動的計画法による次世代最適経路探索アルゴリズムの研究

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最適経路探索は自動車ナビゲーションシステムの重要な機能である。従来では経路探索を行う場合は出発地と目的地を考慮し経路探索を行うことが多い。しかし、利用者によっては特定の場所を通りたくないや複数の立ち寄り場所を経由して目的地まで行きたいなど様々な要望がある。本研究ではこのような利用者のニーズに対応するための経路探索アルゴリズムの開発をしている。特定の場所を通りたくない問題は簡単に対応できるために、複数の立ち寄りをして目的地まで行く経路探索を中心にして研究を行った。複数の立ち寄り地を経由して目的地まで行く経路を効率的に探索する手法を提案している。シミュレーションで提案手法の性能評価を行い、提案手法が従来の手法より効率的にいい解を見つけることができることを明らかにした。観測した道路交通は渋滞回避や本研究で提案しているボルツマン分布を用いた経路探索などさまざまなことに応用している。しかし、機械的や通信的などさまざまな理由で観測した情報の中に欠陥データが存在する。観測した道路交通情報をいろいろなことに効率的に応用展開するために欠陥データでできた穴を埋める必要がある。そこで、本研究では欠陥している交通量を推測する手法を提案している。提案手法では、交通流バランスに基づき遺伝的アルゴリズムで複数の欠陥交通量データを同時に推測する手法を提案している。提案手法は交通シミュレータを用いて性能評価を行い、平均的に実際の交通量と近い値を推測することができることを明らかにした。これらの研究で得た結果を国際学会で発表をした。