機械学習による都市構造の洞察を活用した公共交通網設計

• 研究課題/領域番号: 25K17699
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分22050:土木計画学および交通工学関連
• 研究機関: 埼玉大学
• 研究代表者: 須ヶ間 淳 埼玉大学, 理工学研究科, 助教 (70978890)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 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); 2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2027年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
• キーワード: 交通計画 / 公共交通 / 都市構造 / 機械学習 / 最適化

研究開始時の研究の概要

公共交通の経営は各地で危機に瀕している．持続可能な公共交通網に再編するための手法開発や，知見の体系化・高度化は喫緊の重要課題である．しかし従来の数理最適化に基づくアプローチには広域への適用が難しいという課題があり，広域を対象とした最適な再編方針の解明は十分に行えていない．また最適解への注目が多く，その他の優良解に着目した知見蓄積はほとんどなされていない．本研究では近年発展著しい機械学習技術を応用し，経済的・社会的に優良な再編案を列挙する数理的手法を開発する．またその手法を用い，必ずしも最適性にこだわらずに，優良な再編に必要な条件及びその根拠の解明を行う．