世界７０億人の１００年を地球規模でシミュレートするためのエージェント技術の開発

2016 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 26540111
• 研究機関: 北海道大学
• 研究代表者: 川村 秀憲 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (60322830)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2017-03-31
• キーワード: マルチエージェント

研究実績の概要

本研究では、大規模なマルチエージェントシミュレーションを実行するための基盤技術として、シミュレータ開発を中心に行ってきた。特に、ハイパフォーマンスコンピューティングの技術であるRepast HPCを用いて、エージェントモデルの実装を行った。７０億までの数までのシミュレーションは実施できなかったが、数万規模のエージェントシミュレーションの実装を通して、大規模なエージェントモデルの開発、およびシミュレーションに必要な技術について、成果があった。これらの研究を通して、下記の国際会議にジャーナル論文が掲載された。
Shofuku Kin, Hidenori Kawamura, Keiji Suzuki:Implementation of Massive Agent Model Using Repast HPC and GPU, Journal on Systemics,Cybernetics and Informatics: JSCI, Vo. 13, No. 2, pp. 41-45 (2015)
この論文では、Thomas Schellingにより提案されたSegregation Modelを実装し、居住者の社会的ラベルと居住地域がどのようにモザイク化していくかのダイナミクスをシミュレートするモデルである。シミュレーションでは、オープンストリートマップを用い、マップ上に多数のエージェントが周囲の状況に応じて移住するモデルとなっている。このモデルにHPCを応用し、大規模エージェントシミュレーションを実行できることを確かめた。