Real-world application of agent based model created from BCMP queueing networks and machine learning

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2022年度においては、閉鎖型BCMP待ち行列ネットワークの最適化への適用と複数窓口化が大きな成果である。閉鎖型BCMP待ち行列ネットワークについては、2021年度において大規模計算環境の構築を行った。閉鎖型待ち行列ネットワークは、従来から膨大の計算量のため、最適化モデルを構築することが難しいと言われていたが、21年度の大規模計算環境を利用することで、最適化モデルを構築することが可能となった。22年度では最適化への適用を行い、実社会に応用できる規模での計算が可能となった。今までの計算は拠点の窓口数は1に限定したが、それを複数窓口に拡張して、より実社会モデルに適用できる形となった。複数窓口に対する計算には、再帰計算が必要となり、単一の窓口モデルと比べ、複雑な計算が必要である。複数窓口に対する大規模計算環境も構築ができ、十分大きな窓口数に対しても対応できるようになった。この複数窓口計算環境を利用して、閉鎖型BCMP待ち行列ネットワークの複数窓口に対する最適化を実施できるようになった。また連続時間型マルコフ連鎖を利用した、WiFiログを利用した人々の密集を避けるような最適化モデルを発表した。新型コロナウイルス蔓延に対して、社会では人々の密集を避けるような取り組みがされてきた。しかしながら、ショッピングモールなどの施設では、客の動線を容易に変更はできない。そのため、滞在時間を制約付きのパラメタとして、滞在時間を変動させることで、施設内での人々の密集を避けるようなモデルを提案することができた。このモデルは、エージェント・ベースドモデルでの表現も可能であり、本研究テーマの重要な位置付けとなっている。このようなモデルをMCMCなどのシミュレーションモデルと連携して、定常分布が仮定されている場合に、人の動線を最適化するような推移確率を算出するモデルが可能となる。