| 研究課題/領域番号 |
18K11314
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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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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 東洋大学 (2019-2022)
京都大学 (2018) |
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研究代表者 |
浅野 泰仁 東洋大学, 情報連携学部, 教授 (20361157)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 協調型交通 / ネットワークアルゴリズム / グラフ / 位置情報プライバシ / データ統合 / 経路最適化 / グラフアルゴリズム / 協調型輸送 / 位置情報 / プライバシー / 中継可能な協調型配送 / プライバシ / 道路ネットワーク / 経路選択 |
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| 研究成果の概要 |
ライドシェアリングに代表される協調型交通・輸送においてデータ工学上重要と考えられる以下の3種類の課題に取り組んだ．(1)経路選択について，中継可能な協調型市街地配送モデルを提案し，厳密アルゴリズムおよびオンデマンド配送にも対応できるヒューリスティックを構築した．また，予約利用者を考慮したオンデマンドバスのスケジューリング手法を提案した．(2)差分プライバシに基づく，道路ネットワーク上のロケーションプライバシ保護技術を提案した．(3)複数の交通プロバイダのデータを集約してアライアンスを形成する際の，分散トランザクションを含む3種のデータ統合モデルとそのデモを開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，UberやAmazon Flexに代表される協調型交通・輸送が急速に普及し，従来の交通・輸送モデルを大きく転換している．一方で，交通・輸送に関するデータ工学の従来の技術は協調型交通・輸送モデルにおいてはそのままでは成立しない．例えば経路選択においても従来モデルでは単純な最短経路を求めれば良かったが，協調型交通においては乗客の相乗り等を考慮した経路が必要となる．我々は協調型交通・輸送においてデータ工学上重要な3種類の課題である，(1)経路選択(2)位置情報プライバシの保護(3)複数会社のデータ統合モデル，について研究した．本研究の成果は，今後協調型交通・輸送がさらに発展する基盤となり得る．
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