JP2018195031A - シミュレーションプログラム、シミュレーション方法及びシミュレーション装置 - Google Patents
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Abstract
Description
以下、第1の実施形態として、図面を参照して、シミュレーションプログラム、シミュレーション方法及びシミュレーション装置を説明する。なお、以下の実施形態で説明するシミュレーションプログラム、シミュレーション方法及びシミュレーション装置は、一例を示すに過ぎず、実施形態を限定するものではない。また、以下の各実施形態は、矛盾しない範囲内で適宜組みあわせてもよい。
まず、比較例として、背景技術による選択行動のシミュレーションの課題について説明する。図16は、背景技術によるシミュレーションの流れの一例を示す図である。
第1の実施形態は、百貨店等の複数のテナントが存在する施設において、異なるカテゴリの商品を取り扱う複数の店舗の中から、店舗の利用者である消費者の好み(選好)に合った店舗を選択する選択行動をシミュレーションするシミュレーション装置1に関する。店舗は選択候補の一例である。シミュレーション装置1は、購入したい商品カテゴリを持って百貨店等の施設を訪れた消費者が、複数の店舗を順に訪問して、自身の選好に合った店舗で商品を買い求める選択行動の過程をシミュレーションする。
次に、シミュレーション装置1が行う具体的な処理の流れについて、実例を用いて説明する。図2は、シミュレーション装置1が行う処理の流れの一例を示す図である。
次に、シミュレーション装置1が奏する効果について、図3を用いて説明する。図3は、シミュレーション装置1の効果を示す図である。シミュレーション装置1は、まず、各店舗5a,5b,5c,5d,5e,5nに期待値を持たせる。そして、シミュレーション装置1は、確認済の選択候補に対する評価値と、未確認の店舗に対する期待値とを比較することによって、選択処理を終了するか継続するかを判断する。したがって、店舗の評価順序の影響を抑制することができるため、図3(a)に示すように、期待値が十分大きい(選好度が高い)店舗5nであれば、当該店舗5nを最後に訪問する場合であっても、店舗5nの訪問前に選択処理が終了することはない。
次に、図4を用いて、第1の実施形態におけるシミュレーション装置1の作用について、具体例を用いて説明する。図4は、第1の実施形態に係るシミュレーション装置1が行う処理の内容を示す図である。
次に、図5を用いて、第1の実施形態におけるシミュレーション装置1がプログラムを実行することによって行う処理の流れについて説明する。図5は、第1の実施形態に係るシミュレーション装置1が行う処理の流れを示すフローチャートである。
次に、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態は、第1の実施形態で説明した選択行動を行う際に、選択行動に関わる制約条件を課した例である。特に、第2の実施形態は、選択行動のシミュレーションを行う際に、制約条件として時間制約を課した例である。より具体的には、第2の実施形態は、未確認の店舗(選択候補)の選択に充当できる上限時間を設定して、この上限時間内に店舗を決定させる例である。
図6は、第2の実施形態に係るシミュレーション装置1aの機能構成例を示すブロック図である。シミュレーション装置1aの機能構成は、前記したシミュレーション装置1の機能構成(図1)とほぼ同じであるが、入力部10に代わって入力部10aを備える。また、シミュレーション実行部40に代わってシミュレーション実行部40aを備える。なお、シミュレーション管理部30は、第1の実施形態で説明した機能に加えて、選択行動の実行が可能な残り時間の管理を行う。
次に、図7を用いて、第2の実施形態におけるシミュレーション装置1aの作用について、具体例を用いて説明する。図7は、第2の実施形態に係るシミュレーション装置1aが行う処理の内容を示す図である。
Ea(F12)=E(F12)*(120−30)/120 (1)
Ea(F13)=E(F13)*(120−30)/120 (2)
この更新によって、図7(b)に示すように、期待値E(F12)は、期待値Ea(F12)=15に更新されて、期待値E(F13)は、期待値Ea(F13)=18.75に更新される。すなわち、期待値更新部44は、残り時間の減少に応じて、期待値E(x)を低く更新することにより、未確認の店舗xを選択されにくくする。
Eb(F13)=E(F12)*(120−60)/120 (3)
これによって、期待値Ea(F13)=18.75は、期待値Eb(F13)=12.5に更新される(図7(c))。
次に、図8を用いて、第2の実施形態におけるシミュレーション装置1aがプログラムを実行することによって行う処理の流れについて説明する。図8は、第2の実施形態に係るシミュレーション装置1aが行う処理の流れを示すフローチャートである。
次に、第3の実施形態について説明する。第3の実施形態は、選択行動のシミュレーションを行う際に、制約条件として店舗の混雑度を用いた例である。より具体的には、第3の実施形態は、選択行動のシミュレーションに店舗の混雑度を反映することによって、混雑した店舗を選択されにくくする例である。
図9は、第3の実施形態に係るシミュレーション装置1bの機能構成例を示すブロック図である。シミュレーション装置1bの機能構成は、前記したシミュレーション装置1の機能構成(図1)とほぼ同じであるが、入力部10に代わって入力部10bを備える。また、シミュレーション実行部40に代わってシミュレーション実行部40bを備える。
次に、図10を用いて、第3の実施形態におけるシミュレーション装置1bの作用について、具体例を用いて説明する。図10は、第3の実施形態に係るシミュレーション装置1bが行う処理の内容を示す図である。
Eva(x)=Ev(x)*(1−C(x)) (4)
次に、図11を用いて、第3の実施形態におけるシミュレーション装置1bがプログラムを実行することによって行う処理の流れについて説明する。図11は、第3の実施形態に係るシミュレーション装置1bが行う処理の流れを示すフローチャートである。
次に、第4の実施形態について説明する。第4の実施形態は、選択行動のシミュレーションを行う際に、制約条件として店舗間の距離を用いた例である。より具体的には、第4の実施形態は、選択行動のシミュレーションに店舗間の距離を反映することによって、遠く離れた位置にある店舗を選択されにくくする例である。
図12は、第4の実施形態に係るシミュレーション装置1cの機能構成例を示すブロック図である。シミュレーション装置1cの機能構成は、前記したシミュレーション装置1の機能構成(図1)とほぼ同じであるが、入力部10に代わって入力部10cを備える。また、シミュレーション実行部40に代わってシミュレーション実行部40cを備える。
次に、図13を用いて、第4の実施形態におけるシミュレーション装置1cの作用について、具体例を用いて説明する。図13は、第4の実施形態に係るシミュレーション装置1cが行う処理の内容を示す図である。
Ea(F12)=E(F12)*(200−100)/200 (5)
Ea(F13)=E(F13)*(200−10)/200 (6)
これによって、図13(c)に示すように、期待値E(F12)は、期待値Ea(F12)=10に更新されて、期待値E(F13)は、期待値Ea(F13)=23.75に更新される。なお、数式(5),数式(6)に示すように、本実施形態では、異なる店舗x間の距離が200m離れていた場合には、期待値Ea(x)は0に更新される。また、店舗x間の距離が200mを超えた場合には、更新される期待値Ea(x)は0とする。すなわち、シミュレーション装置1cでは、200m以上離れた店舗xは選択しないものとする。なお、ここで設定した距離の基準となる200mという値は一例であって、適宜設定すればよい。
次に、図14を用いて、第4の実施形態におけるシミュレーション装置1cがプログラムを実行することによって行う処理の流れについて説明する。図14は、第4の実施形態に係るシミュレーション装置1cが行う処理の流れを示すフローチャートである。
5a,5b,5c,5d,5e,5n,F11,F12,F13,F21,F22,F23,x 店舗
10,10a,10b,10c 入力部
11 選択候補入力部
12 期待値入力部
13 上限時間入力部
14 混雑度取得部
15 距離入力部
20 入力情報格納部
30 シミュレーション管理部
40,40a,40b,40c シミュレーション実行部
41 評価値算出部(確認部)
42 判定部
43 選択部
44,46 期待値更新部
45 評価値更新部
50 シミュレーション結果出力部
60 エージェント情報格納部
111 プログラム(シミュレーションプログラム)
E(x),Ea(x),Eb(x) 期待値
Ev(x),Eva(x) 評価値
V(x) 分散
Claims (8)
- エージェントを用いて複数の選択候補の中から一つを選択させるシミュレーションをコンピュータに実行させるシミュレーションプログラムであって、
前記複数の選択候補の各々に対して予め設定された期待値を用いて、前記エージェントに前記選択候補に対する確認を行わせるとともに、当該選択候補に対する評価値を算出させて、
既確認の選択候補に対する前記評価値と、未確認の選択候補に対する前記期待値と、に基づいて、前記確認を行わせる処理を継続するか終了するかを前記エージェントに判定させて、
前記エージェントが、前記確認を行わせる処理を終了させると判定した場合に、既確認の選択候補に対する前記評価値に基づいて、前記エージェントに一つの選択候補を選択させる
処理をコンピュータに実行させるシミュレーションプログラム。 - 前記確認を行わせる処理は、前記期待値と当該期待値の分散とに基づいて、前記評価値を算出させることを特徴とする請求項1に記載のシミュレーションプログラム。
- 前記エージェントに前記複数の選択候補の各々に対する期待値を設定させて、前記選択候補を選択する際の制約条件を設定させる処理を更にコンピュータに実行させ、
前記期待値を設定させる処理は、前記制約条件に基づいて、未確認の選択候補に対する期待値を更新させるか、
もしくは、前記確認を行わせる処理は、当該確認を行わせる処理によって算出した前記評価値を、前記制約条件に基づいて更新させる
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のシミュレーションプログラム。 - 前記制約条件を設定させる処理は、前記未確認の選択候補の確認に充当できる上限時間と、前記既確認の選択候補の確認に充当した時間とに基づいて残り時間を算出させて、
前記期待値を設定させる処理は、前記残り時間に基づいて、未確認の選択候補に対する前記期待値を更新させる
ことを特徴とする請求項3に記載のシミュレーションプログラム。 - 前記制約条件を設定させる処理は、前記複数の選択候補の各々の混雑度を設定させて、
前記確認を行わせる処理は、算出した前記評価値を、前記混雑度に基づいて更新させる
ことを特徴とする請求項3又は4に記載のシミュレーションプログラム。 - 前記制約条件を設定させる処理は、前記複数の選択候補の間の距離を設定させて、
前記期待値を設定させる処理は、前記距離に基づいて、未確認の選択候補に対する前記期待値を更新させる
ことを特徴とする請求項3乃至5のいずれか1項に記載のシミュレーションプログラム。 - エージェントを用いて複数の選択候補の中から一つを選択させるシミュレーションをコンピュータに実行させるシミュレーション方法であって、
前記複数の選択候補の各々に対して予め設定された期待値を用いて、前記エージェントに前記選択候補に対する確認を行わせるとともに、当該選択候補に対する評価値を算出させて、
既確認の選択候補に対する前記評価値と、未確認の選択候補に対する前記期待値と、に基づいて、前記確認を行わせる処理を継続するか終了するかを前記エージェントに判定させて、
前記エージェントが、前記確認を行わせる処理を終了させると判定した場合に、既確認の選択候補に対する前記評価値に基づいて、前記エージェントに一つの選択候補を選択させる
処理をコンピュータに実行させるシミュレーション方法。 - エージェントに対して、複数の選択候補を確認させることによって、前記複数の選択候補の中から一つを選択させるシミュレーション装置であって、
前記複数の選択候補の各々に対して予め設定された期待値を用いて、前記エージェントに前記選択候補に対する確認を行わせるとともに、当該選択候補に対する評価値を算出させる確認部と、
既確認の選択候補に対する前記評価値と、未確認の選択候補に対する前記期待値と、に基づいて、前記確認部による処理を継続するか終了するかを前記エージェントに判定させる判定部と、
前記エージェントが、前記確認部による処理を終了すると判定した場合に、既確認の選択候補に対する前記評価値に基づいて、前記エージェントに一つの選択候補を選択させる選択部と、
を有するシミュレーション装置。
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