| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2024-02-22 |
| タイトル |
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タイトル |
ニューラルネットワークを用いた歩行流制御施策の最適化手法の提案と評価 |
| 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 |
社会インフラ |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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株式会社NTTドコモ, クロステック開発部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 著者所属(英) |
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en |
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X-tech Development Department, NTT DOCOMO, INC. |
| 著者名 |
田中, 福治
天野, 辰哉
内山, 彰
廣森, 聡仁
山口, 弘純
中村, 佑輔
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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 |
本論文では，大規模な群衆が発生するようなイベント時における，人の密集した状況での歩行者の円滑な移動を確保する重要な課題に取り組む．この問題に対処するために，本研究ではニューラルネットワークによるマルチエージェントシミュレータの代理モデルを活用した，勾配ベースのブラックボックス最適化手法を導入する．提案手法ではシミュレータとその評価関数をニューラルネットワークにより微分可能な関数として複製し，その勾配情報に基づいて施策を最適化することで，最適な施策の特定に要する時間を短縮する．15 個の異なるシナリオを用いた実験結果から，提案手法はシミュレータを用いた施策の探索と同等の精度を達成しつつ，より迅速な施策の探索が可能であることを確認した． |
| 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 |
AA11851388 |
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）
巻 2024-MBL-110,
号 15,
p. 1-8,
発行日 2024-02-22
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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 |
2188-8817 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MBL24110015.pdf (2.1 MB)
