| 研究課題/領域番号 |
20K04719
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
宮城 俊彦 岐阜大学, 工学部, 特任教授 (20092968)
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| 研究分担者 |
倉内 文孝 岐阜大学, 工学部, 教授 (10263104)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 離散的動的経路選択モデル / 漸近的最適応答 / Nash均衡 / 交通ネットワークシミュレーション / 深層強化学習 / ゲーミフィケーション |
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| 研究実績の概要 |
以下の2つのアプローチを中心に研究を進めた。
1）相利共生的な経路選択モデルの構築：交通空間を互いの利益が相反する場として捉えた場合、利用者の複雑な交通挙動をモデル化するには利己的ユーザーの自発的動機付けモデルだけでは不十分であり、社会システムのコンフリクトを緩和するアプローチが必要である。例えば、道路等の交通空間における行動変容をシミュレーションする場合、通常の走行により得られる＜報酬＞に加え、追い越しなどにより高い利益を期待する＜誘惑＞そしてスピード違反などの交通ルール逸脱に伴う＜罰則＞、更には急ブレーキ等、他者に迷惑を与える＜迷惑＞などの要素を導入する。この場合、自己に対する他者は、前方車、追い越し車線上の後続車である。これらの行為の評価値は道路の混雑状態に伴い変化する。計算上の実行可能性、有効性は示されたが、現実的な値をどのように設定するのかが課題として残された。
2）混雑緩和のゲーミフィケーションと道路管理システム：外的な動機付けに基づく行動変容モデルである。道路利用者の走行データを道路管理者が収集し、それに基づく混雑緩和のガイダンスを与える場合、それがどの程度行動変容を促すかを実験的に確認できるようなシミュレーションモデル開発を意図している。ある状態でのドライバーの選択肢とは、例えば、「高速道路を使い続ける」、あるいは「一旦一般道に降りる」などであり、選択行動には高速道路の混雑状態によっては望ましくない選択肢も含まれる。過去の学習結果より、状態に応じた無効な行動系列への低い得点配分を促し、行動の強化あるいは弱化を決める手法profit-sharingと呼ばれる。ただし、市民参加型の実際のゲーム設定では、繰返し行動の中での望ましくない行動系列の作成が難しく、現実的な強化関数をどのように作成するかが課題として残された。
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