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近年，バイクシェア/ライドシェア・ビジネスの台頭，自動運転による電動バスの実現といった技術進展，フードデリバリーやテレワークといった新しい生活・通勤様式の普及などにより，都市の構造や交通行動が急速かつ大幅に変化しつつある．こうした状況を考慮した都市政策および交通政策の立案・評価においては，企業間取引の外部性などの集積経済メカニズムや公共交通などの大量輸送による費用逓減といった「規模の経済性」を考慮できる均衡モデルが必要不可欠である．これらの規模の経済性を考慮した都市・交通均衡モデルには，本質的に複数の均衡解が存在し，そのいずれが実現するかは，本来，不確実である．そのため，系の安定的な状態は，確定的な「点」としてではなく，確率的な「分布」として記述・分析されるのが自然である．
本研究では，複数解が存在する均衡モデルに対し，実際の政策提案・評価への応用を前提として，全ての状態の尤もらしさ(i.e. 定常分布)を定量的に分析するための方法論を開発した．具体的には，まず，一般的な連続時間・連続状態の枠組下で，都市・交通均衡モデルをポテンシャル・ゲーム(PG: potential game)として記述し，その系の状態が適当な確率動学に従う時，定常分布がボルツマン型の解析解を持つことを明らかにした．次に，このことを活用して，マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC: Markov chain Monte Carlo)法を用いて定常分布を具体的に推計するための方法論を開発した．
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