犬の散歩に着想を得た重層的なPOIを巡る経路探索アルゴリズム

• 研究課題/領域番号: 25K15131
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60080:データベース関連
• 研究機関: 東京都立大学
• 研究代表者: 横山 昌平 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (20443236)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: 時空間データ

研究開始時の研究の概要

本研究は、二次元空間内に存在するグラフの任意の二点間を結ぶ経路を、空間を共有する重層的なPOI (Point of Interest)に基づいて決定するためのアルゴリズムの実現を目指す。
犬の散歩モデルとは、POI空間と地図空間にエージェントを配置し、引力・斥力モデルを用いて経路を探索する手法である。具体的には、POI空間を移動するエージェント（犬）と地図空間を移動するエージェント（散歩者）を設定し、犬がPOIに引かれながら移動し、散歩者が最終目的地に向かう経路を導く。このモデルにより、複数の目的地を効率的に巡る経路を発見し、観光やジオソーシャルデータの分析に応用可能なアルゴリズムを実現する。