| 研究概要 |
本研究では「テーマパーク問題」を提案し,インテリジェントマスサポート理論に関する理論構築を目的とする.テーマパーク問題とは,複数のアトラクションに対する選好を持ったエージェントがテーマパーク内を巡回する際,個人の効用を下げずに全体の混雑度を減少させる巡回プランを提示するための動的・複合的スケジューリング問題である.
平成17年度は,エージェントが混雑情報に基づいて近視眼的に混雑回避行動をとると仮定したとき,どのような混雑情報を提示することが全体の混雑緩和に寄与するかに焦点をあてて研究を行った.
具体的には,ユーザが次に訪問するアトラクションを混雑情報システムに入力させ,各アトラクションの混雑状況に未来の混雑の予測という情報を付加することで各エージェントが自律分散的に混雑回避した際の効果が全体の混雑緩和に寄与するということが確かめられた。
また,エージェントから情報収集を行いながら適切に混雑情報を提示するだけではなく,事前に全てのエージェントの制約条件が明らかになった状態で遺伝的アルゴリズムを用いて静的に訪問順序を最適化したものとの比較を行った.
その結果から テーマパークのように限られた資源をたくさんのユーザで利用しなければならない場合,単純に均一的に負荷を分散させるよりも,わざと1,2のアトラクションにエージェントを集中させ,残ったほかのアトラクションでの資源利用効率を上げることが全体の混雑緩和に大きく寄与することがわかった.これは,特定のアトラクションの利用効率を悪化させても,残りのアトラクションの利用効率を上げることでシステム全体内のエージェントの数を減少させることができるので,結果的に全体の利用効率化を図ることができると言うことである.
この結果は,例えばユビキタス通信を装備したインテリジェントカーナビなどを開発する際に応用可能な成果が得られたと思われる.
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