで，モデル予測制御により信号機のスプリットとオフセットが変化し交通流を円滑にすることができていることを確認した．
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