JP2016177425A - Program and extraction device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、都市間輸送ネットワークにおける輸送流動上のボトルネック箇所を抽出する抽出装置等に関する。 The present invention relates to an extraction device or the like that extracts a bottleneck location on transport flow in an intercity transport network.
都市間を結ぶ鉄道や飛行機といった輸送手段によって旅客や貨物などを輸送する都市間輸送ネットワークにおいて、輸送流動を推測する技術が知られている。例えば、特許文献1には、都市間輸送ネットワークの一種である鉄道ネットワークにおいて、輸送需要量として平常時のODデータを与え、ダイヤ乱れ時の旅客流動を推測する技術が開示されている。
2. Description of the Related Art A technology for estimating transportation flow in an intercity transportation network that transports passengers, cargo, and the like by means of transportation such as railways and airplanes connecting cities is known. For example,
特許文献1に開示されているように、鉄道ネットワークにおいて、平常時とダイヤ乱れ時とは、運行本数や所要時間等が異なるため旅客流動が大きく異なる。また、このような旅客流動の変動は、鉄道ネットワークのみに限らず、様々な輸送手段を組み合わせた都市間輸送ネットワークにおいても同様である。また、同じ平常時であっても、都市間の輸送手段の運行本数や所要時間、運賃、乗換回数等が異なれば、都市間輸送ネットワークにおける輸送量は変動する。都市間の輸送手段の運行本数や所要時間、運賃、乗換回数等は輸送に係るサービス水準ということができるため、以下包括して「サービス水準」という。
As disclosed in
上記の考え方を発展させると、都市間輸送ネットワーク全体を俯瞰した最大輸送量や、円滑な輸送流動の実現には、サービス水準が肝要になると考えられる。すなわち、例えば、サービス水準を固定した状態で、ある都市へ流入又は流出する輸送量が増加した場合には、輸送手段の乗り換え箇所(乗り換え都市)や、特定の都市間の特定の輸送手段などで輸送流動を捌ききれない事態が生じ、輸送の流れが制限される、いわゆるボトルネックが発生する可能性がある。しかし、このような都市間輸送ネットワークにおける輸送流動上のボトルネック箇所を判別するための技術は、研究されていなかった。 If the above idea is developed, the service level will be important for realizing the maximum transport volume over the entire intercity transport network and the smooth transport flow. That is, for example, if the transport amount flowing into or out of a certain city increases with the service level fixed, it may be possible to change the means of transportation (transfer city) or a specific means of transportation between specific cities. There is a possibility that a situation where the transport flow cannot be fully generated occurs, and a so-called bottleneck occurs in which the transport flow is restricted. However, the technology for discriminating the bottleneck on the transport flow in such an intercity transport network has not been studied.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、都市間輸送ネットワークにおける輸送流動上のボトルネック箇所を推定するための技術を実現することである。 This invention is made | formed in view of the said situation, The place made into the objective is to implement | achieve the technique for estimating the bottleneck location on the transport flow in an intercity transport network.
上記課題を解決するための第1の発明は、
コンピュータに、各都市および各都市間の輸送手段が定められた都市間輸送ネットワークにおける輸送流動上のボトルネック箇所を抽出させるためのプログラムであって、
前記都市間輸送ネットワークにおける輸送データとして、前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第1の輸送サービス水準および第1の輸送量を記憶する記憶部、
前記第1の輸送サービス水準とは異なる第2の輸送サービス水準の候補を複数設定する設定部、
前記設定された複数の候補を評価する評価部、
前記各都市間の所与の輸送需要量を用いて、前記第2の輸送サービス水準となった場合の前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第2の輸送量を、前記候補ごとに推測する輸送量推測部、
前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれについて、前記第1の輸送量と、前記評価部による評価結果が所定の高評価条件を満たした候補に係る前記第2の輸送量とを比較し、所定のボトルネック条件を満たした箇所をボトルネック箇所と推定して抽出する抽出部、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。
The first invention for solving the above-described problems is
A program for causing a computer to extract bottlenecks on transport flow in an intercity transport network in which transport means between cities and cities are determined,
A storage unit for storing a first transport service level and a first transport amount for each of the transport means connecting the cities as transport data in the inter-city transport network;
A setting unit configured to set a plurality of candidates for a second transportation service level different from the first transportation service level;
An evaluation unit for evaluating the plurality of set candidates;
Using the given transport demand between the cities, a second transport amount for each of the transport means connecting the cities when the second transport service level is reached is estimated for each candidate. Transportation amount estimation department,
For each of the transportation means connecting the cities, the first transportation amount is compared with the second transportation amount relating to a candidate whose evaluation result by the evaluation unit satisfies a predetermined high evaluation condition. An extraction unit that estimates and extracts a location that satisfies the bottleneck condition as a bottleneck location,
As a program for causing the computer to function.
また、他の発明として、
各都市および各都市間の輸送手段が定められた都市間輸送ネットワークにおける輸送流動上のボトルネック箇所を抽出する抽出装置であって、
前記都市間輸送ネットワークにおける輸送データとして、前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第1の輸送サービス水準および第1の輸送量を記憶する記憶部と、
前記第1の輸送サービス水準とは異なる第2の輸送サービス水準の候補を複数設定する設定部と、
前記設定された複数の候補を評価する評価部、
前記各都市間の所与の輸送需要量を用いて、前記第2の輸送サービス水準となった場合の前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第2の輸送量を、前記候補ごとに推測する輸送量推測部と、
前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれについて、前記第1の輸送量と、前記評価部による評価結果が所定の高評価条件を満たした候補に係る前記第2の輸送量とを比較し、所定のボトルネック条件を満たした箇所をボトルネック箇所と推定して抽出する抽出部と、
を備えた抽出装置を構成しても良い。
As another invention,
An extraction device for extracting a bottleneck on transport flow in an inter-city transport network in which transport means between cities and cities are determined,
As storage data in the intercity transport network, a storage unit that stores a first transport service level and a first transport amount relating to each of the transport means connecting the cities,
A setting unit for setting a plurality of candidates for a second transport service level different from the first transport service level;
An evaluation unit for evaluating the plurality of set candidates;
Using the given transport demand between the cities, a second transport amount for each of the transport means connecting the cities when the second transport service level is reached is estimated for each candidate. A transportation estimation unit;
For each of the transportation means connecting the cities, the first transportation amount is compared with the second transportation amount relating to a candidate whose evaluation result by the evaluation unit satisfies a predetermined high evaluation condition. An extraction unit that estimates and extracts a location that satisfies the bottleneck condition as a bottleneck location,
You may comprise the extraction apparatus provided with.
この第1の発明等によれば、都市間輸送ネットワークにおける輸送流動上のボトルネック箇所を推定するための技術を実現できる。具体的には、都市間を結ぶ輸送手段に関する第2の輸送サービス水準の候補ごとに、当該第2の輸送サービス水準となった場合の第2の輸送量を推測する。また、複数の第2の輸送サービス水準の候補それぞれのを評価し、評価結果が所定の高評価条件を満たした第2の輸送サービス水準の候補に係る第2の輸送量と、記憶している第1の輸送量とを比較し、所定のボトルネック条件を満たしたボトルネック箇所を抽出する。例えば、第1の輸送サービス水準から、評価が“良い”第2の輸送サービス水準に変更した場合に輸送量の変化が最大となった箇所を、第1の輸送サービス水準でのボトルネック箇所と推定して抽出するといったことが可能となる。 According to this 1st invention etc., the technique for estimating the bottleneck location on the transport flow in an intercity transport network is realizable. Specifically, the second transport amount when the second transport service level is reached is estimated for each candidate of the second transport service level related to the transportation means connecting the cities. Each of the plurality of second transportation service level candidates is evaluated, and the second transportation amount relating to the second transportation service level candidate whose evaluation result satisfies a predetermined high evaluation condition is stored. A bottleneck location that satisfies a predetermined bottleneck condition is extracted by comparing with the first transport amount. For example, when the first transport service level is changed to the “good” second transport service level, the location where the change in transport volume is maximum is considered as the bottleneck location at the first transport service level. It is possible to estimate and extract.
第2の発明として、第1の発明のプログラムであって、
前記候補それぞれについて、前記輸送手段の組み合わせ或いは経由都市を異ならせた前記各都市を結ぶ経路ごとに、前記第2の輸送サービス水準に基づく効用値を算出する効用値算出部として前記コンピュータを機能させ、
前記輸送量推測部は、前記効用値および予め定められた前記各都市の都市データを用いて、前記第2の輸送量を前記候補ごとに推測する、
プログラムを構成しても良い。
As a second invention, a program of the first invention,
For each of the candidates, the computer is caused to function as a utility value calculation unit that calculates a utility value based on the second transport service level for each route connecting the cities with different combinations of transportation means or via cities. ,
The transportation amount estimation unit estimates the second transportation amount for each candidate using the utility value and predetermined city data of each city.
A program may be configured.
この第2の発明によれば、各都市を結ぶ経路ごとに第2の輸送サービス水準の候補に基づく効用値を算出し、第2の輸送サービス水準の候補に係る第2の輸送量を、経路ごとの効用値、及び、各都市の都市データを用いて推測することができる。 According to the second aspect of the invention, the utility value based on the second transportation service level candidate is calculated for each route connecting the cities, and the second transportation amount relating to the second transportation service level candidate is calculated as the route. It can be estimated using the utility value of each and the city data of each city.
第3の発明として、第2の発明のプログラムであって、
前記輸送量推測部は、前記効用値および前記都市データを用いて、前記経路ごとの経路別予想輸送量を推測する経路別輸送量推測部を有し、当該経路別予想輸送量を、前記各都市を結ぶ前記輸送手段別に集計することで前記第2の輸送量を算出する、
プログラムを構成しても良い。
As a third invention, a program of the second invention,
The transportation amount estimation unit includes a route-specific transportation amount estimation unit that estimates a route-specific predicted transportation amount for each route using the utility value and the city data, and the route-specific transportation amount estimation unit Calculating the second transport amount by counting by the transport means connecting the cities,
A program may be configured.
この第3の発明によれば、第2の輸送サービス水準に係る第2の輸送量は、経路ごとの効用値及び各都市の都市データを用いて、経路ごとの経路別予想輸送量を推測し、各都市を結ぶ輸送手段ごとに経路別予想輸送量を集計することで、算出することができる。 According to the third aspect of the present invention, the second transport amount relating to the second transport service level is estimated by estimating the route-specific predicted transport amount for each route using the utility value for each route and the city data of each city. It is possible to calculate by summing the expected transport amount by route for each means of transportation connecting each city.
第4の発明として、第1〜第3の何れかの発明のプログラムであって、
前記都市間輸送ネットワークにおいて前記候補に従った輸送を行った場合の環境負荷を推測する環境負荷推測部として前記コンピュータを更に機能させ、
前記評価部は、前記第2の輸送量と前記環境負荷とを用いて、前記候補それぞれを評価する、
プログラムを構成しても良い。
As a fourth invention, there is provided a program according to any one of the first to third inventions,
Further causing the computer to function as an environmental load estimation unit that estimates an environmental load when transporting according to the candidate in the intercity transport network;
The evaluation unit evaluates each of the candidates using the second transportation amount and the environmental load.
A program may be configured.
この第4の発明によれば、都市間輸送ネットワークにおいて、第2の輸送サービス水準の候補に従った輸送を行った場合の環境負荷を推測し、第2の輸送サービス水準の候補を、第2の輸送量と環境負荷とを用いて評価することができる。例えば、運行本数が異なる第2の輸送サービス水準の候補を設定した場合、運行本数が多くなると、交通手段のCO2排出量やエネルギー消費量が増加して環境負荷については“悪い”評価となるが、第2の輸送量が多くなり“良い”評価につながる。つまり、評価の良し悪しが相反する2つの評価基準によって評価することで、環境負荷に配慮したバランスの取れたより最適な第2のサービス水準の候補を選択することが可能となる。 According to the fourth aspect of the present invention, in the inter-city transport network, the environmental load in the case of transport according to the second transport service level candidate is estimated, and the second transport service level candidate is determined as the second transport service level candidate. It can be evaluated using the transport amount and environmental load. For example, when the second transportation service level candidate having a different number of operations is set, if the number of operations increases, the CO2 emission amount and energy consumption of the transportation means increase and the environmental load becomes “bad” evaluation. The second transport volume increases, leading to a “good” evaluation. That is, it is possible to select a more optimal second service level candidate that is balanced in consideration of the environmental load by performing evaluation based on two evaluation criteria in which the quality of evaluation is contradictory.
第5の発明として、第1〜第4の何れかの発明のプログラムであって、
前記抽出部は、前記輸送手段を乗り換える中継点となる都市であって、当該都市で中継する輸送量の差が所定の過大条件を満たす都市を、前記ボトルネック箇所として抽出する、
プログラムを構成しても良い。
As a fifth invention, there is provided a program according to any one of the first to fourth inventions,
The extraction unit is a city serving as a relay point for transferring the transportation means, and extracts a city satisfying a predetermined excess condition as a difference in transport amount relayed in the city as the bottleneck location,
A program may be configured.
この第5の発明によれば、例えば、輸送手段を乗り換える中継点となる都市であって、中継する輸送量の差を“大きい”とみなす都市を、ボトルネック箇所として抽出することができる。 According to the fifth aspect of the invention, for example, a city that is a relay point for changing the transportation means and that considers the difference in the transport amount to be relayed as “large” can be extracted as a bottleneck location.
この第6の発明として、第1〜第4の何れかの発明のプログラムであって、
前記抽出部は、各都市間の個別輸送手段のうち、輸送量の差が所定の過大条件を満たす個別輸送手段を、前記ボトルネック箇所として抽出する、
プログラムを構成しても良い。
As a sixth invention, there is provided a program according to any one of the first to fourth inventions,
The extraction unit extracts, as the bottleneck portion, an individual transportation means that satisfies a predetermined excess condition among the individual transportation means between the cities,
A program may be configured.
この第6の発明によれば、例えば、輸送量の差を“大きい”とみなす都市間の輸送手段を、ボトルネック箇所として抽出することができる。 According to the sixth aspect of the invention, for example, a transportation means between cities that considers the difference in transportation amount to be “large” can be extracted as a bottleneck location.
第7の発明として、第1〜第6の何れかの発明のプログラムであって、
前記第1の輸送サービス水準および前記第2の輸送サービス水準は、所要時間、運賃および運行本数のうちの少なくとも1つを含む、
プログラムを構成しても良い。
As a seventh invention, there is provided a program according to any one of the first to sixth inventions,
The first transportation service level and the second transportation service level include at least one of a required time, a fare, and the number of services.
A program may be configured.
[概要]
本実施形態のボトルネック抽出装置は、都市間旅客交通ネットワークにおける旅客流動上のボトルネック箇所を推定して抽出する装置である。都市間旅客交通ネットワークは、輸送対象を旅客とした都市間輸送ネットワークの一例であり、ボトルネック箇所として、都市或いは都市間の輸送手段(この場合、交通機関)が抽出される。また、本実施形態では、都市間輸送ネットワークを都市間旅客交通ネットワークとするため、旅客数(交通量)が輸送量に対応する。
[Overview]
The bottleneck extraction device of the present embodiment is a device that estimates and extracts a bottleneck location on passenger flow in an intercity passenger traffic network. The inter-city passenger traffic network is an example of an inter-city transport network in which a transport object is a passenger, and a city or a transport means between cities (in this case, transportation) is extracted as a bottleneck part. In this embodiment, since the intercity transport network is an intercity passenger traffic network, the number of passengers (traffic volume) corresponds to the transport volume.
図1は、都市間旅客交通ネットワーク10の一例である。現実には複雑なネットワークを構成するが、本実施形態では説明の簡明化のため、簡略した都市間旅客交通ネットワーク10を用いて説明する。図1に示すように、都市間旅客交通ネットワーク10は、ノード12と、ノード12同士をつなぐリンク14と、から構成される。ノード12は、東京や大阪、名古屋といった都市を表す。以下、これらのノード12を識別して、ノードA,B,・・と表記する。リンク14は、鉄道や飛行機、高速バスといった各都市を結ぶ輸送手段である幹線交通の交通機関を表す。以下、これらのリンク14を識別してリンクa,b,・・と表記する。
FIG. 1 is an example of an intercity
リンク14には、対応する交通機関に応じた輸送サービス水準である交通サービス水準(以下、LOS(level of service)という)が定められる。このリンク14に定められるLOS(以下、「リンクLOS」という)は、所要時間、運賃、及び、運行本数とする。図2に、リンク14に定められるLOSの一例を示す。図2では、図1に示した都市間旅客交通ネットワーク10における各リンク14のLOSを示している。
The
図3は、本実施形態における都市間旅客交通ネットワーク10に対するボトルネック箇所の抽出の概要図である。先ず、抽出対象の都市間旅客交通ネットワーク10における輸送データとして、第1の輸送サービス水準である基準LOSを設定する。この基準LOSは、例えば、実際のLOSとすることができる。次いで、この基準LOSを都市間旅客交通ネットワーク10に適用した場合の、各ノード間の一般化費用C及びOD交通量T(以下、包括して「ノード間属性」という)を算出する、続いて、この「ノード間属性」を用いて、都市間旅客交通ネットワーク10における各リンクの通過旅客数Q、及び、各ノードの乗換旅客数QE(以下、包括して「リンク・ノード別旅客数」という)を算出する。この基準LOSに対応するリンク・ノード別旅客数が、第1の輸送量に対応する。なお、この基準LOSに対応するノード間属性及びリンク・ノード別旅客数は、算出するのではなく、例えば実際の値として予め設定・記憶しておいても良い。
FIG. 3 is a schematic diagram of extraction of a bottleneck portion for the intercity
また、第2の輸送サービス水準である、基準LOSとは異なる複数のLOS候補を設定する。このLOS候補は、例えば、基準LOSを変更することで生成することができる。本実施形態では、基準LOSの運行本数を変更してLOS候補を生成することとする。次いで、LOS候補それぞれについて、都市間旅客交通ネットワーク10に当該LOS候補を適用した、ノード間属性を算出する。
In addition, a plurality of LOS candidates that are different from the reference LOS, which is the second transportation service level, are set. This LOS candidate can be generated, for example, by changing the reference LOS. In the present embodiment, LOS candidates are generated by changing the number of operations of the reference LOS. Next, for each LOS candidate, an inter-node attribute obtained by applying the LOS candidate to the intercity
続いて、これらのLOS候補それぞれを、対応するノード間属性を用いて評価し、所定の高評価条件を満たす1つのLOS候補を最適LOSとして選択する。そして、最適LOSに対応するノード間属性を用いて、都市間旅客交通ネットワーク10におけるリンク・ノード別旅客数を算出する。この最適LOSに対応するリンク・ノード別旅客数が、第2の輸送量に対応する。その後、基準LOSに対応するリンク・ノード別旅客数と、最適LOSに対応するリンク・ノード別旅客数とを比較し、所定のボトルネック条件を満たす都市や都市間の交通機関を、ボトルネック箇所として抽出する。
Subsequently, each of these LOS candidates is evaluated using the corresponding inter-node attribute, and one LOS candidate satisfying a predetermined high evaluation condition is selected as the optimum LOS. Then, using the inter-node attribute corresponding to the optimum LOS, the number of passengers by link / node in the inter-city
具体的に説明する。先ず、都市間旅客交通ネットワーク10におけるノード間属性の算出を説明する。処理としては、先ず、各ノード間の経路を探索する。具体的には、ある2つのノード間について、当該ノード間で取り得る全ての経路のうちから、例えば所要時間が短い順といった所定条件に従って、所定数(例えば、3つ)の経路を選択する。このように、都市間旅客交通ネットワーク10を構成する2つのノードの組み合わせ全てについて,当該ノード間の複数の経路を探索する。
This will be specifically described. First, calculation of inter-node attributes in the inter-city
次いで、探索した経路それぞれについて、当該経路のLOS(以下、「経路LOS」という)を算出する。経路LOSは、所要時間、運賃、運行本数、及び、乗換回数である。この経路LOSのうち、所要時間、及び、運賃は、当該経路が経由する全てのリンクそれぞれのリンクLOSである所要時間、及び、運賃の合計値であり、運行本数は、当該経路が経由する全てのリンクそれぞれのリンクLOSである運行本数のうちの最小値であり、乗換回数は、当該経路が経由するノードのうち、その前後のリンクの交通機関が異なるノードの数である。 Next, for each searched route, the LOS of the route (hereinafter referred to as “route LOS”) is calculated. The route LOS is a required time, a fare, the number of operations, and the number of transfers. Of this route LOS, the required time and the fare are the total values of the required time and the fare for each link LOS through which the route passes, and the number of operations is all that the route passes through. This is the minimum value of the number of trains that are the link LOS of each of the links, and the number of transfers is the number of nodes that have different transportation facilities in the links before and after the route through the route.
そして、探索した経路それぞれについて、当該経路の経路LOSから効用値Vを算出する。効用値Vは、経路LOSである所要時間、運賃、運行本数、及び、乗換回数から算出される。具体的には、所要時間、運賃、運行本数、及び、乗換回数を変数とし、所要時間が長いほど、運賃が高いほど、運行本数が少ないほど、乗換回数が多いほど、効用値Vが小さくなるような関数を定めて効用値Vを算出することができる。 Then, for each searched route, the utility value V is calculated from the route LOS of the route. The utility value V is calculated from the required time, the fare, the number of operations, and the number of transfers on the route LOS. Specifically, the required time, fare, number of operations, and number of transfers are variables, and the utility value V decreases as the required time increases, the fare increases, the number of operations decreases, the number of transfers increases. The utility value V can be calculated by defining such a function.
図4に、経路の効用値Vの一例を示す。図4では、図1に示した都市間旅客交通ネットワーク10における各経路のLOS及び効用値Vを示している。図4(a)は、ノードA〜B間の各経路の効用値Vを示し、図4(b)は、ノードB〜C間の各経路の効用値Vを示し、図4(c)は、ノードA〜C間の各経路の効用値Vを示している。図4において、各経路の効用値Vは、図2に示したリンクLOSに基づいた値となっている。
FIG. 4 shows an example of the utility value V of the route. FIG. 4 shows the LOS and utility value V of each route in the intercity
続いて、経路それぞれの効用値Vを用いて、2ノード間のOD交通量Tを算出する。図5は、2ノード間のOD交通量Tの算出の説明図である。図5では、ノードA〜B間のOD交通量TABの算出について示している。OD交通量Tは、2つのノードそれぞれに対応する都市の都市データと、当該2ノード間のアクセシビリティと、から算出される。都市データは、当該都市の人口、及び、GRP(Gross Regional Product)とする。アクセシビリティは、2ノード間の一般化費用Cから算出される。一般化費用Cは、2ノード間の各経路の効用値Vから算出される。つまり、OD交通量Tは、2つのノードに対応する都市それぞれの都市データ(人口、GRP)と、2ノード間の各経路の効用値Vと、から算出されるといえる。 Subsequently, the OD traffic volume T between the two nodes is calculated using the utility value V of each route. FIG. 5 is an explanatory diagram for calculating the OD traffic volume T between two nodes. FIG. 5 shows calculation of the OD traffic volume T AB between the nodes A and B. The OD traffic volume T is calculated from city data of cities corresponding to two nodes and accessibility between the two nodes. The city data is the population of the city and GRP (Gross Regional Product). Accessibility is calculated from the generalized cost C between two nodes. The generalized cost C is calculated from the utility value V of each route between two nodes. That is, it can be said that the OD traffic volume T is calculated from the city data (population, GRP) of each city corresponding to the two nodes and the utility value V of each route between the two nodes.
具体的には、当該ノード間の各経路の効用値Vを変数とし、効用値Vが大きいほど、一般化費用Cが小さくなる関数を定めて一般化費用Cを算出することができる。また、一般化費用Cを変数とし、一般化費用Cが小さいほど、アクセシビリティが大きくなる関数を定めてアクセシビリティを算出することができる。また、当該ノードそれぞれの人口、GRP、及び、アクセシビリティを変数とし、人口が多いほど、GRPが大きいほど、アクセシビリティが大きいほど、当該ノード間のOD交通量Tが大きくなる関数を定めてOD交通量Tを算出することができる。したがって、OD交通量Tの算出対象となっているノード間において、当該ノードの人口が多いほど、GRPが大きいほど、当該ノード間の各経路の効用値Vが大きいほど、OD交通量Tは大きくなる。 Specifically, the utility value V of each route between the nodes can be used as a variable, and the generalized cost C can be calculated by defining a function that reduces the generalized cost C as the utility value V increases. Further, the generalization cost C is a variable, and the accessibility can be calculated by determining a function that increases the accessibility as the generalization cost C is smaller. In addition, the population, GRP, and accessibility of each node are used as variables, and a function is defined to increase the OD traffic T between the nodes as the population increases, the GRP increases, and the accessibility increases. T can be calculated. Therefore, the OD traffic volume T increases as the population of the node increases, the GRP increases, and the utility value V of each route between the nodes increases between the nodes that are the targets for calculating the OD traffic volume T. Become.
次いで、リンク・ノード別旅客数の算出について説明する。先ず、2ノード間の各経路の選択確率Pを算出する。経路iの選択確率Piは、当該経路iの効用値Vi、及び、経路重複率CFiをもとに、次式(1)に従って算出される。
図6は、経路重複率CFの説明図である。図6は、ノードA〜B間にノードY,Zが存在し、各ノード間に破線で示すような5つのリンクv〜zが存在する場合の例を示しており、ノードA〜B間の経路としては、太実線で示す3つの経路AB5〜AB7が設定された場合を示している。 FIG. 6 is an explanatory diagram of the route overlap rate CF. FIG. 6 shows an example in which nodes Y and Z exist between the nodes A and B, and five links v to z as indicated by broken lines exist between the nodes. As routes, three routes AB5 to AB7 indicated by thick solid lines are set.
経路iの重複率CFiは、当該経路の距離Liと、他の経路jの距離Ljとを用いて、次式(2)に従って算出される。
例えば、図6では、経路AB5,AB6は、経由するリンクの一部であるリンクw,xが互いに重複しているとともに他の経路とは重複していないため、それぞれの重複率CF5,CF6は等しくなる。経路AB7は、他の経路AB5,AB6の何れとも重複していないため、重複率CF7は「0」である。 For example, in FIG. 6, the path AB5, AB6 the link w is a part of the links through which, because x does not overlap with other routes with overlap each other, each of the overlapping ratio CF 5, CF 6 is equal. Path AB7 is because it does not with any duplication of other routes AB5, AB6, overlapping ratio CF 7 is "0".
そして、各経路について、対応する2ノード間のOD交通量Tに、当該経路の選択確率Pを乗じて、当該経路に沿って移動する旅客の人数である経路別交通量Qを算出する。 Then, for each route, the OD traffic amount T between the corresponding two nodes is multiplied by the selection probability P of the route to calculate a route-specific traffic amount Q that is the number of passengers traveling along the route.
続いて、各経路の経路別交通量Qから、各経路において経路別交通量Qの旅客が同時に移動したときの、各リンクの通過旅客数QE、及び、各ノードの乗換旅客数QV、を算出する。図7は、リンクの通過旅客数QEの算出の説明図である。図7に示すように、リンクの通過旅客数QEは、当該リンクを含む全ての経路それぞれの経路別交通量Qの総和となる。図7において、経路を太実線で示している。例えば、図7では、リンクaの通過旅客数QEaは次のように求められる。すなわち、リンクaは、A〜B間の経路AB3と,B〜C間の経路BC2及びBC3と,A〜C間の経路AC1それぞれに含まれるため、リンクaの通過旅客数QEaは、これらの経路AB3,BC2,BC3,AC1それぞれの経路別交通量QAB3,QBC2,QBC3,QAC1の総和となる。 Subsequently, the number of passing passengers QE for each link and the number of transit passengers QV for each node when the passengers of the traffic amount Q for each route move simultaneously on each route are calculated from the traffic amount Q for each route. To do. FIG. 7 is an explanatory diagram for calculating the number of passing passengers QE of the link. As shown in FIG. 7, the number of passing passengers QE of a link is the sum of the traffic volume Q for each route of all routes including the link. In FIG. 7, the path is indicated by a thick solid line. For example, in Figure 7, passage passenger numbers QE a link a is determined as follows. That is, since the link a is included in the route AB3 between A and B, the routes BC2 and BC3 between B and C, and the route AC1 between A and C, the number of passing passengers QE a of the link a is The total traffic volume Q AB3 , Q BC2 , Q BC3 , and Q AC1 of each route AB3, BC2, BC3, and AC1.
図8は、ノードの乗換旅客数QVの算出の説明図である。経路を太実線で示しているのは図8も同様である。図8に示すように、ノードの乗換旅客数QVは、当該ノードを繋ぐ2つのリンクの組み合わせ毎に算出される。例えば、図8では、ノードAは3本のリンクa,b,dと繋がれている。従って、ノードAの乗換旅客数QVとして、リンクa,b間の乗換旅客数QVAab、リンクb,dの乗換旅客数QVAbd、及び、リンクa,dの乗換旅客数QVAadを算出する。 FIG. 8 is an explanatory diagram for calculating the number of transit passengers QV of the node. The route is indicated by a thick solid line as in FIG. As shown in FIG. 8, the number of transit passengers QV of a node is calculated for each combination of two links connecting the nodes. For example, in FIG. 8, node A is connected to three links a, b, and d. Accordingly, the number of transfer passengers QV Aab between the links a and b, the number of transfer passengers QV Abd between the links b and d, and the number of transfer passengers QV Aad between the links a and d are calculated as the number of transfer passengers QV at the node A.
図8に示すように、ノードの乗換旅客数QVは、当該ノードを乗換ノードとして含む全ての経路それぞれの経路別交通量Qの総和となる。例えば、ノードAは、B〜C間の経路BC2,BC3の乗換ノードであり、ノードAで乗り換えるリンクとしては、リンクa,b間、リンクa,d間、リンクb、d間とが存在する。リンクa,b間の乗換旅客数QVAabは経路BC2の経路別交通量QBC2となる。リンクa,d間の乗換旅客数QVAadは経路BC3の経路別交通量QBC3となる。リンクb,d間の乗換旅客数QVAbdは経路が存在しないため「0」となる。 As shown in FIG. 8, the number of transit passengers QV of a node is the sum of the traffic amount Q for each route for all routes including the node as a transit node. For example, the node A is a transfer node for the routes BC2 and BC3 between B and C, and the links to be transferred by the node A include links a and b, links a and d, and links b and d. . The number of transit passengers QV Aab between the links a and b is the route-specific traffic volume Q BC2 of the route BC2. The number of transit passengers QV Aad between the links a and d is the route-specific traffic volume Q BC3 of the route BC3. The number of transit passengers QV Abd between the links b and d is “0” because there is no route.
続いて、LOS候補の評価について説明する。本実施形態では、LOS候補の評価指標として、利便性及び環境負荷の2つを用いる。 Next, evaluation of LOS candidates will be described. In the present embodiment, convenience and environmental load are used as evaluation indexes for LOS candidates.
具体的には、利便性の評価指標値としてUB(User Benefits)値を算出する。UB値は、次式(3)に従って算出される。
また、環境負荷の評価指標値として、都市間旅客交通ネットワーク全体のCO2排出量を算出する。CO2排出量は、各リンクのCO2排出量の総和であり、次式(4)に従って算出される。
そして、LOS候補それぞれについて、利便性の評価指標値であるUB値に第1の係数を乗算し、環境負荷の評価指標値であるCO2排出量に第2の係数を乗算したそれぞれの値を加算して得られる合成指標値を算出する。第1の係数と第2の係数は、合成指標値を算出するにあたり、UB値とCO2排出量との相対関係を決定する値として設定することができる。そして、合成指標値が所定の高評価条件を満たしたLOS候補を最適LOSとする。本実施形態では、所定の高評価条件を、最大の合成指標値とする。 Then, for each LOS candidate, the UB value, which is an evaluation index value for convenience, is multiplied by the first coefficient, and the respective values obtained by multiplying the CO2 emission amount, which is the evaluation index value for environmental load, by the second coefficient are added. The composite index value obtained in this way is calculated. The first coefficient and the second coefficient can be set as values for determining the relative relationship between the UB value and the CO2 emission amount in calculating the composite index value. Then, the LOS candidate whose composite index value satisfies a predetermined high evaluation condition is set as the optimum LOS. In the present embodiment, the predetermined high evaluation condition is set as the maximum composite index value.
続いて、この最適LOSに対応するリンク・ノード別旅客数と、基準LOSに対応するリンク・ノード別旅客数とを比較し、所定のボトルネック条件を満たす都市や都市間の交通機関を、ボトルネック箇所として推定し、抽出する。 Next, the number of passengers by link / node corresponding to the optimum LOS and the number of passengers by link / node corresponding to the reference LOS are compared, and the cities satisfying a predetermined bottleneck and the transportation between cities are bottled. Estimate and extract as a neck location.
図9は、ボトルネック箇所の抽出の説明図である。図9に示すように、ノードそれぞれについて、基準LOSに対応する乗換旅客数QV1と、最適LOSに対応する乗換旅客数QV2との差ΔQV(=QV2−QV1)を算出する。そして、全てのノードのうち、乗換旅客数の差ΔQVが、第1の過大条件を満たすノードをボトルネック箇所として抽出する。第1の過大条件は、閾値とする所定人数を定めた、所定人数以上とする。また、リンクそれぞれについて基準LOSに対応する通過旅客数QE1と、最適LOSに対応する通過旅客数QE2との差ΔQE(=QE2−QE1)を算出する。そして、全てのリンクのうち、通過旅客数の差ΔQEが、第2の過大条件を満たすリンクをボトルネック箇所と推定して、全てのボトルネック箇所を抽出する。第2の過大条件は、閾値とする所定人数を定めた、所定人数以上とすることができ、第1の過大条件と同じ条件とすることもできる。また、最終的に抽出するボトルネック箇所としては、推定したボトルネック箇所のうち、ΔQVが最大の箇所や、ΔQEが最大の箇所のみを抽出することとしてもよい。 FIG. 9 is an explanatory diagram of extraction of a bottleneck location. As shown in FIG. 9, the difference ΔQV (= QV 2 −QV 1 ) between the number of transit passengers QV 1 corresponding to the reference LOS and the number of transit passengers QV 2 corresponding to the optimum LOS is calculated for each node. Then, among all the nodes, a node for which the difference ΔQV in the number of transfer passengers satisfies the first excessive condition is extracted as a bottleneck location. The first excessive condition is a predetermined number of persons or more that defines a predetermined number of persons as a threshold. Further, a difference ΔQE (= QE 2 −QE 1 ) between the number of passing passengers QE 1 corresponding to the reference LOS and the number of passing passengers QE 2 corresponding to the optimum LOS is calculated for each link. Then, of all the links, a link with a difference ΔQE in the number of passing passengers that satisfies the second overload condition is estimated as a bottleneck portion, and all bottleneck portions are extracted. The second excessive condition may be a predetermined number of persons or more, which is a predetermined number of persons as a threshold, and may be the same condition as the first excessive condition. Moreover, as the bottleneck location to be finally extracted, only the location where ΔQV is the maximum or the location where ΔQE is the maximum may be extracted from the estimated bottleneck locations.
[機能構成]
図10は、ボトルネック抽出装置1の機能構成図である。図10によれば、ボトルネック抽出装置1は、操作部102と、表示部104と、音出力部106と、通信部108と、処理部200と、記憶部300と、を備えて構成される。
[Function configuration]
FIG. 10 is a functional configuration diagram of the
操作部102は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等で実現される入力装置であり、操作入力に応じた操作信号を処理部200に出力する。表示部104は、例えばLCD等で実現される表示装置であり、処理部200からの表示信号に応じた表示を行う。
The operation unit 102 is an input device realized by, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, various switches, and the like, and outputs an operation signal corresponding to the operation input to the
音出力部106は、例えばスピーカ等で実現される音出力装置であり、処理部200からの音信号に応じた音出力を行う。通信部108は、例えば無線通信モジュールやルータ、モデム、TA、有線用の通信ケーブルのジャックや制御回路等で実現される有線或いは無線の通信装置であり、外部装置との間で通信を行う。
The
処理部200は、例えばCPU等で実現される演算装置であり、記憶部300に記憶されたプログラムやデータ、操作部102からの操作信号等に基づいて、ボトルネック抽出装置1を構成する各部への指示やデータ転送を行い、ボトルネック抽出装置1の全体制御を行う。また、処理部200は、LOS候補生成部202と、経路探索部204と、効用値算出部206と、ノード間属性算出部208と、候補評価部210と、最適LOS選択部212と、リンク・ノード別旅客算出部214と、ボトルネック抽出部216とを有し、ボトルネック抽出プログラム302に従ったボトルネック抽出処理(図23参照)を行って、対象の都市間旅客交通ネットワークにおける旅客流動上のボトルネック箇所となる都市や都市間の交通機関を抽出する。
The
ここで、対象となる都市間旅客交通ネットワークを構成するノードやリンクの接続関係や、ノードと都市との対応関係、リンクと交通機関との対応関係といった構成については、ネットワーク構成データ304として記憶されている。
Here, the configuration such as the connection relationship between the nodes and links constituting the target inter-city passenger traffic network, the correspondence relationship between the nodes and the city, and the correspondence relationship between the link and the transportation system is stored as the
また、この都市間旅客交通ネットワークを構成する各リンクの基準LOSは、基準LOSデータ312として記憶されている。
Further, the reference LOS of each link constituting this intercity passenger traffic network is stored as
図11は、基準LOSデータ312のデータ構成の一例を示す図である。図11によれば、基準LOSデータ312は、都市間旅客交通ネットワークを構成するリンク312aそれぞれに、所要時間312bと、運賃312cと、運行本数312dとを対応付けて格納している。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the
LOS候補生成部202は、複数のLOS候補を生成する。具体的には、基準LOSにおいて、運行本数を変更することで生成する。生成したLOS候補は、LOS候補データ328として記憶される。
The LOS
図12は、LOS候補データ328のデータ構成の一例を示す図である。図12によれば、LOS候補データ328は、LOS候補それぞれについて生成され、都市間旅客交通ネットワークを構成するリンク320aそれぞれに、所要時間320bと、運賃320cと、運行本数320dとを対応付けて格納している。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the
経路探索部204は、処理部200に処理対象として指定された基準LOS或いは何れかのLOS候補(以下、「指定LOS」という)に基づいて、対象の都市間旅客交通ネットワーク10における全ての2ノードの組み合わせについて、2ノード間の経路を探索する。探索した経路は、指定LOSが基準LOSである場合には、基準LOS用算出データ314の探索経路データ316として記憶され(図21参照)、指定LOSがLOS候補である場合には、当該LOSに対応するLOS候補用算出データ330の探索経路データ332として記憶される(図22参照)。
The
探索経路データ316,332は同一構成である。代表して、図13に、探索経路データ316のデータ構成の一例を示す。図13によれば、探索経路データ316は、経路316aそれぞれに、所要時間316bと、運賃316cと、運行本数316dと、乗換回数316eと、効用値316fと、を対応付けて格納している。経路LOSである所要時間316b、運賃316c、運行本数316d、及び、乗換回数316eと、効用値316fとは、効用値算出部206によって算出される。
The searched
効用値算出部206は、経路探索部204によって探索された各経路の効用値Vを算出する。具体的には、経路それぞれについて、指定LOSにて定められる当該経路を構成する各リンクのLOSから、経路LOSである所要時間、運賃、運行本数、乗換回数を算出し、この経路LOSから効用値Vを算出する(図4参照)。
The utility
ノード間属性算出部208は、指定LOSを対象の都市間旅客交通ネットワークに適用した場合の、各ノード間の一般化費用C及びOD交通量Tを算出する。具体的には、2ノード間の各経路の効用値Vから当該2ノード間の一般化費用Cを算出し、この一般化費用Cから当該2ノード間のアクセシビリティを算出する。次いで、2つのノードそれぞれに対応する都市それぞれの人口及びGRPと、2ノード間のアクセシビリティとから、2ノード間のOD交通量Tを算出する。
The inter-node
ここで、各都市の人口及びGRPは、都市データ306として記憶されている。図14は、都市データ306のデータ構成の一例を示す図である。図14によれば、都市データ306は、対象の都市間旅客交通ネットワーク10を構成するノードに相当する都市306aそれぞれに、人口306bと、GRP306cとを対応付けて格納している。
Here, the population and GRP of each city are stored as
また、算出した一般化費用C及びOD交通量Tは、対指定LOSが基準LOSである場合には、基準LOS用算出データ314のノード間属性データ318として記憶され(図2参照)、指定LOSがLOS候補である場合には、当該LOSに対応するLOS候補用算出データ330のノード間属性データ334として記憶される(図22参照)。
The calculated generalized cost C and OD traffic volume T are stored as
ノード間属性データ318,334は同一構成である。代表して、図15に、ノード間属性データ318のデータ構成の一例を示す。図15によれば、ノード間属性データ318は、ノード間318aそれぞれに、一般化費用318bと、アクセシビリティ318cと、OD交通量318dとを対応付けて格納している。
The
候補評価部210は、LOS候補生成部202によって生成されたLOS候補それぞれを評価する。具体的には、利便性の評価指標値としてUB値を、2ノード間の一般化費用C、及び、OD交通量Tを用いて、式(3)に従って算出する。また、環境負荷の評価指標値として都市間旅客交通ネットワーク全体のCO2排出量を、各リンクの運行本数D、距離l、及び、対応する交通機関の単位距離当たりのCO2排出量Gを用いて、式(4)に従って算出する。
The
ここで、交通機関の単位距離当たりのCO2排出量Gは、交通機関データ310として記憶されている。図16は、交通機関データ310のデータ構成の一例を示す図である。図16によれば、交通機関データ310は、交通機関310aそれぞれに、単位距離当たりのCO2排出量310bを対応付けて格納している。
Here, the CO2 emission amount G per unit distance of the transportation facility is stored as
また、リンクの距離lは、対応する都市間の対応する交通機関による移動距離であり、ノード間距離データ308として記憶されている。図17は、ノード間距離データ308のデータ構成の一例を示す図である。図17によれば、ノード間距離データ308は、ノード間308aそれぞれに、各交通機関を利用した場合の移動距離308b、を対応付けて格納している。
The
算出した評価指標値は、対応するLOS候補のLOS候補用算出データ330の評価データ336として記憶される。図18は、評価データ336のデータ構成の一例を示す図である。図18によれば、評価データ336は、評価指標336aそれぞれに、評価指標値336bを対応付けて格納している。
The calculated evaluation index value is stored as
最適LOS選択部212は、LOS候補生成部202によって生成されたLOS候補のうちから、候補評価部210による評価指標値が所定の高評価条件を満たす1つのLOS候補を最適LOSとして選択する。例えば、LOS候補それぞれについて、旅客流動の評価指標値であるUB値、及び、環境負荷の評価指標値であるCO2排出量それぞれを所定の重み付け加算して得られる合成指標値を算出し、高評価条件として、この合成指標値が最大となるLOS候補を、最適LOSとする。最適LOSに係るデータは、最適LOSデータ338として記憶される(図10参照)。
The optimum
リンク・ノード別旅客数算出部214は、指定LOSを適用した場合の、対象の都市間旅客交通ネットワークにおける各リンクの通過旅客数QE、及び、各ノードの乗換旅客数QVを算出する。
The link / node-specific passenger
具体的には、先ず、2ノード間の各経路の選択確率Pを、指定LOSを用いて算出された当該経路の効用値V及び重複率CFから、式(1)に従って算出する。ここで、経路の重複率CFは、該当するノード間の移動距離及び他の経路との重複距離を用いて算出する(図6参照)。ノード間の移動距離は、交通機関を利用したときの移動距離であり、ノード間距離データ308として記憶されている。
Specifically, first, the selection probability P of each route between two nodes is calculated according to the formula (1) from the utility value V and the overlap rate CF of the route calculated using the designated LOS. Here, the route overlap rate CF is calculated using the movement distance between the corresponding nodes and the overlap distance with other routes (see FIG. 6). The movement distance between nodes is a movement distance when using a transportation facility, and is stored as
そして、2ノード間の各経路の経路別交通量Qを、指定LOSを用いて算出された当該2ノード間のOD交通量Tに当該経路の選択確率Pを乗じてから算出する(図5参照)。全ての2ノード間について各経路の経路別交通量Qを算出すると、各リンクの通過旅客数QEを、当該リンクを含む全ての経路それぞれの経路別交通量Qの総和として算出する(図7参照)。また、各ノードの乗換旅客数QVを、当該ノードを繋ぐ2つのリンクの組み合わせ毎に、当該ノードを乗換ノードとして含む全ての経路それぞれの経路別交通量Qの総和として算出する(図8参照)。 Then, the traffic volume Q for each route between the two nodes is calculated after multiplying the OD traffic amount T between the two nodes calculated using the designated LOS by the selection probability P of the route (see FIG. 5). ). When the traffic volume Q for each route between all two nodes is calculated, the number of passing passengers QE for each link is calculated as the sum of the traffic volumes Q for all routes including the link (see FIG. 7). ). Further, the number of transit passengers QV of each node is calculated as the sum of the traffic volume Q for each route for all routes including the node as a transit node for each combination of two links connecting the nodes (see FIG. 8). .
算出した通過旅客数QE、及び、乗換旅客数QVは、指定LOSが基準LOSである場合には、基準LOS旅客数データ320として記憶され、指定LOSが最適LOSである場合には、最適LOS旅客数データ340として記憶される(図10参照)。
The calculated number of passing passengers QE and the number of transit passengers QV are stored as reference LOS
図19は、基準LOS旅客数データ320のデータ構成の一例を示す図である。図19によれば、基準LOS旅客数データ320は、経路別交通量データ322と、リンク通過旅客数データ324と、ノード乗換旅客数データ326とを含む。経路別交通量データ322は、経路322aそれぞれに、選択確率322bと、経路別交通量322cとを対応付けて格納している。リンク通過旅客数データ324は、対象の都市間旅客交通ネットワークを構成するリンク324aそれぞれに、通過旅客数324bを対応付けて格納している。ノード乗換旅客数データ326は、対象の都市間旅客交通ネットワークを構成するノード326aそれぞれに、乗換旅客数326bを対応付けて格納している。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the reference LOS
図20は、最適LOS旅客数データ340のデータ構成の一例を示す図である。図20に示すように、最適LOS旅客数データ340は、基準LOS旅客数データ320と同一構成であり、経路別交通量データ342と、リンク通過旅客数データ344と、ノード乗換旅客数データ346とを含む。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the optimum LOS
ボトルネック抽出部216は、基準LOSに対応するリンク・ノード別旅客数と、最適LOSに対応するリンク・ノード別旅客数とを比較して、対象の都市間旅客交通ネットワークにおける、旅客流動上のボトルネック箇所を推定して抽出する。具体的には、ノードそれぞれについて、基準LOSに対応する乗換旅客数QV1と、最適LOSに対応する乗換旅客数QV2との差ΔQV(=QV2−QV1)を算出する。そして、全てのノードのうち、乗換旅客数の差ΔQVが、第1の過大条件である「所定人数以上である」を満たすノードをボトルネック箇所と推定して抽出する。また、リンクそれぞれについて、基準LOSに対応する通過旅客数QE1と、最適LOSに対応する通過旅客数QE2とを差ΔQE(=QE2−QE1)を算出する。そして、全てのリンクのうち、通過旅客数の差ΔQEが、第2の過大条件である「所定人数以上である」を満たすリンクをボトルネック箇所と推定して抽出する(図9参照)。ボトルネック箇所として抽出したリンク及びノードは、ボトルネック箇所データ348として記憶される。
The
記憶部300は、例えばハードディスクやROM、RAM等で実現される記憶装置であり、処理部200がボトルネック抽出装置1を統合的に制御するためのシステムプログラムや、各種機能を実現するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部200の作業領域として用いられ、処理部200が各種プログラムに従って実行した演算結果や、操作部102からの操作データ等が一時的に格納される。記憶部300には、ボトルネック抽出プログラム302と、ネットワーク構成データ304と、都市データ306と、ノード間距離データ308と、交通機関データ310と、基準LOSデータ312と、基準LOS用算出データ314と、基準LOS旅客数データ320と、LOS候補データ328と、LOS候補用算出データ330と、最適LOSデータ338と、最適LOS旅客数データ340と、ボトルネック箇所データ348と、が記憶される。
The
基準LOS用算出データ314は、基準LOSについてのノード間属性を算出するまでの過程において算出されるデータである。図21は、基準LOS用算出データ314のデータ構成の一例を示す図である。図21によれば、基準LOS用算出データ314は、探索経路データ316と、ノード間属性データ318とを格納している。
The reference
LOS候補用算出データ330は、LOS候補それぞれを評価するまでの過程において算出されるデータである。図22は、LOS候補用算出データ330のデータ構成の一例を示す図である。図22によれば、LOS候補用算出データ330は、LOS候補それぞれについて生成され、LOS候補の識別番号である候補NO.330aと対応付けて、探索経路データ332と、ノード間属性データ334と、評価データ336とを格納している。
The LOS
[処理の流れ]
図23は、ボトルネック抽出処理の流れを説明するフローチャートである。この処理は、処理部200がボトルネック抽出プログラム302を実行することで実現される。
[Process flow]
FIG. 23 is a flowchart for explaining the flow of the bottleneck extraction process. This processing is realized by the
先ず、LOS候補生成部202が、基準LOSを変更する等によって、複数のLOS候補を生成・設定する(ステップS1)。なお、LOS候補を予め複数設定・記憶させておくこととしてもよい。
First, the LOS
次いで、これらのLOS候補それぞれを対象としたループAの処理を行う。ループAでは、先ず、経路探索部204が、全ての2都市間それぞれについて、複数の経路を探索する(ステップS3)。次いで、効用値算出部206が、対象のLOS候補を用いて、探索された各経路の効用値Vを算出する(ステップS5)。
Next, a loop A process is performed for each of these LOS candidates. In loop A, first, the
続いて、OD交通量算出部208が、各ノード間について、当該ノード間の各経路の効用値Vからアクセシビリティを算出し、このアクセシビリティと、当該2ノードそれぞれに対応する都市データ(本実施形態では人口及びGRP)とから、対象の2ノード間のOD交通量Tを算出する(ステップS7)。次いで、候補評価部210が、対象のLOS候補についての評価指標値として、UB値、及び、ネットワーク全体のCO2排出量を算出する(ステップS9)。ループAはこのように行われる。
Subsequently, the OD traffic
全てのLOS候補を対象としたループAの処理を終了すると、最適LOS選択部212が、LOS候補のうちから、評価指標値が所定の高評価条件を満たす1つのLOS候補を、最適LOSとして選択する(ステップS11)。続いて、リンク・ノード別旅客算出部214が、2ノード間それぞれについて、当該2ノード間の各経路の選択確率Pを算出し、最適LOSに基づく当該2ノード間のOD交通量Tにこの選択確率Pを乗じて、当該経路の経路別交通量Qを算出する(ステップS13)。そして、各リンクの通過旅客数QVを、当該リンクを含む全ての経路それぞれの経路別交通量Qの総和として算出する。また、各ノードの乗換旅客数QEを、当該ノードを繋ぐ2つのリンクの組み合わせ毎に、当該ノードを乗換ノードとして含む全ての経路それぞれの経路別交通量Qの総和として算出する(ステップS15)。
When the processing of loop A for all LOS candidates is completed, the optimum
また、リンク・ノード別旅客算出部214は、基準LOSについても同様に、各経路の経路別交通量Qを算出し(ステップS17)、各リンクの通過旅客数QV、及び、各ノードの乗換旅客数QEを算出する(ステップS19)。
Similarly, the link / node-specific
続いて、ボトルネック抽出部216が、最適LOSに対応するリンク・ノード別旅客数と、基準LOSに対応するリンク・ノード別旅客数とを比較して、所定のボトルネック条件を満たすノード(都市)、及び、リンク(都市間の交通手段)を、ボトルネック箇所として推定して抽出する(ステップS21)。その後、ボトルネック箇所として抽出したノード(都市)やリンク(都市化の交通手段)を表示部114に表示出力する等して出力すると、ボトルネック抽出処理を終了する。
Subsequently, the
[作用効果]
このように、本実施形態のボトルネック抽出装置1によれば、都市間旅客交通ネットワークにおける旅客流動上のボトルネック箇所となり得る都市や都市間の輸送手段を抽出することができる。具体的には、予め記憶している基準LOSとは異なる複数のLOS候補を生成し、これらのLOS候補それぞれを、当該LOS候補を都市間旅客交通ネットワークに適用した場合の各ノード間(各都市間)の一般化費用C及びOD交通量Tを用いて評価し、評価結果が所定の高評価条件を満たした最適LOSを選択する。そして、この最適LOSを都市間旅客交通ネットワークに適用した場合の各ノードの乗換旅客数QV、及び、各リンクの通過旅客数QEと、基準LOSを都市間旅客交通ネットワークに適用した場合の各ノードの乗換旅客数QV、及び、各リンクの通過旅客数QEとを比較し、乗換旅客数が所定人数以上であるノード(都市)、及び、通過旅客数が所定人数以上であるリンク(都市間の交通機関)を、ボトルネック箇所と推定して抽出する。
[Function and effect]
As described above, according to the
[変形例]
なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。
[Modification]
It should be noted that embodiments to which the present invention can be applied are not limited to the above-described embodiments, and can be appropriately changed without departing from the spirit of the present invention.
(A)環境負荷の指標値
上述の実施形態では、環境負荷の指標値として、都市間旅客交通ネットワーク全体のCO2排出量を用いることにしたが、これを、都市間旅客交通ネットワーク全体のエネルギー消費量としても良い。都市間旅客交通ネットワーク全体のエネルギー消費量は、各リンクのエネルギー消費量の総和であり、あるリンクjのエネルギー消費量は、当該リンクjの運行本数と、距離Ljと、対応する交通機関の単位距離当たりのエネルギー消費量との積で求められる。つまり、例えば、各リンクのLOSの一つである運行本数が多いほど、都市間旅客交通ネットワーク全体エネルギー消費量が多くなる。
(A) Environmental load index value In the above-described embodiment, the CO2 emission amount of the entire inter-city passenger traffic network is used as the environmental load index value. It is good as quantity. The energy consumption of the entire inter-city passenger traffic network is the sum of the energy consumption of each link, and the energy consumption of a certain link j is the number of operation of the link j, the distance Lj, and the corresponding transportation unit. Calculated as the product of energy consumption per distance. That is, for example, the greater the number of services that are one of the LOSs of each link, the greater the energy consumption of the entire inter-city passenger traffic network.
(B)LOS候補の生成
上述の実施形態では、運行本数を変更することでLOS候補を生成することにしたが、所要時間や運賃といった他の要素を変更することでLOS候補を生成することとしても良い。また、予め複数のLOS候補を設定・記憶しておき、これを利用することとしてもよい。
(B) Generation of LOS candidates In the above-described embodiment, the LOS candidates are generated by changing the number of trains. However, the LOS candidates are generated by changing other factors such as required time and fare. Also good. It is also possible to set and store a plurality of LOS candidates in advance and use them.
(C)
上述の実施形態では、都市間旅客交通ネットワークの構造そのものは固定としたが、変更することにしても良い。例えば、新たなリンクを追加し、この追加したリンクのLOSを様々に設定することでLOS候補を生成することで、交通機関の新設によるボトルネック箇所の推定・抽出を行うことができる。
(C)
In the above-described embodiment, the structure of the intercity passenger traffic network itself is fixed, but may be changed. For example, by creating a LOS candidate by adding a new link and variously setting the LOS of the added link, it is possible to estimate and extract a bottleneck location by newly establishing a transportation facility.
(D)LOS
上述の実施形態では、LOSの要素として、所要時間、運賃、運行本数、及び、乗換回数を用いるとしたが、これ以外としても良い。例えば、輸送中の快適性を示す指標値や、輸送遅延が生じる可能性を示す指標値などを含むとしてもよい。
(D) LOS
In the above-described embodiment, the required time, the fare, the number of trains, and the number of transfers are used as elements of the LOS. For example, an index value indicating comfort during transportation and an index value indicating the possibility of transport delay may be included.
(E)評価指標
上述の実施形態では、LOS候補の評価指標として利便性(UB値)及び環境負荷(都市間旅客交通ネットワーク全体のCO2排出量)の2つを用いることとしたが、これ以外でも良い。但し、LOS候補の生成の際に変更するLOSによって、評価値の良し悪しが変化する評価指標を採用する必要がある。また、2つの指標値の線形和による合成指標値によって評価することとしたが、合成指標値の算出方法はこれ以外でも良いし、合成指標値を算出せず、1つ1つを評価することとしても良い。
(E) Evaluation index In the above-mentioned embodiment, convenience (UB value) and environmental load (CO2 emission of the entire inter-city passenger traffic network) are used as evaluation indexes for LOS candidates. But it ’s okay. However, it is necessary to employ an evaluation index in which the quality of the evaluation value changes depending on the LOS that is changed when the LOS candidate is generated. In addition, the evaluation is based on the composite index value based on the linear sum of the two index values, but the calculation method of the composite index value may be other than this, and the composite index value is not calculated, and each one is evaluated. It is also good.
(F)都市間輸送ネットワーク
上述の実施形態では、輸送対象を旅客とした都市間旅客交通ネットワークに本発明を適用した実施形態を説明したが、輸送対象を貨物としたネットワークにも同様に本発明を適用可能である。また、輸送手段としては、鉄道、飛行機、高速バスの他、船舶を含めても良い。また、ネットワークの規模としても、国全体の他、一地方としてもよいし、複数国にまたがるネットワーク(例えばアジア圏や北米大陸、ヨーロッパ、地球全体など)として本発明を適用することも可能である。
(F) Intercity transport network In the above-described embodiment, the embodiment in which the present invention is applied to an intercity passenger traffic network in which a transport target is a passenger has been described. However, the present invention is similarly applied to a network in which a transport target is a cargo. Is applicable. Moreover, as a transportation means, you may include a ship other than a railroad, an airplane, and an express bus. In addition to the entire country, the scale of the network may be one region, or the present invention can be applied to a network that extends over a plurality of countries (for example, the Asian region, the North American continent, Europe, the entire earth, etc.). .
1 ボトルネック抽出装置
102 操作部、104 表示部、106 音出力部、106 通信部
200 処理部
202 LOS候補生成部、204 経路探索部
206 効用値算出部、208 ノード間属性算出部
210 候補評価部、212 最適LOS選択部
214 リンク・ノード別旅客数算出部 216 ボトルネック抽出部
300 記憶部
302 ボトルネック抽出プログラム、304 ネットワーク構成データ
306 都市データ、308 ノード間距離データ
310 交通機関データ、312 基準LOSデータ
314 基準LOS用算出データ、320 基準LOS旅客数データ
328 LOS候補データ、330 LOS候補用算出データ
338 最適LOSデータ、340 最適LOS旅客数データ
348 ボトルネック箇所データ
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記都市間輸送ネットワークにおける輸送データとして、前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第1の輸送サービス水準および第1の輸送量を記憶する記憶部、
前記第1の輸送サービス水準とは異なる第2の輸送サービス水準の候補を複数設定する設定部、
前記設定された複数の候補を評価する評価部、
前記各都市間の所与の輸送需要量を用いて、前記第2の輸送サービス水準となった場合の前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第2の輸送量を、前記候補ごとに推測する輸送量推測部、
前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれについて、前記第1の輸送量と、前記評価部による評価結果が所定の高評価条件を満たした候補に係る前記第2の輸送量とを比較し、所定のボトルネック条件を満たした箇所をボトルネック箇所と推定して抽出する抽出部、
として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to extract bottlenecks on transport flow in an intercity transport network in which transport means between cities and cities are determined,
A storage unit for storing a first transport service level and a first transport amount for each of the transport means connecting the cities as transport data in the inter-city transport network;
A setting unit configured to set a plurality of candidates for a second transportation service level different from the first transportation service level;
An evaluation unit for evaluating the plurality of set candidates;
Using the given transport demand between the cities, a second transport amount for each of the transport means connecting the cities when the second transport service level is reached is estimated for each candidate. Transportation amount estimation department,
For each of the transportation means connecting the cities, the first transportation amount is compared with the second transportation amount relating to a candidate whose evaluation result by the evaluation unit satisfies a predetermined high evaluation condition. An extraction unit that estimates and extracts a location that satisfies the bottleneck condition as a bottleneck location,
A program for causing the computer to function as
前記輸送量推測部は、前記効用値および予め定められた前記各都市の都市データを用いて、前記第2の輸送量を前記候補ごとに推測する、
請求項1に記載のプログラム。 For each of the candidates, the computer is caused to function as a utility value calculation unit that calculates a utility value based on the second transport service level for each route connecting the cities with different combinations of transportation means or via cities. ,
The transportation amount estimation unit estimates the second transportation amount for each candidate using the utility value and predetermined city data of each city.
The program according to claim 1.
請求項2に記載のプログラム。 The transportation amount estimation unit includes a route-specific transportation amount estimation unit that estimates a route-specific predicted transportation amount for each route using the utility value and the city data, and the route-specific transportation amount estimation unit Calculating the second transport amount by counting by the transport means connecting the cities,
The program according to claim 2.
前記評価部は、前記第2の輸送量と前記環境負荷とを用いて、前記候補それぞれを評価する、
請求項1〜3の何れか一項に記載のプログラム。 Further causing the computer to function as an environmental load estimation unit that estimates an environmental load when transporting according to the candidate in the intercity transport network;
The evaluation unit evaluates each of the candidates using the second transportation amount and the environmental load.
The program as described in any one of Claims 1-3.
請求項1〜4の何れか一項に記載のプログラム。 The extraction unit is a city serving as a relay point for transferring the transportation means, and extracts a city satisfying a predetermined excess condition as a difference in transport amount relayed in the city as the bottleneck location,
The program as described in any one of Claims 1-4.
請求項1〜4の何れか一項に記載のプログラム。 The extraction unit extracts, as the bottleneck portion, an individual transportation means that satisfies a predetermined excess condition among the individual transportation means between the cities,
The program as described in any one of Claims 1-4.
請求項1〜6の何れか一項に記載のプログラム。 The first transportation service level and the second transportation service level include at least one of a required time, a fare, and the number of services.
The program as described in any one of Claims 1-6.
前記都市間輸送ネットワークにおける輸送データとして、前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第1の輸送サービス水準および第1の輸送量を記憶する記憶部と、
前記第1の輸送サービス水準とは異なる第2の輸送サービス水準の候補を複数設定する設定部と、
前記設定された複数の候補を評価する評価部と、
前記各都市間の所与の輸送需要量を用いて、前記第2の輸送サービス水準となった場合の前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれに関する第2の輸送量を、前記候補ごとに推測する輸送量推測部と、
前記各都市を結ぶ前記輸送手段それぞれについて、前記第1の輸送量と、前記評価部による評価結果が所定の高評価条件を満たした候補に係る前記第2の輸送量とを比較し、所定のボトルネック条件を満たした箇所をボトルネック箇所と推定して抽出する抽出部と、
を備えた抽出装置。 An extraction device for extracting a bottleneck on transport flow in an inter-city transport network in which transport means between cities and cities are determined,
As storage data in the intercity transport network, a storage unit that stores a first transport service level and a first transport amount relating to each of the transport means connecting the cities,
A setting unit for setting a plurality of candidates for a second transport service level different from the first transport service level;
An evaluation unit for evaluating the plurality of set candidates;
Using the given transport demand between the cities, a second transport amount for each of the transport means connecting the cities when the second transport service level is reached is estimated for each candidate. A transportation estimation unit;
For each of the transportation means connecting the cities, the first transportation amount is compared with the second transportation amount relating to a candidate whose evaluation result by the evaluation unit satisfies a predetermined high evaluation condition. An extraction unit that estimates and extracts a location that satisfies the bottleneck condition as a bottleneck location,
Extraction device with.
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