| 研究課題/領域番号 |
26420511
|
|---|
| 研究機関 | 岐阜大学 |
|---|
研究代表者 |
宮城 俊彦 岐阜大学, 工学部, その他 (20092968)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| キーワード | 混雑ゲーム / 強化学習 / 利用者均衡 / 動的交通量配分 / 交通流シミュレーション / セルオートマトン / 粒子モデル / 短期交通管理政策 |
|---|
| 研究実績の概要 |
平成26年度の研究成果を要約する。１）アルゴリズム開発における理論的課題の克服：naive userアルゴリズムの開発で留意すべきは、他者の情報を利用しない場合にはNash均衡に収束しないという不可能性定理の存在である。この問題を回避するにはGILE(greedy-in-the-limit-with-infinite-exploration)行動選択条件を満たす必要がある。申請者が開発したモデルはこの条件を満足することを証明した。２）シミュレーション・ベース・動的利用者均衡（SimDUE)モデルの開発：partially informed userと naive userを対象に申請者が開発したアルゴリズムを交通流シミュレーションモデルと結合することによってSimDUEアルゴリズムを作成し、その収束性を検証した。交通流シミュレーションにはセルベースモデルであるNeigel-Schreckenburgモデルを利用した。シミュレーション結果を要約すると、①day-to-dayの交通環境では従来型のMSA法（ただし、申請者らが提案する可変パラメータを利用）および提案手法ともにNash均衡に収束した。提案する手法は粒子法であり個別のドライバーの状態を分析者は観測できる。この情報を有効に利用すれば収束回数を大幅に減少させることができるという知見を得た。②within-dayの場合、MSA法は収束せず、提案手法では均衡解に収束することが分かった。ただし、naive userアルゴリズムの場合には、収束の時間が大幅に増加し、また、解は必ずしも一意ではないことが観測された。③partially informed userの場合には、個別ドライバーの時間価値がすべて異なるケースにも対応しており、道路料金設定にも有効であること、また、可変路側情報版の設置などが利用者の経路選択に及ぼす影響等についても分析が行える。３）課題：シミュレーションは非常に単純なネットワークを用いて行われたので、実用的なネットワークを用いた追加実験が必要である。
|
| 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
平成26年度の達成目標は、（１）セルオートマトン・ベースの交通流シミュレーションと粒子経路選択モデルを統合すること、（２）粒子経路選択モデルのパラメータ推定法を確立すること、であった。（１）については、初期の目標を達成しており、その成果については、「研究業績の概要」で述べた。しかし、（２）については課題を残している。動的経路選択のデータが静学モデルの場合と大きく異なる点は、行動選択が時間に依存しており、選択肢の属性だけでは決定できない点である。たとえば、利用者にとって、１０分という所要時間は経路１でも経路２でも経験する。しかし、２経路の選択確率は同じではなく、両経路の選択頻度は異なってくる。所要時間とういう属性は確率的に推移する。また、データは基本的にスパイクデータであり、連続変数ではない。現在、２経路の場合については、パラメータ推定が可能であるが、これを３経路以上の一般的な場合に拡張する必要があり、次年度の課題として残された。
|
| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究としては、「研究実績の概要」および「現在までの達成度」に記述した課題を解決することを目標とする。すなわち、次年度以降、（１）一般的な交通網を対象としたシミュレーション・ベース・動的交通量配分手法の確立を目指す。このために、オープンソースの交通流シミュレーション手法に本研究で開発された手法を組み込むことを意図している。また、（２）動的データをベースにした経路選択モデルのパラメータ推定法についての一般的手法の確立のための改良を進める。一方、ロジットモデルのような選択モデルを利用しない、いわゆるmodel-freeアプローチについても検討する。この場合には、モデルのパラメータ推定を行う必要はなく、シミュレーション・ベースの計算に向いている。こうした課題の解決のため、２８年度に実施する予定であった以下の２つテーマについては、先送りあるいは中止する。（１）プローブデータを用いたモデルのパラメータ推定および非同期モデルの検証は先送る：（理由）現時点でデータを得る見込みが立っておらず、データが利用可能になり次第実施する。（２）MMSによる交通ネットワーク作成は中止する。（理由）シミュレーションに必要なネットワークデータはOpen Street Mapで十分である、また、MMSによるデータ収集は当初予想した以上の費用を必要とすると判断したため。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究では計算はすべてＭＡＴＬＡＢを使用している。現在使用中のものをバージョンアップする予定であったが、１年の間を置いたため、新規に購入する必要が生じた。また、来年度、使用する予定の交通流シミュレーションと本研究のアルゴリズムをスムーズに連絡するためには、当初予定していなかった追加的MATLABプログラムを必要とすることがわかった。これらを同時に行うため、これを来年度費用で一括処理することとした。
|
| 次年度使用額の使用計画 |
MATLABおよび追加プログラムの購入費用
|
