| 研究課題/領域番号 |
16K18163
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
和田 健太郎 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (20706957)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 交通信号 / 系統制御 / 交通流 / Kinematic Wave理論 / 変分理論 / ランダム到着 / 組合せ最適化 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，交通信号群の系統制御に対する見通しのよい最適化手法を構築し，大域的に最適な信号制御パターンの特性を明らかにすることである．具体的には，(1) 交通流の時空間ダイナミクスを考慮した上で，3種類のパラメータ（サイクル長, スプリット，オフセット）を同時最適化する新たな問題の提案，(2) その問題を効率的に解くアルゴリズムの開発，(3) 系統的な数値実験による大域的な最適制御パターンの特性分析，からなる．
平成29年度は，まず，上記 (1) の定式化の改良を行った．具体的には，リンク（交差点間）およびノード（交差点）における交通流ダイナミクスを記述するマクロ交通流モデルの包括的なレビューを行い，直進交通のみを扱っていた昨年度の定式化を右左折を考慮可能なものに拡張した．また，確率的な系統信号最適化のための交通流モデリングについても見直しを行い，期待遅れだけでなく（昨年度評価法を構築），遅れの分散，あるいは，確率分布自体を評価する手法を開発した．これにより，効率的な信号制御パターンだけでなく，需要のばらつきにロバストな信号制御パターンを評価することも可能となった．一方，昨年度から着手していた上記 (2) も並行して行い，提案問題を解くアルゴリズムの開発・プログラムのコーディングも全て完了した．以上により，(3) を行う準備が整ったと言える．
以上に加え，系統信号最適化を解析的に扱う手法について，海外共同研究者と検討した．その結果，道路路線をその平均密度と交通量の関係から集計的に評価するMacroscopic Fundamental Diagram (MFD)に基づくアプローチを採用し，検討を継続することになった．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定通り，平成29年度までに上記計画(2)までを完了しており，おおむね順調に進展していると言える．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定通り，上記計画 (3) 系統的な数値実験による大域的な最適制御パターンの特性分析を行う予定である．具体的には，サブエリアの設定手法（異なるサイクル長を持つエリアを結合すべきか否か？）や信号制御パラメータ変更時のオフセット調整法（オフセット追従）などのシナリオの分析を行う予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初は，系統的な数値実験に用いる計算機や数値計算言語MATLABを平成29年度までに購入予定であったが，これらの購入を実際に実験を行う次年度に持ち越したため，次年度使用額が生じている．実験補助のための人件費等も，以上と同じ理由により，次年度に持ち越している．
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