[2P1-OS-23] 社会科学・人文科学分野の行動インサイトを活用した機械学習と最適化

[2P1-OS-23-03] 潜在的選好の多様性を導入した歩行者モデル

～行動変容メカニズムの説明生成に向けて～

〇田澤 慧樹¹、荒井 幸代¹ (1. 千葉大学)

キーワード：マルチエージェントシミュレーション、意思決定、強化学習

近年，3D都市モデルをはじめとして，デジタル空間上に都市のあらゆるデータを集約したデータ駆動型のまちづくりが注目されている．本研究では，これらの仮想都市空間上での人流データを活用した街路空間の設計法に着目する．人流データは街路空間の人の流れを可視化しており，これを用いた歩行者の行動変容メカニズムの解明が期待されている．そのためには，歩行者をモデリングし，街路空間に対する歩行者の選好の違いによる行動の変化を把握する必要がある．既存研究では，マルチエージェントシミュレーション(MAS)を利用した様々な歩行者モデルが開発されているが,いずれも歩行者の行動規範は画一的であり，人それぞれの選好の相違を表せない．
そこで本研究では，歩行者モデルに選好の多様性を表現可能なモデルを提案し，これを導入した際に生じる個体間の行動の変化を観察し，選好の相違を表現することの重要性を検証する．提案モデルは，歩行者が潜在的に持っている様々な選好に基づいて経路を決定する過程を，多目的逐次意思決定問題として定式化しており，計算機実験により歩行者ごとの選好を反映した経路の比較を可能にした．