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J-GLOBAL ID:201702286122150515   整理番号:17A0869554

GPUを用いた大規模ネットワーク交通流シミュレーションにおける経路探索計算の高速化

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巻: 117  号: 71(MoNA2017 1-7)  ページ: 33-38  発行年: 2017年05月25日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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道路網整備や混雑課金,流入制御といった,渋滞緩和を目的とした動的な道路運用施策の評価では,大規模ネットワークに適用可能な交通流シミュレーションモデルの活用に期待が集まっている。一般に,道路ネットワークを対象とした交通流シミュレーションでは,出発時及び走行中の車両に対して,所定のタイミングで経路選択モデルを適用し,個々の車両に交通状況に応じた目的地までの経路を動的に選択させている。しかしながら,大規模ネットワークでは経路選択モデルにおける最小費用経路探索計算が処理時間の多くを占めるようになり,施策評価の効率化の妨げになる。本研究では,GPUに搭載される数百~数千の演算コアによる処理能力を,CPUの代わりとして汎用計算に活用するGPGPU技術をラベル修正法による経路探索計算に適用し,処理時間の高速化を行った。論文では,GPUの各演算コアを経路探索計算に割り当てて処理を並列化する方法を示し,CPUによる経路探索計算との処理時間を比較した。(著者抄録)
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