Activity Based Modelを用いた需要予測に基づく公共交通機関の時刻表最適化
実施中
中居 楓子
利便性の高い交通網には、交通機関事業者の限られたリソースのもとで実行可能な高効率な運行計画が求められる。従来の「点から点の移動」に着目した需要予測手法では、運行形態の変化が個人の生活行動全体に及ぼす動的な影響を十分に捉えられないという課題があった。本研究では、個人の1日の活動スケジュールを数理モデル化するActivity Based Model（ABM）を用いることで、実態に即した需要予測と、利便性を最大化する時刻表最適化手法の確立を目的とする。具体的には、交通網を無向グラフ等で数理モデル化し、グラフ上での活動選択効用に基づき利用者の行動を確率的に予測するABMを構築する。これにより、ダイヤ改正に伴う個人の活動時間の変化を動的に捕捉する。さらに、利用者効用の総和を目的関数、乗務員拘束時間等の運用ルールを制約条件とした大規模最適化問題を定義し、動的計画法等を用いて計算量を削減しつつ最適解を導出する。実データに含まれる個人の属性や移動履歴とモデルの推計値を比較・検証することで、実務においても利用可能な精度を持った需要予測および最適化アルゴリズムの構築を目指す。
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高橋里司 / 電気通信大学
小松和司 / 電気通信大学
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1999年富山・高岡都市圏 人の流れデータセット
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