| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2018-07-15 |
| タイトル |
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タイトル |
大規模マルチエージェント交通流シミュレーションのための階層的経路探索手法 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Layered Route Search Method for Large-scale Multi-agent-based Traffic Simulation |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[一般論文] 経路探索アルゴリズム，階層ネットワーク，エージェントシミュレーション，交通システム |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
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東京大学 |
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東京大学 |
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東京大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
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en |
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The University of Tokyo |
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en |
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The University of Tokyo |
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en |
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The University of Tokyo |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者名 |
福田, 隼馬
阿部, 和規
藤井, 秀樹
山田, 知典
吉村, 忍
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| 著者名(英) |
Shota, Fukuda
Kazuki, Abe
Hideki, Fujii
Tomonori, Yamada
Shinobu, Yoshimura
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
マルチエージェントシステムを採用する交通流シミュレーションでは，車両エージェントの個性を反映した挙動を再現できる．しかし大規模な道路ネットワークを対象としたシミュレーションを実施する場合，経路探索に要する計算時間がボトルネックとなる．本研究では階層化された道路ネットワークを用いた経路探索手法を提案する．このとき，道路ネットワークの階層化に用いる属性と経路探索に用いる属性とを区別することで，単一の階層道路ネットワークを用いてエージェントごとの多様な経路探索結果を出力できるようにした．東京都心部の道路ネットワークを対象とした実験により，提案手法を用いることで経路探索のクエリ処理時間を従来手法の1.5～2%まで短縮できることを示した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Traffic simulations adopting multi-agent systems can reproduce behaviors reflecting the characteristics of each car agent. However, in the case of simulation targeting a large-scale road network, the computational time required for route search becomes a bottleneck. In this paper, we proposed a novel route search method using layered road network. By dividing the property used for layering road network and the properties used for route search, the proposed method outputs various result on a unique layered network. Through the experiments on the road network at Tokyo central, it was demonstrated that the proposed method can reduce the total query processing time to 1.5-2% of that by the conventional method. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 59,
号 7,
p. 1435-1444,
発行日 2018-07-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
IPSJ-JNL5907004.pdf (1.7 MB)
