JP2017091351A - 統合装置、統合方法、統合プログラム、および制御システム - Google Patents

統合装置、統合方法、統合プログラム、および制御システム Download PDF

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Abstract

【課題】移動時に遅延が発生するリソースを適切に配置する際に用いられる評価関数を作成できる制御システムを提供する。
【解決手段】制御システム３０は、評価関数を用いてリソースの配置を制御する制御装置５０と、評価関数を作成する作成装置４０とを含む制御システムであって、作成装置４０は、所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と評価関数と同一形式の評価関数であって所定の時刻より先の時刻に要することが予測されるリソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合部４１を含み、制御装置５０は、統合部４１が評価関数と予測評価関数とを統合したことによって作成された関数である統合関数をリソースの配置の制御に使用される評価関数に設定する設定部５１を含む。
【選択図】図１７

Description

本発明は、統合装置、統合方法、統合プログラム、および制御システムに関し、特に、リソースの配置を適正に制御できる統合装置、統合方法、統合プログラム、および制御システムに関する。
センシングデータ等のビッグデータを分析した後、分析結果を用いてデータの生成元である対象を制御する技術が求められている。例えば、特許文献１には、利用者側の装置や協力の存在を前提とせずに、車両を適切に配置できる車両位置制御装置が記載されている。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、問題空間を複数のエリアに分割し、各エリアに評価関数という関数を設定する。設定された評価関数を利用して、車両位置制御装置は、営業地域全体でタクシーが適切に配置されるように、タクシーを隣接エリアに移動させる指示を出力する。
タクシーが適切に配置されている状態は、例えば、タクシー全体の実車率が高くなるように配置されている状態である。すなわち、タクシーが適切に配置されている状態は、タクシー全体の売上が高くなるように配置されている状態である。なお、実車率は、全走行距離に対して自動車が貨物や旅客を乗せて走行した距離の占める割合である。実車率は、タクシーの利用効率を示す１つの指標である。
利用者が存在するエリアにタクシーが配置されれば、実車率および売上は増加する。しかし、エリアに存在する利用者以上にタクシーが配置された場合、利用者が乗車しないタクシーが生じるため、タクシー全体の実車率および売上は減少する。
以下、特許文献１に記載されている車両位置制御装置の動作を図１８を参照して説明する。図１８は、特許文献１に記載されている車両位置制御装置による配車処理の動作例を示す説明図である。図１８に示す配車処理は、設定された評価関数が利用される処理である。評価関数が利用されることによって、タクシー全体の配置状態が営業地域全体に対して最適な配置状態に近づくように制御される。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置が利用される場合、評価関数を作成する装置が、分割された営業地域である複数のエリアそれぞれに対して評価関数を設定する。評価関数を作成する装置は、乗客の発生数やタクシーの配置状態等を基に、各エリアに対する評価関数をそれぞれ作成する（ステップＳ１）。次いで、評価関数を作成する装置は、各エリア用に作成された評価関数を各エリアに設定する（ステップＳ２）。
設定された評価関数を利用することによって、車両位置制御装置は、評価関数が設定されたエリアに移動させるタクシーの数、またはエリアから移動させるタクシーの数をそれぞれ導出できる（ステップＳ３）。例えば、車両位置制御装置は、隣接エリアから評価関数が設定されたエリアに移動させるタクシーの数、または評価関数が設定されたエリアから隣接エリアに移動させるタクシーの数を算出する。
算出した後、車両位置制御装置は、移動させる対象のタクシーに移動を指示する（ステップＳ４）。なお、特許文献１に記載されている方式では隣接エリアに存在するタクシーに対してのみ移動が指示されることによって、移動を指示されたタクシーが移動速度の上限（例えば、法定速度）を超過した速度で移動しないように配慮されている。
移動を指示されたタクシーは、指示されたエリアに移動する。指示されたエリアに到着した後、タクシーは利用者を見つけ、利用者を乗車させる。
例えば、各エリアに存在する利用者が増加または減少することによって環境が変化した時、評価関数を作成する装置は、各エリアに設定した評価関数を入れ替える。評価関数は、各時点におけるタクシーの配置状態や利用者の発生数等に応じて作成される。
評価関数を作成する装置は、環境の変化に伴い評価関数を入れ替える。特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、入れ替えられた評価関数を利用して所定のエリアと隣接エリアとの間で移動させるタクシーの数を導出する。所定のエリアと隣接エリアとの間でタクシーを移動させることによって、車両位置制御装置は、乗客の発生状況の変化に対応する。なお、評価関数の具体的な利用方法は、特許文献１に記載されている。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置による、タクシー等の車両を適切に配車する配車処理の具体例を図１９〜図２２を参照して説明する。図１９は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の例を示す説明図である。
図１９において問題空間は３×３＝９のエリアに分割されており、エリア１〜エリア９が示されている。また、図１９に示す○は１台の空車状態のタクシーを表す。他の図においても同様である。
図１９は、１５：００の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図１９に示すように、１５：００の時点で各エリアにはタクシーの利用者が１人ずつ存在する。また、各エリアには空車状態のタクシーが３台ずつ配置されている。
図２０は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図２０は、１５：０５の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図１９に示す各エリアにおける車両の利用者数および車両の配置状態と、図２０に示す各エリアにおける車両の利用者数および車両の配置状態は全て同一である。
図２１は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図２１は、１５：１０の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図２０と図２１を比較すると、エリア１の車両の利用者数が１人から３人に増加している。
図２２は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図２２は、１５：１５の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図２２に示すように、特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、利用者数に対して空車状態のタクシーが不足しているエリア１に向けて、隣接エリアから空車状態のタクシーを移動させる指示を出す。
具体的には、車両位置制御装置は、エリア２のタクシーＤにエリア１に移動するように指示する。また、車両位置制御装置は、エリア４のタクシーＪにエリア１に移動するように指示する。
図２２に示すように、タクシーＤおよびタクシーＪが移動した後、各エリアにおける空車状態のタクシーは利用者を乗せる。図２２に示す●は１台の実車状態のタクシーを表す。他の図においても同様である。
以上のように、特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、タクシー等の車両を各エリアに適切に配置する。車両位置制御装置は、営業地域を複数のエリアに分割し、利用者の発生数とタクシーの配置状態とを勘案して、環境の変化に対応するように所定のエリアと隣接エリアとの間でタクシーを移動させる。従って、車両位置制御装置は、営業地域全体に対して最適な配置状態に近づけるように、タクシーの配置状態を制御できる。
特開２０１４−１８６６４５号公報 特許第４４１３５６３号公報
特許文献１に記載されている車両位置制御装置がタクシーを利用者に即座に配車できない場合を、図２３〜図２６を参照して説明する。
図２３は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図２３は、１６：００の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図２３に示すように、１６：００の時点で各エリアにはタクシーの利用者が１人ずつ存在する。また、各エリアには空車状態のタクシーが３台ずつ配置されている。
図２４は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図２４は、１６：０５の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図２３に示す各エリアにおける車両の利用者数および車両の配置状態と、図２４に示す各エリアにおける車両の利用者数および車両の配置状態は全て同一である。
図２５は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図２５は、１６：１０の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図２４と図２５を比較すると、エリア１の車両の利用者数が１人から１２人に急増している。
利用者数が急増したため、評価関数を作成する装置は、エリア１の評価関数を調整し、調整された評価関数を特許文献１に記載されている車両位置制御装置に設定する。車両位置制御装置は、調整された評価関数を利用して、エリア１と隣接エリアとの間で移動させるタクシーの数を導出する。タクシーの数が導出された後、隣接エリアからエリア１に向かって対象のタクシーが移動する。
図２６は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図２６は、１６：１５の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。
図２６に示すように、エリア１の隣接エリアからエリア１に向かって空車状態のタクシーが移動する。具体的には、エリア２のタクシーＤおよびタクシーＦがエリア１に移動する。また、エリア４のタクシーＪおよびタクシーＫがエリア１に移動する。また、エリア５のタクシーＭおよびタクシーＮがエリア１に移動する。
しかし、隣接エリアに存在する空車状態のタクシーが足りないため、車両位置制御装置は、上記よりも多くの空車状態のタクシーをエリア１に移動させることができない。各タクシーが移動した後、エリア１には空車状態のタクシーが合計で９台存在する。
図２６に示すように、各タクシーが移動した後、各エリアにおける空車状態のタクシーは利用者を乗せる。エリア１では、１２人の利用者のうち９人しかタクシーに乗車できない。
９人の利用者が乗車した後、残りの３人の利用者を乗車させるために遠方のエリアから空車状態のタクシーを移動させても、タクシーがエリア１に到着した時点で残りの利用者は既に別手段で移動していたり、別の行動を取っていたりする可能性がある。すなわち、タクシーによる乗客の輸送に関する機会損失が発生する可能性がある。
すなわち、特許文献１に記載されている車両位置制御装置は時刻Ｔ１における評価関数を用いてタクシーに移動を指示するため、タクシーの移動が完了した時刻Ｔ２においてタクシーの配置状態が最適ではなかったり機会損失が発生したりする問題がある。
上記の問題の原因に関して、評価関数の観点で考える。利用者の発生数やタクシーの配置状態等の現在の状況を基に作成された評価関数が使用された場合、タクシーの移動が完了した時点の状況は、使用された評価関数の作成元である現在の状況から変化している場合がある。
対象物体を制御する指示が出力されることによって即座に対象物体が動作を変化させるような場合であれば、現在の状況を基に作成された評価関数が利用される制御は適切な制御である。しかし、タクシーのように移動時間が発生すること等の理由により、対象物体を制御する指示が出力されることによって対象物体が時間をかけて動作を変化させるような場合であれば、現在の状況のみを基に作成された評価関数が利用される制御は適切な制御ではないと考えられる。
そこで、本発明は、上述したような問題を解決する、移動時に遅延が発生するリソースを適切に配置する際に用いられる評価関数を作成できる統合装置、統合方法、統合プログラム、および制御システムを提供することを目的とする。
本発明による統合装置は、所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と評価関数と同一形式の評価関数であって所定の時刻より先の時刻に要することが予測されるリソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合部を備えることを特徴とする。
本発明による統合方法は、所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と評価関数と同一形式の評価関数であって所定の時刻より先の時刻に要することが予測されるリソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合することを特徴とする。
本発明による統合プログラムは、コンピュータに、所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と評価関数と同一形式の評価関数であって所定の時刻より先の時刻に要することが予測されるリソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合処理を実行させることを特徴とする。
本発明による制御システムは、評価関数を用いてリソースの配置を制御する制御装置と、評価関数を作成する作成装置とを含む制御システムであって、作成装置は、所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と評価関数と同一形式の評価関数であって所定の時刻より先の時刻に要することが予測されるリソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合部を含み、制御装置は、統合部が評価関数と予測評価関数とを統合したことによって作成された関数である統合関数をリソースの配置の制御に使用される評価関数に設定する設定部を含むことを特徴とする。
本発明によれば、移動時に遅延が発生するリソースを適切に配置する際に用いられる評価関数を作成できる。
本発明による車両位置制御システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 第１の実施形態の車両位置制御システム１０による配車処理の動作を示す説明図である。 本発明による車両位置制御システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。 本発明による車両位置制御システムの第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。 マージ基本比率算出部１０５の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。 本発明による車両位置制御システムの第４の実施形態の構成例を示すブロック図である。 第４の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。 第４の実施形態の車両位置制御システム１０による配車処理の動作を示す説明図である。 本発明による統合装置の概要を示すブロック図である。 本発明による制御システムの概要を示すブロック図である。 特許文献１に記載されている車両位置制御装置による配車処理の動作例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。 各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。
実施形態１．
［構成の説明］
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。図１は、本発明による車両位置制御システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の車両位置制御システム１０は、評価関数マージ装置１００と、評価関数作成装置２００と、環境予測装置３００と、車両位置制御装置４００とを含む。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、評価関数を利用して調整すべきリソースの量を導出し、タクシー等のリソースの移動を制御する。特許文献１に記載されている車両位置制御装置のように現在の状況を基に作成された評価関数を利用する場合であっても、状況が急に変化しない場合であれば、車両位置制御装置は、現在の状況を基に作成された評価関数のみを用いて状況の変化に対応できる。
しかし、利用者の急増等に対応するためには、予測された状況を基に作成された評価関数（以下、予測評価関数という。）を利用することが求められる。すなわち、特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、利用者の急増等の、状況の急激な変化に適切に対応できないという問題がある。
しかし、予測された状況は、予測後に生じた状況と異なる可能性がある。例えば、特許文献２に記載されているプロセス制御システムは、予測された結果に基づいて制御計画をたてる。予測された結果のみを用いるプロセス制御システムは、予測の精度が低い場合であっても他の方法を利用できない。すなわち、予測の精度が低い場合に実績と乖離した計画がたてられてしまう。特許文献１に記載されている車両位置制御装置も、予測評価関数のみを用いる場合、状況の変化に適切に対応できない場合がある。
本実施形態の車両位置制御システム１０は、予測評価関数のみを用いるのではなく、現在の評価関数と予測評価関数とのバランスがとられた評価関数を用いることを特徴とする。例えば、予測の精度が高い場合や急激な変化が発生した場合、車両位置制御システム１０は、使用される評価関数における予測評価関数の割合を増やす。
また、予測の精度が低い場合や急激でない変化が発生した場合、車両位置制御システム１０は、例えば予測評価関数を使用しない。すなわち、車両位置制御システム１０は、予測評価関数を使用される評価関数に適切に組み入れることによって、車両位置制御処理を改善できるシステムである。
また、本実施形態の車両位置制御システム１０では、評価関数を用いて近隣エリアとの間におけるタクシーの移動を制御することが想定されている。すなわち、特許文献２に記載されているプロセス制御システムと異なり、本実施形態では制御計画は立案されない。車両位置制御システム１０は、最適な配置状態の実現に時間を要するケースに対して、予測評価関数が組み込まれた評価関数を用いることによって車両の配置を制御する。
評価関数マージ装置１００は、所定の時刻の評価関数と予測された状況を基に作成された予測評価関数をマージすることによって、リソース配置制御に使用される評価関数を作成する機能を有する。評価関数マージ装置１００は、マージ操作により作成された評価関数を車両位置制御装置４００に入力する。
評価関数マージ装置１００は、予測された結果を直接用いて制御量を調整せずに、予測評価関数とマージすることによって、車両位置制御装置４００による制御の動作が変わるように評価関数を変える装置である。すなわち、評価関数マージ装置１００は、予測された結果を、予測された結果の数値と現在状態の数値とを単純に組み合わせることによってではなく、評価関数の形式に変換することによって利用する。予測された結果を利用することによって、評価関数マージ装置１００は、特許文献１に記載されている装置等の制御処理を改善できる。
評価関数作成装置２００は、所定のエリアの所定の時刻（例えば、現在時刻Ｔ１）における評価関数を作成する機能を有する。評価関数作成装置２００は、作成された評価関数を評価関数マージ装置１００に入力する。
環境予測装置３００は、将来の環境を予測する機能を有する。予測対象は、例えば、タクシーの利用者の発生状況である。環境予測装置３００は、予測された将来の環境を示す情報を評価関数マージ装置１００に入力する。
環境予測装置３００は、例えば現在時刻Ｔ１の状況を基に、Ｔ１よりも先の時刻である時刻Ｔ２、時刻Ｔ３、…の環境を予測する。環境予測装置３００は、方式Ａ、方式Ｂ、…等の複数の方式にそれぞれ従って、１つの時刻に対して複数の環境を予測してもよい。
環境予測装置３００が環境を予測するために用いる方式は、将来の環境が予測される方式であればどのような方式でもよい。例えば、天気予報等で使用されている、直近の時刻の各エリアに存在する利用者の遷移状況を把握し、類似する過去の遷移状況を検索し、検索された類似状況に基づいて将来の環境の変化を予測する方式でもよい。または、利用者数の変化量の偏差、変化量の微分、所定の時刻までの変化量の積分を用いて予測する方式でもよい。
車両位置制御装置４００は、各エリアに設定された評価関数を利用して、タクシーが各エリアに適切に配置されるようにタクシーを移動させる機能を有する。車両位置制御装置４００は、例えば、特許文献１に記載されている車両位置制御装置である。
なお、車両位置制御システム１０は、評価関数マージ装置１００および車両位置制御装置４００のみを含んでいてもよい。また、評価関数マージ装置１００は、単体で使用可能な装置である。
図１に示すように、評価関数マージ装置１００は、評価関数変換部１０１と、関数マージ部１０２と、マージ比率指定部１０３とを有する。
評価関数変換部１０１は、予測された将来の環境を示す情報を評価関数の形式に変換する機能を有する。評価関数変換部１０１による変換処理は、評価関数作成装置２００による評価関数の作成処理と同様の処理になる。
例えば、評価関数作成装置２００が利用者の発生状況を基に評価関数を作成する場合、評価関数変換部１０１も、予測された将来の利用者の発生状況を変換することによって、評価関数を作成する。また、評価関数作成装置２００が平均乗車間隔を基に評価関数を作成する場合、評価関数変換部１０１も、予測された将来の平均乗車間隔を変換することによって、評価関数を作成する。
評価関数変換部１０１および環境予測装置３００により、例えば時刻Ｔ１の状況に基づいて、任意のエリアにおける将来の時刻Ｔ２の状況を予測する予測評価関数が作成される。評価関数変換部１０１は、作成された１または複数の予測評価関数を関数マージ部１０２に入力する。
関数マージ部１０２は、評価関数作成装置２００から入力された所定の時刻における１つの評価関数と、評価関数変換部１０１から入力された１または複数の予測評価関数をマージする機能を有する。以下、予測評価関数とマージされる評価関数を、元評価関数とも呼ぶ。なお、関数マージ部１０２には、環境予測装置３００の予測精度が入力されてもよい。
本実施形態の関数マージ部１０２は、２つの上に凸な二次関数をマージする際、マージ操作により作成された二次関数も上に凸な二次関数になるようにマージすることが求められる。その理由は、本実施形態の車両位置制御装置４００で使用される評価関数は、上に凸な二次関数であることが求められるためである。
マージ操作により作成された二次関数も上に凸な二次関数であれば、既存の装置が変更されずに予測評価関数が利用されるリソース配置制御が実行される。よって、本実施形態でマージされる評価関数は、上に凸な二次関数等の、マージされた後も上に凸な関数になるような関数であることが求められる。
マージ比率指定部１０３は、関数マージ部１０２が評価関数と１または複数の予測評価関数をマージする際に使用される比率であるマージ比率を指定する機能を有する。マージ比率指定部１０３は、例えば、入力された設定に応じて適宜マージ比率を変更する。
本実施形態におけるマージ比率は、リソース等の指標値を基に評価値を算出する評価関数を利用する制御方式において、評価関数における指標値ｘ以外の係数が調整される際に使用される設定値である。
評価関数が変形された結果である式において出現する各係数に対してマージ比率が設定されている場合、関数マージ部１０２は、各係数を「係数×マージ比率」に置き換える。出現する各係数が置き換えられた上で２つ以上の凸関数が足し合わせられる処理が、本実施形態における「関数のマージ」である。
例えば、関数マージ部１０２が１つの評価関数と１つの予測評価関数をマージする場合を考える。マージ比率指定部１０３により指定された「評価関数：予測評価関数」のマージ比率が「０．５：０．５」である場合、関数マージ部１０２は、評価関数に出現する係数が０．５倍にされた関数と、予測評価関数に出現する係数が０．５倍にされた関数とをマージする。
マージする際、関数マージ部１０２は、評価関数および予測評価関数が適切な式に変形された後に出現する係数を用いて調整する。なお、変形方法は、例えばユーザにより指定される。評価関数が二次関数であれば、ユーザは、一般形、標準形、因数分解形のいずれかの変形方法を指定する。関数マージ部１０２は、指定された変形方法により変形された後に出現する係数を用いて、比率を調整する。
また、マージ比率指定部１０３は、環境予測装置３００による各予測の精度を考慮して、各予測評価関数のマージ比率を変更してもよい。例えば、設定された精度以下である等の理由により環境予測装置３００による予測の精度が低い場合、マージ比率指定部１０３は、評価関数作成装置２００から入力された評価関数が車両位置制御装置４００でそのまま使用されるようにマージ比率を変更してもよい。
また、利用者の急増の度合いが高く、かつ予測精度が高い場合、マージ比率指定部１０３は、急増するまで時間がある場合であっても、使用される評価関数における予測評価関数の割合が高くなるようにマージ比率を変更してもよい。
なお、環境予測装置３００による予測の精度が高ければ、評価関数変換部１０１により作成された予測評価関数のみが車両位置制御装置４００で使用されても特に問題はないと考えられる。
しかし、環境予測装置３００による予測の精度が低ければ、評価関数変換部１０１により作成された予測評価関数のみが車両位置制御装置４００で使用されると、実車率および売上が減少する可能性が生じる。その理由は、車両位置制御装置４００が予測評価関数以外の評価関数を利用できないためである。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、現実の状況に追従することによって実車率および売上を向上させることを目的とする装置である。よって、予測評価関数のみが用いられる場合、現実の状況に追従することによって得られるメリットが得られなくなる点に留意することが求められる。
また、マージ比率指定部１０３は、関数マージ部１０２が評価関数と１または複数の予測評価関数をマージする動作であるマージ動作を指定する機能を有する。関数マージ部１０２は、例えば、指定されたマージ動作に従ってマージ操作を実行する。
例えば、関数マージ部１０２がマージする評価関数が二次関数以外の関数である場合、具体的なマージの方法の設定が求められることがあるため、マージ比率指定部１０３は、マージ比率とマージ動作の両方を指定する。関数マージ部１０２がマージする評価関数が二次関数であればマージの方法は自明であるため、マージ比率指定部１０３は、マージ比率のみを指定すればよい。
図１に示すように、車両位置制御装置４００は、評価関数を設定する手段４０１を含む。評価関数を設定する手段４０１は、例えば、特許文献１に記載されている車両位置制御装置に含まれる手段である。
評価関数を設定する手段４０１は、評価関数マージ装置１００がマージ操作で作成した評価関数を、車両位置制御装置４００で使用されるように設定する。車両位置制御装置４００は、例えば凸関数である設定された評価関数を用いて、タクシー等のリソースを適切に配置する。
以下、本実施形態の関数マージ部１０２による評価関数と予測評価関数のマージ処理の具体例を説明する。
特許文献１には、評価関数の例として上に凸な二次関数が記載されている。評価関数が上に凸な二次関数である場合、評価関数は、例えば以下の式（１）で表される。
f(x) = -a(x - b)2 + c ・・・式（１）
なお、式（１）のa、b、cの各係数には、評価関数作成装置２００により定数がそれぞれ代入される。
関数マージ部１０２が、以下の式（２）および式（３）でそれぞれ表される２つの二次関数（評価関数）をマージする場合を考える。
F(x) = -a1(x - b1)2 + c1 ・・・式（２）
P(x) = -a2(x - b2)2 + c2 ・・・式（３）
関数マージ部１０２が式（２）で表される二次関数と式（３）で表される二次関数をｒ対ｓのマージ比率でマージする場合、マージされた評価関数は、例えば以下の式（４）で表される。
f(x) = -(r・a1 + s・a2)(x - (r・b1 + s・b2))2 + (r・c1 + s・c2) ・・・式（４）
なお、本実施形態の関数マージ部１０２は、２つの二次関数をｒ対ｓのマージ比率でマージする場合、以下の式（５）に示す制約条件を満たすようにマージする。
r + s = 1
r ≧ 0 ・・・式（５）
s ≧ 0
なお、マージ比率は、式（２）〜式（４）のa1、b1、c1、a2、b2、c2の各係数それぞれに対して個別に設定されてもよい。
式（２）に示すF(x)と式（３）に示すP(x)がマージされた式（４）に示す評価関数は、上に凸な二次関数になる。その理由は、式（２）および式（３）に示す２つの評価関数はどちらも上に凸な二次関数であるためa1 > 0かつa2 > 0であり、式（５）も考慮すると(r・a1 + s・a2) > 0になるためである。
以下、評価関数および予測評価関数の具体例を用いて、本実施形態の関数マージ部１０２によるマージ処理を説明する。関数マージ部１０２が、以下の式（６）で表される元評価関数と式（７）で表される予測評価関数をマージする場合を考える。
F1(x) = -3(x-2)2 + 1 ・・・式（６）
P1(x) = -5(x-4)2 + 3 ・・・式（７）
式（６）に示すF1(x)は、現時点における元評価関数である。また、式（７）に示すP1(x)は、現時点の状況に基づいて予測された１０分後の状況において要するリソースの値を返す予測評価関数である。
式（６）に示す元評価関数と式（７）に示す予測評価関数をマージ比率０．５対０．５でマージする場合、関数マージ部１０２は、式（６）および式（７）の各定数をそれぞれ０．５倍した上で２つの二次関数を加算する。マージ操作により作成された評価関数f(x)は、例えば以下の式（８）で表される。
f(x) = -4(x-3)2 + 2 ・・・式（８）
２つ以上の関数をマージする場合、関数マージ部１０２は、上記のようなマージ操作を繰り返し実行する。
以上のように、本実施形態の関数マージ部１０２は、予測された状況を基に作成された凸関数である予測評価関数と、現在の状況を基に作成された凸関数である評価関数をマージできる。関数マージ部１０２がマージ操作を実行することによって、別の評価関数が作成される。
上記の特性により、本実施形態の評価関数マージ装置１００は、例えば特許文献１に記載されている車両位置制御装置が使用する評価関数に、予測された状況を反映させることができる。
評価関数マージ装置１００は、マージ操作により作成された評価関数を、特許文献１に記載されている車両位置制御装置等に含まれる評価関数を設定する手段に入力する。特許文献１に記載されている車両位置制御装置等は、適切な配置状態が実現されるように、設定された評価関数を用いてタクシーを配車する。
［動作の説明］
以下、本実施形態の車両位置制御システム１０の動作を図２を参照して説明する。図２は、第１の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。
評価関数作成装置２００は、現在時刻等の所定の時刻における評価関数を作成する（ステップＳ１０１）。評価関数作成装置２００は、作成された評価関数を評価関数マージ装置１００に入力する。
次いで、環境予測装置３００は、所定の時刻における状況を基に、将来の状況を予測する（ステップＳ１０２）。環境予測装置３００は、予測された将来の状況を示す情報を評価関数マージ装置１００に入力する。
次いで、評価関数変換部１０１は、環境予測装置３００から入力された情報を、評価関数作成装置２００から入力された評価関数と同一形式の評価関数に変換する（ステップＳ１０３）。評価関数変換部１０１は、変換により作成された予測評価関数を、関数マージ部１０２に入力する。
次いで、マージ比率指定部１０３は、マージ比率およびマージ動作を関数マージ部１０２に設定する（ステップＳ１０４）。
次いで、関数マージ部１０２は、評価関数作成装置２００から入力された評価関数と、評価関数変換部１０１から入力された１または複数の予測評価関数を所定の条件に従ってマージする（ステップＳ１０５）。関数マージ部１０２は、マージ比率指定部１０３により予め設定されたマージ比率およびマージ動作に従ってマージする。
所定の条件は、例えば設定された閾値を超える急激な変化の発生が予測され、かつ予測の精度が設定された閾値を超えるほど高い場合に、評価関数と予測評価関数をマージするという条件である。設定された閾値を超える急激な変化の発生が予測されない場合、または予測の精度が設定された閾値を超えるほど高くない場合、関数マージ部１０２は、予測評価関数のマージ比率を０に設定してもよい。
次いで、関数マージ部１０２は、マージ操作により作成された評価関数を車両位置制御装置４００に入力する（ステップＳ１０６）。入力した後、車両位置制御システム１０は、統合処理を終了する。
以下、本実施形態の車両位置制御システム１０による、タクシー等の車両をより適切に配車する配車処理の具体例を図３〜図７を参照して説明する。図３は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。
また、図７は、第１の実施形態の車両位置制御システム１０による配車処理の動作を示す説明図である。なお、図７に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０６の各処理は、図２に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０６の各処理に相当する。
図３は、１６：００の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図３に示すように、１６：００の時点で各エリアにはタクシーの利用者が１人ずつ存在する。また、各エリアには空車状態のタクシーが３台ずつ配置されている。
すなわち、図３は、全てのエリアにタクシーが余剰に配置されている状態を示す。図３に示すような状態において、任意のエリアの余剰なタクシーを、別のエリアにどのように移動させても、タクシー全体の実車率および売上には大きな影響が及ばないと考えられる。
図７に示すように、１６：００の時点で評価関数作成装置２００は、利用者の発生数やタクシーの配置状態を基に各エリアに対する元評価関数を作成する（ステップＳ１０１）。また、評価関数変換部１０１は、各エリアに対する１または複数の予測評価関数を作成する（ステップＳ１０２〜ステップＳ１０３）。
例えば、１６：００の時点で車両位置制御装置４００が、予測評価関数を用いて１０分後にエリア１に発生するタクシーの利用者数を予測したとする。本例では、１０分後にエリア１に１２人のタクシーの利用者が発生することが予測された。全てのエリアにタクシーが余剰に配置されているため、車両位置制御装置４００は、予測された結果に基づいて余剰なタクシーをエリア１に配置させた方がよいと判断する。
もし車両位置制御装置４００が利用者の発生数やタクシーの配置状態等の現在の状況を基に作成された評価関数を用いた場合、１６：００の時点で１０分後にエリア１に１人のタクシーの利用者が発生することが予測される。１人のタクシーの利用者が発生することが予測された場合、１６：１０までエリア１には３台の空車状態のタクシーが配置されたままであり、隣接エリアからエリア１に向けて他の空車状態のタクシーを移動させる指示は出力されない。
図７に示すように、本実施形態の関数マージ部１０２は、予測評価関数と、評価関数作成装置２００により作成された評価関数である元評価関数をマージし、本実施形態で利用される評価関数を作成する（ステップＳ１０４〜ステップＳ１０５）。次いで、関数マージ部１０２は、各エリア用にマージされた評価関数それぞれを、評価関数を設定する手段４０１に入力する（ステップＳ１０６）。よって、車両位置制御装置４００は、部分的に予測が用いられた配車処理を実行できる。
図７に示すように、車両位置制御装置４００は、設定された評価関数を利用して各エリアと隣接エリアとの間で移動させるタクシーの数を算出する（ステップＳ１１０）。タクシーの数を算出した後、車両位置制御装置４００は、移動させる対象のタクシーに対して移動を指示する（ステップＳ１２０）。
例えば、車両位置制御装置４００は、設定された評価関数を用いて、１６：００の時点で１０分後にエリア１に９人のタクシーの利用者が発生することを予測する。車両位置制御装置４００は、１６：１０までにエリア１に９台の空車状態のタクシーが配置されるように、近隣のエリアの空車状態のタクシーをエリア１に移動させる。
図４は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図４は、１６：０５の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図３に示す各エリアにおける車両の利用者数と、図４に示す各エリアにおける車両の利用者数は全て同一である。
図４に示すように、予測評価関数が組み入れられた評価関数を用いる車両位置制御装置４００は、上記のように利用者数に対して空車状態のタクシーが不足することが予測されたエリア１に向けて、隣接エリアから６台の空車状態のタクシーを移動させる指示を出す。すなわち、車両位置制御装置４００は、エリア１に空車状態のタクシーが合計で９台配置されるように制御する。
具体的には、車両位置制御装置４００は、エリア２のタクシーＤおよびタクシーＦにエリア１に移動するように指示する。また、車両位置制御装置４００は、エリア４のタクシーＪおよびタクシーＫにエリア１に移動するように指示する。また、車両位置制御装置４００は、エリア５のタクシーＭおよびタクシーＮにエリア１に移動するように指示する。１６：０５の時点で、移動を指示された各タクシーが、指示された隣接エリアに到着する。
図５は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図５は、１６：１０の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図４と図５を比較すると、エリア１の車両の利用者数が１人から１２人に急増している。すなわち、予測評価関数による予測の結果通り、１６：１０にエリア１に１２人のタクシーの利用者が発生している。
状況が急に変化したため、図７に示すように、車両位置制御システム１０は、再度ステップＳ１０１〜ステップＳ１０６の処理、およびステップＳ１１０の処理を実行する。
図５に示すように、車両位置制御装置４００は、配置されていた空車状態のタクシーがエリア１に移動した各エリアに向けて、空車状態のタクシーを増やすために、隣接エリアから空車状態のタクシーを移動させる指示を出す（ステップＳ１２０）。
具体的には、車両位置制御装置４００は、エリア３のタクシーＩにエリア２に移動するように指示する。また、車両位置制御装置４００は、エリア８のタクシーＷにエリア５に移動するように指示する。また、車両位置制御装置４００は、エリア７のタクシーＴにエリア４に移動するように指示する。１６：１０の時点で、移動を指示された各タクシーが、指示された隣接エリアに到着する。
図６は、各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態の他の例を示す説明図である。図６は、１６：１５の各エリアにおける車両の利用者数と車両の配置状態を示す。図６に示すように、車両位置制御装置４００は、利用者数に対して空車状態のタクシーが不足しているエリア１に向けて、隣接エリアから空車状態のタクシーをさらに移動させる指示を出す（ステップＳ１２０）。
具体的には、車両位置制御装置４００は、エリア２のタクシーＥにエリア１に移動するように指示する。また、車両位置制御装置４００は、エリア４のタクシーＴにエリア１に移動するように指示する。また、車両位置制御装置４００は、エリア５のタクシーＷにエリア１に移動するように指示する。１６：１５の時点で、移動を指示された各タクシーが、指示された隣接エリアに到着する。
図６に示すように、先にエリア１に到着した空車状態のタクシーは、利用者を乗せて実車状態になる。また、タクシーＥ、タクシーＴ、およびタクシーＷも、エリア１に到着した後、利用者を乗せて実車状態になる。エリア１以外の各エリアにおける空車状態のタクシーも、利用者を乗せて実車状態になる。
従って、図３〜図６に示すように、１６：０５までに９台の空車状態のタクシーが配置され、さらに１６：１５までに３台の空車状態のタクシーが隣接エリアからエリア１に移動するため、エリア１のタクシーの利用者は、待機せずにタクシーに乗車できる。
以上のように車両位置制御装置４００がタクシーの移動を制御することによって、車両位置制御システム１０は、実車率および売上に関する機会損失の発生をより防ぐことができる。
［効果の説明］
特許文献１に記載されている車両位置制御装置が利用されてリソース配置が制御される場合、本実施形態の評価関数マージ装置は、評価関数を作成する装置の動作、および制御装置の動作を変化させずに、予測評価関数を利用する制御装置を提供できる。その理由は、関数マージ部が通常通り作成された評価関数と予測評価関数をマージし、車両位置制御装置が利用する関数の形式に沿った評価関数を作成するためである。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置が評価関数を利用してタクシーの制御量を導出する理由は、全エリアで最適な配置状態が実現されるようにするためである。予測された結果を用いて車両位置制御装置が制御量を調整する場合、調整の方法によっては全エリアで最適な配置状態が実現されるように制御されない場合がある。本実施形態の車両位置制御システムは、評価関数に対して予測評価関数を組み入れることによって、予測された結果が反映された全エリアで最適な配置状態が実現されるようにリソース配置を制御できる。
また、本実施形態のマージ比率指定部は、予測評価関数の活用比率（マージ比率）を変更できるため、評価関数作成装置が作成した評価関数を用いることによる利点も得られる。すなわち、特許文献１に記載されている車両位置制御装置が奏する、利用者側の装置や協力の存在を前提とせずに、タクシーを営業区域全体にバランスよく配置できるという効果が保持される。また、利用者が存在しないエリアや、利用者が存在するエリアから遠いエリアでタクシーが待機するような無駄を減らし、利用者の待ち時間を減らすことができるという効果も保持される。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、所定の時刻における評価関数を用いている。すなわち、車両位置制御装置が使用される場合、本実施形態の評価関数マージ装置が使用されないため、評価関数作成装置の動作が変更されることによって、時系列や予測、移動遅延等が考慮された評価関数が各時刻において毎回作成され、設定されることが求められる。
本実施形態の評価関数マージ装置が使用されることによって、評価関数作成装置は、所定の時刻の所定のエリアにおける、理想的なリソース配置状態を返す評価関数さえ定義すればよい。車両位置制御装置も、評価関数の設定時に予測された結果をどのように扱えばよいか、毎回考慮せずに済む。
本実施形態の車両位置制御システムは、制御指示が即座に動作に反映されるようなリソースの制御よりも、タクシーの配車や警備等における人員配置等の、移動時に遅延が発生するリソースの制御において特に効果を発揮する。車両位置制御システムは、制御指示が出力されてからリソースの動作が変更されるまでに遅延が発生するような場合、予測を部分的に活用することによって遅延の影響を緩衝できる。すなわち、本実施形態の車両位置制御システムは、特許文献１に記載されている車両位置制御装置が奏する効果を増すことができる。
実施形態２．
［構成の説明］
次に、本発明の第２の実施形態を、図面を参照して説明する。図８は、本発明による車両位置制御システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。図８に示すように、本実施形態の車両位置制御システム１０は、評価関数マージ装置１００と、評価関数作成装置２００と、環境予測装置３００と、車両位置制御装置４００と、実世界状態参照装置５００とを含む。
また、図８に示すように、評価関数マージ装置１００は、評価関数変換部１０１と、関数マージ部１０２と、マージ比率指定部１０３と、リソース余剰状態検出部１０４とを有する。リソース余剰状態検出部１０４および実世界状態参照装置５００以外の図８に示す車両位置制御システム１０の構成は、図１に示す車両位置制御システム１０の構成と同様である。
本実施形態の車両位置制御システム１０は、タクシーの配置制御においてエリア全体の実車率および売上が減るリスクを回避しつつ、実車率および売上を改善できることを特徴とする。本実施形態の車両位置制御システム１０は、任意のエリアのタクシーを増やしても利用者がいないため実車率が上がらないような、余剰なタクシーが発生している状況において特に効果的なシステムである。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、所定の時刻における評価関数を利用してタクシーの制御量を導出し、対象のタクシーを移動させる。よって、各エリアの評価関数の状態によってタクシーが移動しなかったり、余剰なタクシーがエリア全体にほぼ均一に配置されたりする場合がある。
余剰なタクシーがエリア全体にほぼ均一に配置されている状態からエリア全体に余剰なタクシーが不均一に再度配置されても、エリア全体の実車率および売上はほぼ不変である。よって、利用者が急増するエリアが予め把握されている場合、把握されているエリアに前もって余剰なタクシーが配置されると、上述したような機会損失の発生が回避される。
リソース余剰状態検出部１０４は、タクシー等のリソースが余剰に存在している状態（以下、余剰状態という。）を検出する機能を有する。
リソース余剰状態検出部１０４は、利用者の発生状況や評価関数を利用して、各エリアに配置されるタクシーの理想台数を導出する。各エリアに存在する空車状態のタクシーの台数が導出された理想台数を大きく超えている場合、リソース余剰状態検出部１０４は、余剰なタクシーが発生している余剰状態であることを検出する。
なお、リソース余剰状態検出部１０４は、空車状態のタクシーの台数が設定された閾値を超えている状態を余剰状態としてもよい。また、リソース余剰状態検出部１０４が判定に用いる方式や閾値は、事前に設定されている。例えば、全エリアが「実車率が０．３より小さい」状態である場合、リソース余剰状態検出部１０４は、余剰状態であることを検出してもよい。
実世界状態参照装置５００は、実世界の情報を参照できる機能を有する。参照される実世界の情報は、例えば各エリアの利用者数や、各エリアに存在するタクシーの台数、平均乗車間隔、実車率である。実世界状態参照装置５００は、取得された実世界の情報をリソース余剰状態検出部１０４に入力する。リソース余剰状態検出部１０４は、入力された情報を用いて余剰状態であるか否かを判定する。
本実施形態の関数マージ部１０２は、評価関数作成装置２００により作成された評価関数と、評価関数変換部１０１により作成された予測評価関数をマージする際、リソース余剰状態検出部１０４の判定結果を考慮する。
［動作の説明］
以下、本実施形態の車両位置制御システム１０の動作を図９を参照して説明する。図９は、第２の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理は、図２に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０４の処理と同様である。
実世界状態参照装置５００は、実世界の情報を取得する（ステップＳ２０５）。実世界状態参照装置５００が取得する実世界の情報は、例えば所定の種類の情報である。実世界状態参照装置５００は、取得された実世界の情報をリソース余剰状態検出部１０４に入力する。
次いで、リソース余剰状態検出部１０４は、入力された実世界の情報に基づいて、余剰状態が発生しているか否かを判定する（ステップＳ２０６）。リソース余剰状態検出部１０４は、判定結果を関数マージ部１０２に入力する。
次いで、関数マージ部１０２は、評価関数作成装置２００から入力された評価関数と、評価関数変換部１０１から入力された１または複数の予測評価関数を所定の条件に従ってマージする（ステップＳ２０７）。関数マージ部１０２は、マージ比率指定部１０３により予め設定されたマージ比率およびマージ動作に従ってマージする。
所定の条件は、例えば余剰状態において設定された閾値を超える急激な変化の発生が予測され、かつ予測の精度が設定された閾値を超えるほど高い場合に、評価関数と予測評価関数をマージするという条件である。余剰状態でない場合、設定された閾値を超える急激な変化の発生が予測されない場合、または予測の精度が設定された閾値を超えるほど高くない場合、関数マージ部１０２は、予測評価関数のマージ比率を０に設定してもよい。
次いで、関数マージ部１０２は、マージ操作により作成された評価関数を車両位置制御装置４００に入力する（ステップＳ２０８）。入力した後、車両位置制御システム１０は、統合処理を終了する。
［効果の説明］
本実施形態のリソース余剰状態検出部は、例えばタクシーの余剰状態を検出し、関数マージ部は、予測された状況を基に作成された予測評価関数と元評価関数をマージするか否かを、タクシーの余剰状態に基づいて判断する。すなわち、関数マージ部は、リソース余剰状態検出部により余剰状態が検出された場合のみ、例えば各エリアに余剰なタクシーが存在している場合のみ、元評価関数と予測評価関数をマージする。
余剰状態であればタクシーを自由に移動させても損失が発生しないため、車両位置制御システムは、実車率および売上に関する大きなリスクを抱えずに、余剰なタクシーを配置された方がよいと判断されるエリアに配置できる。
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態を、図面を参照して説明する。図１０は、本発明による車両位置制御システムの第３の実施形態の構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、本実施形態の車両位置制御システム１０は、評価関数マージ装置１００と、評価関数作成装置２００と、環境予測装置３００と、車両位置制御装置４００とを含む。
また、図１０に示すように、評価関数マージ装置１００は、評価関数変換部１０１と、関数マージ部１０２と、マージ基本比率算出部１０５と、マージ比率動的変更値算出部１０６とを有する。マージ基本比率算出部１０５およびマージ比率動的変更値算出部１０６以外の図１０に示す車両位置制御システム１０の構成は、図１に示す車両位置制御システム１０の構成と同様である。
第１の実施形態〜第２の実施形態では、評価関数作成装置２００が作成した評価関数と、評価関数変換部１０１が予測された状況を基に作成した予測評価関数のマージ比率を予め設定することが求められる。本実施形態の車両位置制御システム１０は、各評価関数のマージ比率を自動で決定できることを特徴とする。
マージ基本比率算出部１０５は、各種類の予測方式に基づいて作成された各予測評価関数と、作成された評価関数の基本的なマージ比率を計算する機能を有する。マージ基本比率算出部１０５は、関数マージ部１０２が使用するマージ比率を変更できる。
図１１は、マージ基本比率算出部１０５の構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、マージ基本比率算出部１０５は、評価関数マージ比率学習手段１１５を有する。
評価関数マージ比率学習手段１１５は、マージ基本比率算出部１０５に組み入れられる前に、後述する学習（機械学習）を行っている。
後述する学習が行われる前に、過去の時刻Ｔ１の状況に基づいて実車率や売上を最大にするような適正な評価関数（以下、適正評価関数教師データという。）を計算することが求められる。同時に、方式Ａ、方式Ｂ、…の各種類の予測方式を用いて、時刻Ｔ２、時刻Ｔ３、…の時刻Ｔ１より先の各時刻における各種類の予測評価関数を計算することが求められる。
学習は以下のように行われる。ニューラルネットワーク等の機械学習の教師データとして、適正評価関数教師データが用いられる。適正評価関数教師データは、実車率や売上を最大にするような評価関数である。各種類の予測方式で計算された各予測評価関数がマージされた評価関数が教師データに近づくように各予測評価関数のマージ比率の重み付けが調整されることによって、学習が完了する。
学習を行うことによって、評価関数マージ比率学習手段１１５は、各種類の予測方式で予測された各結果に対するマージ比率を用意できる。学習が行われた結果、１０分後の予測が重要であれば１０分後の予測評価関数の比率が大きくなる。また、学習が行われた結果、現在の状態が重要であれば現在の評価関数の比率が大きくなる。なお、追加で学習が行われない限り、評価関数マージ比率学習手段１１５が用意したマージ比率は変更されない。
重み付けの学習対象になる機械学習の入力には、例えば、係数等の評価関数の各項目、予測精度、予測対象時刻、予測方式の種別がある。
なお、評価関数マージ比率学習手段１１５は、事前に学習を行う以外に、車両位置制御システム１０の運用中に学習を行ってもよい。評価関数マージ比率学習手段１１５は、例えば各種類の予測方式および予測対象時刻を入力とし、遺伝的アルゴリズムを用いてマージ比率を変更することによって、実車率および売上が最も改善されるようなマージ比率を探索してもよい。
マージ比率動的変更値算出部１０６は、マージ基本比率算出部１０５が学習済みのマージ比率でマージされた評価関数と作成された評価関数との差が最小になるように、マージ比率を調整する機能を有する。差が最小である場合は、例えば、マージされた評価関数が作成された評価関数の最近傍に位置する場合である。
本実施形態では、原則としてマージ基本比率算出部１０５に記憶されているマージ基本比率が用いられるが、記憶されているマージ基本比率が修正された方がよい場合もあるため、マージ比率動的変更値算出部１０６が追加されている。
マージ比率動的変更値算出部１０６は、過去の時刻Ｔ０で予測された時刻Ｔ１の予測評価関数のマージ比率を、マージされた評価関数が現在の時刻Ｔ１の評価関数に近づくように修正する。例えば、評価関数作成装置２００により作成された現在の時刻Ｔ１の評価関数が、以下の式（９）で表されるとする。
F1(x) = -4(x-3)2 + 2 ・・・式（９）
また、過去の時刻Ｔ０で予測された状況を基に評価関数変換部１０１により作成された時刻Ｔ１の各予測評価関数が、以下の式（１０）で表されるとする。
PA(x) = -3(x-2)2 + 1
PB(x) = -5(x-4)2 + 3
PC(x) = -10(x-3)2 + 2 ・・・式（１０）
PD(x) = -4(x-3)2 + 20
PE(x) = -4(x-15)2 + 2
例えば、マージ基本比率算出部１０５がマージ比率PA(x)：PB(x)：PC(x)：PD(x)：PE(x)＝０．４９：０．５１：０：０：０を学習済みであるとする。PA(x)〜PE(x)がマージされた評価関数がF1(x)に近づくように、マージ比率動的変更値算出部１０６は、学習済みのマージ比率を調整する。調整された結果、マージ比率は、PA(x)：PB(x)：PC(x)：PD(x)：PE(x)＝０．５：０．５：０：０：０になる。
マージ基本比率算出部１０５およびマージ比率動的変更値算出部１０６で算出されたマージ比率に基づいて、関数マージ部１０２は、マージ操作を実行する。
［動作の説明］
以下、本実施形態の車両位置制御システム１０の動作を図１２を参照して説明する。図１２は、第３の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ３０１〜ステップＳ３０３の処理は、図２に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０３の処理と同様である。
マージ基本比率算出部１０５は、事前に学習されたマージされる評価関数および予測評価関数用のマージ比率を、関数マージ部１０２に設定する（ステップＳ３０４）。また、マージ基本比率算出部１０５は、関数マージ部１０２に設定したマージ比率をマージ比率動的変更値算出部１０６に入力する。
次いで、マージ比率動的変更値算出部１０６は、マージ基本比率算出部１０５から入力されたマージ比率を、学習済みのマージ比率でマージされた評価関数と作成された評価関数との差が最小になるように修正する（ステップＳ３０５）。マージ比率動的変更値算出部１０６は、関数マージ部１０２に設定されたマージ比率を、修正されたマージ比率に更新する。
ステップＳ３０６〜ステップＳ３０７の処理は、図２に示すステップＳ１０５〜ステップＳ１０６の処理と同様である。
［効果の説明］
本実施形態のマージ基本比率算出部は、適切なマージ比率を学習し、関数マージ部は学習されたマージ比率を用いてマージ操作を実行できる。すなわち、関数マージ部は、マージ基本比率算出部により予め学習されたマージ対象の評価関数および予測評価関数用のマージ比率を用いて、評価関数と予測評価関数をマージできる。
また、マージされた評価関数がより適切な評価関数になるように、マージ比率は、マージ比率動的変更値算出部によって修正される。よって、第１の実施形態および第２の実施形態に比べて、より適切なマージ比率で評価関数と予測評価関数がマージされる。
実施形態４．
次に、本発明の第４の実施形態を、図面を参照して説明する。図１３は、本発明による車両位置制御システムの第４の実施形態の構成例を示すブロック図である。図１３に示すように、本実施形態の車両位置制御システム１０は、評価関数マージ装置１００と、評価関数作成装置２００と、環境予測装置３００と、車両位置制御装置４００とを含む。
また、図１３に示すように、評価関数マージ装置１００は、評価関数変換部１０１と、関数マージ部１０２と、マージ比率指定部１０３と、予測はずれ検出部１０７と、予測はずれ設定変更部１０８とを有する。予測はずれ検出部１０７および予測はずれ設定変更部１０８以外の図１３に示す車両位置制御システム１０の構成は、図１に示す車両位置制御システム１０の構成と同様である。
特許文献１に記載されている車両位置制御装置は、ゲリラ豪雨等の外因が発生し利用者が急増するような場合であっても変化した状況に追従できるため、状況の変化に対応するようにタクシーを配車できる。
第１の実施形態〜第３の実施形態では、予測された評価関数が使用される。予測評価関数が使用されると、現実世界で生じた外因に対する車両位置制御システム１０の追従性が減少するリスクが生じる。生じるリスクへの対策として、本実施形態の車両位置制御システム１０は、予測がはずれている場合に予測評価関数を用いないことを特徴とする。または、本実施形態の車両位置制御システム１０は、予測がはずれている場合に予測評価関数のマージ比率を減少させることを特徴とする。
予測がはずれているか否かは、例えば、環境予測装置３００が予測した状況を示す予測数値と、現実世界の状況を示す数値とが比較されることによって判定される。例えば、時刻Ｔ１で予測された時刻Ｔ２の利用者数と、時刻Ｔ２になって判明した利用者数とが比較されることによって、予測がはずれているか否かが判定される。
予測はずれ検出部１０７は、予測がはずれる可能性が高いか否かを判断する機能を有する。予測がはずれる可能性が高いと判断した場合、予測はずれ検出部１０７は、例えば予測評価関数のマージ比率を０に設定する。予測評価関数のマージ比率が０に設定された場合、関数マージ部１０２は、評価関数作成装置２００で作成された評価関数のみを、評価関数を設定する手段４０１に入力する。または、予測はずれ検出部１０７は、予測評価関数のマージ比率を設定された比率に変更する。
予測の精度が低いため予測はずれ検出部１０７が予測評価関数のマージ比率を０に設定した場合、車両位置制御装置４００は、タクシーを前もって移動させるための処理を行わない。ゲリラ豪雨等の外因が発生し予測されたエリアとは異なるエリアに利用者が急増した場合であっても、車両位置制御装置４００は、変化した状況に追従するようにタクシーを配車できる。すなわち、本実施形態の車両位置制御装置４００は、特許文献１に記載されている車両位置制御装置と同様の処理を実行できる。
予測はずれ設定変更部１０８は、予測がはずれる可能性が高いか否かを予測はずれ検出部１０７が判断する際に使用される設定値を変更する機能を有する。
以下、本実施形態の予測はずれ検出部１０７による予測はずれ検出処理の具体例を説明する。
本例において、時刻Ｔ１の状況を基に評価関数作成装置２００により作成された評価関数をF1(x)とする。また、時刻Ｔ１より後の時刻である時刻Ｔ２の状況を基に評価関数作成装置２００により作成された評価関数をF2(x)とする。また、時刻Ｔ１の状況を基に作成された予測評価関数がマージされることによって作成された評価関数をf(x)とする。
F1(x)内でi番目に表れる定数をC1iとする。例えば、F1(x) = a(x-b)2 + cであれば、C11 = a、C12 = b、C13 = cである。同様に、F2(x)内でi番目に表れる定数をC2iとする。また、f(x)内でi番目に表れる定数をCiとする。
予測はずれ検出部１０７は、Ciが以下の条件式（１１）のうち少なくとも１つの式を満たさない場合、予測がはずれていることを検出する。
(1 - E/100)×C1i ≦ Ci ≦ (1 + E/100)×C2i
(1 - E/100)×C2i ≦ Ci ≦ (1 + E/100)×C1i ・・・式（１１）
(1 + E/100)×C2i ≦ Ci ≦ (1 - E/100)×C1i
(1 + E/100)×C1i ≦ Ci ≦ (1 - E/100)×C2i
なお、式（１１）のEは、許容誤差の割合の設定値である。すなわち、条件式（１１）においてE%の許容誤差が設定されている。
予測がはずれていることが検出された頻度が誤差発生頻度の設定値を超えた場合、予測はずれ検出部１０７は、予測がはずれる可能性が高いと判断する。予測がはずれる可能性が高いと判断した場合、予測はずれ検出部１０７は、例えば予測評価関数のマージ比率を予め設定された比率まで減少させる。
以下、元評価関数、予測評価関数、およびマージされた評価関数の具体例を用いて、本実施形態の予測はずれ検出部１０７による予測はずれ検出処理を説明する。本例において、F1(x)を時刻Ｔ１の状況を基に作成された元評価関数、P2(x)を時刻Ｔ１で予測された時刻Ｔ２の状況を基に作成された予測評価関数とする。また、f1(x)を時刻Ｔ１で利用されるF1(x)とP2(x)がマージされた評価関数、F2(x)を時刻Ｔ２の状況を基に作成された元評価関数とする。
例えば、F1(x)、P2(x)、f1(x)、F2(x)が、以下の式（１２）で表される場合を考える。
F1(x) = -3(x-2)2 + 1
P2(x) = -5(x-4)2 + 3 ・・・式（１２）
f1(x) = -4(x-3)2 + 2
F2(x) = -4.1(x-3.1)2 + 2.1
F1(x)、P2(x)、f1(x)、F2(x)が式（１２）で表される場合、条件式（１１）のうち少なくとも１つの式が満たされる。よって、予測はずれ検出部１０７は、予測がはずれていないと判断する。
同様に、F1(x)、P2(x)、f1(x)、F2(x)が、以下の式（１３）で表される場合を考える。
F1(x) = -3(x-2)2 + 1
P2(x) = -5(x-4)2 + 3 ・・・式（１３）
f1(x) = -4(x-3)2 + 2
F2(x) = -3(x-3)2 + 2
F1(x)、P2(x)、f1(x)、F2(x)が式（１３）で表される場合、条件式（１１）がいずれも満たされない。よって、予測はずれ検出部１０７は、予測がはずれていると判断する。
同様に、F1(x)、P2(x)、f1(x)、F2(x)が、以下の式（１４）で表される場合を考える。
F1(x) = -3(x-2)2 + 1
P2(x) = -5(x-4)2 + 3 ・・・式（１４）
f1(x) = -4(x-3)2 + 2
F2(x) = -3.9(x-2.9)2 + 1.9
F1(x)、P2(x)、f1(x)、F2(x)が式（１４）で表される場合、許容誤差が０％であれば条件式（１１）はいずれも満たされないため、予測はずれ検出部１０７は、予測がはずれていると判断する。許容誤差が１０％であれば条件式（１１）のうち少なくとも１つの式が満たされるため、予測はずれ検出部１０７は、予測がはずれていないと判断する。
［動作の説明］
以下、本実施形態の車両位置制御システム１０の動作を図１４を参照して説明する。図１４は、第４の実施形態の車両位置制御システム１０による統合処理の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ４０１〜ステップＳ４０５の処理は、図２に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０５の処理と同様である。
予測はずれ検出部１０７は、ステップＳ４０５で作成されたマージされた評価関数による予測がはずれる可能性が高いか否かを判断する（ステップＳ４０６）。予測がはずれる可能性が高いか否かを判断するために予測はずれ検出部１０７が使用する方法は、上記の方法でもよいし、他の方法でもよい。
予測がはずれる可能性が高くないと判断された場合（ステップＳ４０６におけるＮｏ）、関数マージ部１０２は、マージ操作により作成された評価関数を車両位置制御装置４００に入力する（ステップＳ４０８）。入力した後、車両位置制御システム１０は、統合処理を終了する。
予測がはずれる可能性が高いと判断された場合（ステップＳ４０６におけるＹｅｓ）、予測はずれ検出部１０７は、予測評価関数のマージ比率を変更する。次いで、関数マージ部１０２は、変更されたマージ比率を用いて、評価関数と予測評価関数を再度マージする（ステップＳ４０７）。再度マージした後、関数マージ部１０２は、ステップＳ４０８の処理を行う。
以下、本実施形態の車両位置制御システム１０による、タクシー等の車両をより適切に配車する配車処理の具体例を図１５を参照して説明する。図１５は、第４の実施形態の車両位置制御システム１０による配車処理の動作を示す説明図である。なお、図１５に示すステップＳ４０１〜ステップＳ４０８の各処理は、図１４に示すステップＳ４０１〜ステップＳ４０８の各処理に相当する。
図１５に示すステップＳ４０１〜ステップＳ４０５、ステップＳ４０８、ステップＳ４１０、およびステップＳ４２０の各処理は、図７に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０５、ステップＳ１０６、ステップＳ１１０、およびステップＳ１２０の各処理とそれぞれ同様である。
図１５に示すように、１６：１５の時点で評価関数作成装置２００は、乗客の発生数やタクシーの配置状態を基に１６：１０における元評価関数を作成する。
次いで、予測はずれ検出部１０７は、１６：００の時点でマージされた評価関数が、現在の元評価関数が未来の元評価関数に遷移する途中の状態を示しているか否かを確認する。途中の状態を示しているか否かを確認することによって、予測はずれ検出部１０７は、予測がはずれる可能性が高いか否かを判断する（ステップＳ４０６）。
図１５に示す例では、現在の元評価関数は１６：００における元評価関数であり、未来の元評価関数は１６：１０における元評価関数である。確認方法は、上記の方法でもよいし、他の方法でもよい。予測がはずれる可能性が高いと判断した場合、予測はずれ検出部１０７は、予測評価関数のマージ比率を見直す（ステップＳ４０７）。
［効果の説明］
本実施形態の予測はずれ検出部はマージされた評価関数による予測がはずれる可能性が高いか否かを判断でき、予測はずれ検出部の判断結果に従って関数マージ部はマージ操作をやり直すことができる。よって、第１の実施形態〜第３の実施形態に比べて、予測の精度が低い評価関数が設定されるリスクが低減される。予測がはずれる可能性が高い場合、車両配置制御装置は、予測評価関数を用いずに設定された評価関数のみを利用することによって、現実世界の変動に則したリソース配置制御を実行できる。
本発明は、特許文献１に記載されている装置のように、処理対象になる問題空間が分割された複数のエリアそれぞれに対して評価関数を設定し、各エリアのリソースの調整数を導出する装置に使用される、評価関数マージ装置を提供する。
評価関数マージ装置は、現在の状況を基に作成された評価関数と予測された状況を基に作成された評価関数を統合する装置である。評価関数マージ装置は、予測された結果を直接用いることによってではなく、予測評価関数をマージさせて評価関数を変えることによって、制御量の調整等の車両位置制御装置による制御の動作を変更させる。評価関数マージ装置を使用することによって、特許文献１に記載されている装置等は、予測された内容と現在の状態とを考慮した上で、最適にリソースを配置できる。
評価関数マージ装置を使用する装置は、配置対象のリソースの移動に時間がかかるため、制御指示を出してから配置されるまでのタイムラグによる影響を、予測された内容を用いることによって緩和できる。特許文献１に記載されている車両制御装置は、各時刻の時点で算出された各時刻における評価関数を用いてタクシーの配車制御を実行するが、本発明による評価関数マージ装置を使用する装置は、マージされた評価関数を用いてタクシーの配車制御を実行できる。
例えば、評価関数マージ装置を使用する装置は、利用者の急増が予測される場合、遠方に配置されている空車状態のタクシーを、利用者の急増が予測されるエリア付近に予め配置できる。すなわち、増加した利用者に対して即座にタクシーを供給できるため、評価関数マージ装置を使用する装置は、実車率を向上させることができる。従って、評価関数マージ装置を使用する装置は、タクシーの配車、警備等における人員配置、その他の移動時に遅延が発生するリソースの配置制御に関して、予測評価関数がマージされた評価関数を用いることによって遅延による影響を緩和できる。
なお、評価関数を用いて問題空間全体に対して適切なリソース配置制御を実現する装置であれば、特許文献１に記載されている装置以外の装置も本発明による評価関数マージ装置を使用できる。例えば、効用関数または評価関数を使用してタクシー等の移動体に対する最適な配置制御を行う装置も、本発明による評価関数マージ装置を使用できる。
なお、各実施形態の評価関数マージ装置１００は、例えば、記憶媒体に格納されているプログラムに従って処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）によって実現される。すなわち評価関数変換部１０１、関数マージ部１０２、マージ比率指定部１０３、リソース余剰状態検出部１０４、マージ基本比率算出部１０５、マージ比率動的変更値算出部１０６、予測はずれ検出部１０７、および予測はずれ設定変更部１０８は、例えば、プログラム制御に従って処理を実行するＣＰＵによって実現される。
また、評価関数マージ装置１００における各部は、ハードウェア回路によって実現されてもよい。
次に、本発明の概要を説明する。図１６は、本発明による統合装置の概要を示すブロック図である。本発明による統合装置２０は、所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と評価関数と同一形式の評価関数であって所定の時刻より先の時刻に要することが予測されるリソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合部２１（例えば、関数マージ部１０２）を備える。
そのような構成により、統合装置は、移動時に遅延が発生するリソースを適切に配置する際に用いられる評価関数を作成できる。
また、統合部２１が評価関数と予測評価関数とを統合したことによって作成された関数である統合関数が返す所定の時刻に要することが予測されるリソースの値の予測精度を確認する確認部（例えば、予測はずれ検出部１０７）を備え、統合部２１は、確認部により予測精度が所定の条件を満たさないことを確認された統合関数における予測評価関数の割合を所定の割合に変更してもよい。
そのような構成により、統合装置は、予測の精度が低い予測評価関数がマージされるリスクを低減できる。
また、統合部２１は、評価関数と予測評価関数とを評価関数および予測評価関数に対応する比率で統合してもよい。
そのような構成により、統合装置は、より適切な比率で評価関数と予測評価関数をマージできる。
また、統合部２１は、評価関数と予測評価関数とを所定の比率で統合してもよい。
また、統合装置２０は、統合対象の評価関数と同一形式の評価関数である予測評価関数を作成する作成部（例えば、評価関数変換部１０１）を備えてもよい。
そのような構成により、統合装置は、予測された状況を基に、評価関数とマージ可能な予測評価関数を作成できる。
また、統合部２１は、評価関数および予測評価関数が値を返すリソースが余剰状態である場合に評価関数と予測評価関数とを統合してもよい。
そのような構成により、統合装置は、実車率および売上に関する大きなリスクを抱えずに評価関数を作成できる。
また、評価関数および予測評価関数は、上に凸な二次関数でもよい。
図１７は、本発明による制御システムの概要を示すブロック図である。本発明による制御システム３０は、評価関数を用いてリソースの配置を制御する制御装置５０（例えば、車両位置制御装置４００）と、評価関数を作成する作成装置４０（例えば、評価関数マージ装置１００）とを含む制御システムであって、作成装置４０は、所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と評価関数と同一形式の評価関数であって所定の時刻より先の時刻に要することが予測されるリソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合部４１（例えば、関数マージ部１０２）を含み、制御装置５０は、統合部４１が評価関数と予測評価関数とを統合したことによって作成された関数である統合関数をリソースの配置の制御に使用される評価関数に設定する設定部５１（例えば、評価関数を設定する手段４０１）を含む。
そのような構成により、制御システムは、移動時に遅延が発生するリソースを適切に配置する際に用いられる評価関数を作成できる。
また、作成装置４０は、統合関数が返す所定の時刻に要することが予測されるリソースの値の予測精度を確認する確認部（例えば、予測はずれ検出部１０７）を備え、統合部４１は、確認部により予測精度が所定の条件を満たさないことを確認された統合関数における予測評価関数の割合を所定の割合に変更してもよい。
そのような構成により、制御システムは、予測の精度が低い予測評価関数がマージされるリスクを低減できる。
本発明は、予測評価関数がマージされた評価関数を用いることによって遅延による影響が緩衝されるため、タクシーの配車、警備等の人員配置、その他の移動時に遅延が発生するリソースの配置制御に好適に適用可能である。
Ａ〜Ｘ タクシー
１０ 車両位置制御システム
２０ 統合装置
２１、４１ 統合部
３０ 制御システム
４０ 作成装置
５０ 制御装置
５１ 設定部
１００ 評価関数マージ装置
１０１ 評価関数変換部
１０２ 関数マージ部
１０３ マージ比率指定部
１０４ リソース余剰状態検出部
１０５ マージ基本比率算出部
１０６ マージ比率動的変更値算出部
１０７ 予測はずれ検出部
１０８ 予測はずれ設定変更部
１１５ 評価関数マージ比率学習手段
２００ 評価関数作成装置
３００ 環境予測装置
４００ 車両位置制御装置
４０１ 評価関数を設定する手段
５００ 実世界状態参照装置

Claims (10)

  1. 所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と前記評価関数と同一形式の評価関数であって前記所定の時刻より先の時刻に要することが予測される前記リソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合部を備える
    ことを特徴とする統合装置。
  2. 統合部が評価関数と予測評価関数とを統合したことによって作成された関数である統合関数が返す所定の時刻に要することが予測されるリソースの値の予測精度を確認する確認部を備え、
    前記統合部は、前記確認部により前記予測精度が所定の条件を満たさないことを確認された前記統合関数における前記予測評価関数の割合を所定の割合に変更する
    請求項１記載の統合装置。
  3. 統合部は、評価関数と予測評価関数とを前記評価関数および前記予測評価関数に対応する比率で統合する
    請求項１または請求項２記載の統合装置。
  4. 統合対象の評価関数と同一形式の評価関数である予測評価関数を作成する作成部を備える
    請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の統合装置。
  5. 所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と前記評価関数と同一形式の評価関数であって前記所定の時刻より先の時刻に要することが予測される前記リソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する
    ことを特徴とする統合方法。
  6. 評価関数と予測評価関数とが統合されたことによって作成された関数である統合関数が返す所定の時刻に要することが予測されるリソースの値の予測精度を確認し、
    前記予測精度が所定の条件を満たさないことを確認された前記統合関数における前記予測評価関数の割合を所定の割合に変更する
    請求項５記載の統合方法。
  7. コンピュータに、
    所定の時刻に要するリソースの値が求められる際に使用される評価関数と前記評価関数と同一形式の評価関数であって前記所定の時刻より先の時刻に要することが予測される前記リソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合処理
    を実行させるための統合プログラム。
  8. コンピュータに、
    評価関数と予測評価関数とが統合されたことによって作成された関数である統合関数が返す所定の時刻に要することが予測されるリソースの値の予測精度を確認する確認処理、および
    前記確認処理により前記予測精度が所定の条件を満たさないことを確認された前記統合関数における前記予測評価関数の割合を所定の割合に変更する変更処理を実行させる
    請求項７記載の統合プログラム。
  9. 評価関数を用いてリソースの配置を制御する制御装置と、前記評価関数を作成する作成装置とを含む制御システムであって、
    前記作成装置は、
    所定の時刻に要する前記リソースの値が求められる際に使用される評価関数と前記評価関数と同一形式の評価関数であって前記所定の時刻より先の時刻に要することが予測される前記リソースの値が求められる際に使用される予測評価関数とを統合する統合部を含み、
    前記制御装置は、
    前記統合部が前記評価関数と前記予測評価関数とを統合したことによって作成された関数である統合関数を前記リソースの配置の制御に使用される評価関数に設定する設定部を含む
    ことを特徴とする制御システム。
  10. 作成装置は、統合関数が返す所定の時刻に要することが予測されるリソースの値の予測精度を確認する確認部を備え、
    統合部は、前記確認部により前記予測精度が所定の条件を満たさないことを確認された前記統合関数における予測評価関数の割合を所定の割合に変更する
    請求項９記載の制御システム。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019038048A (ja) * 2017-08-23 2019-03-14 株式会社日立製作所 ロボット調達装置、及びロボット調達方法
WO2020008749A1 (ja) * 2018-07-04 2020-01-09 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2020057247A (ja) * 2018-10-03 2020-04-09 株式会社日立製作所 配車計画システム、情報処理装置、及び配車計画システムの制御方法
JP2021067966A (ja) * 2019-10-17 2021-04-30 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法
WO2022091258A1 (ja) * 2020-10-28 2022-05-05 日本電信電話株式会社 配置探索装置、配置探索方法、及び配置探索プログラム
WO2022138168A1 (ja) * 2020-12-23 2022-06-30 株式会社Ｎｔｔドコモ シミュレーション装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005227972A (ja) * 2004-02-12 2005-08-25 Toyota Motor Corp 交通状況予測装置および方法
JP2006059137A (ja) * 2004-08-20 2006-03-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 制御機器とそのプログラム
JP2014237493A (ja) * 2013-06-06 2014-12-18 株式会社日立製作所 エレベータシステム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005227972A (ja) * 2004-02-12 2005-08-25 Toyota Motor Corp 交通状況予測装置および方法
JP2006059137A (ja) * 2004-08-20 2006-03-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 制御機器とそのプログラム
JP2014237493A (ja) * 2013-06-06 2014-12-18 株式会社日立製作所 エレベータシステム

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019038048A (ja) * 2017-08-23 2019-03-14 株式会社日立製作所 ロボット調達装置、及びロボット調達方法
WO2020008749A1 (ja) * 2018-07-04 2020-01-09 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7501601B2 (ja) 2018-07-04 2024-06-18 ソニーグループ株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2020057247A (ja) * 2018-10-03 2020-04-09 株式会社日立製作所 配車計画システム、情報処理装置、及び配車計画システムの制御方法
WO2020071352A1 (ja) * 2018-10-03 2020-04-09 株式会社日立製作所 配車計画システム、情報処理装置、及び配車計画システムの制御方法
JP7001569B2 (ja) 2018-10-03 2022-01-19 株式会社日立製作所 配車計画システム、情報処理装置、及び配車計画システムの制御方法
JP2021067966A (ja) * 2019-10-17 2021-04-30 トヨタ自動車株式会社 情報処理装置、情報処理プログラム、及び情報処理方法
WO2022091258A1 (ja) * 2020-10-28 2022-05-05 日本電信電話株式会社 配置探索装置、配置探索方法、及び配置探索プログラム
JP7491391B2 (ja) 2020-10-28 2024-05-28 日本電信電話株式会社 配置探索装置、配置探索方法、及び配置探索プログラム
WO2022138168A1 (ja) * 2020-12-23 2022-06-30 株式会社Ｎｔｔドコモ シミュレーション装置
JP7519466B2 (ja) 2020-12-23 2024-07-19 株式会社Ｎｔｔドコモ シミュレーション装置

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