研究課題
基盤研究(B)
路線を自動的に決定するアルゴリズムを、知識ベース手法、メタヒューリスティクス手法、両手法のハイブリットモデルについて研究した。ここで得られた成果は国際会議を中心として多数の発表を行った。・知識ベース手法による路線決定アルゴリズム複雑ネットワークの解析で利用されている様々な指標を用いて既存の公共交通機関の輸送網を評価するとともに、移動需要を導入した新たな指標を提案した。これらの指標や複雑ネットワークの成長モデルを参考として、OD(発着地)需要に対応した効率的な路線網を構築するアルゴリズムについて研究した。また、本手法をメタヒューリスティック手法と統合することにより、局所的な準最適解を避けるアルゴリズムを考案し、河川ネットワーク(荒川、隅田川水系)やJR三鷹駅周辺のバス路線網に対して応用して、妥当性の検証を行った。・メタヒューリスティック手法による路線決定アルゴリズムメタヒューリスティック手法の中から学習分類子法について基礎的な研究を行うとともに、路線を構成するアルゴリズムを研究した。複数ある手法の中からピッツバーグ型学習分類子法を採用し、複数のOD表のパターンを同時に考慮して、解を出力することが出来るアルゴリズムを考案した。このアルゴリズムを用いて、簡易な河川ネットワークに対する解析を実施し、その妥当性を検証した。・シミュレータの構築既存の河川舟運シミュレータと本件で研究した上記アルゴリズムによるプログラムとの間でやりとりするデータ群に関して、データの内容、型、書式について仕様を決定し、出力ファイルを介してシミュレータが動作するシステムを構築した。
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