JP2002259888A

JP2002259888A - シミュレーション制御プログラム、方法及び装置

Info

Publication number: JP2002259888A
Application number: JP2001077040A
Authority: JP
Inventors: Makoto Kano; 誠加納; Satoshi Sekine; 智関根; Akira Higashide; 彰東出
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2000-12-25
Filing date: 2001-03-16
Publication date: 2002-09-13
Also published as: US20020133329A1

Abstract

(57)【要約】【課題】高い精度と短い計算時間とを同時に実現す
る。【解決手段】モデル選択部３が、条件入力部２から設
定された選択条件に基づいて、シミュレーションモデル
を選択し、当該シミュレーションモデルをモデルデータ
ベース１から読出し、シミュレーション計算部４が、こ
の読み出されたシミュレーションモデルを用い、条件入
力部２に設定された初期状態及びシミュレーション条件
に基づいて、シミュレーション計算を行う。これによ
り、モデルの選択条件に基づいて、詳細度の異なる各シ
ミュレーションモデルを切替えてシミュレーション計算
を行なう。例えば、重要な部分は詳細度の高いモデルを
使って高い精度のシミュレーションを行ない、あまり重
要でない部分は詳細度の低いモデルを使って短時間でシ
ミュレーションを行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数のシミュレー
ションモデルを部分的に用いてシミュレーションを行
い、精度と計算時間とを同時に満足し得るシミュレーシ
ョン制御プログラム、方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のシミュレーション技術では、対象
システムについて１つのシミュレーションモデルを構築
し、シミュレーション計算が行なわれる。従って、構築
されたシミュレーションモデルが詳細なモデルの場合、
対象システムの振る舞いを正確に表して高精度なシミュ
レーション結果が得られるという利点を有する反面、膨
大な計算機資源と計算時間を要してしまう欠点がある。

【０００３】逆に、構築されたシミュレーションモデル
が簡略なモデルの場合、必要な計算機資源や計算時間を
節約できる利点を有する反面、シミュレーション結果の
精度を低下させてしまう欠点がある。

【０００４】なお、詳細度の異なるモデル間の整合性に
ついての研究は、「ComputationalStrategies for Disa
ggregation R. W. Franceschini, A. S. Wu, A. Mukher
jee, Proceedings of tｈe ninth Conference on Compu
ter Generated Forces andBehavioral Representation,
May 16-18,2000 Orlando, Florida.」で発表されてい
るが、これにはシミュレーションシステムの運用方法に
関する記載がない。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】以上説明したように従
来のシミュレーション技術では、シミュレーションモデ
ルの詳細度について、詳細度が高ければ計算時間が膨大
になり、詳細度が低ければシミュレーション結果の精度
を低下させてしまう。

【０００６】本発明は上記実情を考慮してなされたもの
で、高い精度と短い計算時間とを同時に実現し得るシミ
ュレーション制御プログラム、方法及び装置を提供する
ことを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の骨子は、１つの
シミュレーションのうち、高い精度が要求される部分の
みを高精度のシミュレーションモデルで計算し、他の部
分を低い精度のシミュレーションモデルで計算する構成
により、高い精度と短い計算時間とを同時に実現するこ
とにある。

【０００８】係る発明は、シミュレーション制御プログ
ラム、シミュレーション方法及びシミュレーション装置
といった全てのカテゴリーで表現できるが、文言の重複
を避ける観点から、シミュレーション制御プログラムを
代表例として記載する。

【０００９】第１の発明は、対象の動作を模擬する複数
のシミュレーションモデルを保存したモデルデータベー
スを参照し、一連のシミュレーション計算を各シミュレ
ーションモデルを切替えながら実行するコンピュータに
使用されるシミュレーション制御プログラムであって、
前記コンピュータを、前記対象の初期状態、シミュレー
ション条件、及びシミュレーションモデルの選択条件を
設定するための条件入力手段、前記条件入力手段から設
定された選択条件に基づいて、シミュレーションモデル
を選択し、当該シミュレーションモデルを前記モデルデ
ータベースから読出すモデル選択手段、前記モデル選択
手段により読み出されたシミュレーションモデルを用
い、前記条件入力手段に設定された初期状態及びシミュ
レーション条件に基づいて、シミュレーション計算を行
うシミュレーション計算手段、前記シミュレーション計
算手段による計算結果を出力する結果出力手段、として
機能させるためのシミュレーション制御プログラムであ
る。

【００１０】これにより、モデルの選択条件が与えられ
ると、その選択条件に基づいて、詳細度の異なるシミュ
レーションモデルを空間的に組み合わせて、あるいは時
間的に切り替えてシミュレーションできるようになり、
重要な部分は詳細度の高いモデルを使って高い精度のシ
ミュレーションを行ない、あまり重要でない部分は詳細
度の低いモデルを使って短時間でシミュレーションを行
なえるようになる。従って、詳細度の高いモデルによる
高い精度と、詳細度の低いモデルによる短い計算時間と
を同時に実現させることができる。

【００１１】第２の発明は、対象の動作を模擬する複数
のシミュレーションモデルを保存したモデルデータベー
スを参照し、一連のシミュレーション計算を各シミュレ
ーションモデルを切替えながら実行するコンピュータに
使用されるシミュレーション制御プログラムであって、
前記コンピュータを、前記対象の初期状態、シミュレー
ション条件、及びシミュレーションモデルの選択条件を
設定するための条件入力手段、前記対象の状態及び／又
は環境の状態が入力されると、当該入力された状態と前
記条件入力手段により設定された選択条件とに基づい
て、シミュレーションモデルを選択し、当該シミュレー
ションモデルを前記モデルデータベースから読み出すモ
デル選択手段、前記モデル選択手段により読み出された
シミュレーションモデルを用い、前記条件入力手段に設
定された初期状態及びシミュレーション条件に基づい
て、シミュレーション計算を行うと共に、当該計算によ
り得られる対象の状態又は環境の状態を前記モデル選択
手段に入力するシミュレーション計算手段、前記シミュ
レーション計算手段の計算結果を出力する結果出力手
段、として機能させるためのシミュレーション制御プロ
グラムである。

【００１２】第３の発明は、第２の発明において、前記
選択条件が、選択したシミュレーションモデルを変更す
るための変更情報を有し、前記変更情報が、前記シミュ
レーション計算手段から入力される対象の状態及び／又
は環境の状態と、前記対象の状態及び／又は環境の状態
に対して予め設定されるしきい値とに基づいて、前記し
きい値を境にして互いに異なるシミュレーションモデル
を指定する内容を含むシミュレーション制御プログラム
である。

【００１３】これにより、第１の発明の作用に加え、シ
ミュレーション実行中に、移動体の状態、環境の状態を
モデル選択条件に照合し、動的にシミュレーションモデ
ルを変更することができる。移動体の状態、あるいは環
境の状態によってシミュレーションモデルの誤差が変化
する場合、すなわち、誤差が小さくなる状態では詳細度
の低いシミュレーションモデルを利用し、誤差が大きく
なる状態では、詳細度の高いシミュレーションモデルを
利用することにより、全体として誤差を小さくしながら
計算機資源、計算時間を抑えることができる。

【００１４】第４の発明は、第３の発明において、前記
コンピュータを、前記切替えの際に、前記シミュレーシ
ョン計算手段から現在のシミュレーションモデルの変数
値を読出し、この変数値を前記モデル選択手段により新
たに選択されたシミュレーションモデルの変数値に変換
し、得られた変数値を前記シミュレーション計算手段に
入力する変数変換手段、として機能させるためのシミュ
レーション制御プログラムである。

【００１５】第５の発明は、第４の発明において、前記
変数変換手段としては、前記変数値の変換を予め設定さ
れた変換ルールに基づいて実行し、前記変換ルールとし
ては、前記シミュレーション計算手段から得られる周囲
の状態及び環境の状態を用いた両モデル間の変数値の変
換関係が記述されているシミュレーション制御プログラ
ムである。

【００１６】これにより、第３の発明の作用に加え、特
に、詳細度の低いシミュレーションモデルから詳細度の
高いシミュレーションモデルへの変換時には、変数変換
手段が、周囲の状態及び環境の状態に基づいて、詳細度
の低いシミュレーションモデルの変数値を詳細度の高い
シミュレーションモデルの変数値に変換することによ
り、実際の対象システムの変数に近い値をシミュレーシ
ョンモデルに設定することができる。

【００１７】以上のような各発明において、「移動体の
状態」の用語は、例えば移動体の密度、移動体の平均速
度、などの移動体の状態に関する情報を意味している。

【００１８】「環境の状態」の用語は、例えば地形ある
いは地形情報、天候などの移動体以外の環境の状態を示
す情報を意味している。

【００１９】「周囲の状態」の用語は、例えばある移動
体周囲の他の移動体密度、他の移動体平均速度、他の移
動体位置（例、魚群位置）のように、注目する移動体の
周囲の状態を示す情報を意味している。

【００２０】また、第１、第３〜第５の各発明におい
て、選択条件は次の（Ｃ１）〜（Ｃ９）のいずれの内容
を含んでもよい。また、これらの内容を含む場合の作用
は、前述した作用を維持したまま、追加される。

【００２１】（Ｃ１）シミュレーションモデルを直接に
指定する内容。

【００２２】これにより、対象の初期状態やシミュレー
ション条件を一定のまま、条件入力手段でシミュレーシ
ョンモデルだけを変更してシミュレーションを繰り返し
行うことができ、ユーザにとって適当な詳細度のシミュ
レーションモデルを容易に見つけ出すことができる。

【００２３】（Ｃ２）前記対象の動作する空間を幾つか
の区域に分割し、各区域毎にシミュレーションモデルを
指定する内容。

【００２４】これにより、区域単位にシミュレーション
モデルを選択でき、シミュレーション計算結果の精度が
低くてもよい区域については低詳細度のモデルを選択す
ることにより、計算資源や計算時間を抑えることができ
る。

【００２５】（Ｃ３）前記対象の動作する空間のうちの
一部の区域を指定すると共に、当該区域のシミュレーシ
ョンモデルを指定する内容。

【００２６】これにより、例えば、ある区域について、
特に高い精度のシミュレーション結果が要求される場
合、条件入力手段により区域を指定し、詳細度の高いモ
デルを選択することにより、その区域については高い精
度のシミュレーション結果が得られる。それ以外の区域
ではそれより低い詳細度のモデルでシミュレーション計
算が行われるので全体として計算資源や計算時間を抑え
ることができる。

【００２７】（Ｃ４）シミュレーション時間を幾つかの
時間に分割し、各時間毎にシミュレーションモデルを指
定する内容。

【００２８】これにより、分割された時間毎にシミュレ
ーションモデルを選択でき、シミュレーション計算結果
の精度が低くてもよい時間については低詳細度のモデル
を選択することにより計算資源や計算時間を抑えること
ができる。

【００２９】（Ｃ５）シミュレーション時間内の一部の
時間を指定すると共に、当該時間のシミュレーションモ
デルを指定する内容。

【００３０】これにより、ある時間について、特に高い
精度のシミュレーション結果が要求される場合、条件入
力手段によりその時間を指定し、詳細度の高いモデルを
選択することにより、その時間については高い精度のシ
ミュレーション結果が得られる。それ以外の時間帯では
それより低い詳細度のモデルでシミュレーション計算が
行われるので全体として計算資源や計算時間を抑えるこ
とができる。

【００３１】（Ｃ６）前記対象の動作する空間を幾つか
の区域に分割し、シミュレーション時間を幾つかの時間
に分割し、各時間と区域の組合せに対応してシミュレー
ションモデルを指定する内容。

【００３２】これにより、時間と空間の区域単位にシミ
ュレーションモデルを選択でき、あまりシミュレーショ
ン結果の精度が必要で無い区域については低詳細度のモ
デルを選択することにより計算資源や計算時間を抑える
ことができる。

【００３３】（Ｃ７）シミュレーション時間内の一部の
時間を指定すると共に、前記対象の動作する空間内の一
部の区域を指定し、当該時間と当該区域との組合せに対
応してシミュレーションモデルを指定する内容。

【００３４】これにより、ある時間のある区域につい
て、特に高い精度のシミュレーション結果が要求される
場合、条件入力手段によりその時間と区域を指定し、詳
細度の高いモデルを選択することにより、その時間のそ
の区域については高い精度のシミュレーション結果が得
られる。それ以外ではそれより低い詳細度のモデルでシ
ミュレーション計算が行われるので、全体として計算資
源や計算時間を抑えることができる。

【００３５】（Ｃ８）前記対象の動作する空間を幾つか
の区域に分割し、前記対象の位置する区域のシミュレー
ションモデルを指定する内容。

【００３６】これにより、注目すべき移動体がある場合
に、その移動体が存在する区域について、高い精度のシ
ミュレーション結果を得ることができる。それ以外では
それより低い詳細度のモデルでシミュレーション計算が
行われるので、全体として計算資源や計算時間を抑える
ことができる。

【００３７】（Ｃ９）前記対象を指定し、当該対象を略
中心とした所定範囲の領域に対応してシミュレーション
モデルを指定する内容。

【００３８】これにより、注目すべき移動体がある場合
に、その移動体の周辺領域を詳細度の高いシミュレーシ
ョンモデルでモデル化することにより、その移動体につ
いて、常に高い精度のシミュレーション結果を得ること
ができる。それ以外の領域では、詳細度の低いシミュレ
ーションモデルでシミュレーション計算を行うことによ
り、計算機資源や計算時間を抑えることができる。

【００３９】続いて、複数のシミュレーションモデルを
円滑に結合する観点から、次のようなシミュレーション
制御プログラムとしてもよい。すなわち、前記切替えの
際に、前記コンピュータを、切替え対象の２つのシミュ
レーションモデルにおける互いの使用データの関係に基
づいて、切替え前のシミュレーションモデルの使用デー
タから切替え後のシミュレーションモデルの使用データ
を算出するデータ算出手段、として機能させるためのシ
ミュレーション制御プログラムとしてもよい。

【００４０】このように、互いに異なるシミュレーショ
ンモデルの互いの関係に基づいて、各々の使用データを
算出するので、各モデル間の切替えを容易且つ確実に行
なうことができる。

【００４１】また、対象の状態に基づいて各シミュレー
ションモデルを切替える場合、状態と、シミュレーショ
ンモデルの誤差との関係を簡単に見出す観点から、次の
ような技術を用いてもよい。すなわち、前記選択条件を
設定する際に、ある詳細度の第１シミュレーションモデ
ルと前記詳細度よりも低い詳細度の第２シミュレーショ
ンモデルとに関し、当該各シミュレーションモデル毎に
シミュレーション計算を行なうステップと、前記各シミ
ュレーション計算結果、前記両計算結果の誤差分デー
タ、前記各シミュレーションモデルの使用データ、及び
前記両使用データの誤差分データを出力するステップ
と、前記両計算結果の誤差分データが大のとき、誤差分
データが大となる使用データを検出し、当該使用データ
のしきい値を前記切替えのための選択条件に設定するこ
とを促すステップと、を含んでいるシミュレーション方
法を用いてもよい。但し、使用データは、対象の状態に
対応するものである必要がある。

【００４２】これにより、シミュレーション計算結果の
誤差が大きくなるときの使用データ（対象の状態）が分
かるので、対象の状態に基づいて各シミュレーションモ
デルを切替える場合のモデル選択条件を容易且つ正確に
設定することができる。

【００４３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の各実施形態につい
て図面を参照して説明する。（第１の実施形態）図１は本発明の第１の実施形態に係
るシミュレーションシステムの構成を示すブロック図で
ある。このシミュレーションシステムは、モデルデータ
ベース１を用いるものであり、条件入力部２、モデル選
択部３、シミュレーション計算部４及び結果出力部５を
備えている。

【００４４】ここで、モデルデータベース１は、詳細度
の異なる複数のシミュレーションモデルをモデル選択部
３から読出可能に保存している。ここで、モデルデータ
ベース１の一例を図２に示す。この例では、モデルとし
てモデル１（マクロモデル）と、モデル２（ミクロモデ
ル）とを登録してあり、モデル選択部３での選択によっ
てモデル１又はモデル２が読み出されることになる。

【００４５】図２中のモデル１の各符号Ｄｊ（ｔ），Ｌ
ｊ，Ｖｊ（ｔ），ｆ（）は、以下の内容を示してい
る。

【００４６】Ｄｊ（ｔ）…時刻ｔのリンクｊの車両密
度、Ｌｊ…リンクｊのリンク長、Ｖｊ（ｔ）…時刻ｔのリンクｊの車両平均速度、ｆ（）…車両密度と平均速度の関係を示す関数。

【００４７】モデル２の各符号Ｘｉ（ｔ）、Ｖｉ
（ｔ）、ｇ（）、Δｔは、以下の内容を示している。

【００４８】Ｘｉ（ｔ）…時刻ｔの車両ｉの位置、Ｖｉ（ｔ）…時刻ｔにおける車両ｉの速度、ｇ（）…車間距離と速度の関係を示す関数、Δｔ…単
位時間。

【００４９】なお、モデル１（マクロモデル）は、計算
量が少ないが低い精度のシミュレーションモデルの一例
であり、モデル２（ミクロモデル）は、計算量が多いが
高い精度のシミュレーションモデルの一例である。

【００５０】条件入力部２は、ユーザの操作により、移
動体（対象）の初期状態とシミュレーション条件をシミ
ュレーション計算部４に設定する機能と、ユーザの操作
により、シミュレーションモデルの選択条件をモデル選
択部３に設定する機能とをもっている。ここで、初期状
態としては、例えば、移動体の初期位置及び初期速度な
どがあり、シミュレーション条件としては、空間の広さ
や地形、道路及びシミュレーション時間などがある。ま
た、モデル選択条件は、例えば、以下の（Ｃ１）〜（Ｃ
９）に示す内容で設定される。

【００５１】（Ｃ１）シミュレーションモデルを直接に
指定する内容。（Ｃ２）移動体の位置する空間を幾つかの区域に分割
し、各区域毎にシミュレーションモデルを指定する内
容。（Ｃ３）空間内の一部の区域と、その区域のシミュレー
ションモデルとを指定する内容。

【００５２】（Ｃ４）シミュレーション時間を幾つかの
時間に分割し、各時間毎にシミュレーションモデルを指
定する内容。（Ｃ５）シミュレーション時間内の一部の時間と、その
時間のシミュレーションモデルを指定する内容。（Ｃ６）空間とシミュレーション時間とをそれぞれ幾つ
かの区域に分割し、各時間と区域との組合せに対応して
シミュレーションモデルを指定する内容。

【００５３】（Ｃ７）シミュレーション時間内の一部の
時間と、空間内の一部の区域とを指定し、その時間と区
域との組合せに対応してシミュレーションモデルを指定
する内容。（Ｃ８）空間を幾つかの区域に分割し、移動体の位置す
る区域のシミュレーションモデルを指定する内容。（Ｃ９）移動体を指定し、当該移動体を略中心とした所
定範囲の領域に対応してシミュレーションモデルを指定
する内容。

【００５４】ここで、モデル選択部３にて設定される選
択条件としては、例えば図３〜図６に示すものがある。
図３は、（Ｃ２）の場合の具体的なモデル選択条件であ
り、図４に示す区域図に対応して区域がＡ１〜Ａ４、Ｂ
１〜Ｂ４、Ｃ１〜Ｃ４に分けられており、それぞれの区
域にモデルが設定されている。具体的には区域Ａ１，Ａ
２にはモデル１、区域Ａ３にはモデル２が設定されてい
る。モデル選択部３はこの情報を基に各区域毎にシミュ
レーションモデルを決定する。

【００５５】また、図５は（Ｃ４）の場合の具体的なモ
デル選択条件であり、この例によると、モデル選択部３
は、時間が６時から９時の間、１７時から２０時の間
は、モデル２（ミクロモデル）を選択し、これに基づい
てシミュレーションがシミュレーション計算部４にて行
われることになる。なお、これにより、例えば道路が混
雑する上述の時間帯のみ詳細なシミュレーションを行な
い、それ以外の比較的道路が空いている時間帯はモデル
１（マクロモデル）によるシミュレーションを行なうこ
とができる。

【００５６】また、図６は（Ｃ６）の場合の具体的なモ
デル選択条件であり、この例によると、区域Ａ１は時間
が１６時から１９時の間はモデル２（ミクロモデル）で
あり、それ以外の時間はモデル１（マクロモデル）でシ
ミュレーションを行ない、区域Ａ４は４時から７時の間
はモデル２（ミクロモデル）で、それ以外はモデル１
（マクロモデル）でシミュレーションを行なうことがで
きる。

【００５７】モデル選択部３では、条件入力部２で設定
されたモデル選択条件に基づいて、モデルデータベース
１内のいずれかのシミュレーションモデルを選択し、当
該シミュレーションモデルをモデルデータベース１から
読み出す機能と、このシミュレーションモデルをシミュ
レーション計算部４に送出する機能とをもっている。な
お、区域毎にシミュレーションモデルが異なる場合、各
シミュレーションモデルを区域と組合せた状態でシミュ
レーション計算部４に出力する。ここで、シミュレーシ
ョン計算部４に出力するシミュレーションモデルとして
は、具体的には図２の例に示されるような各モデルに対
応する方程式等がある。

【００５８】シミュレーション計算部４は、モデル選択
部３により読み出されたシミュレーションモデルを用
い、条件入力部２により設定された移動体の初期状態と
シミュレーション条件に基づいて、シミュレーション計
算を行なう機能をもっている。

【００５９】結果出力部５は、シミュレーション計算部
４による計算結果を出力する機能を有し、具体的には例
えば、計算結果をアニメーション形式やグラフ形式で表
示あるいはファイル出力する機能をもっている。

【００６０】なお、このようなシミュレーションシステ
ムは、ハードウェア及び／又はソフトウェアにより実現
可能となっており、ソフトウェアにより実現される場
合、例えば記憶媒体に記憶されたプログラムが予めコン
ピュータにインストールされることにより実現される。

【００６１】次に、以上のように構成されたシミュレー
ションシステムの動作を図７のフローチャートを用いて
説明する。条件入力部２は、ユーザの操作により、空間
の大きさ、地形、道路、シミュレーション時間などの環
境に関するシミュレーション条件をシミュレーション計
算部４に設定し（ＳＴ１）、また、シミュレーション条
件の一つとして、移動体の初期状態を設定する（ＳＴ
２）。

【００６２】続いて、条件入力部２は、ユーザの操作に
より、シミューションモデルの選択条件をモデル選択部
３に設定する（ＳＴ３）。

【００６３】例えば、区域及び／又は時間といった注目
する部分によりシミュレーション内容が分割される。ま
た、分割により特定される各部分のうち、注目度の高い
部分は、計算量が多いが高い精度のシミュレーションモ
デルが指定され、注目度の低い部分は、計算量が少ない
が低い精度のシミュレーションモデルが指定される。

【００６４】モデル選択部３は、このモデル選択条件に
基づいて、モデルデータベース１内のいずれかのシミュ
レーションモデルを選択し、当該シミュレーションモデ
ルをモデルデータベース１から読み出すと共に（ＳＴ
４）、このシミュレーションモデルをシミュレーション
計算部４に送出する。

【００６５】シミュレーション計算部４は、読み出され
たシミュレーションモデルを用い、条件入力部２により
設定された移動体の初期状態とシミュレーション条件に
基づいて、シミュレーション計算を行ない（ＳＴ５）、
シミュレーション計算結果を結果出力部に送出する。

【００６６】結果出力部５は、このシミュレーション計
算結果を表示出力する（ＳＴ６）。

【００６７】次に、シミュレーション計算結果を見たユ
ーザにより、モデル選択条件を変えて再度シミュレーシ
ョンするか否かが選択される（ＳＴ７）。再度シミュレ
ーションする場合には、ステップＳＴ３のモデル選択条
件の設定に戻り、同様の処理が繰り返される。

【００６８】上述したように本実施形態によれば、一連
のシミュレーション計算を各シミュレーションモデルを
切替えながら実行することができるので、例えば、重要
な部分は詳細度の高いモデルを用いて高い精度のシミュ
レーションを行ない、それほど重要でない部分は詳細度
の低いモデルを用いて短時間でシミュレーションを行な
うことにより、高い精度と短い計算時間とを同時に実現
することができる。

【００６９】また、地理的な条件、例えば都会と田舎の
違いによって詳細度の高いモデルが必要な場所と、詳細
度の低いモデルで十分な場所がある場合には、空間内の
区域を指定してモデルの詳細度を決定することにより、
シミュレーションの計算時間や計算機資源を節約でき、
かつ、精度の良いシミュレーション結果を得ることがで
きる。

【００７０】また、時間的な条件、例えば朝夕の通勤時
間帯と深夜、あるいは、平日と休日のように、詳細度の
高いモデルが必要な時間と、詳細度の低いモデルで十分
な時間がある場合には、時間を指定してモデルの詳細度
を決定することにより、シミュレーションの計算時間や
計算機資源を節約でき、かつ、精度の良いシミュレーシ
ョン結果を得ることができる。

【００７１】また、シミュレーションの結果、特定の移
動体の行動について知りたい場合には、その移動体の周
辺については詳細度の高いモデルを利用し、それ以外の
場所では詳細度の低いモデルを利用することにより、シ
ミュレーションの計算時間や計算機資源を節約でき、か
つ、精度の良いシミュレーション結果を得ることができ
る。

【００７２】（第２の実施形態）図８は本発明の第２の
実施形態に係るシミュレーションシステムの構成を示す
ブロック図であり、図１と同一部分には同一符号を付し
てその詳しい説明を省略し、ここでは異なる部分につい
て主に述べる。なお、以下の各実施形態も同様にして重
複した説明を省略する。

【００７３】すなわち、本実施形態は、第１の実施形態
の変形例であり、シミュレーション計算の状況により、
シミュレーションモデルを変更するものであって、具体
的には、前述した機能に加え、モデル変更機能を有する
モデル選択部３ａ及びシミュレーション計算部４ａを備
えている。

【００７４】また、モデル変更時のモデル選択条件（Ｃ
１０）として、移動体の状態及び／又は環境の状態に対
応してシミュレーションモデルを指定する内容が、条件
入力部１からモデル選択部３ａに設定される。なお、こ
の変更時のモデル選択条件（Ｃ１０）は、前述したモデ
ル選択条件（Ｃ１）〜（Ｃ９）との組合せ又は単独で設
定されるが、必ずしも高精度及び低精度の両者のモデル
を変更する必要は無く、少なくともいずれか一方を変更
する設定であればよい。

【００７５】ここで、モデル選択部３ａは、前述した機
能に加え、シミュレーション計算部４ａから移動体の状
態及び／又は環境の状態が入力されると、当該入力され
た状態と条件入力部１により設定されたモデル選択条件
とに基づいて、シミュレーションモデルを選択する機能
と、ここで新たに選択したシミュレーションモデルが現
在利用中のシミュレーションモデルと異なるか否かを判
定し、判定結果が異なる旨を示すとき、新たに選択した
シミュレーションモデルをモデルデータベース１から読
み出して、当該新たに選択したシミュレーションモデル
をシミュレーション計算部４ａに出力する機能とをもっ
ている。

【００７６】但し、例えば移動体の状態及び／又は環境
の状態のしきい値を設定し、このしきい値を境にして互
いに異なるシミュレーションモデルを指定する内容のモ
デル選択条件を用いることにより、現在利用中のモデル
と異なるか否かの判定を省略する構成（選択したモデル
に一義的に切替える構成）としてもよい。

【００７７】なお、モデル選択部３ａでは、このような
モデル選択、モデル判定、モデル出力が、シミュレーシ
ョン計算開始時刻からシミュレーション計算終了時刻ま
での間、繰り返される。

【００７８】ここで、モデル選択部３ａに設定される条
件の例として図９（ａ）〜図９（ｃ）を示す。図９
（ａ）は「全区域、全時間について、車両密度が４０台
／ｋｍより大きいとモデル２（ミクロモデル）を使用
し、４０台／ｋｍ以下だとモデル１（マクロモデル）を
使用する場合」を示しており、シミュレーション計算部
４ａからの情報とこの条件に基づいてモデルが選択され
る。

【００７９】図９（ｂ）は「区域Ａ３に絞って、全時間
について、車両密度が４０台／ｋｍより大きいとモデル
２を使用し、それ以外ではモデル１を使用する場合」で
あって、シミュレーション計算部４ａからの区域Ａ３の
情報とこの条件に基づいてモデルが選択される。

【００８０】図９（ｃ）は「６時から９時までで車両の
平均速度が２０ｋｍ／ｈより小さいと、モデル２を使用
し、それ以外ではモデル１を使用する場合」であって、
シミュレーション計算部４ａからの平均速度Ｖの情報と
この条件に基づいてモデルが選択される。

【００８１】シミュレーション計算部４ａは、前述した
機能に加え、シミュレーション計算中に、移動体の状態
及び／又は環境の状態をモデル選択部３ａに入力する機
能と、シミュレーション計算中に、モデル選択部３ａか
らシミュレーションモデルを受けると、現在利用中のシ
ミュレーションモデルに代えて、この新たに受けたシミ
ュレーションモデルを用いてシミュレーション計算を続
行する機能とをもっている。

【００８２】次に、以上のように構成されたシミュレー
ションシステムの動作を図１０のフローチャートを用い
て説明する。ステップＳＴ１のシミュレーション条件の
設定からステップＳＴ４のモデルの読み出しまでは、前
述同様に行なわれる。但し、ステップＳＴ３のモデル選
択条件は、前述した（Ｃ１）〜（Ｃ９）のいずれかに加
えるか、あるいは単独で、変更時の選択条件（Ｃ１０）
が設定される。

【００８３】次に、シミュレーション計算部４ａは、モ
デル選択部３ａから受けたシミュレーションモデルを用
い、シミュレーション計算を開始する。

【００８４】このとき、シミュレーション計算部４ａ
は、シミュレーション時刻を表すｎに初期値０を設定す
る（ＳＴ１１）。シミュレーション計算の実行中は、ス
テップＳＴ１３からステップＳＴ１６までの手続きがシ
ミュレーション時刻０からＮΔｔ（Δｔはシミュレーシ
ョンの単位時間、ＮΔｔはシミュレーション時間）ま
で、ループ１として繰り返される（ＳＴ１２）。

【００８５】このループ１内では、モデル選択部３ａに
より、移動体の状態や環境の状態とモデル選択条件から
シミュレーションモデルを選択し、今回選択したシミュ
レーションモデルが現在利用中のシミュレーションモデ
ルと異なるか否かにより、シミュレーションモデルを変
更するか否かを判定する（ＳＴ１３）。

【００８６】ここで、両モデルが一致するときにはステ
ップＳＴ１５に進む。一方、両モデルが異なるときに
は、モデル変更と判定し、今回選択したシミュレーショ
ンモデルをモデルデータベース１から読み出して（ＳＴ
１４）、シミュレーション計算部４ａに送出する。

【００８７】シミュレーション計算部４ａは、判定後の
シミュレーションモデルを用いてシミュレーション計算
を行ない（ＳＴ１５）、移動体の状態や環境の状態をモ
デル選択部３ａに出力する。また、シミュレーション計
算部４ａは、シミュレーション時刻を表すｎを１増加さ
せて（ＳＴ１６）、ステップＳＴ１３に戻る。

【００８８】ｎがＮに一致すると、シミュレーション計
算部４ａはループ１から抜け出して、シミュレーション
計算結果を結果出力部５に送出する。

【００８９】結果出力部はシミュレーション計算結果を
表示出力する（ＳＴ１７）。

【００９０】以下、前述同様に、シミュレーション計算
結果を見たユーザにより、モデル選択条件を変えて再度
シミュレーションするか否かが選択される（ＳＴ１
８）。再度シミュレーションする場合には、ステップＳ
Ｔ３のモデル選択条件の設定に戻り、同様の処理が繰り
返される。

【００９１】上述したように本実施形態によれば、移動
体の状態や環境の状態を用いたモデル選択条件を設定し
ておくことにより、シミュレーション実行中に状態を調
べ、動的に適切なモデルに切り替えることができるの
で、第１の実施形態と同様に、高い精度と短い計算時間
とを同時に実現することができる。

【００９２】例えば、詳細度の低いモデルの誤差が大き
くなる状態に近づくと詳細度の高いモデルを選択するモ
デル選択条件が設定できれば、必要な部分でだけ詳細度
の高いモデルを用い、それ以外は詳細度の低いモデルを
用いることにより、シミュレーション結果の精度を満た
し、かつ、計算時間が大きくないシミュレーションを実
行することができる。

【００９３】例えば、時間や場所では指定できないが、
移動体の密度が高い状態では、詳細度の低いモデルで誤
差が増大するという性質が分かっていれば、その性質を
使い、移動体の密度が高い状態では詳細度の高いモデル
を利用し、密度が低い状態では詳細度の低いモデルを利
用すればよい。

【００９４】なお、対象の状態と、モデルの誤差との関
係は、例えば以下の（１）〜（３）のような手順で、選
択条件に反映させることができる。すなわち、選択条件
を設定する際に、（１）ある詳細度の第１シミュレーシ
ョンモデルと、この詳細度よりも低い詳細度の第２シミ
ュレーションモデルとに関し、当該各シミュレーション
モデル毎にシミュレーション計算を行なう。（２）各シミュレーション計算結果、これら両計算結果
の誤差分データ、各シミュレーションモデルの使用デー
タ、及び両使用データの誤差分データを出力する。な
お、誤差分データは、両データの相違を表す指標であれ
ばよく、例えば、差分データ又は誤差率データが使用可
能である。（３）両計算結果の誤差分データが大のとき、誤差分デ
ータが大となる使用データを検出し、当該使用データの
しきい値を切替えのための選択条件に設定することを促
すメッセージを出力する。その後、ユーザの操作により
しきい値が設定される。なお、使用データは、例えば密
度のように、対象の状態を示すものである。また、誤差
分データが大であるか否かは、例えば誤差率の算出結果
と所定の基準値との比較により判断されるが、ユーザに
よる確認を伴ってもよい。

【００９５】（第３の実施形態）次に、本発明の第３の
実施形態として、第１の実施形態に係るシミュレーショ
ンシステムを交通流ネットワークに適用した例を説明す
る。交通流ネットワークのシミュレーションモデルに
は、大別して、詳細度の高い微視的モデルと、詳細度の
低い巨視的モデルとがある。

【００９６】微視的モデルは、図１１に示すように、車
両１台１台の振る舞いを模擬するシミュレーションモデ
ルであり、このシミュレーション計算により、各車両の
経路、旅行時間、遅延率、ある時刻の位置、速度、各区
域の旅行時間、平均速度、交通量などの情報が得られ
る。なお、図１１は車両が走行するネットワーク状の道
路と各区域上の車両を表しており、微視的モデルの一時
刻を捉えたスナップショットを示している。係る微視的
モデルのシミュレータとしては、例えば、科学警察研究
所を中心に開発されたＭＩＣ−ＳＴＲＡＮ（Microscopi
c Simulation ofTraffic Network）がある。

【００９７】一方、巨視的モデルは、個々の車両を扱う
のではなく、図１２に示すように、車群あるいは車両の
流れを扱うシミュレーションモデルであり、このシミュ
レーション計算により、車両の総旅行時間、平均速度、
区域上の密度、交通量などの情報が得られる。なお、図
１２は車両が走行するネットワーク状の道路と各区域上
の密度と平均速度を示しており、巨視的モデルの一時刻
を捉えたスナップショットを表している。密度Ｄと平均
速度Ｖの表示方法は、Ｄ／Ｖとし、前（左）を密度Ｄ、
後ろ（右）を平均速度Ｖとしている。例えば、２０／３
０は、密度２０［台／ｋｍ］と平均速度３０［ｋｍ／
ｈ］を示している。

【００９８】係る巨視的モデルのシミュレータとして
は、例えば、ＴＲＡＮＳＹＴ（A Traffic Network Stud
y Tool）（英国のＴＲＲＬ（現TRL Transport Research
Laboratory）で開発）などがある。

【００９９】本実施形態は、このような交通流ネットワ
ークの微視的モデルと巨視的モデルとが予めモデルデー
タベース１に登録された構成となっている。

【０１００】また、交通流ネットワークにおけるモデル
選択条件の適用例を以下に示す。

【０１０１】（Ｃ２）の場合、地図上の空間を一定区域
に分割する。この区域の大きさは調整可能である。ま
た、一定区域でなくてもよく、例えば道路区域単位に分
割されても良い。図１３は一定区域に分割された例であ
る。区域を選択し、その区域に提要するシミュレーショ
ンモデルを選択する。例えばデフォルトで巨視的モデル
が設定されているとして、図１４に示すように、微視的
モデルを利用する区域Ｅを選択し、区域Ｅに対応して微
視的モデルを選択すればよい。

【０１０２】（Ｃ３）の場合、地図上の任意の範囲を選
択し、その範囲に適用されるシミュレーションモデルを
選択する。図１５は一点鎖線で囲まれた範囲が選択され
た区域Ｅであり、その区域Ｅだけに微視的モデルを適用
した例である。

【０１０３】（Ｃ４）の場合、シミュレーション時間を
ある一定の長さの時間毎に分割し、各時間について適用
するシミュレーションモデルを選択する。

【０１０４】（Ｃ５）の場合、シミュレーション時間内
の任意の時間を指定し、その時間に適用されるシミュレ
ーションモデルを選択する。

【０１０５】（Ｃ６）の場合、空間を一定区域に分割
し、シミュレーション時間をある一定の長さの時間毎に
分割し、時間と区域の組合せを指定して、その範囲に適
用されるシミュレーションモデルを選択する。

【０１０６】（Ｃ７）の場合、時間と空間を任意に指定
して、その範囲に適用されるシミュレーションモデルを
選択する。

【０１０７】（Ｃ８）の場合、空間を幾つかの区域に分
割し、車両を選択し、その車両が存在する区域に適用さ
れるシミュレーションモデルを選択する。

【０１０８】（Ｃ９）の場合、空間を分割せず、車両を
選択し、その車両を中心とした所定の半径内の区域に適
用されるシミュレーションモデルを選択する。図１６は
車両を選択し、その車両を中心とした円形の区域Ｅに微
視的モデルを適用した場合の模式図である。黒く塗りつ
ぶされた車両Ｍが選択された車両であり、一点鎖線の円
で示される区域Ｅに微視的モデルが適用される。これは
特に、ある地点間を移動する特定の車両Ｍに注目すると
きに好ましい選択条件である。なお、この円形の区域Ｅ
をさらに幾つかの区域に分割し、その中の特定の区域
（及び／又は時間）と、モデルとの組合せを指定しても
よい。

【０１０９】次に、以上のように構成されたシミュレー
ションシステムの動作を説明する。

【０１１０】始めに、条件入力部１では、ユーザの操作
により、道路ネットワーク、地形、気候、シミュレーシ
ョン時間などの、シミュレーション条件が設定される
と、これらの情報を元にして地図を表示する。また、モ
デル選択条件が設定される。ここでは、例えば、区域毎
にモデルを指定するモデル選択条件（Ｃ２）が設定され
るとする。

【０１１１】次に、車両あるいは車両群の初期状態を区
域毎に設定する。微視的モデルの区域には、車両台数と
各車両の初期位置、初期速度が設定される。巨視的モデ
ルの区域には、区域毎に車両密度と平均速度が設定され
る。

【０１１２】次に、シミュレーション開始が設定される
と、モデル選択部３では設定された複数のシミュレーシ
ョンモデル（微視的モデルと巨視的モデル）が各々モデ
ルデータベースから読み込まれ、シミュレーション計算
部４に出力される。

【０１１３】シミュレーション計算部４では、シミュレ
ーション条件、初期状態、シミュレーションモデルを基
にシミュレーション計算が実施される。

【０１１４】ここで、シミュレーション計算は、巨視的
モデル及び微視的モデルを区域毎に変更して用いながら
行われる。

【０１１５】例えば、図１７に示すように、微視的モデ
ルでは、区域長Ｌ［ｋｍ］、区域上の車両台数Ｎ
［台］、各車両の位置Ｘ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）［ｋ
ｍ］、速度Ｖ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）［ｋｍ／ｈ］が
分かっており、巨視的モデルでは、区域長Ｌ［ｋｍ］、
車両密度Ｄ［台／ｋｍ］、平均速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］が分
かっているとする。

【０１１６】巨視的モデルを微視的モデルに変更する場
合、車両密度Ｄ［台／ｋｍ］と区域長Ｌ［ｋｍ］に基づ
き、区域上の車両台数がＤＬ［台］として算出される。
次に、ＤＬ［台］の車両の区域上の配置と、各車両の速
度とが設定される。簡易には、全車両を等間隔に配置
し、夫々平均速度で走行する設定とすればよい。但し、
ポアソン分布や正規分布などの確率分布に従って、車両
間隔及び／又は車両速度にばらつきを持たせてもよい。
また、配置に特徴がある移動体は、その特徴を用いて配
置すれば良い。

【０１１７】一方、微視的モデルを巨視的モデルに変更
する場合、区域上の車両台数Ｎ［台］と区域長Ｌ［ｋ
ｍ］から車両密度Ｄ＝Ｎ／Ｌ［台／ｋｍ］が計算でき
る。また、各車両の速度Ｖｄ_ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）
から平均速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］が次式のように算出される
ので、それぞれ巨視的モデルの車両密度Ｄ、平均速度Ｖ
として設定すればよい。

【０１１８】

【数１】

【０１１９】次に、巨視的モデルと微視的モデルが隣り
合った場合の、モデル間の車両移動を考える。図１８は
巨視的モデルと微視的モデルが結合している図である。

【０１２０】まず、巨視的モデルから微視的モデルへの
車両の流れを考える。巨視的モデルの区域上の密度をＤ
ｕ［台／ｋｍ］、平均速度をＶｕ［ｋｍ／ｈ］とする
と、１秒間当りの平均移動距離は1000Ｖｕ／3600［ｍ］
であり、１ｍ当りの平均車両台数はＤｕ／1000［台］で
ある。よって、１秒間に巨視的モデルから微視的モデル
へ移動する車両台数はＤｕＶｕ／3600［台］になる。

【０１２１】ここで、ポアソン分布などの確率分布を使
い、１秒間当りの平均移動台数をＤｕＶｕ/3600台に保
ちながら、車両の移動するタイミングにばらつきを持た
せる。また、速度についても同様に、ある程度のばらつ
きを持たせて、平均速度がＶｕ［ｋｍ／ｈ］になるよう
に各車両の速度を決定する。

【０１２２】次に、微視的モデルから巨視的モデルへの
車両の流れを考える。巨視的モデルの密度をＤｄ、平均
速度をＶｄとし、１秒後に密度Ｄｄ’、平均速度Ｖｄ’
に変化したとする。微視的モデルでは各車両の位置と速
度が分かっているので、１秒間に微視的モデルから巨視
的モデルへ移動した車両台数Ｍとその車両の速度Ｖｄ _ｎ
（ｎ＝１，…，Ｍ）が分かる。従って、巨視的モデルの
１秒後の密度Ｄ’ｄは、次式のように変化することが分
かる。

【０１２３】

【数２】

【０１２４】また、１秒後の平均速度Ｖ’ｄは、次式の
ように変化することが分かる。

【０１２５】

【数３】

【０１２６】このようにして巨視的モデルと微視的モデ
ルが隣り合った場合の車両密度、車両速度を計算するこ
とができる。

【０１２７】さて、以上のようなシミュレーション計算
結果は結果出力部５に出力され、結果出力部５ではシミ
ュレーション計算結果が表示出力される。

【０１２８】また、シミュレーション計算の結果、巨視
的モデルの区域を微視的モデルに変更して車両一台一台
の振る舞いを知りたい、あるいは、微視的モデルの区域
を巨視的モデルに変更して、粗い結果で良いから早く計
算させたい場合には、該当する区域を選択して、その区
域で適用されるシミュレーションモデルを変更し、再度
シミュレーション計算を行うことができる。

【０１２９】上述したように本実施形態によれば、交通
流ネットワークのシミュレーション計算において、第１
の実施形態と同様の効果を得ることができる。

【０１３０】次に、本実施形態の効果について補足的に
説明する。区域により、詳細度の異なるモデルを指定す
ることは、例えば北海道の道路のように常に空いていて
等速度で走行可能な区域と、首都高のように常に渋滞し
ている区域とが混在する場合に適用できる。つまり、状
態が分かる区域には、第２の実施形態のような状態の判
定をせずに、予めモデルを指定しておく方式である。時
間による指定も同様である。

【０１３１】図では狭い空間を示したので微視的モデル
でも問題ないが、例えば関東地区全体や、日本全体のよ
うな広い範囲を表すには、微視的モデルではほぼ無理で
あり、できても膨大な計算機資源や計算時間が必要にな
ってしまう。従って巨視的モデルを利用して計算機資源
や計算時間を抑える必要がある。つまり、シミュレーシ
ョンの目的にも依るが、シミュレーションする範囲の規
模、移動体数などによって適切な詳細度のモデルを利用
する必要がある。

【０１３２】例えば東京の特定車両の振る舞いを微視的
モデルを用いて正確に知りたい場合、大阪の特定車両の
振る舞いは、ほとんど東京の特定車両に影響を与えない
と考えられる。従って、大阪の車両のシミュレーション
計算は、低い精度でもよいので、高速に行なえばよい。
すなわち、目的とするシミュレーションの計算結果に対
して、詳細度の低いモデルにより発生する誤差の大きさ
を考慮し、誤差の小さい部分は詳細度の低いモデルを用
いることにより、シミュレーション計算時間を抑えるこ
とができる。

【０１３３】なお、本実施形態は、モデル選択条件（Ｃ
２）を例に挙げて説明したが、これに限らず、他のモデ
ル選択条件（Ｃ１），（Ｃ３）〜（Ｃ９）のいずれかを
設定しても良いことは言うまでもない。

【０１３４】（第４の実施形態）次に、本発明の第４の
実施形態として、第３の実施形態に係る交通流ネットワ
ークのシミュレーションシステムに対し、第２の実施形
態のモデル変更機能を設けた例を説明する。すなわち、
本実施形態は、交通流ネットワークのシミュレーション
において、シミュレーション計算の状況により、シミュ
レーションモデルを変更するものである。具体的には、
図８に示した構成において、モデル選択条件（Ｃ１０）
として、シミュレーション実行中の車両状態（車両群状
態）や環境状態が利用されるものである。

【０１３５】詳しくは、モデル選択条件（Ｃ１０）とし
て、シミュレーション計算部４ａから入力される対象の
状態及び／又は環境の状態と、対象の状態及び／又は環
境の状態に対して予め設定されるしきい値とに基づい
て、しきい値を境にして互いに異なるシミュレーション
モデルを指定する内容を含むものが用いられる。なお、
モデル選択条件（Ｃ１０）は、第３の実施形態で使用可
能な他のモデル選択条件（Ｃ１）〜（Ｃ９）と組合せて
もよいことは言うまでもない。

【０１３６】次に、以上のように構成されたシミュレー
ションシステムの動作を説明する。

【０１３７】条件入力部１では、ユーザの操作により、
シミュレーション条件が設定される。

【０１３８】続いて、モデル選択条件がモデル選択部３
ａに設定される。モデル選択条件は、例えば「全ての区
域について、区域上の車両の密度Ｄがあるしきい値以上
になれば、その区域については微視的モデルを利用す
る。」という内容で設定される。

【０１３９】モデル選択部３ａでは、初期状態の際に、
モデル選択条件を評価し、初期状態で利用されるシミュ
レーションモデルをモデルデータベースから読み出し、
シミュレーション計算部４ａに出力する。

【０１４０】シミュレーション計算部４ａでは、このシ
ミュレーションモデルを用いてシミュレーション計算を
行なう。シミュレーション計算の実行中、シミュレーシ
ョン計算部４ａは、車両状態及び／又は環境状態をモデ
ル選択部３ａに入力する。

【０１４１】モデル選択部３ａは、入力される車両状態
及び／又は環境状態に基づいてモデル選択条件を評価し
続け、ある区域上の車両密度がしきい値以上になると、
モデルデータベース１から微視的モデルを読み出してシ
ミュレーション計算部４ａに出力する。なお、第２の実
施形態と同様に、選択したモデルと現在利用中のモデル
とを比較し続け、異なるモデルを選択した際に、モデル
を変更する動作としてもよい。

【０１４２】シミュレーション計算部４ａでは、密度が
しきい値を越えた区域において、適用モデルが微視的モ
デルに更新され、シミュレーション計算が続行され、終
了すると、計算結果が結果出力部５に送出される。以
下、前述同様にステップＳＴ１７〜ＳＴ１８が行われ
る。

【０１４３】上述したように本実施形態によれば、シミ
ュレーション計算中に車両状態、環境状態が観測され、
モデル選択条件が評価され続ける。そして、現状のモデ
ルと異なるモデルが選択されると、すぐにモデルデータ
ベース１からモデルが読み込まれ、シミュレーション計
算部４ａに出力されてシミュレーション計算部４ａで利
用されているモデルが更新される。このように、交通流
ネットワークのシミュレーション計算においても、第２
の実施形態と同様の効果を得ることができる。

【０１４４】次に、本実施形態の効果について補足的に
説明する。本発明の基本的な考え方は、詳細度の低いモ
デルを使い、シミュレーションの誤差（実システムとの
誤差）が大きい場合には、詳細度の高いモデルに切替え
ることである。但し、シミュレーションの誤差の大きさ
を知るには、詳細度が高く精度の良いモデルの計算結果
と比較する必要があり、詳細度が高く精度の良いモデル
に計算をさせるのでは計算量が大きくなってしまう。

【０１４５】そこで、本実施形態では、シミュレーショ
ン計算の状態とシミュレーションモデルによる誤差との
関係を確めておき、状態を観測しつつ、誤差が大きくな
る状態に近づけば、詳細度の高いモデルに切替える構成
となっている。

【０１４６】例えば、交通流の場合、車両の密度が高く
なり、渋滞状態になると巨視的モデルでは誤差が大きく
なる関係にあるとすれば、モデル選択条件として、区域
上の車両の密度が一定値以上になれば詳細度の高いモデ
ルに切替えるという条件を設定される。これにより、シ
ミュレーション計算中に区域上の車両の密度を観測する
ことにより、モデル切替えを行なって誤差を減らすこと
ができる。

【０１４７】（第５の実施形態）図１９は本発明の第５
の実施形態に係るシミュレーションシステムの構成を示
すブロック図である。すなわち、本実施形態は、第２の
実施形態の変形例であり、詳細度の低いシミュレーショ
ンモデルから詳細度の高いシミュレーションモデルに変
更する際に、変数を一意的に決定するものであり、具体
的には図１９に示すように、現在のモデルの変数値を新
しいモデルの変数値に変換するための変数変換部６を備
えている。

【０１４８】ここで、変数変換部６は、モデル選択部３
ｂから新しいシミュレーションモデルを受けると、シミ
ュレーション計算部４ｂから受ける周囲領域の状態及び
環境の状態に基づいて、シミュレーション計算部４ｂか
ら受けた変数値を新しいモデルの変数値に変換し、得ら
れた変数値をシミュレーション計算部４ｂへ出力する機
能をもっている。

【０１４９】なお、詳細度の高いモデルから詳細度の低
いモデルへの変更の場合、変数変換部６を設けなくと
も、変数を一意に決定可能である。しかし、詳細度の低
いモデルから詳細度の高いモデルへの変更の場合、変数
を一意に決定し得ない。

【０１５０】そこで、本実施形態では、シミュレーショ
ン空間内の周囲の状態や環境からの情報を利用して変数
変換を実行し、実際の対象システムの状態に近い変数値
を算出可能な変数変換部６が設けられている。

【０１５１】これに伴い、モデル選択部３ｂは、前述し
たモデル選択部３ａの機能に加え、新たに選択したシミ
ュレーションモデルを変数変換部６にも出力する機能を
もっている。

【０１５２】シミュレーション計算部４ｂは、前述した
シミュレーション計算部４ａの機能に加え、シミュレー
ション計算中に、モデル選択部３ｂからシミュレーショ
ンモデルを受けると、現在利用中のシミュレーションモ
デルにおける周囲の状態及び環境の状態と、現在利用中
のシミュレーションモデルの変数値とを変数変換部６に
入力する機能とをもっている。

【０１５３】次に、以上のように構成されたシミュレー
ションシステムの動作を図２０のフローチャートを用い
て説明する。但し、モデル変更時の変数変換以外は前述
同様に行われるのでその前述同様の部分の説明を省略す
る。

【０１５４】さてステップＳＴ１３において、モデル選
択部３ｂは、モデル変更と判定し、今回新たに選択した
シミュレーションモデルをモデルデータベース１から読
み出して（ＳＴ１４）、シミュレーション計算部４ｂに
送出したとする。

【０１５５】このとき、モデル選択部３ｂは、新たに選
択したシミュレーションモデルを変数変換部６にも出力
する。

【０１５６】また、シミュレーション計算部４ｂは、シ
ミュレーション計算中に、モデル選択部３ｂからシミュ
レーションモデルを受けると、現在利用中のシミュレー
ションモデルにおける周囲の状態及び環境の状態と、現
在利用中のシミュレーションモデルの変数値とを変数変
換部６に入力する。

【０１５７】変数変換部６は、モデル選択部３ａから新
しいシミュレーションモデルを受けると、シミュレーシ
ョン計算部４ｂから受ける周囲の状態及び環境の状態に
基づいて、現在利用中のモデルの変数値を新しいモデル
の変数値に変換し（ＳＴ１４ｘ）、得られた変数値をシ
ミュレーション計算部４ｂへ出力する。

【０１５８】これにより、シミュレーション計算部４ｂ
は、新しいシミュレーションモデルとその変数値とを用
いてシミュレーション計算を行ない（ＳＴ１５）、移動
体の状態や環境の状態をモデル選択部３ｂに出力する。

【０１５９】以下、前述同様に処理が実行される。上述
したように本実施形態によれば、第２の実施形態の効果
に加え、特に、詳細度の低いシミュレーションモデルか
ら詳細度の高いシミュレーションモデルへの変換時に
は、変数変換部６が、周囲の状態及び環境の状態に基づ
いて、詳細度の低いシミュレーションモデルの変数値を
詳細度の高いシミュレーションモデルの変数値に変換す
ることにより、実際の対象システムの変数に近い値をシ
ミュレーションモデルに設定することができる。

【０１６０】なお、モデル選択条件が時刻だけで指定さ
れている場合には、シミュレーション計算部４ｂからモ
デル選択部３ｂへの入力は不要になる。

【０１６１】（第６の実施形態）次に、本発明の第６の
実施形態として、第５の実施形態に係るシミュレーショ
ンシステムを交通流ネットワークに適用した例を、前述
した部分と異なる部分について説明する。

【０１６２】本実施形態は、変数変換部６の具体例を示
しており、変数変換部６が周辺領域の情報と所定の変換
ルールに基づいて、車両の配置（変数値）を決定するこ
とにより、シミュレーションモデルの車両の配置を実際
の車両の配置に近似するものである。

【０１６３】図２１は主要道路（図中の太い道路）が片
側２車線になった道路網の巨視的モデルを示している。
同図２１中、左端の道路Ｓから入ってきた車両の多く
は、左折した後に右折して右端の道路Ｇから出て行くと
する。道路網全体で車両がスムーズに走行する状態で
は、車両の多くは最短経路のルートＡを走行する。

【０１６４】従って、スムーズな走行状態の時に、図２
１に示す左端の道路Ｓにある格子模様のリンクが微視的
モデルに変更される場合、図２２に示すように、多くの
車両がルートＡに近い左側車線に配置されると考えられ
る。

【０１６５】図２３は図２１と同じ道路網の巨視的モデ
ルを示している。図２１と異なる点は、ルートＡ上にあ
る斜線模様のリンク部分が密度１００台／ｋｍ、平均速
度５ｋｍ／ｈで渋滞状態にあることである。

【０１６６】この渋滞状態の時に、道路Ｓのリンクが微
視的モデルに変更される場合、リンク手前に渋滞情報が
表示されていれば、各車両は渋滞を避けるために右折し
てルートＢを選択するようになり、図２４に示すよう
に、右側車線の密度が増えていることが予測できる。

【０１６７】このように、巨視的モデルから微視的モデ
ルに変更される場合、モデルを変更する部分の巨視的モ
デルの情報（密度３０台／ｋｍ、平均速度４０ｋｍ／
ｈ）については同じであっても、その周辺の状況が異な
ることにより、微視的モデルの状態が異なることが起こ
る。

【０１６８】従って、変数変換部６では、前述した通
り、詳細度の低いシミュレーションモデルから詳細度の
高いシミュレーションモデルに変数を変換する場合、詳
細度の低いシミュレーションモデルの変数値以外に、周
辺領域の状態や環境の状態を利用して詳細度の高いシミ
ュレーションモデル変数を決定する。

【０１６９】具体的には変数変換部６は、図２５に示す
ように、巨視的モデルの変数値と周囲の状態、環境の状
態がシミュレーション計算部４ｂから入力されると、そ
れらを基に変換ルールを使って微視的モデルの変数値を
計算し、得られた変数値をシミュレーション計算部４ｂ
に出力する。

【０１７０】ここでは、周囲領域の状態情報から渋滞状
態の領域を検出すると、渋滞状態の領域を回避する経路
を各車両が選択する旨を変換ルールにより判断し、渋滞
の回避を加味して微視的モデルの変数値である各車両の
配置を決定する。

【０１７１】例えば、変数変換部６では、道路Ｓから道
路Ｇへの各ルートＡ，Ｂ，Ｃ毎に、各ルートｐ（ｐ＝
Ａ，Ｂ，Ｃ）上の各リンクＬの平均速度Ｖ_Lが「周囲の
状態」として獲得される。このとき、リンクＬのリンク
長Ｌ_L（km）と平均速度ＶL（ｋｍ／ｈ）に基づき、リン
クＬの通過に要する平均旅行時間がＴ_L＝Ｌ_L／Ｖ
_L（ｈ）と計算できる。従って、ルートｐの走行に要す
る平均旅行時間Ｔ_ｐが次式で表される。

【０１７２】

【数４】

【０１７３】変数変換部６では、変換ルールとして、例
えば、「各ルートＡ，Ｂ，Ｃを走行するのに要する平均
旅行時間Ｔ_A，Ｔ_B，Ｔ_Cの逆数に比例するように、各ル
ートＡ，Ｂ，Ｃを選ぶ車両台数が設定される」が設定さ
れているとする。

【０１７４】このとき、ルートＡ、ルートＢ、ルートＣ
を選択する車両台数の比が次式のように決定される。

【０１７５】

【数５】

【０１７６】また、各ルートＡ，Ｂ，Ｃによって網目模
様のリンクの２車線のうち、どちらの車線を選択してい
るかが分かる（ルートＡは左側車線、ルートＢ，Ｃは右
側車線）ので、各車線上の車両台数が分かり、車両を設
定することができる。

【０１７７】例えば図２４で述べたようにルートＡが渋
滞状態であると、ルートＡの旅行時間が大きくなり、車
両台数が少なく設定される一方、多くの車両がルート
Ｂ，Ｃを選択するために右側車線の車両台数が多く設定
される。

【０１７８】この変換ルールには、様々な内容が考えら
れる。例えば半数の車両が渋滞情報を受けておらず、あ
るいは情報を見逃したと仮定し、車両台数の半数が最短
ルートを選択し、残りの半数が周囲の状況に応じて変化
するという内容にしてもよい。このように変換ルール
は、渋滞情報サービスの普及率など、適宜な要因を考慮
して任意に設定可能となっている。

【０１７９】また一方、変数変換部６では、前述した平
均速度Ｖ_Lに代えて、道路Ｓから道路Ｇへの各ルート
Ａ，Ｂ，Ｃ毎に、各リンクＬの密度Ｄ_L（台／ｋｍ）が
「周囲の状態」として獲得される場合も考えられる。

【０１８０】これも同様に、リンクＬのリンク長Ｌ
_L（ｋｍ）と密度Ｄ_L（台／ｋｍ）からリンクＬ上の車両
台数がＺ_L＝Ｄ_L・Ｌ_L（台）と計算できる。従ってルー
トｐ上を走行する車両台数は次式で表される。

【０１８１】

【数６】

【０１８２】また同様に、変換ルールは、例えば「各ル
ートＡ，Ｂ，Ｃ上の車両台数Ｚ_A，Ｚ_B，Ｚ_Cの逆数に比
例するように、各ルートＡ，Ｂ，Ｃを選ぶ車両台数が設
定される」という内容であるとする。

【０１８３】このとき、ルートＡ、ルートＢ、ルートＣ
を選択する車両台数の比が次式のように決定される。

【０１８４】

【数７】

【０１８５】また同様に、ルートＡは左側車線が選択さ
れ、各ルートＢ，Ｃは右側車線が選択されるので、各車
線上の車両台数が分かり、車両を設定することができ
る。

【０１８６】例えば図２４で述べた渋滞状態では、ルー
トＡ上の車両台数が多くなり、分配される車両台数が少
なくなるので、ルートＢ，Ｃに向かう右側車線の車両台
数が多く設定される。なお、あまりに遠回りのルート
は、距離が長くなる分、車両台数が増えるので分配され
る車両台数が少なくなる。

【０１８７】なお、以上の例における「周辺」の語は、
道路Ｓから道路Ｇまでのルートに含まれるリンクを意味
するが、これに限らず、連結している１０リンク先まで
の範囲のように、任意に変更してもよい。

【０１８８】また、図２５では説明を簡単にするため
に、領域内の一つのリンクだけについて記述している
が、実際には領域内の全リンクについてモデル変換が行
われるので、全リンクについて同様の計算が行われる。

【０１８９】上述したように本実施形態によれば、変数
変換部６が、巨視的モデルの変数値と、周囲の状態及び
環境の状態とに基づくことに加え、所定の変換ルールに
基づいて巨視的モデルの変数値を微視的モデルの変数値
に変換するので、第６の実施形態の効果を容易且つ確実
に得ることができる。

【０１９０】（第７の実施形態）次に、本発明の第７の
実施形態として、第５の実施形態に係るシミュレーショ
ンシステムを漁業シミュレータに適用した例を、前述し
た部分と異なる部分について説明する。

【０１９１】本実施形態は、変数変換部６の別の具体例
を示しており、第６の実施形態と同様に、変数変換部６
が周辺領域の情報に基づいて、漁船の配置（変数値）を
決定することにより、シミュレーションモデルの漁船の
配置を実際の漁船の配置に近似するものである。

【０１９２】ここで、漁業シミュレータとしては、複数
の漁船からなる船団を一要素として扱う巨視的モデル
と、船団に属する漁船一隻一隻の振る舞いをシミュレー
ションする微視的モデルとが考えられる。

【０１９３】巨視的モデルは、世界の海において、船団
がどのルートで航行し、どの位置で漁をすれば安全で効
率的な漁ができるかをシミュレーションにより検証する
ものである。

【０１９４】微視的モデルは、巨視的モデルで決定され
る位置（又は漁場）において、図２６に示すように、船
団ＦＢ内の各漁船ｆｂ１〜ｆｂ５が魚群ＳＦをどのよう
に囲い込めば漁獲高を増加し得るか等をシミュレーショ
ンにより検証するものである。

【０１９５】従って、航行時には巨視的モデルを用い、
漁をする時には微視的モデルを用いることによって、シ
ミュレーションの計算時間や計算機資源を節約でき、か
つ、精度の高いシミュレーション結果を得ることができ
る。

【０１９６】例えば、まき網漁業では、一般的に、本船
の網を巻く１隻の網船ｆｂ１を中心に、魚群を集めて浮
上させる集魚灯を備えた２隻の灯船ｆｂ２〜３、漁獲し
た魚を市場に運ぶ２隻の運搬船ｆｂ４〜５からなる船団
ＦＢを組んで操業される。

【０１９７】巨視的モデルでは、５隻の漁船ｆｂ１〜５
を一体的な船団ＦＢとして取り扱う。変数変換部６に
は、巨視的モデルの変数値として、船団ＦＢの位置ｐ、
方向ｄ、速度ｖ、状態ｓが入力される。状態ｓとは、航
行状態（：船団ＦＢが航行中）、探索状態（：魚群ＳＦ
を探索中）、漁状態（：魚群ＳＦに対する漁の実行中）
などがある。

【０１９８】この巨視的モデルにおいては、例えば、航
行状態では船団ＦＢが所定速度で進み、探索状態では船
団ＦＢが航行状態よりも低速度で進み、漁状態では船団
ＦＢが魚群ＳＦ近傍で停止又は低速度の移動を行なう。

【０１９９】一方、微視的モデルでは、一体的な船団Ｆ
Ｂに代えて、個々の漁船ｆｂ１，ｆｂ２，ｆｂ３，ｆｂ
４，ｆｂ５を取り扱う。このため、巨視的モデルを微視
的モデルに変換するための変換ルールは、状態ｓに応じ
て各船ｆｂ１〜ｆｂ５の位置ｐ、方向ｄ、速度ｖが船団
ＦＢの定義に従って、各船ｆｂ１〜ｆｂ５の役割（網
船、灯船、運搬船）毎に規定された内容となっている。
なお、船団ＦＢの定義は、前述した如き、各漁船の役割
（例、網船、灯船、運搬船）と、役割毎の隻数とを含む
内容であり、適宜、船団の目的（例、まき網漁業）を含
めてもよい。

【０２００】次に、巨視的モデルから微視的モデルに切
替える際に、変数変換部６には、巨視的モデルの変数値
の他に、周囲の状態として、魚群ＳＦの位置ｐ_SFがシミ
ュレーション計算部４ｂから入力される。変数変換部６
では、入力された船団ＦＢの位置ｐ、方向ｄ、速度ｖ、
状態ｓ、および魚群ＳＦの位置ｐ_SFから、前述した変換
ルールに従い、微視的モデルの変数値である各船ｆｂ１
〜ｆｂ５の位置ｐ₁〜ｐ₅、方向ｄ₁〜ｄ₅、速度ｖ₁〜
ｖ₅、及び状態ｓ₁〜ｓ₅を算出してシミュレーション計
算部４ｂに出力する。

【０２０１】これにより、シミュレータ上の各漁船ｆｂ
１〜ｆｂ５の位置ｐ₁〜ｐ₅、方向ｄ ₁〜ｄ₅、速度ｖ₁〜
ｖ₅、状態ｓ₁〜ｓ₅が各漁船ｆｂ１〜ｆｂ５毎に決定さ
れる。なお、このように決定された微視的モデルにおい
ては、例えば、航行状態では各漁船ｆｂ１〜ｆｂ５が一
列に隊列を組み、互いに同じ速度で航行する。探索状態
では各漁船ｆｂ１〜ｆｂ５が一列に隊列を組み、航行状
態よりも低速度で進む。漁状態では、発見された魚群Ｓ
Ｆとの距離と、各漁船ｆｂ１〜ｆｂ５の役割とに基づい
て、５隻の漁船ｆｂ１〜ｆｂ５の位置（陣形）が決定さ
れる。

【０２０２】すなわち、魚群ＳＦとの距離が一定距離以
上の時には一列の陣形で魚群ＳＦに接近し、一定距離未
満の時には魚群ＳＦを取り囲む陣形で魚群ＳＦに接近す
る。

【０２０３】なお、一定距離未満の時の陣形は、各漁船
ｆｂ１〜ｆｂ５の役割に基づいて、予め各漁船ｆｂ１〜
ｆｂ５の配置（位置関係）として規定されている。

【０２０４】また、魚群ＳＦとの距離は、船団ＦＢの先
頭の漁船と魚群ＳＦとの距離でもよいし、船団ＦＢの中
央の漁船と魚群ＳＦとの距離でもよく、または船団ＳＦ
中の任意の基準位置と魚群ＳＦとの距離としてもよい。

【０２０５】上述したように本実施形態によれば、変数
変換部６が、巨視的モデルの変数値と、周囲の状態及び
環境の状態とに基づくことに加え、所定の変換ルールに
基づいて巨視的モデルの変数値を微視的モデルの変数値
に変換するので、第６の実施形態の効果を容易且つ確実
に得ることができる。

【０２０６】（第８の実施形態）次に、本発明の第８の
実施形態として、第１，第２又は第５の実施形態に係る
シミュレーションシステムをマニピュレータ（腕型ロボ
ット）に適用した例を説明する。

【０２０７】マニピュレータは、関節相互に運動の干渉
があり、またコリオリ力や遠心力などの非線形力が作用
する複雑なシステムである。

【０２０８】マニピュレータのシミュレーションモデル
には、大別して、詳細度の高い非線形モデルと、詳細度
の低い線形モデルとがある。

【０２０９】非線形モデルは、上記関節間干渉や非線型
成分を含む連立微分方程式で表現されており、解くため
には計算時間がかかる性質をもっている。

【０２１０】一方、線形モデルは、非線型モデルをある
状態のもとに線形近似したモデルであり、マニピュレー
タの状態（姿勢）の変化により特性が大きく変化する
（例えば腕を伸ばした状態と曲げた状態では特性は大き
く異なる）ため、線形化した状態近くではそれほど誤差
は大きくないが、状態が変わると大きな誤差が発生する
性質をもっている。

【０２１１】本実施形態は、このようなマニピュレータ
の非線形モデルと線形モデルとが予めモデルデータベー
ス１に登録された構成となっている。

【０２１２】モデル選択条件としては、例えば（Ｃ２）
の場合、手先の可動範囲を幾つかの区域に分割し、各区
域で利用するモデルを直接指定する。また、（Ｃ１０）
の場合、マニピュレータの姿勢、速度によってモデルを
切り替える。

【０２１３】また、シミュレーション計算部４，４ａ，
４ｂは、非線形モデルと線形モデルとを変換するとき、
所定の変換ルールに基づいて、連立微分方程式とその線
形近似方程式とを切替えることによりモデルを変換し、
計測される関節の角度及び角速度をそのまま利用してシ
ミュレーション計算を続行する。

【０２１４】また、所定の変換ルールとしては、線形モ
デルの線形近似方程式内の変数値を非線形モデルの連立
微分方程式内の変数値に一意に変換可能なように、例え
ば、両方程式の係数や変数を互いに対応づけた変換式が
使用可能となっている。

【０２１５】以上のような構成としても、マニピュレー
タのシミュレーション計算において、第１，第２又は第
５の実施形態と同様の効果を得ることができる。

【０２１６】（第９の実施形態）次に、本発明の第９の
実施形態として、第１，第２又は第５の実施形態に係る
シミュレーションシステムを通信ネットワークに適用し
た例を説明する。

【０２１７】通信ネットワークのシミュレーションは、
大別して、詳細度の高い微視的モデルと、詳細度の低い
巨視的モデルとがある。

【０２１８】微視的モデルは、パケット、アプリケーシ
ョンサーバ、ルータなどの処理動作や通信動作を模擬す
るものである。

【０２１９】巨視的モデルは、アプリケーションサーバ
の処理時間として平均値を使い、帯域幅と通信量から平
均的な通信時間を含む通信動作を模擬するものである。

【０２２０】本実施形態は、このような通信ネットワー
クの微視的モデルと巨視的モデルとが予めモデルデータ
ベース１に登録された構成となっている。

【０２２１】モデル選択条件としては、例えば（Ｃ６）
の場合、通信ネットワークを時間、空間で分割し、各領
域で利用するモデルを直接指定する。また、（Ｃ１０）
の場合、例えば、通信の密度が高くなると、微視的モデ
ルに切替える。

【０２２２】シミュレーション計算部４，４ａ，４ｂ
は、前述した交通ネットワークと同様に、平均値と個別
の値との変換計算や所定の変換ルールを用いて、巨視的
モデルと微視的モデルとを結合して切替えることによ
り、シミュレーション計算を続行する。

【０２２３】また、所定の変換ルールとしては、例え
ば、各アプリケーションサーバの台数や各アプリケーシ
ョンサーバ毎の処理性能、各ルータの台数や各ルータ毎
の処理性能、また、各処理性能のサーバや各ルータの配
置などを規定する内容が使用可能となっている。

【０２２４】以上のような構成としても、通信ネットワ
ークのシミュレーション計算において、第１，第２又は
第５の実施形態と同様の効果を得ることができる。

【０２２５】（第１０の実施形態）次に、本発明の第１
０の実施形態として、第１，第２又は第５の実施形態に
係るシミュレーションシステムをビジネスプロセスに適
用した例を説明する。

【０２２６】ビジネスプロセスとしては、例えば銀行の
窓口業務のようなルーチン作業などが適用可能となって
いる。ビジネスプロセスのシミュレーションは、大別し
て、詳細度の高い微視的モデルと、詳細度の低い巨視的
モデルとがある。

【０２２７】微視的モデルは、一人一人の人員配置や個
人の処理速度などを用いてビジネスプロセスを模擬する
ものである。巨視的モデルは、課や部単位の人口密度や
平均処理速度などを用いてビジネスプロセスを模擬する
ものである。

【０２２８】本実施形態は、このような微視的モデルと
巨視的モデルとが予めモデルデータベース１に登録され
た構成となっている。なお、課や部単位の人口密度が、
前述した車両の密度Ｄに対応し、課や部単位の平均処理
速度が、前述した平均速度Ｖに対応するので、交通ネッ
トワークのシミュレーションと同様に、巨視的モデルと
微視的モデルの変換が可能となっている。

【０２２９】また、所定の変換ルールとしては、例え
ば、一人一人の人員配置や個人の処理速度と、各個人の
出席状況や承認関係などに基づいて、巨視的モデルの人
口密度や平均処理速度を微視的モデルの個人毎の人員配
置や個人別処理速度に変換する内容となっている。

【０２３０】以上のような構成としても、ビジネスプロ
セスのシミュレーション計算において、第１，第２又は
第５の実施形態と同様の効果を得ることができる。

【０２３１】なお、上記実施形態並びに実施例に記載し
た手法は、コンピュータに実行させることのできるプロ
グラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）
ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−
ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導
体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもでき
る。

【０２３２】また、この記憶媒体としては、プログラム
を記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒
体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良
い。

【０２３３】また、記憶媒体からコンピュータにインス
トールされたプログラムの設定に基づきコンピュータ上
で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、
データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ
（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処
理の一部を実行しても良い。

【０２３４】さらに、本発明における記憶媒体は、コン
ピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネ
ット等により伝送されたプログラムをダウンロードして
記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。

【０２３５】また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒
体から本実施形態における処理が実行される場合も本発
明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成で
あっても良い。

【０２３６】尚、本発明におけるコンピュータは、記憶
媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態にお
ける各処理を実行するものであって、パソコン等の１つ
からなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシ
ステム等の何れの構成であっても良い。

【０２３７】また、本発明におけるコンピュータとは、
パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装
置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機
能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

【０２３８】なお、本願発明は、上記各実施形態に限定
されるものでなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない
範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施
形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、そ
の場合、組み合わされた効果が得られる。さらに、上記
各実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示
される複数の構成用件における適宜な組み合わせにより
種々の発明が抽出され得る。例えば実施形態に示される
全構成要件から幾つかの構成要件が省略されることで発
明が抽出された場合には、その抽出された発明を実施す
る場合には省略部分が周知慣用技術で適宜補われるもの
である。

【０２３９】その他、本発明はその要旨を逸脱しない範
囲で種々変形して実施できる。

【０２４０】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、高
い精度と短い計算時間とを同時に実現することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態に係るシミュレーショ
ンシステムの構成を示すブロック図

【図２】同実施形態におけるモデルデータベースの一例
を示す図

【図３】同実施形態におけるモデル選択条件の一例を示
す図

【図４】同実施形態におけるモデル選択条件の一例を示
す図

【図５】同実施形態におけるモデル選択条件の一例を示
す図

【図６】同実施形態におけるモデル選択条件の一例を示
す図

【図７】同実施形態における動作を説明するためのフロ
ーチャート

【図８】本発明の第２の実施形態に係るシミュレーショ
ンシステムの構成を示すブロック図

【図９】同実施形態におけるモデル選択条件の一例を示
す図

【図１０】同実施形態における動作を説明するためのフ
ローチャート

【図１１】本発明の第３の実施形態における交通流ネッ
トワークの微視的モデルを説明するための模式図

【図１２】同実施形態における巨視的モデルを説明する
ための模式図。

【図１３】同実施形態における交通流ネットワークが一
定区域に分割された例の模式図

【図１４】同実施形態における１区域のみに微視的モデ
ルが適用された例を示す模式図

【図１５】同実施形態における任意範囲の区域に微視的
モデルが適用された例を示す模式図

【図１６】同実施形態における車両とその周囲の範囲に
微視的モデルが適用された例を示す模式図

【図１７】同実施形態における微視的モデルと巨視的モ
デルとの変換を説明するための模式図

【図１８】同実施形態における微視的モデルと巨視的モ
デルが結合した時の車両流れを説明するための模式図

【図１９】本発明の第５の実施形態に係るシミュレーシ
ョンシステムの構成を示すブロック図

【図２０】同実施形態における動作を説明するためのフ
ローチャート

【図２１】本発明の第６の実施形態に係る交通流ネット
ワークの巨視的モデルを説明するための模式図

【図２２】同実施形態における微視的モデルを説明する
ための模式図

【図２３】同実施形態における巨視的モデル中の渋滞状
態を説明するための模式図

【図２４】同実施形態における渋滞状態の微視的モデル
を説明するための模式図

【図２５】同実施形態における変数変換部の構成を説明
するための模式図

【図２６】本発明の第７の実施形態に係る漁業シミュレ
ータの変数変換部の構成を説明するための模式図

【符号の説明】

１…モデルデータベース２…条件入力部３，３ａ，３ｂ…モデル選択部４，４ａ，４ｂ…シミュレーション計算部５…結果出力部６…変数変換部Ｅ…区域Ｍ…車両ＦＢ…船団ＳＦ…魚群ｆｂ１〜ｆｂ５…漁船

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者東出彰東京都日野市旭が丘３丁目１番地の１株式会社東芝日野工場内Ｆターム(参考） 5B075 ND04 NK37 PP14

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象の動作を模擬する複数のシミュレー
ションモデルを保存したモデルデータベースを参照し、
一連のシミュレーション計算を各シミュレーションモデ
ルを切替えながら実行するコンピュータに使用されるシ
ミュレーション制御プログラムであって、前記コンピュータを、前記対象の初期状態、シミュレーション条件、及びシミ
ュレーションモデルの選択条件を設定するための条件入
力手段、前記条件入力手段から設定された選択条件に基づいて、
シミュレーションモデルを選択し、当該シミュレーショ
ンモデルを前記モデルデータベースから読出すモデル選
択手段、前記モデル選択手段により読み出されたシミュレーショ
ンモデルを用い、前記条件入力手段に設定された初期状
態及びシミュレーション条件に基づいて、シミュレーシ
ョン計算を行うシミュレーション計算手段、前記シミュレーション計算手段による計算結果を出力す
る結果出力手段、として機能させるためのシミュレーション制御プログラ
ム。
【請求項２】対象の動作を模擬する複数のシミュレー
ションモデルを保存したモデルデータベースを参照し、
一連のシミュレーション計算を各シミュレーションモデ
ルを切替えながら実行するコンピュータに使用されるシ
ミュレーション制御プログラムであって、前記コンピュータを、前記対象の初期状態、シミュレーション条件、及びシミ
ュレーションモデルの選択条件を設定するための条件入
力手段、前記対象の状態及び／又は環境の状態が入力されると、
当該入力された状態と前記条件入力手段により設定され
た選択条件とに基づいて、シミュレーションモデルを選
択し、当該シミュレーションモデルを前記モデルデータ
ベースから読み出すモデル選択手段、前記モデル選択手段により読み出されたシミュレーショ
ンモデルを用い、前記条件入力手段に設定された初期状
態及びシミュレーション条件に基づいて、シミュレーシ
ョン計算を行うと共に、当該計算により得られる対象の
状態又は環境の状態を前記モデル選択手段に入力するシ
ミュレーション計算手段、前記シミュレーション計算手段の計算結果を出力する結
果出力手段、として機能させるためのシミュレーション制御プログラ
ム。
【請求項３】請求項２に記載のシミュレーション制御
プログラムにおいて、前記選択条件は、選択したシミュレーションモデルを変
更するための変更情報を有し、前記変更情報は、前記シミュレーション計算手段から入
力される対象の状態及び／又は環境の状態と、前記対象
の状態及び／又は環境の状態に対して予め設定されるし
きい値とに基づいて、前記しきい値を境にして互いに異
なるシミュレーションモデルを指定する内容を含むこと
を特徴とするシミュレーション制御プログラム。
【請求項４】請求項３に記載のシミュレーション制御
プログラムにおいて、前記コンピュータを、前記切替えの際に、前記シミュレーション計算手段から
現在のシミュレーションモデルの変数値を読出し、この
変数値を前記モデル選択手段により新たに選択されたシ
ミュレーションモデルの変数値に変換し、得られた変数
値を前記シミュレーション計算手段に入力する変数変換
手段、として機能させるためのシミュレーション制御プログラ
ム。
【請求項５】請求項４に記載のシミュレーション制御
プログラムにおいて、前記変数変換手段は、前記変数値の変換を予め設定され
た変換ルールに基づいて実行し、前記変換ルールは、前記シミュレーション計算手段から
得られる周囲の状態及び環境の状態を用いた両モデル間
の変数値の変換関係が記述されていることを特徴とする
シミュレーション制御プログラム。
【請求項６】請求項１、請求項３、請求項４又は請求
項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、シミュレーションモデルを直接に指定
する内容を含むことを特徴とするシミュレーション制御
プログラム。
【請求項７】請求項１、請求項３、請求項４又は請求
項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、前記対象の動作する空間を幾つかの区
域に分割し、各区域毎にシミュレーションモデルを指定
する内容であることを特徴とするシミュレーション制御
プログラム。
【請求項８】請求項１、請求項３、請求項４又は請求
項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、前記対象の動作する空間のうちの一部
の区域を指定すると共に、当該区域のシミュレーション
モデルを指定する内容を含むことを特徴とするシミュレ
ーション制御プログラム。
【請求項９】請求項１、請求項３、請求項４又は請求
項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、シミュレーション時間を幾つかの時間
に分割し、各時間毎にシミュレーションモデルを指定す
る内容を含むことを特徴とするシミュレーション制御プ
ログラム。
【請求項１０】請求項１、請求項３、請求項４又は請
求項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、シミュレーション時間内の一部の時間
を指定すると共に、当該時間のシミュレーションモデル
を指定する内容を含むことを特徴とするシミュレーショ
ン制御プログラム。
【請求項１１】請求項１、請求項３、請求項４又は請
求項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、前記対象の動作する空間を幾つかの区
域に分割し、シミュレーション時間を幾つかの時間に分
割し、各時間と区域の組合せに対応してシミュレーショ
ンモデルを指定する内容を含むことを特徴とするシミュ
レーション制御プログラム。
【請求項１２】請求項１、請求項３、請求項４又は請
求項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、シミュレーション時間内の一部の時間
を指定すると共に、前記対象の動作する空間内の一部の
区域を指定し、当該時間と当該区域との組合せに対応し
てシミュレーションモデルを指定する内容を含むことを
特徴とするシミュレーション制御プログラム。
【請求項１３】請求項１、請求項３、請求項４又は請
求項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、前記対象の動作する空間を幾つかの区
域に分割し、前記対象の位置する区域のシミュレーショ
ンモデルを指定する内容を含むことを特徴とするシミュ
レーション制御プログラム。
【請求項１４】請求項１、請求項３、請求項４又は請
求項５に記載のシミュレーション制御プログラムにおい
て、前記選択条件は、前記対象を指定し、当該対象を略中心
とした所定範囲の領域に対応してシミュレーションモデ
ルを指定する内容を含むことを特徴とするシミュレーシ
ョン制御プログラム。
【請求項１５】請求項１乃至請求項１４のいずれか１
項に記載のシミュレーション制御プログラムにおいて、前記切替えの際に、前記コンピュータを、切替え対象の２つのシミュレーションモデルにおける互
いの使用データの関係に基づいて、切替え前のシミュレ
ーションモデルの使用データから切替え後のシミュレー
ションモデルの使用データを算出するデータ算出手段、として機能させるためのシミュレーション制御プログラ
ム。
【請求項１６】対象の動作を模擬する複数のシミュレ
ーションモデルを保存したモデルデータベースを参照
し、一連のシミュレーション計算を各シミュレーション
モデルを切替えながら実行するシミュレーション方法で
あって、前記対象の初期状態、シミュレーション条件、及びシミ
ュレーションモデルの選択条件を設定するための条件入
力ステップと、前記条件入力ステップから設定された選択条件に基づい
て、シミュレーションモデルを選択し、当該シミュレー
ションモデルを前記モデルデータベースから読出すモデ
ル選択ステップと、前記モデル選択ステップにより読み出されたシミュレー
ションモデルを用い、前記条件入力ステップに設定され
た初期状態及びシミュレーション条件に基づいて、シミ
ュレーション計算を行うシミュレーション計算ステップ
と、前記シミュレーション計算ステップによる計算結果を出
力する結果出力ステップと、を含んでいることを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１７】対象の動作を模擬する複数のシミュレ
ーションモデルを保存したモデルデータベースを参照
し、一連のシミュレーション計算を各シミュレーション
モデルを切替えながら実行するシミュレーション方法で
あって、前記対象の初期状態、シミュレーション条件、及びシミ
ュレーションモデルの選択条件を設定するための条件入
力ステップと、前記対象の状態及び／又は環境の状態が入力されると、
当該入力された状態と前記条件入力ステップにより設定
された選択条件とに基づいて、シミュレーションモデル
を選択し、当該シミュレーションモデルを前記モデルデ
ータベースから読み出すモデル選択ステップと、前記モデル選択ステップにより読み出されたシミュレー
ションモデルを用い、前記条件入力ステップに設定され
た初期状態及びシミュレーション条件に基づいて、シミ
ュレーション計算を行うと共に、当該計算により得られ
る対象の状態又は環境の状態を前記モデル選択ステップ
に入力するシミュレーション計算ステップと、前記シミュレーション計算ステップの計算結果を出力す
る結果出力ステップと、を含んでいることを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１８】請求項１７に記載のシミュレーション
方法において、前記選択条件は、選択したシミュレーションモデルを変
更するための変更情報を有し、前記変更情報は、前記シミュレーション計算手段から入
力される対象の状態及び／又は環境の状態と、前記対象
の状態及び／又は環境の状態に対して予め設定されるし
きい値とに基づいて、前記しきい値を境にして互いに異
なるシミュレーションモデルを指定する内容を含むこと
を特徴とするシミュレーション方法。
【請求項１９】請求項１８に記載のシミュレーション
方法において、前記切替えの際に、前記シミュレーション計算手段から
現在のシミュレーションモデルの変数値を読出し、この
変数値を前記モデル選択ステップにより新たに選択され
たシミュレーションモデルの変数値に変換し、得られた
変数値を前記シミュレーション計算手段に入力する変数
変換ステップを含んでいることを特徴とするシミュレー
ション方法。
【請求項２０】請求項１９に記載のシミュレーション
方法において、前記変数変換ステップは、前記変数値の変換を予め設定
された変換ルールに基づいて実行し、前記変換ルールは、前記シミュレーション計算ステップ
から得られる周囲の状態及び環境の状態を用いた両モデ
ル間の変数値の変換関係が記述されていることを特徴と
するシミュレーション方法。
【請求項２１】請求項１７乃至請求項２０のいずれか
１項に記載のシミュレーション方法であって、前記選択条件を設定する際に、ある詳細度の第１シミュレーションモデルと前記詳細度
よりも低い詳細度の第２シミュレーションモデルとに関
し、当該各シミュレーションモデル毎にシミュレーショ
ン計算を行なうステップと、前記各シミュレーション計算結果、前記両計算結果の誤
差分データ、前記各シミュレーションモデルの使用デー
タ、及び前記両使用データの誤差分データを出力するス
テップと、前記両計算結果の誤差分データが大のとき、誤差分デー
タが大となる使用データを検出し、当該使用データのし
きい値を前記切替えのための選択条件に設定することを
促すステップと、を含んでいることを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項２２】対象の動作を模擬する複数のシミュレ
ーションモデルを保存したモデルデータベースを参照
し、一連のシミュレーション計算を各シミュレーション
モデルを切替えながら実行するシミュレーション装置で
あって、前記対象の初期状態、シミュレーション条件、及びシミ
ュレーションモデルの選択条件を設定するための条件入
力手段と、前記条件入力手段から設定された選択条件に基づいて、
シミュレーションモデルを選択し、当該シミュレーショ
ンモデルを前記モデルデータベースから読出すモデル選
択手段と、前記モデル選択手段により読み出されたシミュレーショ
ンモデルを用い、前記条件入力手段に設定された初期状
態及びシミュレーション条件に基づいて、シミュレーシ
ョン計算を行うシミュレーション計算手段と、前記シミュレーション計算手段による計算結果を出力す
る結果出力手段と、を備えたことを特徴とするシミュレーション装置。
【請求項２３】対象の動作を模擬する複数のシミュレ
ーションモデルを保存したモデルデータベースを参照
し、一連のシミュレーション計算を各シミュレーション
モデルを切替えながら実行するシミュレーション装置で
あって、前記対象の初期状態、シミュレーション条件、及びシミ
ュレーションモデルの選択条件を設定するための条件入
力手段と、前記対象の状態及び／又は環境の状態が入力されると、
当該入力された状態と前記条件入力手段により設定され
た選択条件とに基づいて、シミュレーションモデルを選
択し、当該シミュレーションモデルを前記モデルデータ
ベースから読み出すモデル選択手段と、前記モデル選択手段により読み出されたシミュレーショ
ンモデルを用い、前記条件入力手段に設定された初期状
態及びシミュレーション条件に基づいて、シミュレーシ
ョン計算を行うと共に、当該計算により得られる対象の
状態又は環境の状態を前記モデル選択手段に入力するシ
ミュレーション計算手段と、前記シミュレーション計算手段の計算結果を出力する結
果出力手段と、を備えたことを特徴とするシミュレーション装置。
【請求項２４】請求項２３に記載のシミュレーション
装置において、前記選択条件は、選択したシミュレーションモデルを変
更するための変更情報を有し、前記変更情報は、前記シミュレーション計算手段から入
力される対象の状態及び／又は環境の状態と、前記対象
の状態及び／又は環境の状態に対して予め設定されるし
きい値とに基づいて、前記しきい値を境にして互いに異
なるシミュレーションモデルを指定する内容を含むこと
を特徴とするシミュレーション装置。
【請求項２５】請求項２４に記載のシミュレーション
装置において、前記切替えの際に、前記シミュレーション計算手段から
現在のシミュレーションモデルの変数値を読出し、この
変数値を前記モデル選択手段により新たに選択されたシ
ミュレーションモデルの変数値に変換し、得られた変数
値を前記シミュレーション計算手段に入力する変数変換
手段、を備えたことを特徴とするシミュレーション装置。
【請求項２６】請求項２５に記載のシミュレーション
装置において、前記変数変換手段は、前記変数値の変換を予め設定され
た変換ルールに基づいて実行し、前記変換ルールは、前記シミュレーション計算手段から
得られる周囲の状態及び環境の状態を用いた両モデル間
の変数値の変換関係が記述されていることを特徴とする
シミュレーション装置。