| 研究課題/領域番号 |
20K04719
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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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 / 漸近的最適応答モデル / Nash均衡 / ゲーム論的行動選択モデル / ミクロ交通流シミュレーションベース交通配分 / 心理学的学習行動モデル / 深層強化学習 / 限界合理性 |
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| 研究成果の概要 |
交通システムの分析と最適化に関連する問題を解決するために漸近的最適応答アルゴリズムの開発と拡張およびその基礎理論を提案した。この成果は以下の問題に対処するために利用できる。1）自動走行システムや分権型ネットワーク社会に適した交通システムの開発、2）交通システムの効率化を図るための情報通信技術の発展を評価するための交通システム分析手法、3）離散化された利用者が利用可能な経路の中から所要時間を最小化するような経路選択の行動モデルと学習実験の効果予測、3）不完全情報のもとでの個人間および個人と環境の相互作用を考慮したゲーム論的学習行動モデルの基礎理論の構築
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| 自由記述の分野 |
国土計画・交通工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ABRアルゴリズムは、利用者が自律的に走行環境を学習し、漸近的に自己の効用を改善するように行動すると仮定した手法である。不確実な交通状況に応じた利用者の限界合理的な行動に基づく最適な経路選択の学習行動をモデル化している。また、ゲーム理論的なアプローチを取り入れることで、より複雑な状況下での利用者の行動を予測し、分析することが可能である。さらに、シミュレーションを通じて実際の交通流の動きを再現し、それに基づいた最適な交通量配分を行うことができる。これらの特徴により、ABRアルゴリズムは従来の交通ネットワーク均衡モデル。非集計行動モデルの拡張である同時にゲーム論的行動モデルの拡張になっている。
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