ファジィ理論を用いた道路交通解析に関する研究

本研究は所要時間の認知表現から交通流解析上の問題点を解決するため、特にリンク所要時間をファジィ数とした交通量配分法を検討する。従来の各種交通流解析法を基本として、ファジィ数演算による拡張と解法アルゴリズムの修正を行う。これは運転者の曖昧な意識を反映した認知所要時間から交通情報による交通流動変化を予測する目的を持つ。これは所要時間のランダム性と曖昧性を同時に考慮できるハイブリッド数により交通量配分の基本アルゴリズムを生かした拡張が可能となる。つまり運転者間相違する認知と各ファジィ所要時間を現実的に表現できる。さらにファジィ推論を用いた交通行動モデルとその利用法についても検討した。そして最終的に方法論の整理と交通管理問題への応用について検討した。具体的には、以下の手順により研究を実行した。1)道路利用者の所要時間表現を規定するため経路選択問題についての簡単な「意識調査」を行なった。特に所要時間について三角型ファジィ数(TFN)を用いた認知表現を行った。このため、数学的処理も容易となり理論的展開が示された。また実際の調査結果の収集についても比較的容易に実行された。2)ファジィ数の運転者認知における「比較代表値」を用いたモデル化を考えた。具体的には「重心法」・「総時間差法」などを提案した。さらに一般的な「拡張原理」による算出手順についても議論を行った。3)ファジィ数の「比較指標」を用いた交通量配分法を検討した。この場合は所要時間比較の相違が指標値として表現できるが、具体的には利用頻度の高い必然性・可能性指標を利用した算出方法を提案した。4)以上で提案した「ファジィ交通量配分法」加えて、ランダム性を付加したハイブリッド数を用いた交通流解析法を提案した。この際には、確率均衡配分およびファジィ推論モデルの研究成果を参考とした。5)ファジィ情報を用いた現実問題への適用性を考える。特に情報提供機器の整備等に対応した交通情報形態の変化をケーススタデイとして実際の道路網計画での情報整備の方向性を検討した。6)最終的に、本研究で得られた成果を取りまとめるとともに、研究討議により今後の検討課題を整理した。

本研究は所要時間の認知表現から交通流解析上の問題点を解決するため、特にリンク所要時間をファジィ数とした交通量配分法を検討する。従来の各種交通流解析法を基本として、ファジィ数演算による拡張と解法アルゴリズムの修正を行う。これは運転者の曖昧な意識を反映した認知所要時間から交通情報による交通流動変化を予測する目的を持つ。これは所要時間のランダム性と曖昧性を同時に考慮できるハイブリッド数により交通量配分の基本アルゴリズムを生かした拡張が可能となる。つまり運転者間相違する認知と各ファジィ所要時間を現実的に表現できる。さらにファジィ推論を用いた交通行動モデルとその利用法についても検討した。そして最終的に方法論の整理と交通管理問題への応用について検討した。具体的には、以下の手順により研究を実行した。1)道路利用者の所要時間表現を規定するため経路選択問題についての簡単な「意識調査」を行なった。特に所要時間について三角型ファジィ数(TFN)を用いた認知表現を行った。このため、数学的処理も容易となり理論的展開が示された。また実際の調査結果の収集についても比較的容易に実行された。2)ファジィ数の運転者認知における「比較代表値」を用いたモデル化を考えた。具体的には「重心法」・「総時間差法」などを提案した。さらに一般的な「拡張原理」による算出手順についても議論を行った。3)ファジィ数の「比較指標」を用いた交通量配分法を検討した。この場合は所要時間比較の相違が指標値として表現できるが、具体的には利用頻度の高い必然性・可能性指標を利用した算出方法を提案した。4)以上で提案した「ファジィ交通量配分法」加えて、ランダム性を付加したハイブリッド数を用いた交通流解析法を提案した。この際には、確率均衡配分およびファジィ推論モデルの研究成果を参考とした。5)ファジィ情報を用いた現実問題への適用性を考える。特に情報提供機器の整備等に対応した交通情報形態の変化をケーススタデイとして実際の道路網計画での情報整備の方向性を検討した。6)最終的に、本研究で得られた成果を取りまとめるとともに、研究討議により今後の検討課題を整理した。