[2I5-GS-10] AI応用：移動・交通

[2I5-GS-10-04] サロゲートモデルを用いた台数絞り込みによるAI便乗サービスの配車計算効率化

〇高瀬 祥平¹、坂地 泰紀¹、野田 五十樹¹ (1. 北海道大学)

キーワード：エージェントシミュレーション、オンデマンド交通、サロゲートモデル

本研究では，AI便乗サービスの最適配車計算のアルゴリズムについて，配車対象車両の絞り込みをサロゲートモデルにより行う方法を提案する．AI便乗サービスにおいて，最適配車計算のスケーラビリティを担保する技術開発は，サービスの大規模化を可能にするための重要な課題である．AI便乗サービスでは車両の運行台数が増加すると利便性が向上し，利用者数が増加すると採算性が向上するため，大規模な運行を行って多くの人が利用することで高い利便性を低価格で提供できる．しかし，AI便乗サービスにおける現行の最適配車計算のアルゴリズムには運行規模の拡大に伴って計算量が増大し，ユーザへのレスポンスが遅くなるという問題が存在する．AI便乗サービスの大規模運行に向けて，本研究は配車対象車両を絞り込むことで最適配車計算を効率化し，スケーラビリティを向上させることを目的とする．提案手法ではAttention機構を用いて当該車両による配車可能性を出力するサロゲートモデルを構成し，その出力に応じて絞り込みを行う．提案手法の有効性を確認するため，大規模な運行を想定したシミュレーション実験を行い，有用性を示した．