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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-19 13:50 MASを用いた都市設計支援のための近似探索に基づく擬似交通流生成 ○瀬尾保裕・吉添 衛・服部宏充（立命館大）  AI2025-14 |
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| 抄録 | （和） | マルチエージェントシミュレーション（MAS）によって，多数の人間やシステムが相互に作用する大規模複雑系である都市の設計を支援できる．本研究では，限られた交通流データ（断面交通量）のみを利用し，遺伝的アルゴリズムに基づいて，参加型MASで利用可能な品質の擬似交通流を再現するためのパラメータ（OD交通量・道路重み係数）推定手法を提案する．評価実験により，提案手法がランダム設定よりも高い再現精度を達成することを確認したほか，ネットワーク全体を再現するために必要な観測データ量や，効率的な追加観測地点の選定手法についても検証を行った． |
| （英） | Multi-agent simulation (MAS) can support the design of cities, which are large and complex systems where numerous humans and systems interact. This study proposes a parameter estimation method (OD traffic volume and road weights) based on a genetic algorithm to reproduce synthetic traffic flows of sufficient quality for participatory MAS, using only limited traffic flow data (link traffic counts). Evaluation experiments confirmed that the proposed method achieves higher reproduction accuracy than random parameter settings. Additionally, we examined the amount of observational data required to reproduce the entire network and methods for selecting efficient additional observation points. | |
| キーワード | （和） | マルチエージェントシミュレーション / 交通流再現 / 遺伝的アルゴリズム / 都市設計支援 / / / / |
| （英） | Multi-agent simulation / Traffic flow reproduction / Genetic Algorithm / Urban design support / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 363, AI2025-14, pp. 7-12, 2026年2月. | |
| 資料番号 | AI2025-14 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2025-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-19 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | SMASH26 Winter Symposium |
| テーマ（英） | SMASH26 Winter Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2026-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MASを用いた都市設計支援のための近似探索に基づく擬似交通流生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Synthetic Traffic Flow Generation Based on Approximate Search for MAS-based Urban Design Support |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチエージェントシミュレーション / Multi-agent simulation |
| キーワード(2)（和/英） | 交通流再現 / Traffic flow reproduction |
| キーワード(3)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 都市設計支援 / Urban design support |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀬尾 保裕 / Yasuhiro Seo / セオ ヤスヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉添 衛 / Mamoru Yoshizoe / ヨシゾエ マモル |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 服部 宏充 / Hiromitsu Hattori / ハットリ ヒロミツ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-19 13:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2025-14 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.363 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (AI) |
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