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J-GLOBAL ID：201102265099785989   整理番号：11A0097754

Regret Matchingを用いた経路選択行動分析-不完全交通情報を仮定した粒子モデル-

著者 (2件)： 宮城俊彦 (東北大 大学院情報科学研究科) ,  石黒雅彦 (東北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 土木計画学研究・論文集  (Infrastructure Planning Review)
巻： 27  号： 3  ページ： 531-538  発行年： 2010年09月30日 
JST資料番号： X0118A  ISSN： 0913-4034  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では個々のエージェントを自律的なエージェントとして定義し,それぞれがその直面する環境下で利得最大化行動を学習していく繰り返しゲームとして交通ネットワークフローを求めるモデルを提案する。個々のエージェントは個別のODペアを持ち,利用可能な情報に応じて経路選択肢の集合を決定し,その選択肢の中から経路を選択する。交通環境はそれぞれのエージェントの非協力的な選択によって変化するので,個々のエージェントは交通環境を正確には知りえないが,経験した所要時間を通して交通環境を学習し適応的に経路選択を行なう。本研究はエージェントの経路選択をノードでのリンク選択問題のシークエンスとして定式化し,リグレットマッチングによって環境学習をさせることによってNash均衡が実現できることを示したものである。(著者抄録)

シソーラス用語： *交通行動 ,  *経路選定 ,  *マッチング ,  道路網 ,  交通情報 ,  数学モデル ,  エージェントモデル ,  Nash均衡 ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  数値計算 ,  *通信操作 ,  粒子モデル
準シソーラス用語： *リグレットマッチング

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D)

引用文献 (13件)：

• 1) T. Miyagi : A modeling of route choice behavior in transportation networks: an approach from reinforcement learning, WIT Press, Southampton, UK, pp. 235-244, 2004.
• 2) T. Miyagi : Multiagent learning models for route choices in transportation networks: An integrated approach of regret-based strategy and reinforcement learning, Proceedings of the 11^th International Conference on Travel Behavior Research, Kyoto, 2006.
• 3)宮城俊彦:経路選択のための知識・学習アルゴリズムの開発とその実用性に関する研究,平成18年度~19年度 科学研究補助金,基盤研究(C)研究成果報告書,2008.
• 4) T. Miyagi and M. Ishiguro : Modelling of route choice behaviours of car-drivers under imperfect travel information, Proc, of 14th International Conference on Urban Transport and Environment, WIT Press, pp. 551-560, 2008.
• 5) Shoham, Y. and K. Leyton-Brown : Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations, Cambridge University Press, NY, US, 2009.

タイトルに関連する用語 (5件)： 経路選択 ,  行動分析 ,  交通情報 ,  仮定 ,  粒子モデル