階層連結型進化計算手法で切り拓く大規模群集スタート方式の網羅的探索

利用层次连接进化计算方法综合搜索大规模人群启动方法

• 批准号: 22K11596
• 负责人: 西川 憲明
• 金额: $ 1.58万
• 依托单位: Okayama University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K11596/
• 关键词: マルチエージェントシミュレーション; 群集シミュレーション; マルチエージェントシミュレーション; 群集シミュレーション

近年，大規模なマラソン大会やウォーキング大会において，ウェーブスタートの採用によるスタート時の混雑緩和等の有用性が経験的に指摘されているが，ウェーブの総数や配置，スタートのタイムラグをどのように設定すべきかを詳細に検討した既往研究は存在しない．本研究は，ウェーブスタートの潜在的可能性を明らかにするために，階層連結モデリング手法を先駆的に応用することで，数万人規模の競技者の行動を記述する大規模マルチエージェントシミュレーションの飛躍的な高速化を実現し，これに進化計算技術を組み合わせることで，膨大な探索空間の中から，競技者のイベント満足度を最大化する大規模群集スタート方式を網羅的に探索するものである．令和4年度は，階層連結モデリング手法と進化計算手法の融合によって生み出される先鋭的アルゴリズム，階層連結型進化計算手法のプロトタイプコードを開発した．

近年来，在大规模的马拉松比赛和步行竞赛中，凭经验开始使用波动的使用，例如在开始时减少交通拥堵等，但是先前没有研究详细考虑了如何设定波，放置或时间段的总数。这项研究旨在先开拓层次连接的建模技术来阐明波浪的潜力，从而实现大规模的多尺度多机构模拟的巨大加速，这些模拟描述了数十千运动员的行为，并且通过将其与进化计算技术相结合，它可以全面地探索大型探索范围的探索方法，从而使一项大型探索者满足了一项大型运动员的范围。在2022年，我们开发了用于分层连接的进化计算方法的原型代码，以及通过融合层次连接的进化计算方法创建的领先算法。