| 研究概要 |
本年度は,第一ステップとして車種別の均衡配分問題を効率的に解くアルゴリズムを開発することを目的とした。
大都市圏を対象とした交通量配分は,多くの記憶領域および計算時間が必要であるが,交通量配分の計算アルゴリズムは,車種毎に計算を分割することが比較的容易である。従って,並列演算処理により,大幅な時間短縮が可能となると予想される。予算の関係上,今回は3台のコンピュータを用いたPCクラスタシステムを用いて,並列計算処理を行い,その計算効率性の検討を行った。
リンク数13,753,ノード数9,679,セントロイド数1,156の比較的大規模な道路ネットワークを用いて検討を行なった。1回の繰り返し計算47分のうち31分が費やされる降下方向ベクトルの計算アルゴリズムを並列化した。今回は,3車種を対象としたため,車種ごとにCPUを割り当てて計算した場合,起点ごとの最短経路探索を割り振った場合の2ケースについて検討を行った。その結果,3台のCPUを用いて車種ごとに割り当てた場合は,降下方向ベクトルの計算が17分で,1CPUの場合の53%の計算時間であった。また,2台のCPUを用いて起点ごとに割り振った場合の計算時間は21分で67%,3台のCPUで起点ごとに割り振った場合は15分で47%の計算時間となった。これらの結果より,交通量配分の計算にPCクラスタシステムを使用して並列化することは,計算時間短縮に有効であること,CPUの割当は車種毎に行うより起点毎に行った方がCPU数の柔軟性および計算時間の観点から望ましいことが分かった。
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