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プロジェクト情報(概要) / Project information (abstract)

基本情報 / Basic Information

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
Ogawa Yoshiki / Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
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
Ogawa Yoshiki / Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
受入CSIS教員
CSIS reception staff
小川 芳樹 / -
Yoshiki OGAWA / -
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 - 2022-03-31

研究者 / Researchers

申請中の研究者は表示されません。
Pending researchers are not shown.

小川 芳樹 東京大学空間情報科学研究センター
Ogawa Yoshiki Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
楊 少鋒 東京大学新領域創成科学研究科
Shaofeng Yang Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo

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.

拡張版全国デジタル道路地図データベース 2020年版
Digital Road Map Database extended version 2020

研究成果 / Publications

研究成果は存在しません。
No Publication.

報告書 / Annual reports

報告書は存在しません。
No annual report.