| 研究課題/領域番号 |
20H04146
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
高橋 里司 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40709193)
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| 研究分担者 |
松尾 徳朗 東京都立産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 教授 (80433142)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 経路選択ゲーム / 動的交通流 / 近似計算 / 無秩序の代償 / transfer graph / 多目的最適化 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、(1)利己的経路選択ゲームを現実の交通をモデル化できるように拡張し、(2)その均衡状態を効率よく計算できるアルゴリズムを開発し、(3)適切な交通政策を立案できる機構を構築することである。本年度は、複数の交通機関を統合する交通ネットワークにおいて、最短路だけでなく、最安路、乗換回数最小路など多目的な経路探索に取り組んだ。複数の交通機関、使用する時間を考慮すると、東京23区の交通ネットワークを対象とした場合、32ビット整数型では、表現できず、データ構造の工夫が必要になる。本研究では、transfer graphというデータ構造を時系列を考慮できるように拡張し、マルチモーダルな経路探索手法の開発及び、システム開発を行なった。複数の都市のデータを用いて実験的評価を行い、東京23区のデータでは、多目的な最適解を任意のに頂点間で1分以内に求解可能であることを確かめた。また、本研究で開発したシステムは動的環境における利己的経路選択ゲームのシミュレーションに利用可能である。
次に、データの中に潜在する隠れた情報を分析するトピックモデルの拡張に取り組んだ。本研究では、子育てQAサイトから得られるテキストデータから質問者の子供の月齢予測及びトピック推定の精度を評価した。構築したモデルでは、既存の手法に比べ良い結果を出力している。本研究で構築したモデルを交通に関するSNSのテキストデータ等に適用し、イベント時の交通渋滞など、データとして取得が困難な状況において、仮想的にデータを構築できる可能性がある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度の進捗は、大規模な交通シミュレーションや均衡計算を行うためのデータ構造の開発、仮想的なデータを作成するためのテキストデータからの推定モデルの開発を行なった。それらを用いて、昨年度までに構築したモデルの性能評価を行う準備ができたといえる。そのため、概ね順調に進んでいるといえる。また、経路探索システムを用いた被験者実験を次年度以降進める予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、今年度作成した経路探索システム及び、擬似的な交通データ構築法を用いた大規模シミュレーションを行う。交通の粒度をいくつか用意し、それらが混在する環境を用意し、現実性を高める。さらに、イベント時の誘導などを想定した交通規制シミュレーションによって、収束する交通流について議論を行う。
一方で、均衡計算のための理論整備を行い、動的環境下において、さまざまな仮定を想定した場合の均衡解の特徴付けを行う。さらに、動的経路選択ゲームを微分方程式として力学モデル用いて定式化し、その振る舞いを数値実験によって調査する。具体的には、粒子法によるアルゴリズムの構築を目指し、精度保証を与えるような解析手法の開発も併せて行う。
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