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J-GLOBAL ID：201802281588364354   整理番号：18A1789851

大規模マルチエージェント交通流シミュレーションのための階層的経路探索手法

Layered Route Search Method for Large-scale Multi-agent-based Traffic Simulation

著者 (5件)： 福田隼馬 (東大) ,  阿部和規 (東大) ,  藤井秀樹 (東大) ,  山田知典 (東大) ,  吉村忍 (東大)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 59  号： 7  ページ： 1435-1444 (WEB ONLY)  発行年： 2018年07月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  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： マルチエージェントシステムを採用する交通流シミュレーションでは,車両エージェントの個性を反映した挙動を再現できる。しかし大規模な道路ネットワークを対象としたシミュレーションを実施する場合,経路探索に要する計算時間がボトルネックとなる。本研究では階層化された道路ネットワークを用いた経路探索手法を提案する。このとき,道路ネットワークの階層化に用いる属性と経路探索に用いる属性とを区別することで,単一の階層道路ネットワークを用いてエージェントごとの多様な経路探索結果を出力できるようにした。東京都心部の道路ネットワークを対象とした実験により,提案手法を用いることで経路探索のクエリ処理時間を従来手法の1.5~2%まで短縮できることを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *経路探索 ,  *アルゴリズム ,  *エージェント ,  *計算機シミュレーション ,  交通流 ,  道路網 ,  質問処理 ,  エージェントモデル ,  交通システム ,  *ネットワーク ,  階層構造 ,  計算機網
準シソーラス用語： *経路探索アルゴリズム ,  マルチエージェント ,  *大規模マルチエージェント ,  *交通流シミュレーション ,  道路ネットワーク ,  *エージェントシミュレーション ,  *階層ネットワーク ,  *階層的経路探索

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

引用文献 (26件)：

• 交通工学研究会(編):交通シミュレーション活用のススメ,丸善 (2012).
• Balmer, M., Axhausen, K. and Nagel, K.: Agent-based demand-modeling framework for large-scale microsimulations, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No.1985, pp.125-134 (2006).
• Daniel, K., Jakob, E., Michael, B. and Laura, B.: Recent development and applications of SUMO - Simulation of Urban MObility, International Journal On Advances in Systems and Measurements, Vol.5, No.3&4, pp.128-138 (2012).
• 鈴村豊太郎,小野寺民也,今道貴司,加藤 整,井手 剛: X10 言語を用いた超並列大規模交通流シミュレーション, PROVISION, Vol.72, pp.74-80 (2012).
• 吉村 忍,西川紘史,守安 智:知的マルチエージェント交通流シミュレータ MATES の開発,シミュレーション,Vol.23, No.3, pp.228-237 (2004).

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  マルチエージェント ,  交通流シミュレーション ,  経路探索 ,  手法