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J-GLOBAL ID：202002224632159147   整理番号：20A2681878

降雨時の需要増加に着目した鉄道駅へのタクシー配車モデル 線形計画問題としての定式化と東京都市部のタクシープローブデータを用いた分析

Optimization model to allocate taxis to railway stations focusing on increasing demand during rainfall Linear programming formulation and its application to taxi probe data in Tokyo

著者 (5件)： 森本奎太郎 (慶應義塾大学) ,  丹野一輝 (慶應義塾大学) ,  濱田賢吾 (慶應義塾大学) ,  小貝洸希 (慶應義塾大学) ,  田中健一 (慶應義塾大学)
資料名： 都市計画論文集(Web)  (Journal of the City Planning Institute of Japan (Web))
巻： 55  号： 3  ページ： 1033-1040(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U2068A  ISSN： 2185-0593  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： 本稿では,降雨などのイベント発生時に,鉄道駅を起点とするタクシー需要が増加する点に着目する.そして,イベント発生後の駅でのタクシー需要を,機械学習を用いてタクシープローブデータから推定し,空車タクシーを鉄道駅へ適切に配車する数理最適化問題を提案する.評価尺度として,駅および駅に向かう途中で獲得される需要量と,駅へタクシーを配車する際の移動コストの2つを採用する.提案モデルにおいて,一部の仮定を簡略化することで,線形計画問題として定式化する.短時間で最適解を求められるため,実際の配車に対しても十分に適応可能なモデルである.東京都心部のタクシープローブデータを用いて配車のための数値実験を行い,獲得需要と配車コストをうまくバランスする解を得ることに成功した.(著者抄録)

シソーラス用語： 降雨 ,  需要 ,  *タクシー ,  *配車 ,  旅客駅 ,  *最適化問題 ,  平衡 ,  新交通システム ,  *機械学習 ,  線形計画法 ,  交通モデル ,  トレードオフ ,  取得
準シソーラス用語： 需給バランス ,  プローブカーデータ ,  需要獲得

著者キーワード (8件)： タクシー配車モデル ,  線形計画問題 ,  タクシープローブデータ ,  機械学習 ,  taxi allocation model ,  linear programming model ,  taxi probe data ,  machine learning

分類 (1件)： 輸送管理  (TB01060R)

引用文献 (14件)：

• 1) 大原誠, 玉置久 (2012) : 客獲得数向上のためのタクシー車両配車問題のモデル化と目標エリア決定ルールの構成,電気学会論文誌C, Vol. 132, No. 10, pp. 1645-1655.
• 2) 腰塚武志, 小林純一 (1983) : 道路距離と直線距離, 都市計画論文集, Vol. 18, pp. 43-48.
• 3) 谷崎隆士, 片岡隆之 (2014) : タクシー待機場所におけるタクシー配置台数の最適化, 日本経営システム学会誌,Vol. 31, No. 2, pp. 201-206.
• 4) 谷本圭志, 小澤陽 (2019) : タクシーを活用した貨客混載システムの導入可能性の評価に関する基礎的手法の構築,都市計画論文集, Vol. 54, No. 3, pp. 665-671.
• 5) 三浦英俊 (2009) : 時空間クリギングとプローブタクシーデータを利用した都市内の自動車旅行時間推定, 都市計画論文集, Vol. 44, No. 3, pp. 793-798.

タイトルに関連する用語 (12件)： 降雨 ,  需要 ,  着目 ,  鉄道駅 ,  タクシー ,  配車 ,  モデル ,  線形計画 ,  定式化 ,  東京 ,  都市部 ,  分析