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都市計画に関するサイレントキーワード最適化が含まれる科研費採択研究4件

都市計画に関するサイレントキーワード最適化が含まれる科研費採択研究 4件

レジリエントな都市交通機能を実現する「認知，インフラ，制度」の相互改善型設計

【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学

【研究領域課題番号】16H02907 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

逆強化学習 / 強化学習 / 多目的最適化 / 社会シミュレーション / 行動規範 / マルチエージェントシミュレーション / 行動科学 / 最適化 / 敵対的生成ネットワーク / マルチエージェント / メカニズムデザイン / マルチエージェント強化学習 / 多目的強化学習 / 深層強化学習 / ソフトコンピューティング / 機械学習 / 都市計画 / 土木環境システム / 避難行動の規範抽出 / 鉄道運行整理 / 分散深層強化学習 / データ同化 / 対話 / 自然災害 / 認知科学 / エージェント / 人工知能

【研究成果の概要】

本課題では，都市交通が頑健かつ柔軟に機能する状況を「レジリエンス」と定義し，これを実現する上で，情報インフラや人の状況判断，法制度の３つのソフトインフラの連携が必要との立場から研究を進めてきた．特に緊急時の二次被害減災は人の行動が鍵であるとし，人の挙動特性を考慮した都市交通システム設計法を提案した．災害における人の行動の規範は，過去の似た状況の記憶に影響を受けるため，正しい情報を直接提供するよりも，最適な行動選択を促す方が効果的であることを確かめた．また，人流の軌跡から行動規範の推定法として，遺伝的アルゴリズムと逆強化学習を導入した２つの方法を提案した．

【研究の社会的意義】

災害時，都市交通機能の停止は，人々の移動手段を奪うが，その後の情報提供や運転再開についての意思決定が重要である．SNSなどによる不確かな情報の錯綜による混乱はもちろん，運営側の運転再開に関する誤った意思決定や避難誘導はさらなる二次災害を引き起こす．本研究の学術的貢献として，災害時の人の意思決定傾向や，情報の局所性，曖昧性を考慮した運営側，あるいは政府による最適な避難誘導案の生成支援が挙げられる．また，社会的意義として，人の意思決定傾向を踏まえた混乱や混雑が生じる状況や場所を予測可能にしたこと，および，本結果に基づいた法の見直しの根拠を与えることを可能にした点を挙げる．

【研究代表者】

荒井幸代千葉大学大学院工学研究院教授 (Kakenデータベース)

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31

【配分額】15,210千円 (直接経費: 11,700千円、間接経費: 3,510千円)

【研究分担者】
村木美貴	千葉大学	大学院工学研究院	教授	(Kakenデータベース)
藤井秀樹	東京大学	大学院工学系研究科(工学部)	講師	(Kakenデータベース)
松香敏彦	千葉大学	大学院人文科学研究院	教授	(Kakenデータベース)
丸山喜久	千葉大学	大学院工学研究院	准教授	(Kakenデータベース)

【研究協力者】
野村早恵子

時空間領域における最適化手法の開発と都市・地域分析への応用
【研究分野】社会システム工学・安全システム
【研究領域課題番号】22710139 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

最適化 / 数理計画 / 時空間領域 / 施設配置問題 / 都市計画 / 都市計画・建築計画 / 交通工学・国土計画 / アルゴリズム / 数理最適化 / 動的モデル / 数量最適化
【研究成果の概要】

施設配置問題は,都市における様々な施設を対象空間にどのように配置すれば利用者や施設経営者にとって望ましいかを追求する問題であり,これまでに様々な研究がなされてきた.本研究では,施設配置問題に時間軸を導入し,時空間的な人の流れを所与とし,施設の配置の決定と同時に望ましいサービス提供時間帯も決定する新しいモデルを開発した.また,基本モデルのいくつかの拡張モデルを考案した.さらに,首都圏鉄道網を対象とし,実流動データを用いて,多くの人がアクセスし易いサービス提供方法の分析を行った.
【研究代表者】

田中健一電気通信大学大学院・情報理工学研究科助教 (Kakenデータベース)
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2010 - 2011
【配分額】1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)

縮小時代における公共施設整備見直し政策の理論化
【研究分野】社会システム工学・安全システム
【研究領域課題番号】22310088 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

施設配置 / 公共事業見直し / 相関係数 / 時間地図 / 都市インフラ / 愛着度 / 最適化 / 市役所 / 道路 / 劣モジュラ / 縮小時代 / ガソリンスタンド / 交通インフラ施設 / 基地局 / 優モジュラ / カバー率 / 逐次最適 / 最適化問題 / 都市計画
【研究成果の概要】

縮小時代やインフラ老朽化に直面し,道路,交通標識,信号機,図書館,ガソリンスタンド,防災拠点などの施設の整備の見直しが必要となってきた.廃止手続きとして計算負担が軽く現実の政策実施の近似となるけちけち算法の効率性が高いことを証明した.現実データへの適用により,平均距離最小化問題の最適値とカバー率最大化問題の最適値との相関が高いこと,パレート最適配置が狭いことを地理空間を通して確認できた.全体の効率性と地域間公平性とのトレードオフ状況を視覚化することにより,平成の大合併や昭和の大合併の影響を評価した.
【研究代表者】

大澤義明筑波大学システム情報系教授 (Kakenデータベース)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2010 - 2012
【配分額】8,840千円 (直接経費: 6,800千円、間接経費: 2,040千円)

【研究分担者】
栗田治慶應義塾大学理工学部教授 (Kakenデータベース)
吉瀬章子筑波大学システム情報系教授 (Kakenデータベース)

時間軸を考慮した最適配置問題に関する理論的ならびに実証的研究
【研究分野】社会システム工学・安全システム
【研究領域課題番号】20710121 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

施設配置問題 / 都市計画 / 最適化 / 数理計画 / 時間軸 / 最大被覆問題 / サービス時間帯 / 整数計画問題
【研究成果の概要】

空間的な意思決定モデルである施設配置問題に時間軸を導入し,施設サービスを利用可能な人数が最大になるような,立地場所とサービス開始時刻を同時に決定する新しいモデルを構成した.サービス利用可能者数を,就業後の帰宅途中に一定時間施設に立ち寄ってサービスを受け,かつ決められた時刻までに帰宅可能な人数と定義した.さらに,首都圏鉄道網の実流動データを用いた分析を行った.
【研究代表者】

田中健一電気通信大学電気通信学部助教 (Kakenデータベース)
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2008 - 2009
【配分額】1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)

【研究分担者】
栗田治	慶應義塾大学	理工学部	教授	(Kakenデータベース)
吉瀬章子	筑波大学	システム情報系	教授	(Kakenデータベース)