| Project/Area Number |
22KJ0381
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| Project/Area Number (Other) |
22J10221 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
重中 秀介 筑波大学, 理工情報生命学術院, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2023: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2022: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 群集シミュレーション / パラメータ調整 / 数理最適化 / ベンチマーク / Warm Starting |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は群集全体の状況把握が困難な数万人規模のイベントに対して，リアルタイム性を考慮した群集制御システムを開発する．群集制御システムは（１）少数のセンサデータから群集全体を推定する機能と（２）現在の状況から最適な群集制御を出力する機能を備える．（１）の機能は実世界の計測にシミュレーションの結果を近づけるデータ同化手法に過去の学習結果を転移するWarm Starting法を加える．（２）の機能は状況別で安定した制御方法を探索して，指定された状況から良い制御方法を瞬時に出力する．模擬環境での実験とイベントでの実証を繰り返し，リアルタイムで通用するような群集制御システムを開発する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
オリンピックを含めた様々な大規模イベントの人流をリアルタイムで再現する研究に取り組んだ．この研究の目的は，人流再現に用いるシミュレーションを現場の状況に合わせて高精度化することである．従来手法では，シミュレーションの高精度化に時間がかかり，リアルタイムの対応が難しいという問題がある．また，高精度化に用いる手法は，特定の現場でしかうまくいかないという問題もある．これらの問題に対処するため，(1)シミュレーションを短時間で高精度化する手法と(2)様々な現場の再現性を評価するためのベンチマークを提案した．
(1)の提案手法は，Warm Starting法に早期打ち切りモデルを加えたパラメータ調整手法であり，従来手法と同等のシミュレーション結果を約半分の時間で取得可能にした．Warm Starting法は過去に学習した結果を事前情報として活用することで，学習に必要な計算時間を削減する手法である．早期打ち切りモデルは，シミュレーションの実行中に結果を予測し，悪化しうるシミュレーションを打ち切る手法である．従来手法では，シミュレーションのFull実行が学習回数分必要であったが，早期打ち切りモデルによってシミュレーションのFull実行が大幅に減少した．
(2)のベンチマークは，2022年12月の進化計算コンペティションに問題セットを出題している．進化計算コンペティションでは，現実世界を忠実に再現する群集シミュレーションを開発するため，現場の観測データとシミュレーション結果の誤差スコアを最小化するための問題セットを提供した．提供した問題セットは単目的の問題が2問，多目的の問題が1問であり，約30の参加チームのスコアと最適化手法は論文誌にまとめられている．
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