プロジェクト情報（概要） / Project information (abstract)
基本情報 / Basic Informations
- 研究題目
Research Title マルチエージェント深層強化学習を用いた水害復興過程における企業の行動制御
Regulating the behaviour of corporations during the flood damage recovery process using multi-agent deep reinforcement learning
- 状態
Status -
実施中
Started
- 研究番号
Research Number - 1026
- 研究代表者
PI - 小川 芳樹 / 東京大学空間情報科学研究センター
- 事務担当者
Secretary - 小川 芳樹 / 東京大学空間情報科学研究センター
- 受入CSIS教員
CSIS reception staff 龐 岩博
Yanbo PANG
- 研究内容
Abstract 自然災害の激甚化・多様化に伴い，企業は浸水による直接被害だけでなく，サプライチェーンの寸断による間接的な経済被害が発生する事例が数多く見られるようになった．これに対し，企業は，災害時に早期復旧を目指すために企業間サプライチェーンネットワークの考慮や復興過程における企業の行動戦略の観点から事業継続計画(BCP)を策定することが求められている．そのため水害復興過程においてサプライチェーンを考慮した企業行動戦略の獲得を行う必要がある．そこで，本研究は水害を対象として，浸水想定データおよび企業間取引ビッグデータを用いて，発災から復興までのサプライチェーンの挙動について，企業を主体としたマルチエージェントベースのシミュレーションモデルを構築する．そして，深層強化学習の手法を用いた災害復興シミュレーションにおける個別企業の最適な行動戦略を得るための学習フレームワークを提案する．本手法は，企業エージェントはサプライチェーンの取引先を考慮して災害復興過程の各プロセスの環境を自ら判断し，企業は最適な行動を獲得することが可能になる．東京都の荒川における洪水を対象とした実験では，詳細な浸水シミュレーションビッグデータを用いて，本手法の有効性を確認する．
- 研究期間
Research Period - 2020-12-01 - 2024-03-31
変更申請
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研究者 / Researchers
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小川 芳樹 / 東京大学空間情報科学研究センター
楊 少鋒 / 東京大学新領域創成科学研究科
利用データセット / Datasets used
申請中のデータセットは表示されません。 / Pending datasets are not shown.
研究成果 / Achievement
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