| 研究課題/領域番号 |
17K00141
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報ネットワーク
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
藤原 明広 千葉工業大学, 工学部, 准教授 (70448687)
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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 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 人の移動 / 確率モデル / 強化学習 / ネットワーク科学 / 社会ネットワーク / 人の移動パターン / 移動モデル / ブロックチェーン / ヒューマンモビリティ / データ科学 / 移動体通信 / 統計数学 / 非常時通信 |
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| 研究成果の概要 |
人の移動や近接遭遇の統計的な性質を再現する数理モデルの研究が行われている．また，人の移動データと移動モデルを同化する研究も行われているが，データ自体が非常に少なくて十分な学習が行えない状況でもデータと移動モデルを同化する手法を検討する必要がある．機械学習の一つの分野として強化学習があるが，これを活用した人の移動モデルの生成法については十分に検討されていない．本研究では強化学習を用いて人の移動データを学習することで，人の移動モデルを自動生成する手法について研究した．その結果，人の移動データの分析から知られている帰還者の移動パターンを生成する移動モデルが自動生成できることが分かった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果より，災害時の人の移動のように，学習するデータが非常に少ない状況における人の移動モデルの自動生成を行う為の土台となる枠組みを構築できた．これに加えて人の移動から報酬モデルを自動生成する枠組みを構築することにより，現実の人の移動パターンに近い移動モデルを生成することができ，これを用いた様々な社会シミュレーションを行うことが可能になると期待できる．
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