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[2I3-GS-5b-02] 大規模イベントにおける歩行者シミュレーションのFidelity最適化
キーワード：マルチエージェントシミュレーション、歩行者シミュレーション、Fidelity最適化、Social Force Model
歩行者シミュレーションは大規模イベントの人流制御や自然災害時の避難誘導など多岐に亘り利用されており，混雑状況の事前把握や混雑緩和を目的に研究が盛んに行われている．歩行者シミュレーションでは歩行者一人ひとりの動きを計算して群集の動きを表現するため，歩行者数に応じて計算時間が大きくなる．そのため，多数の歩行者に対して様々な実験設定を網羅的にシミュレーションしようとすると，計算資源の観点から限界がありシミュレーションの計算時間の短縮が問題として挙げられる．この問題に対して，本研究はシミュレーションの精度を維持しながら計算時間を削減できるFidelity最適化を提案する．現実では40,000人の歩行者の動きをシミュレーション内では4,000人のエージェントの動きで表現することで，シミュレーション内の歩行者数の縮小を実現し計算時間を大幅に削減する．実験の結果，提案手法は短時間かつ高精度なシミュレーションが可能であることが分かった．この知見は，提案手法によりシミュレーションを高精度に保つ計算を行い，計算時間を短縮できていることを示している．
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