研究課題
基盤研究(B)
ゲーム的学習理論を用いてエージェントの日々の経路選択行動を定式化し、不完全情報下における選択行動モデルを誘導するとともに、Nash均衡への収束性を理論的に明らかにしている。また、理論と整合的な適応学習アルゴリズムを開発し、アルゴリズムの妥当性について数値実験を用いて検証している。加えて、経路選択モデルの構造パラメータを推定する方法を提案した。室内実験によって得られたday-to-day経路選択データへの適用は満足いくものであった。
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