| 研究課題/領域番号 |
17H03323
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
土木計画学・交通工学
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
宮城 俊彦 岐阜大学, 工学部, 特任教授 (20092968)
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| 研究分担者 |
倉内 文孝 岐阜大学, 工学部, 教授 (10263104)
應 江黔 岐阜大学, 地域科学部, 教授 (30242738)
高木 朗義 岐阜大学, 工学部, 教授 (30322134)
杉浦 聡志 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (30648051)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
13,650千円 (直接経費: 10,500千円、間接経費: 3,150千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2018年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2017年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
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| キーワード | 経路選択行動 / ゲーム理論 / 動的交通量配分 / 交通流特性 / 強化学習 / 深層学習 / 自動走行支援システム / 便益計測 / 交通流シミュレーション / 交通計画 / 交通工学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，レベル3の自動走行支援システムが実現した社会を前提にした道路交通ネットワーク分析手法を提案することを目的としている。不確実で動的に変化する環境においては、各車両は交通情報を利用して外部環境の効率的学習し、行動するエージェントである。その行動は混雑ゲーム理論や強化学習そして確率近似理論を援用して記述できる。本研究で提案する交通ネットワーク・シミュレーション手法は、これらの理論に基づくマルチエージェントモデルであると同時に実用規模のネットワークにも適用可能な応用可能性をもつ。交通状態推定や構造モデルのパラメータの推定など、実用化に当たっての課題に対しては深層学習を利用を提案している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究のアプローチは、従来の長期的、静学的視点での交通計画の立案のためではなく、短期的、動的に変化する環境での需要マネージメントを前提にした交通管理計画を想定している。こうした状況下では、ベストな状態を達成する最善行動ではなく、前よりもよい状態を移行する最良行動を決定する分析枠組みが必要になる。本研究は、この目標を達成するための理論的枠組みと分析手法を提案している。
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