• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2022 年度 研究成果報告書

人工物システムの持続的運用のための自動シナリオ生成とそのシミュレーション

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 18KT0061
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分特設分野
研究分野 人工物システムの強化
研究機関福知山公立大学 (2020-2022)
大阪大学 (2018-2019)

研究代表者

畠中 利治  福知山公立大学, 情報学部, 教授 (10252884)

研究分担者 内種 岳詞  愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (70710143)
研究期間 (年度) 2018-07-18 – 2023-03-31
キーワード多因子最適化 / 群知能 / 社会シミュレーション
研究成果の概要

災害を想定した避難シミュレーションは,避難経路の評価などに有用であると考えられる.そこでは,多様な被害状況に応じた条件を設定するが,あらゆる状況の組合せを用意し,全ての条件のもとでシミュレーションを実行することは事実上不可能である.そこで,本研究課題では複数の条件設定に対する出力から,より影響度の大きな条件を生成することを目的に,進化計算の枠組みからの条件設定法を検討し,その手法の枠組みを示した.
また,このような進化計算においては異なる複数の要因を目的関数とするアルゴリズムが想定されるため,多因子進化の枠組みからの進化計算について検証し,ハイブリッド型群知能を用いたアルゴリズムを提案した.

自由記述の分野

進化計算

研究成果の学術的意義や社会的意義

災害時の行動計画に代表される不測の事態に備えることへ,不測の事態を含む環境下でエージェントモデルが行動し,その結果から計画の評価を行う計算機シミュレーションが利用されている.しかし,不測の事態を網羅的に設定し,評価を行うことには困難さがある.
この問題に対して,複数の用意した事態(状況)を評価し,その評価値に従い,新しい事態(状況)を生成し,評価する手法の枠組みを提案したこと,およびこの枠組みは進化計算の考え方に立脚しており,進化計算における多因子最適化との関連を考察し,ハイブリッド型の多因子最適化法を提案したことが本課題の成果の意義といえる.

URL: 

公開日: 2024-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi