| 研究概要 |
本研究では,巨大選択肢集合下での選択行動を効率的に再現するために,GEV型の離散選択モデルを仮定した上で,マルコフ連鎖モンテカルロ法を適用することによって,選択肢集合の列挙を回避する方法を提案し,その適用性を確認している.現在,目的地選択行動と活動パターン選択行動を対象とした分析を行っている.
目的地選択行動では,ゾーンシステムを用いた場合に問題となる空間的な誤差を避けるため,より詳細なゾーン,あるいはグリッドを選択肢とした選択モデルが構築されている.しかしながら,選択肢を細かくすればするほど選択肢数が膨大となり,選択行動を再現する際の計算負荷が高くなるため実用化が阻まれてきた.本研究では,はじめに仮想的な空間を対象としてマルコフ連鎖モンテカルロ法の再現性を確認した.次に,京都市中心部を対象とした現実地域における交通施策評価への適用可能性も確認した.
活動数,活動内容,活動時間,活動場所,移動時間,移動手段等の数多くの要素からなる活動パターン選択行動では,選択肢が膨大となるのに加えて選択肢集合の特定さえ困難であるという問題がある.本研究では,マルコフ連鎖モンテカルロ法の適用の際に必要となる活動パターンの変更手順を構築した上で,既存の行動モデルで構築されたパラメータを用いた適用可能性の確認を行っている.また,仕事時間の変化や通勤手段の変更,自動車費用の変更が仕事後の活動パターンに及ぼす影響を再現した.
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