| 研究課題/領域番号 |
26380277
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
村田 忠彦 関西大学, 総合情報学部, 教授 (30296082)
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| 研究分担者 |
鵜飼 康東 関西大学, ソシオネットワーク戦略研究機構, 研究員 (70098101)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | エージェント属性復元 / 統計データ / 社会シミュレーション / 誤差最小化 / 並列計算 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、統計データに基づいて生成する市民エージェントと、実統計データの一致度を最大化する（すなわち、実統計データとの誤差を最小化する）アルゴリズムの開発が目的であった。本研究課題の立案当初では、複数の統計データへの一致度を最大化する多目的最適化問題として定式化することを想定していたが、互いに整合的に補完しあう統計データを用いることにより、実統計データへの一致度を高めることに成功した。
研究課題立案当初から、不一致度の高い統計データの原因に着目していたが、不一致度の原因の多くが、複数の統計データの不整合性に起因することをつきとめ、不整合の統計データを除き、整合的に補完しあう統計データを追加することにより、一致度を高めることに成功した。具体的には、従来、市民の属性を復元する際の評価用統計データとして用いてきた９つの統計データを、互いに整合的に補完しあっている２１の統計データに変更した。さらに、新たな初期世代の生成方法と、世帯内の役割に基づいた年齢の変更方法を用いることにより、誤差を２％に大幅に縮小することができた。
さらに、本年度は、次年度の高速計算機を用いた並列化を見据えて、復元する世帯の大規模化にも取り組んだ。具体的には、従来、５００世帯から１０００世帯のコミュニティの復元を行っていたが、日本国内の都道府県単位の復元をおこなうべく、山形県の３５万世帯の復元に取り組んだ。山形県に関して発表されている国勢調査データを用いることにより、前段落で開発した手法を適用し、従来手法で誤差が約５０００であった復元誤差を約１００に低減することに成功した。
また、平成２８年度に取り組む予定であった復元の並列化による復元時間の短縮にもすでに取り組んでおり、並列度を高めるほど、計算時間の短縮が可能になるものの、一致度が低くなることが明らかになっている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本年度は、一致度の最大化（不一致度の最小化）を目的としていたが、次年度におこなう予定であった、アルゴリズムの並列化のための、復元対象の大規模化、ならびに、並列計算への適用を開始することができている。
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| 今後の研究の推進方策 |
復元対象を都道府県とした大規模化と計算高速化のための並列化に取り組むことができている。並列度を高めるほど、計算時間が短くなるものの、一致度が低くなることがわかっているため、一致度を低めない方法の開発に取り組む。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
前年度末の国内学会発表の出張のために、前倒し支払い請求により受領したが、国内出張が安価に収まったため。
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| 次年度使用額の使用計画 |
当該年度からの前倒しを行ったが、上記理由の通り、ほとんど必要がなかったため、当初の年度ごとの配分額で執行をおこなう。具体的には、旅費約９０万円、人件費・謝金約２０万円、その他約１０万円の合計１２０万円を直接経費として使用する見込みである。
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