講演番号[113]-[120]

[113] 降雨時の需要増加に着目した鉄道駅へのタクシー配車モデル

―線形計画問題としての定式化と東京都市部のタクシープローブデータを用いた分析

○森本 奎太郎¹、丹野 一輝¹、濱田 賢吾、小貝 洸希、田中 健一² (1. 慶應義塾大学大学院 理工学研究科、2. 慶應義塾大学 理工学部)

キーワード：タクシー配車モデル、線形計画問題、タクシープローブデータ、機械学習

本稿では，降雨などのイベント発生時に，鉄道駅を起点とするタクシー需要が増加する点に着目する．そして，イベント発生後の駅でのタクシー需要を，機械学習を用いてタクシープローブデータから推定し，空車タクシーを鉄道駅へ適切に配車する数理最適化問題を提案する．評価尺度として，駅および駅に向かう途中で獲得される需要量と，駅へタクシーを配車する際の移動コストの2つを採用する．提案モデルにおいて，一部の仮定を簡略化することで，線形計画問題として定式化する．短時間で最適解を求められるため，実際の配車に対しても十分に適応可能なモデルである．東京都心部のタクシープローブデータを用いて配車のための数値実験を行い，獲得需要と配車コストをうまくバランスする解を得ることに成功した．