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数理最適化手法を活用した都市交通行動のマルチエージェント・シミュレーション

使用数学优化技术对城市交通行为进行多智能体模拟

基本信息

批准号：
15K21157
负责人：
松本卓也
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-01 至 2017-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

前年度に構築した，数理最適化手法を用いた都市交通マルチエージェントシミュレーションにより，交通OD (Origin-Destination)，交通インフラ，および住民の意思決定パラメータに対する住民一人一人の交通行動選択シミュレーションを行うことが可能となった．本年度は，そのシミュレーションを都市に適用するためのデータ収集・解析について研究を進めた．そのひとつとして，交通インフラデータとしてフリーの地理情報データであるOpenStreetMapを用いる方法を構築した．これにより，シミュレーションの対象となるエリアの正確な交通インフラデータを半自動的に取得することが可能となる．また，前年度に収集した高校生とその家族数百人を対象とした交通行動に関するアンケートを元にした住人エージェントのパラメータ推定法として，住人の意思決定モデルによる交通行動とアンケート結果を集計した交通行動との齟齬を最小化する数理最適化モデルを構築し，Simulated Annealingを用いて解を導出する方法を示した．本研究は，推定したエージェントパラメータを用いたシミュレーションにより，現実の交通行動をある程度再現する結果を得られることを確認した．これらにより，本都市交通マルチエージェントシミュレーション手法の現実の交通の再現性を飛躍的に向上させることができ，実社会に対する詳細・正確な交通行動シミュレーションによる都市交通の解析および交通インフラの拡充への応用が期待される．

In the past year, mathematical optimization methods have been used to optimize urban transportation, traffic OD (Origin-Destination), traffic information, and rational decision-making of residents. This year, we will continue to make progress in the research of urban development. Open StreetMap is a method to construct traffic information. This is the first time that a person has ever been involved in a traffic accident. In the past year, hundreds of college students 'families have been involved in traffic operations, and the method of estimating traffic flow is used to estimate the traffic flow and minimize the traffic flow. This study confirms that the results of the proposed traffic model are consistent with those of the previous study. The urban traffic analysis and traffic control system are expected to improve the reproducibility of urban traffic and improve the social response.