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[147] 繰り返し行動を考慮したスケジューリングモデルによる需要調整型公共交通システム
キーワード：需要応答型交通、アクティビティモデル、予約システム、オンラインDARP
過疎化や高齢化が進む中山間地域においては，効率的な公共交通として需要応答型交通(DRT)に期待が集まっている．DRTは非定型的な活動に付随する低頻度な移動需要にマッチすることが求められるが，その予測や対応は困難である．そこで，本研究では日々の活動ニーズの変化を取り入れた再帰的スケジューリングモデルと，先着順ではなくモデルスコアに基づいて予約を調整するアルゴリズムを提案する．アルゴリズムは，予約調整に伴う繰り返しの計算コストに対応するため，ゼロサプレス型二分決定グラフによる経路列挙索引化手法を用いて実装した．実証分析を通して，本研究の提案は非定型的で低頻度な需要を予測し，予約調整システムを通して効率的にDRTにマッチングすることで，全体のサービスレベルを改善することを示した．