4-165 平成 22 年電気学会全国大会マルチエージェントモデルに基づく詳細な列車運行および旅客行動を再現するシミュレータの開発 ∗ 中村恭平 , 富井規雄 (千葉工業大学) Train Traﬃc Simulator for Detailed Behavior of Trains and Passengers based on Multiagent Model, Kyohei Nakamura, Norio Tomii (Chiba Institute of Technology) 務をこなし, かつ相互に連携を取りながら安全で安定した輸送 1 はじめにを実現している。最近, 大都市圏の朝ラッシュ時において, 列車の遅延が頻繁 2.2 列車運行と旅客行動の相互作用に発生することが問題となっている。遅延がひとたび発生する特に都市圏の鉄道システムのシミュレーションを行なううえと, 他の列車に遅延が伝播するため, 鉄道会社は列車の遅延ので, 旅客行動と列車運行の間の動的な相互作用を再現すること発生防止に強い関心を持っている。は非常に重要である。例えば, 混雑によって, ある列車に遅延これらの問題を防ぐためには, 問題の発生原因を特定し, 改が生じた場合, この列車を待つ次駅の乗客は遅延の分だけ増加善策を考案することが必要である。さらに, 改善策を実施したしてしまう。これにより, 次駅での乗降時間が増加し, 列車の際の効果を事前に予測し, 評価することが求められる。そのた停車時分が延びてしまうため, 列車の遅延は雪だるま式に増加めの一つの方法として, 改善策を実施した場合の挙動をシミュすることになる。レーションによって確認する方法がある。しかし, 鉄道は, 後このように, 列車運行と旅客行動は互いに影響を与えるため, 述するようにさまざまな要素が複雑に関連して成立しているシ運行状況を正確に再現するためには, 旅客行動を再現し, かつステムである。したがって, 鉄道システムのシミュレーション両者の相互作用を再現する必要がある。では, これらの複数の要素の挙動ならびに要素間の相互作用を再現する必要がある。 3 解決すべき課題これまでに, 鉄道の運行状況を再現することを目的として, 列本稿で開発するシミュレータでは, 1 章で挙げた既存のシ車運行と旅客行動の相互作用を加味したシミュレータの開発がミュレータの手法を参考にしつつも, 下記の課題に対して取り行なわれている [1][2]。しかし, これは, 列車の走行を駅での到組む必要がある。着および出発の 2 つのイベントのみで表現する離散的なシミュ • 列車の走行を信号システムをも陽に考慮して連続的に再現レータであり, 駅間の列車の挙動を連続的に表現するものではすることない。そのため, 列車の進入速度によって時隔の値が変わるな • 旅客の行動を乗車位置の選択, 案内の有無等も含めて詳細どのことには対応できていない。列車の走行を連続的に再現すに再現することることを目的としたシミュレータの開発も行なわれている [3] • 列車運行と旅客流動間の動的な相互作用を詳細に再現するが, 旅客行動を加味していないため, 鉄道システム全体の挙動ことを再現するためには十分ではない。筆者らは, 列車ダイヤや鉄道の施設等を改良して鉄道の運行サービスの改善をはかる際に, それらの効果を事前に定量的に 4 課題に対するアプローチ本稿では, 3 節で示した課題に対するアプローチとしてマル評価することを目的として, マルチエージェントモデルに基づく詳細な列車運行および旅客行動を再現するシミュレータの開チエージェントモデルを採用する。発に取り組んでいる。本稿では, このシミュレータの構想と現 4.1 本稿のシミュレーション対象本稿では, 鉄道を構成する要素のうち, 列車, 信号, 旅客, 案内段階の研究開発状況を紹介する。をエージェントとみなす。各エージェントが, 自律的に行動を 2 鉄道システムのシミュレーション行い, 図 1 に示す情報のやり取りなどの相互作用によって, 鉄道システムの再現を行なう。 2.1 鉄道システム鉄道はさまざまな要素が複雑に関連して成立しているシステ 4.2 列車走行の再現ムである。要素には大きく分けて設備と人が存在している。設各列車および信号システムをエージェントとみなす。列車の備は, 車両, 線路, 信号などがあり, 人は, 運転士, 車掌, 駅員な走行は, 位置や速度を運動方程式により微小間隔で求め, またどがいる。鉄道は, これらの要素が自分に与えられた役割や業列車相互の影響を信号システムにより再現する。信号システム 2010/3/17～19 東京 -271(第 4 分冊) ©2010 IEE Japan 4-165 平成 22 年電気学会全国大会好を加味した経路探索が可能となる。図1 図3 エージェント関係図経路探索ネットワークの乗車駅構内部分 4.4 列車運行と旅客流動間の相互作用の再現はデジタル ATC を模したものを用いる。列車は信号システム案内をエージェントとみなす。案内は, 各列車から現在の運より, 先行列車や駅など停止すべき対象までの距離を受け取り, 行状況を受け取る。その情報をもとに, 旅客に対して, 案内ダ最適な速度パターンを算出することで, 列車相互の影響を再現イヤを渡す。旅客は案内ダイヤを用いた経路探索を行なうことすることが可能である。で, 現在の運行状況に応じた経路探索が可能となる。案内ダイ 4.3 旅客行動の再現ヤについての詳細は文献 [4] を参照していただきたい。各旅客をエージェントとみなす。旅客の行動は, 運行状況と自身の嗜好を加味した経路探索により, 自身の不効用が最小と 5 実験なるように決定するため, 各旅客の行動および全体での流動を詳細に再現することが可能である。朝ラッシュ時における鉄道システムのシミュレーションを行なった。実験に用いたデータは, 実際の路線データおよび旅客 4.3.1 旅客行動モデルデータを参考に, 8 時から 9 時半の 1 時間半分の上り線, 列車本旅客行動をモデル化したものを図 2 に示す。旅客は出現時刻になると駅に出現し, 乗車駅の利用改札から, 降車駅の利用改札数は 14 本, 駅数は 23 駅, 旅客数は 25000 人程度である。図 4 に実行例として, 列車走行のシミュレーション結果を示す。までの経路探索を行なう。その後, ホームに移動を行ない, ホーム上の列車待ち人数を加味した経路探索を行なう。その結果より, 決定した経路に従って, 列車に乗車し, 目的地に向かう。図4 図2 実行例旅客行動モデル 6 おわりに本稿では, マルチエージェントモデルに基づく詳細な列車運 4.3.2 経路探索各旅客の目的地までの経路探索は, 最短経路を求めるダイク行および旅客行動を再現するシミュレータを開発した。今後ストラ法を用いる。基本的には従来の列車経路探索 [1][2] を用は, 本シミュレータを用いて改善策の効果を評価する実験を行いるが, 本稿では, 駅構内の移動経路に関してもダイクストラなっていく。シミュレータの残された課題は, それぞれのエー法を用いて経路探索を行なう。ジェントの動きををより詳細にすることや, 新たな要素の追加駅構内の移動経路をネットワークの形で表わしたものが図 3 などを行なうことにより, 鉄道システムのより詳細な再現を目である。駅構内の改札, 階段および乗車位置をノードで表わし, 指すことが必要である。ノード間の移動時間をアークで表わす。経路探索では, 乗車駅参考文献および降車駅の駅構内経路探索と列車経路探索を組み合わることで, 各旅客の列車乗車位置を含めた経路探索を行なうことが可能となる。また, 各旅客の嗜好を経路探索に加味するために, 旅客の属性を設定する。例えば, 混雑を避けたい旅客の場合, 経路探索において, 混雑している列車の走行に関するアークや車両の乗 [1] 國松武俊・平井力・富井規雄: 「列車運行・旅客行動シミュレーションシステムの開発」鉄道総研報告 Vol.21, No4, 2007. [2] 國松武俊・平井力・富井規雄: 「マイクロシミュレーションを用いた利用者の視点による列車ダイヤ評価手法」電学論 D (in print). [3] 平尾裕司・長谷川豊・稲毛弘苗・平栗滋人: 「列車制御シミュレータ UTRAS の開発と信号方式の評価」鉄道総研報告 Vol.9, No1, 1995. [4] 金井里司・富井規雄: 「鉄道ネットワーク全体を考慮した最適接続決定ア車位置に関するアークの重みを増大させることで, 各旅客の嗜 2010/3/17～19 東京 -272(第 4 分冊) ルゴリズムとその評価」第 16 回鉄道技術連合シンポジウム, 2009. ©2010 IEE Japan