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前年度に構築した，数理最適化手法を用いた都市交通マルチエージェントシミュレーションにより，交通OD (Origin-Destination)，交通インフラ，および住民の意思決定パラメータに対する住民一人一人の交通行動選択シミュレーションを行うことが可能となった．本年度は，そのシミュレーションを都市に適用するためのデータ収集・解析について研究を進めた．そのひとつとして，交通インフラデータとしてフリーの地理情報データであるOpenStreetMapを用いる方法を構築した．これにより，シミュレーションの対象となるエリアの正確な交通インフラデータを半自動的に取得することが可能となる．また，前年度に収集した高校生とその家族数百人を対象とした交通行動に関するアンケートを元にした住人エージェントのパラメータ推定法として，住人の意思決定モデルによる交通行動とアンケート結果を集計した交通行動との齟齬を最小化する数理最適化モデルを構築し，Simulated Annealingを用いて解を導出する方法を示した．本研究は，推定したエージェントパラメータを用いたシミュレーションにより，現実の交通行動をある程度再現する結果を得られることを確認した．これらにより，本都市交通マルチエージェントシミュレーション手法の現実の交通の再現性を飛躍的に向上させることができ，実社会に対する詳細・正確な交通行動シミュレーションによる都市交通の解析および交通インフラの拡充への応用が期待される．
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