JP2013206361A - シミュレーションシステム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】移動に関するシミュレーションにおいて、シミュレーションの精度と信頼性を担保しつつシミュレーションコストを削減すること。
【解決手段】シミュレーションシステム（１０）は、統計データを取得する取得手段（１１）と、対象領域における移動をシミュレーションするシミュレーション手段（１３）と、投入データを生成する投入データ生成手段（１２）とを含む。投入データ生成手段（１２）は、統計データに基づいて、投入データが最終的に投入されるべき対象領域に対するシミュレーション手段（１３）が行なう第１のシミュレーション結果が、許容誤差範囲内に収まっているかどうかを評価することが出来る評価用シミュレーションによる第２のシミュレーション結果から、第１のシミュレーション結果と統計データとの推定誤差を計算し、該誤差が許容誤差範囲内であるかを判定する評価手段（３３）を含む。
【選択図】図３

Description

本発明は、移動に関するシミュレーションを行うシミュレーションシステム、方法、およびプログラムに関する。

近年、渋滞予測などを行なう道路交通シミュレーションや原子力発電所のストレステストや、文科省が運用しているSPEEDIを利用した放射性物質の飛散状況のシミュレーションなどから、シミュレーションが重要であることが広く一般的に認知されつつある（例えば、非特許文献１、２参照）。

道路交通シミュレーションWATSim （ユーデック株式会社） http://www.udec.co.jp/software/watsim/ 文部科学省 緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム（SPEEDI）を活用した試算結果 http://www.nsc.go.jp/mext_speedi/index.html

一般にシミュレーションを行なう際には、シミュレーションしたい状況の初期状態を入力し、そこから時間的にどのような変化が起こるかについて、条件を変えて計算を行なう。この場合、以下の２点に注意しなければ、精度の高い予測を行なうことが困難である。

（１） シミュレーション対象となる事象・物などのモデル化が正しく出来ていること、
（２） シミュレーション装置への投入データ（初期値およびシミュレーション実行中に投入される値）およびシミュレーション実行中に注入される要素が現実と比較して適切であること。

シミュレーションを開始する際に、シミュレーション初期値やシミュレーション実行中に注入される要素は、ランダムに決定、もしくは測定値、もしくは統計データなどから決定される。例えば、大阪府全体における各市町村間の人の移動に関する調査に基づくデータ（パーソントリップデータ）を用いて、吹田市内で大規模停電の交通に及ぼす影響のシミュレーションを行ないたいとする。これは、シミュレーションのための初期値および実行中に注入される要素の生成に用いることができるのはマクロ統計データであるが、シミュレーションによって明らかにしたい事象がミクロな要素である場合である。このような場合、マクロ統計データを用いてミクロの要素の初期値を決定してシミュレーションを行なうことになる。また、同じ大阪府全体における各市町村間のパーソントリップデータを用いて、豊中市でイベント開催時の臨時バスの運行スケジュールを決定するシミュレーションを行なう際には、別に処理を行なう必要がある。

計算結果の信頼性が高いシミュレーションを行なうためには、例えば、次の処理を行う必要がある。先ず、マクロ統計データから初期値およびシミュレーション実行中に注入する要素を決定する。次に、決定した初期値および要素を定常状態のシミュレーション装置に投入する。そして、モンテカルロ法により定常状態シミュレーションから得られた計算結果を統計処理した際の誤差が最も小さくなる初期値とシミュレーション実行中に注入する要素の生成方法を決定する。その結果、シミュレーションに計算時間がかかるという問題がある。

特に、シミュレーションを用いたサービスを提供する場合、計算結果の信頼性が高いシミュレーションでなければ、利用者からの対価を得ることが困難である。このため、計算結果の信頼性が高いシミュレーションを行なうための投入データ生成するために、膨大な時間やコストがかかってしまう。

すなわち、本発明が解決しようとする課題は、投入データに基づくシミュレーション結果と統計データとの整合性の確認及び確認結果に基づく投入データの調整に、膨大な時間やコストがかかることである。

したがって、本発明の目的は、“投入データ（初期入力データおよび実行中に注入されるデータ）に基づくシミュレーション結果と統計データとの整合性の確認及び確認結果に基づく投入データの調整に、膨大な時間やコストがかかること”を解決する技術を提供することである。

本発明に係るシミュレーションシステムは、移動に関するシミュレーションを行うシミュレーションシステムであって、移動についての統計データを取得する取得手段と、統計データの元となったデータを採取した地理的範囲と比較して狭い対象領域における移動をシミュレーションするシミュレーション手段と、シミュレーション手段が利用する投入データを、統計データに基づいて生成する投入データ生成手段と、を備える。そして、投入データ生成手段は、統計データに基づいて、投入データが最終的に投入されるべき対象領域に対するシミュレーション手段が行なう第１のシミュレーション結果が、許容誤差範囲内に収まっているかどうかを評価することが出来る評価用シミュレーションによる第２のシミュレーション結果から、第１のシミュレーション結果と統計データとの推定誤差を計算し、その誤差が許容誤差範囲内であるかを判定する評価手段を備える。

本発明では、シミュレーション手段で実際にシミュレーションを行なって検証することを繰り返すより、早く適切なシミュレーション手段への投入データを生成することができる。

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。 対象領域ネットワーク生成の例を示す図である。 評価用ネットワーク生成の例を示す図である。 図１に示したシミュレーションシステムに使用されるインジェクション処理装置の構成を示すブロック図である。 図３に示したインジェクション処理装置の詳細を示すブロック図である。 図３に示したインジェクション処理装置の対象領域ネットワーク生成モジュールによる対象領域ネットワークの生成の例を示す図である。 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る。 交通シミュレーションにおけるインジェクション処理装置の動作を示す流れ図である。 図７に示したトラフィックデータ入力の例を示す図である。 通過点ネットワークの例を示す図である。 通過点ネットワーク上の通過ゾーンの例を示す図である。 ゾーン通過点の関係表の例を示す図である。 ゾーンの統計情報を通過点の統計情報に射影する方法を示す図である。 注入点と通過点が完全に一致しない場合のレイヤー構造を示す図である。 通過点ネットワークの生成方法の例を示す図である。 ネットワークの切り出しと注入点の例を示す図である。 シミュレーションエリアが分断されている場合の例を示す図である。 ブリッジポイントの追加の例を示す図である。 ブリッジポイントを用いた領域の結合の例を示す図である。 領域Ａがシミュレーションエリアである場合のブリッジポイントの利用例を示す図である。 注入点を通過点以外の場所に生成する例を示す図である。 図３に示したインジェクション処理装置に使用される評価モジュールの動作の例を示す図である。 図７に示したインジェク処理装置の調整（配分分布の変更）の例を示す図である。

次に、発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。

最初に、本発明の構成の原理について説明する。

本発明に係るシミュレーションシステムでは、移動に関するシミュレーションを用いたサービス提供において、適正な対価を得、シミュレーション実行のためのコストを削減するために、対象となるシミュレーションシステムを、マクロ統計層、インジェクション層、およびシミュレーション層の３つの層に分割する。そして、マクロ統計層に入力可能な統計データを用いて、インジェクション層にて計算を行ない、初期入力データとシミュレーション実行中のデータ注入方法を決定する。インジェクション層は、実際にシミュレーション層がシミュレーションを行った場合に得られるであろう第１のシミュレーション結果が、許容誤差範囲内に収まっているかどうかを評価することが出来る評価用シミュレーションを用いる。この評価用シミュレーションによる第２のシミュレーション結果から、シミュレーション層が行なう最終的なシミュレーションによる結果（第１のシミュレーション結果）と統計データとの推定誤差を計算する。その誤差が許容誤差範囲内に収まるように、インジェクション層の調整を行なう。

このような構成の本発明では、マクロデータとして入手された統計データを元に生成された初期データを用いてシミュレーション層によって得られた計算結果から集計された統計データ（第１のシミュレーション結果）と、マクロデータとして入手された統計データとの差が最小にとどめられる。さらに、対象となるシミュレーションシステムを、マクロ統計層、インジェクション層、およびシミュレーション層の３つの層に分割し、マクロ統計層とインジェクション層との間で調整を自動的に行なうことにより、従来のようにシミュレーション層で実際にシミュレーションを行なって検証することを繰り返すより、早く適切なシミュレーション層への投入データを生成することができる。

［第１の実施形態］
図１を参照すると、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１０は、移動に関するシミュレーションを行うシミュレーションシステムであって、マクロ統計処理装置１１と、インジェクション処理装置１２と、シミュレーション装置１３とから成る。

マクロ統計処理装置１１は、移動についてのマクロデータを収集し処理する。マクロデータは統計データとも呼ばれる。したがって、マクロ統計処理装置１１は、統計データを取得する取得手段として働く。

インジェクション処理装置１２は、マクロデータからシミュレーションに利用する入力用初期データおよびシミュレーション実行中に注入するデータを生成する。これらデータは、シミュレーション装置１３が利用する投入データである。したがって、インジェクション処理装置１２は、シミュレーション装置１３が利用する投入データを、統計データに基づいて生成する投入データ生成手段として働く。換言すれば、インジェクション処理装置（投入データ生成手段）１２は、シミュレーション装置１３が利用する投入データを決定する決定手段として働く。

シミュレーション装置１３は、インジェクション処理装置１２によって生成された入力用初期データ（投入データ）を用いてシミュレーションを行なう。シミュレーション装置１３は、統計データの元となったデータを採取した地理的範囲と比較して狭い対象領域における移動をシミュレーションするシミュレーション手段として働く。

インジェクション処理装置１２は、評価用シミュレーションを生成する。そして、この評価用シミュレーションは、生成された入力用初期データを実際にシミュレーション装置１３に入力した場合に得られるであろう計算結果を統計処理した値（第１のシミュレーション結果）と、初期投入データとシミュレーション実行中に注入するデータを生成するために利用したマクロ統計データと間の推定誤差が、指定された許容誤差範囲内に収まっているかの評価を行なう。

例えば、シミュレーションシステム１０（シミュレーション装置１３）が、自動車や車の移動を詳細に表現した交通流シミュレーションを行うシミュレーションシステム（シミュレーション装置）であるとする。このようなシミュレーションシステムの場合のインジェクション処理装置は、図２Ａに示されるように、ゾーン（地域）間の移動に関する統計データをマクロ統計データとして入力する場合、移動ネットワークにおいて、ゾーンに対応した内部・境界・外部ゾーンを決定し、最終的に外部ゾーンを境界ゾーンにおける端点に置き換え、対象領域ネットワークを生成する。

また、評価用シミュレーションは、図２Ｂに示すような、ある間隔の点の集合で表現された道路ネットワークのうち交差点でない点を省略した評価用ネットワークを用い、個々の車や人の実際の移動を考慮せず、各車や人の移動経路の情報と評価用ネットワークの情報から、指定された参照点において求められている交通量が再現できるかどうか等を確認する。

次に、図３の流れ図を参照して、図１に示したインジェクション処理装置１２の動作について説明する。

インジェクション処理装置１２は、対象領域ネットワーク生成モジュール３１と、インジェクションデータ生成モジュール３２と、評価モジュール３３とからなる。

対象領域ネットワーク生成モジュール３１は、データ注入を行なうための対象領域にネットワークを生成する。インジェクションデータ生成モジュール３２は、シミュレーション装置１３が利用する投入データ（初期値およびシミュレーション実行中に注入されるデータ）を作成する。

評価モジュール３３は、生成された投入データを用いたシミュレーション装置１３による計算結果を統計処理した結果（第１のシミュレーション結果）と投入データ生成に用いたマクロ統計データと間の推定誤差が、許容誤差範囲内に入っているかどうかを、評価用シミュレーションを用いて評価する。

すなわち、評価用シミュレーションは、投入データが最終的に投入されるべき対象領域に対するシミュレーション装置１３が行なう第１のシミュレーション結果が、許容誤差範囲内に収まっているかどうかを評価することが出来るシミュレーションである。

具体的には、対象領域ネットワーク生成モジュール３１は、シミュレーション対象領域内に要素（例えば移動体）を注入する点と各要素の通過点とのつながりを表現した対象領域ネットワークを生成する。インジェクションデータ生成モジュール３２は、最終シミュレーションにおいて統計データからどのように要素（例えば移動体）の出発点・目的点を分散させるかを決定し、投入データを生成する。インジェクションデータ生成モジュール３２によって生成された初期値を用いて、評価モジュール３３は、評価用シミュレーションを用いて、シミュレーション装置１３による計算結果（第１のシミュレーション結果）と初期値生成に利用した統計データとの間の推定誤差が許容誤差範囲内に収まるかどうかを判定する。

換言すれば、評価モジュール３３は、評価用シミュレーションによる第２のシミュレーション結果から、上記第１のシミュレーション結果と統計データとの推定誤差を計算し、この誤差が許容誤差範囲内であるかを判定する。

図４を参照しながら、具体的な例を用いて、各モジュールの動作について以下に詳細に説明する。

先ず、対象領域ネットワーク生成モジュール３１について説明する。対象領域ネットワーク生成モジュール３１は、対象ネットワーク作成装置３１１と、評価用ネットワーク作成装置３１２とを含む。

図５を用いて、例えば、シミュレーションシステム１０（シミュレーション装置１３）がシミュレーション領域外から電車やバスなどにより流入・流出がある人流シミュレーションを行うシミュレーションシステム（シミュレーション装置）である場合の対象領域ネットワーク生成モジュール３１の動作について説明する。

シミュレーションシステム１０（シミュレーション装置）１３で利用されるネットワークは、ある間隔の通過点の集合で表現された、人などの移動体要素が通過できる経路ネットワークである。統計データは地域間移動に関するデータであり、各地域の範囲は座標で定義され、統計データにおける地域をゾーンと呼ぶ。

まず、対象領域ネットワーク生成モジュール３１の対象ネットワーク作成装置３１１は、対象領域のゾーンを決定する。その中で、指定領域に対応したこのゾーン集合を内部領域と呼ぶ。

次に、対象ネットワーク作成装置３１１は、内部領域に含まれるネットワークの通過点を判定する。これらを内部ネットワーク領域と呼ぶ。

次に、対象ネットワーク作成装置３１１は、経路ネットワーク全体におけるシミュレーション領域以外に存在する通過点を判定する。この領域を外部領域と呼ぶ。対象ネットワーク作成装置３１１は、内部領域の外側に属する通過点のうち、シミュレーションを行なうのに必要な境界領域として適切な数の通過点（例えば、内部領域に存在する通過点から２隣接以内、または、ある距離以下、など）を含む境界領域を設けて、対象領域の切り出しを行なう。

次に、対象領域ネットワーク生成モジュール３１の評価用ネットワーク作成装置３１２は、切り出された対象領域の情報を元に、評価用ネットワークを生成する。具体的には、評価用ネットワーク作成装置３１２は、対象領域上で移動体を移動させるにあたり、それぞれの移動体が移動する経路を与える際に利用する通過点の端の点を端点と呼び、端点を決定する。

例えば、端点になる通過点が、境界領域に属し、隣接点のいずれかが内部領域に属する点がある場合、端点の候補になる。また、電車やバスなど対象領域外からの流入・流出がある場合、評価用ネットワーク作成装置３１２は、境界領域を通過する線路（またはバス路線）に通過点がなければ、追加して端点とする。

また、評価用ネットワーク作成装置３１２は、境界領域を通過する線路（またバス路線）上の通過点が内側のノードからある距離以上ならば、その距離の場所の点を追加して、端点にする。内部領域情報、境界領域情報、端点情報が評価用ネットワークの情報となる。

次に、インジェクションデータ生成モジュール３２の動作について説明する。インジェクションデータ生成モジュール３２は、移動体入力方法作成装置３２１と、移動体入力作成装置３２２とを含む。

例えば、シミュレーションシステム１０（シミュレーション装置１３）がシミュレーション領域外から電車やバスなどにより流入・流出がある人流シミュレーションを行うシミュレーションシステム（シミュレーション装置）であるとする。この場合、インジェクションデータ生成モジュール３２は、移動体がいつ、どこから、どこへ向かって、どういった経路で移動するかなどの移動体入力情報を初期値として与える。

インジェクションデータ生成モジュール３２の移動体入力方法作成装置３２１は、移動体の入力方法を作成する。例えば、移動体入力方法作成装置３２１は、ゾーン間移動情報から移動体一体一体がいつ、どこへ向かって、どういった経路で移動するかという移動体入力情報を作成する方法を作成する。

先ず、インジェクションデータ生成モジュール３２の移動体入力作成装置３２２は、ゾーンとネットワーク点を対応つけるテーブルを作成し、地域間移動情報から各ネットワーク点から出発する移動体の情報として、“領域Ａから領域Ｂに移動する人が１００人いた”といった情報から、領域Ａに１００体の移動体を生成し、それらの移動体が領域Ｂに向かって、それぞれ決められた経路を通って移動するという情報を生成する。

移動体入力作成装置３２２は、対象領域内部を行き来する人流に関しては、統計データに基づく分布を生成できる確率関数を用いて、内部ゾーンに対応した移動ネットワークにおける点に確率的に分配する。この確率は、移動体入力方法作成装置３２１が作成した確率分布に従う。

さらに、移動体入力作成装置３２２は、シミュレーション領域外からの人の流入・流出を表現するために、移動体の経路情報の決定を行なう。例えば、移動体入力作成装置３２２は、外部の出発点・行先点を端点に変更したり、外部の出発点と端点の間の経路に応じて、出発遅延を割り当てるなどの処理を行なう。

最後に、評価モジュール３３について説明する。

評価モジュール３３は、生成された投入データを用いたシミュレーション装置１３による最終シミュレーション結果（第１のシミュレーション結果）が、許容誤差範囲内に収まるように、評価用ネットワーク情報と、生成されたインジェクション用投入データから、評価用ネットワークを使ったシミュレーションの結果と参考データとの間の推定誤差を計算する。

評価モジュール３３は、一つもしくは複数の評価関数や評価用シミュレーションを行なう機能を持つ。

このとき用いる「評価用シミュレーション」は、生成されたインジェクション用の投入データを実際にシミュレーション装置１３に入力した場合に計算して得られるであろう結果を統計処理したもの（第１のシミュレーション結果）と、投入データの生成に使われる統計データとの推定誤差を計算し、その誤差が許容誤差範囲内であるかを判断できるシミュレーションである。

評価用シミュレーションは、最終的なシミュレーションを行なうシミュレーション装置１３と同じであっても、異なるものであってもよい。

たとえば、評価モジュール３３は、地域間移動データを使って投入データを生成し、地域における通過量データを使った評価を行う。

具体的には、評価モジュール３３は、評価用ネットワークを移動する移動体が移動した場合の速度等を考慮し、通過点ごとの流量として測定し、期待する流量からのずれ（誤差）を計算し、ずれ（誤差）が許容誤差範囲にあれば合格とする。

許容誤差範囲の条件としては、特定の人の移動についてはチェックポイントの通過時間が過去に測定された基準値に対して１０分以内であれば許容するとしたり、単位時間に流れるものの数であれば１０以内であれば許容するとしたりすることが考えられる。

本第１の実施形態の効果について説明する。

第１の効果は、マクロデータとして入手された統計データを元に生成された初期データを用いてシミュレーション装置１３によって得られた計算結果から集計された統計データ（第１のシミュレーション結果）と、マクロデータとして入手された統計データとの差が最小にとどめられることである。

尚、シミュレーションシステム１０は、コンピュータによって実現され得る。コンピュータは、周知のように、中央処理装置（ＣＰＵ）と、データを格納するＲＡＭなどの記憶装置と、プログラムを格納するプログラム用メモリ（ＲＯＭ）とを備える。そして、プログラム用メモリ（ＲＯＭ）に格納されたプログラムを読み出すことにより、ＣＰＵは、マクロ統計処理装置１１、インジェクション処理装置１２、およびシミュレーション装置１３の機能を実現する。

［第２の実施形態］
次に、発明を実施するための第２実施形態について図面を参照して詳細に
説明する。

図６を参照すると、本発明の第２実施形態に係るシミュレーションシステム６０は、移動に関するシミュレーションを行なうシミュレーションシステムであって、マクロ統計処理装置６１と、インジェクション処理装置６２と、シミュレーション装置６３とから成る。

マクロ統計処理装置６１は、マクロデータを収集し処理する。マクロデータは移動についての統計データである。したがって、マクロ統計処理装置６１は、移動についての統計データを取得する取得手段として働く。

インジェクション処理装置６２は、マクロデータ（統計データ）からシミュレーション装置６３が利用するインジェクションデータを生成する。インジェクションデータは、投入データとも呼ばれる。したがって、インジェクション処理装置６２は、シミュレーション装置６３が利用する投入データを、統計データに基づいて生成する投入データ生成手段として働く。換言すれば、インジェクション処理装置（投入データ生成手段）６２は、シミュレーション装置６３が利用する投入データを決定する決定手段として働く。

シミュレーション装置６３は、インジェクション処理装置６２によって生成された初期入力用データを用いてシミュレーションを行なう。シミュレーション装置６３は、統計データの元となったデータを採取した地理的範囲と比較して狭い対象領域における移動をシミュレーションするシミュレーション手段として働く。

ここで、マクロデータ（統計データ）とは、例えば地域ごとのパーソントリップ情報を統計処理したパーソントリップデータなどを指す。

パーソントリップデータは、ある人が平日のそれぞれの時刻にどこへ、どういった移動手段を用いて移動したかなどの情報であり、個人が特定できない形で地域住民の情報を統計処理したものが公開されている。

インジェクション処理装置６２は、生成した評価用シミュレーションによるシミュレーション結果（第２のシミュレーション結果）から、生成された初期投入データを用いたシミュレーション装置６３から得られるであろう計算結果を統計処理した値（第１のシミュレーション結果）と初期投入データを生成するために利用したマクロ統計データとの推定誤差が、指定された許容誤差範囲内に収まるかどうかの評価を行なう。

推定誤差が許容誤差範囲内にないとする。この場合、インジェクション処理装置６２は、状況に応じて、次のもの（変更対象）を変更し、生成された初期投入データを用いた最終シミュレーションの計算結果を統計処理したもの（第１のシミュレーション結果）と投入データ生成に用いた統計データとの推定誤差が、許容誤差範囲内に収まるように調整する。

変更対象には、次の４つのものが考えられる。１）移動体の生成、２）対象領域ネットワークの生成、３）確率関数を用いた統計データに基づく分布の生成、４）利用する統計データの参照範囲。

変更対象が移動体の生成であるとする。この場合、インジェクション処理装置（投入データ生成手段）６２は、誤差が許容誤差範囲内にない場合に、投入データを調整する調整手段を備える。具体的には、例えば、調整手段は、ある規則で統計的に割り振られる投入データの値を規則にしたがって振り方を変更する。

変更対象が対象領域ネットワークの生成であるとする。この場合、シミュレーションシステム６０は、誤差が許容誤差範囲内にない場合、投入データ生成手段であるインジェクション処理装置６２（より具体的には、対象領域ネットワーク生成モジュール３１（図３））を変更する変更手段を備える。

変更対象が確率関数を用いた統計データに基づく分布の生成であるとする。この場合、シミュレーションシステム６０は、誤差が許容誤差範囲内にない場合、投入データ生成手段であるインジェクション処理装置６２（より具体的には、インジェクションデータ生成モジュール３２（図３））を変更する変更手段を備える。

具体的には、インジェクション処理装置６２は、評価用ネットワークを移動する移動体が移動した場合の速度等を考慮し、通過点ごとの流量として測定し、測定した流量に対する期待する流量からのずれ（推定誤差）を計算する。このずれ（推定誤差）が許容誤差範囲内にあれば、インジェクション処理装置６２は、投入データを合格とする。一方、ずれ（推定誤差）が許容誤差範囲を超えていた場合、シミュレーションシステム６０の変更手段は、移動体を生成する確率分布（分布関数）を変更する。確率分布（分布関数）の変更に関しては、以前の試行とその結果を参考に、誤差が小さくなる変更方向を推定して変更する。換言すれば、シミュレーションシステム６０の変更手段は、投入のための規則自体を変更する。具体的には、例えば、シミュレーションシステム６０の変更手段は、一様分布だったものをガウス分布に変更する。

変更対象が利用する統計データの参照範囲であるとする。この場合、シミュレーションシステム６０は、誤差が許容誤差範囲内にない場合に、投入データ生成に利用する統計データの参照範囲を変更する変更手段を備える。すなわち、シミュレーションシステム６０の変更手段は、もともと利用する統計データ自体を変更する。具体的には、例えば、シミュレーションシステム６０の変更手段は、吹田市の統計データのみを使っていたのを、豊中市と箕面市の統計データをも用いるように変更する。

許容誤差範囲の条件としては、特定の人の移動についてはチェックポイントの通過時間が元データに対して１０分以内であれば許容するとしたり、単位時間に流れるものの数であれば１０以内であれば許容するとしたりすることが考えられる。

本第２の実施形態の効果について説明する。

第１の効果は、マクロデータとして入手された統計データを元に生成された初期データを用いてシミュレーション装置６３によって得られた計算結果から集計された統計データ（第１のシミュレーション結果）と、マクロデータとして入手された統計データとの差が最小にとどめられることである。

第２の効果は、従来のようにシミュレーション装置６３で実際にシミュレーションを行なって検証することを繰り返すより、早く適切なシミュレーション装置６３への投入データを生成することができることである。その理由は、対象となるシミュレーションシステム６０を、マクロ統計処理装置６１、インジェクション処理装置６２、およびシミュレーション装置６３の３つの装置に分割し、マクロ統計処理装置６１とインジェクション処置装置６２との間で調整を自動的に行なっているからである。

尚、シミュレーションシステム６０は、コンピュータによって実現され得る。コンピュータは、周知のように、中央処理装置（ＣＰＵ）と、データを格納するＲＡＭなどの記憶装置と、プログラムを格納するプログラム用メモリ（ＲＯＭ）とを備える。そして、プログラム用メモリ（ＲＯＭ）に格納されたプログラムを読み出すことにより、ＣＰＵは、マクロ統計処理装置６１、インジェクション処理装置６２、およびシミュレーション装置６３の機能を実現する。

次に、具体的な実施例を用いて、本発明を実施するための形態の動作を説明する。第１の実施例について、交通シミュレータへの利用を考える。

図７は、交通シミュレーションにおけるインジェクション処理装置６２の流れ図である。

まず、インジェクション処理装置６２は、道路網データから、実際のシミュレーションに利用する初期データ生成に必要なネットワーク構造を抽出するための道路網データを収集する（ステップＳ７１）。

インジェクション処理装置６２は、収集した道路網のデータを用いて、通過点ネットワークを抽出する（ステップＳ７２）。この時、インジェクション処理装置６２は、他のマクロデータ（対象地域の各交差点の１分あたりの交通量）などを元に、ある一定の閾値（たとえば、１０台/min以上の交通量のある交差点）を満たすノードのみを抽出しネットワーク化としてもよいし、道路構造のすべての交差点を抽出しネットワーク化してもよい。

次に、インジェクション処理装置６２は、車や人の出発地、出発時刻、目的地、速度などの情報を抽出されたネットワーク構造に注入し（例えば、各交差点における交通量）（ステップＳ７３）、評価用シミュレーションを行ない（ステップＳ７４）、第１のシミュレーション結果とマクロ統計データとの推定誤差が許容誤差範囲内であるかどうかをチェック（例えば、すべての交差点での統計誤差が２台/minである）する。

推定誤差が許容誤差範囲内であれば、インジェクション処理装置６２は、投入データをトラフィックデータとして生成し（ステップＳ７５）、シミュレーション処理装置６３に渡す。もし、推定誤差が許容誤差範囲内でない場合、インジェクション処理装置６３は、ネットワーク生成のためのパラメータ（例えば、１０台/min以上の交通量のある交差点）を変更し（例えば、１５台/min以上の交通量のある交差点や、７台/min以上の交通量のある交差点）（ステップＳ７７）、同じ処理を行なう。インジェクション処理装置６２は、この処理を繰り返し、推定誤差が許容誤差範囲内に収まるネットワークとデータの組み合わせが見つかる、もしくは所定の回数の調整（例えば、１０回まで）を行なった結果である投入データを、シミュレーション装置６３に渡す。

尚、ステップＳ７７における生成パラメータの変更には、端点／ブリッジポイントの変更や、注入点の変更、移動体分配確率関数の変更などがある。

図８はトラフィックデータ入力（ステップＳ７３）の具体例を示す図である。

まず、インジェクション処理装置６２は、出発エリアと行き先エリアの情報をからなるゾーン間移動統計情報を入力し（ステップＳ７３１）、そのゾーン間移動統計情報から通過点ネットワーク上で出発地点と目的地点からなる、出発点と目的点の情報を生成する（ステップＳ７３２）。

図９は通過点ネットワークの例を示す図であり、 図１０のようなゾーン情報に通過点ネットワークがマップされる。

次に、インジェクションデータ処理装置６２は、出発点と目的点の情報において、どこの地点からどこに向かうトラフィックが、どれだけ、いつ発生するかを、移動体の移動情報として生成する（ステップＳ７３３）。

具体的には、インジェクション処理装置６２は、図１０のゾーン情報から、図１１に示すようなゾーンと通過点の関係表を作成する。

次に、インジェクション処理装置６２は、図１２のように、各ゾーン間を行き来する人々の移動に関する統計情報（出発ゾーン、目的ゾーン、数）を各通過点の統計情報（出発点、目的点、数）として射影する。

このとき、インジェクション処理装置６２は、ゾーンに存在するすべての通過点を注入点として統計情報を射影してもよいし、図１３のように注入点を抽出して特定の通過点へ射影してもよい。

注入点へトラフィックを割り当てる際の配分は、（たとえば近くに大きなビルがあるため、トラヒックの割合が大きいなど、）不均一の配分でもよい。

図１４に示すように、通過点ネットワークは、実際にシミュレーションするべき対象領域の外側の特定の領域を含む。インジェクション処理装置６２は、例えば、通過点ネットワークのうち、対象領域に入るものの一つ外側の通過点まで含むなどの条件をあらかじめ設定する。

そして、インジェクション処理装置６２は、図１５のような通過点ネットワークを切り出し、上記の手順を行なう。

このとき、注入点は対象領域以外から/への流入・流出を行なう点となる。

次に、図１６のように対象領域がいくつかの通過点を介して分断されているとする。この場合、インジェクション処理装置６２は、図１７のようにブリッジポイントを導入し、図１８のように間の通過点を無視してブリッジポイントにより領域Ａと領域Ｂをつなぐことが考えられる。

さらに、領域Ａのみがシミュレーション領域であるが、離れた領域Ｂから/への流入・流出があるとする。この場合、インジェクション処理装置６２は、図１９のように、ブリッジポイントを挿入した後、ブリッジポイントを注入点として利用する。

また、トラフィックが通過点上で生成できない（例えば、建物の中から出発するようなシミュレーションを行なう）とする。この場合、インジェクション処理装置６２は、図２０に示すように、新たな通過点（例えばビル）を追加し、データの注入点として利用し、トラフィックを注入することも出来る。

次に、図２１を用いて、インジェクション処理装置６２内の評価モジュール３３（図３参照）の動作について説明する。

まず、評価モジュール３３は、上記の手順で生成されたデータを入力し（ステップＳ９１）、そのデータを用いて、流れ（フロー）のテストを行なう（ステップＳ９２）。

このとき、評価モジュール３３は、あらかじめ決められた経路、（たとえば、出発点から行先点までのすべての通過点を記述した経路表として与えられている経路）を用いて計算してもよいし、実際にシミュレーションを行なうシミュレータ自体を用いてもよい。

次に、評価モジュール３３は、得られた計算結果からゾーン間移動統計情報を計算し、実際に入力値を生成したゾーン間移動統計情報との差を調べ、その差が許容誤差範囲であれば“合格”、許容誤差範囲外であれば“不合格”とする（ステップＳ９３）。

さらに、評価モジュール３３は、参照点における流量情報をチェックし、その差が許容誤差範囲内であれば“合格”、許容誤差範囲外であれば“不合格”とする（ステップＳ９４）。

評価モジュール３３は、両方の項目が合格であれば合格として結果をシミュレーション装置６３に利用し（ステップＳ９５）、不合格の場合はそれぞれの要因に応じて、再調整を行なう（図２２参照）。

図２２を用いて、不合格であった場合のインジェクション処理装置６２の再調整方法（図７のステップＳ７７参照）について説明する。

まず、評価モジュール３３から評価結果を受け取ると（ステップＳ７７１）、インジェクション処理装置６２は、上記差が合格判定条件を満たさない場合（ステップＳ７７２のＮ、ステップＳ７７３のＮ）、それぞれの注入点における入力データの分布を変更する（ステップＳ７７４）。

分布の変更は、あらかじめ決められた規則に従って変更してもよいし、以前の試行分布とその結果を元に、誤差が小さくなる変更方向を推定し、調整を行なってもよい。ただし、参照点の上流点で調整を行うものとする。

以上、実施形態（及び実施例）を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１０ シミュレーションシステム
１１ マクロ統計処理装置（取得手段）
１２ インジェクション処理装置（投入データ生成手段；決定手段）
１３ シミュレーション装置（シミュレーション手段）
３１ 対象領域ネットワーク生成モジュール
３１１ 対象ネットワーク作成装置
３１２ 評価用ネットワーク作成装置
３２ インジェクションデータ生成モジュール
３２１ 移動体入力方法作成装置
３２２ 移動体入力作成装置
３３ 評価モジュール
６０ シミュレーションシステム
６１ マクロ統計処理装置（取得手段）
６２ インジェクション処理装置（投入データ生成手段；決定手段）
６３ シミュレーション装置（シミュレーション手段）

Claims (12)

1. 移動に関するシミュレーションを行うシミュレーションシステムであって、
   前記移動についての統計データを取得する取得手段と、
   前記統計データの元となったデータを採取した地理的範囲と比較して狭い対象領域における移動をシミュレーションするシミュレーション手段と、
   前記シミュレーション手段が利用する投入データを、前記統計データに基づいて生成する投入データ生成手段と、を備え、
   前記投入データ生成手段は、前記統計データに基づいて、前記投入データが最終的に投入されるべき前記対象領域に対する前記シミュレーション手段が行なう第１のシミュレーション結果が、許容誤差範囲内に収まっているかどうかを評価することが出来る評価用シミュレーションによる第２のシミュレーション結果から、前記第１のシミュレーション結果と前記統計データとの推定誤差を計算し、該誤差が許容誤差範囲内であるかを判定する評価手段を備えるシミュレーションシステム。
2. 前記投入データ生成手段は、前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、前記投入データを調整する調整手段を備える、請求項１に記載のシミュレーションシステム。
3. 前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、前記投入データ生成手段を変更する変更手段を備える、請求項２に記載のシミュレーションシステム。
4. 前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、投入データ生成に利用する前記統計データの参照範囲を変更する変更手段を備える、請求項３に記載のシミュレーションシステム。
5. 移動に関するシミュレーションを行うシミュレーション方法であって、
   前記移動についての統計データを取得する取得ステップと、
   前記統計データの元となったデータを採取した地理的範囲と比較して狭い対象領域における移動をシミュレーションするシミュレーションステップと、
   前記シミュレーションステップが利用する投入データを、前記統計データに基づいて生成する投入データ生成ステップと、を含み、
   前記投入データ生成ステップは、前記統計データに基づいて、前記投入データが最終的に投入されるべき前記対象領域に対する前記シミュレーションステップが行なう第１のシミュレーション結果が、許容誤差範囲内に収まっているかどうかを評価することが出来る評価用シミュレーションによる第２のシミュレーション結果から、前記第１のシミュレーション結果と前記統計データとの推定誤差を計算し、該誤差が許容誤差範囲内であるかを判定する評価ステップを含むシミュレーション方法。
6. 前記投入データ生成ステップは、前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、前記投入データを調整する調整ステップを含む、請求項５に記載のシミュレーション方法。
7. 前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、前記投入データ生成ステップを変更する変更ステップを含む、請求項６に記載のシミュレーション方法。
8. 前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、投入データ生成に利用する前記統計データの参照範囲を変更する変更ステップを含む、請求項７に記載のシミュレーション方法。
9. コンピュータに移動に関するシミュレーションを行わせるためのプログラムであって、前記コンピュータに、
   前記移動についての統計データを取得する取得手順と、
   前記統計データの元となったデータを採取した地理的範囲と比較して狭い対象領域における移動をシミュレーションするシミュレーション手順と、
   前記シミュレーション手順が利用する投入データを、前記統計データに基づいて生成する投入データ生成手順と、を実行させるためのプログラムであり、
   前記投入データ生成手順は、前記統計データに基づいて、前記投入データが最終的に投入されるべき前記対象領域に対する前記シミュレーションステップが行なう第１のシミュレーション結果が、許容誤差範囲内に収まっているかどうかを評価することが出来る評価用シミュレーションによる第２のシミュレーション結果から、前記第１のシミュレーション結果と前記統計データとの推定誤差を計算し、該誤差が許容誤差範囲内であるかを判定する評価手順を含む、プログラム。
10. 前記投入データ生成手順は、前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、前記投入データを調整する調整手順を含む、請求項９に記載のプログラム。
11. 前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、前記コンピュータに、前記投入データ生成手順を変更する変更手順を実行させる、請求項１０に記載のプログラム。
12. 前記誤差が前記許容誤差範囲内にない場合、前記コンピュータに投入データ生成に利用する前記統計データの参照範囲を変更する変更手順を実行させる、請求項１１に記載のプログラム。

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