マルチエージェントシステムを用いたメガスケール・ナビゲーションの実現

利用多智能体系统实现超大规模导航

基本信息

批准号：
06J03378
负责人：
中島悠
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2008
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06J03378/
关键词：
マルチエージェントシミュレーションエージェントモデリング参加型シミュレーション交通シミュレーション避難誘導システム会話分析大規模マルチェージェントシミュレーションシナリオ記述言語ユーザモデル獲得 GPS携帯電話避難誘導シミュレーション

项目摘要

避難誘導システムやカーナビゲーションシステムに代表される大規模な社会情報システムを開発する場合,利用者全体の移動効率のような群集視点の分析と群衆中の利用者の振舞いのような個人視点の分析が求められる.しかし,これらの調査のために,大量の被験者を用いた実験をすることは困難である.そこで,大規模な社会情報システムの開発支援を目標として,大規模社会情報システムを分析する環境の設計と実問題への適用を行った.大規模マルチエージェントシミュレーション技術とGPS携帯電話を利用することで,小規模な被験者実験を拡張する環境を設計した.さらに,避難誘導システムを題材に選び,分析環境の実装と被験者実験を行った.実験後のインタビューにより,避難中の経路選択という問題において,仮想的な群衆を被験者に見せることで被験者の意志決定に影響を与えられることを確認した.この実験では,群衆についていく避難行動と,群衆を避ける避難行動という正反対の行動が見られた.つまり,群衆を再現するシミュレーションに用いるエージェントのモデルを作成する場合には,被験者全員の実験結果から平均的なモデルを取り出すのではなく,それぞれの人間のモデル化を行うことが重要である.そこで続いて,個々の人間のモデルを獲得する研究として,高速道路における運転行動を対象とした研究を行った.人間がドライビングシミュレータに乗り込んだ時の操作ログとインタビュー結果に対して,仮説推論の枠組みを適用することで個々人のモデルを獲得するプロセスを実施し,獲得したモデルの評価を行った.

当开发大规模的社会信息系统时，需要对人群观点进行分析，例如整个用户的运动效率，以及对个人观点的分析，例如人群中用户的行为。但是，对于这些研究，很难使用大量受试者进行实验。因此，为了支持大规模社会信息系统的开发，环境被设计并应用于实际问题，以分析大规模的社会信息系统。使用大规模的多代理模拟技术和GPS手机，设计了一个扩展小规模主题实验的环境。此外，选择疏散引导系统作为主题，并实施了分析环境并进行了主题实验。实验后，引入了疏散期间的路线选择问题。我们确认，向受试者展示虚拟人群可以影响受试者的决策。在这项实验中，观察到了相反的行为：疏散行为遵循人群和避免人群的疏散行为。换句话说，当创建用于重现人群的模拟模型的模型时，重要的是要对每个人进行建模，而不是从所有受试者的实验结果中提取平均模型。接下来，我们进行了一项研究，重点是在高速公路上驾驶行为作为一项研究以获取单个人类模型的研究。当人类登上驾驶模拟器并评估获得的模型时，我们进行了一个在操作日志和访谈结果上获取单个模型的过程。