JP2019212245A - シミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置 - Google Patents

Abstract

【課題】サインの表示態様を評価することを可能とする。【解決手段】実施形態のシミュレーションプログラムは、仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーションプログラムであって、制御する処理と、決定される処理とをコンピュータに実行させる。制御する処理は、エージェントが仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、仮想空間内を行動するように制御する。決定される処理は、複数のサインそれぞれのエージェントに対する影響が、サインの表示態様にかかる属性と、エージェントの属性とに応じて決定される。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、シミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置に関する。

従来、ショッピングモールや空港等において、各種案内を提示する標識（サイン）、案内人等（以下、まとめてサインとよぶ）の配置にかかるサインシステム計画の検討に、人流シミュレーションが活用されている。

この人流シミュレーションでは、ショッピングモールや空港等に対応する仮想空間に、サインシステム計画に従ったサインと、歩行者を模した歩行者エージェント（以下、エージェントよぶ）とを配置する。そして、仮想空間に配置されたサインより取得（認知）した情報に基づくエージェントの行動をシミュレーションすることで、サインシステム計画での歩行者の流れを模擬している。

国際公開第２０１７／２９６９８号 特開２０１７−２２４２０１号公報

しかしながら、上記の従来技術は、仮想空間におけるサイン配置に対する評価を行うものであり、個々のサインがエージェントに及ぼす影響はエージェントによらず一律である。このため、個々のサインにおいて互いに異なる表示態様がエージェントに及ぼす影響を評価することが困難であるという問題がある。

１つの側面では、サインの表示態様を評価することを可能と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およびシミュレーション装置を提供することを目的とする。

第１の案では、仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーションプログラムであって、制御する処理と、決定される処理とをコンピュータに実行させる。制御する処理は、エージェントが仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、仮想空間内を行動するように制御する。決定される処理は、複数のサインそれぞれのエージェントに対する影響が、サインの表示態様にかかる属性と、エージェントの属性とに応じて決定される。

本発明の１実施態様によれば、サインの表示態様を評価することができる。

図１は、実施形態にかかるシミュレーション装置の構成を例示するブロック図である。 図２は、空間情報を説明する説明図である。 図３は、サインシステム計画を説明する説明図である。 図４は、歩行者情報を説明する説明図である。 図５は、シミュレーション装置の動作例を示すフローチャートである。 図６は、仮想空間を説明する説明図である。 図７は、サインによる案内情報の到達範囲を説明する説明図である。 図８は、エージェントの生成を説明する説明図である。 図９は、エージェントの認知情報の更新処理を例示するフローチャートである。 図１０は、エージェントの意思決定の処理を例示するフローチャートである。 図１１は、エージェントの属性値と情報取得可能サインの一例を説明する説明図である。 図１２は、エージェントのサイン選択を説明する説明図である。 図１３は、従来のシミュレーションにおけるサインシステム計画の評価を説明する説明図である。 図１４は、実施形態のシミュレーションにおけるサインシステム計画の評価を説明する説明図である。 図１５は、実施形態にかかるシミュレーション装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、実施形態にかかるシミュレーションプログラム、シミュレーション方法およびシミュレーション装置を説明する。実施形態において同一の機能を有する構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。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およ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。

図１は、実施形態にかかるシミュレーション装置１の構成を例示するブロック図である。図１に示すシミュレーション装置１は、例えばＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の情報処理装置である。シミュレーション装置１は、入力された情報に基づいて、仮想空間におけるエージェントの行動をシミュレーションし、歩行者の流れを模した人流シミュレーションを実施する。図１に示すように、シミュレーション装置１は、入力部１０、入力情報格納部２０、シミュレーション管理部３０、サインシステム変更部４０、歩行者行動実行部５０、シミュレーション結果出力部６０およびシミュレーション結果出力部６０を有する。

入力部１０は、例えばマウスやキーボードなどの入力装置より、空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３等のシミュレーションにかかる入力情報を受け付ける。

入力情報格納部２０は、入力部１０より入力された空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３等の入力情報をＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置に格納する。

空間情報１１は、ショッピングモールや空港等のシミュレーションにかかる仮想空間の構造を示す情報である。具体的には、空間情報１１には、シミュレーションにおけるエージェントが回遊する仮想空間（広さ、フロア数、壁、通路および施設の位置等）についてのセル環境および空間内のノード（通路、施設等）の接続についてのネットワーク環境が記述されている。ユーザは、シミュレーションの検討対象とする仮想空間の空間情報１１をシミュレーション装置１に入力する。

図２は、空間情報１１を説明する説明図である。図２に示すように、空間情報１１には、仮想空間の広さ、フロア数、エージェントの進入不可能なセル（壁）を示す壁番号、壁の位置等のセル環境が記述されている。また、空間情報１１には、ノードを示すノード番号ごとに、ノードの座標、歩行目標（Ｗａｙｐｏｉｎｔ）、施設（Ｆａｃｉｌｉｔｙ）などのノードの種類等のネットワーク環境が記述されている。また、ネットワーク環境には、移動可能なノード間のエッジごとに、エッジ番号と、互いに接続されているノードを示すノード番号とが記述されている。

サインシステム計画１２は、ショッピングモールや空港等において、各種案内を提示するサインの配置や内容を示す情報である。具体的には、サインシステム計画１２には、各サインについて特徴となる属性（位置、伝達度、距離、角度、視認時間、表示属性）と、各サインがエージェントに渡す（認知させる）ことにかかる情報（エリア情報、施設情報、案内情報、記憶難易度）とが記述されている。ユーザは、シミュレーションの検討対象とするサインシステム計画１２をシミュレーション装置１に入力する。

図３は、サインシステム計画１２を説明する説明図である。図３に示すように、サインシステム計画１２は、サインを識別するサイン番号ごとに、各サインの特徴となる属性（位置、伝達度、距離、角度、視認時間および表示属性）が記述されている。

「位置」は、仮想空間におけるサインの設置位置である。「伝達度」は、エージェントへの伝達度合いを示す値（例えばＡ〜Ｃの三段階の評価値）である。「距離」は、エージェントに対してサインを認知させることができる仮想空間内における距離を示す値である。「角度」は、エージェントに対してサインを認知させることができる角度を示す値である。「視認時間」は、エージェントがサインの示す内容を認知するのに要する時間を示す値である。

「表示属性」は、サインの表示態様を文字の大きさ、情報量、図面の有無などの様々な側面から数値化したものである。一例として、表示属性におけるｘ１は、サインにおける文字の大小を数値で示すものである。ｘ１は、例えば文字のサイズが大きいほど大きな値となる。ｘ２は、サインに含まれる情報量を数値で示すものである。ｘ２は、例えばサインに含まれる文章の数や文字数を数値として示す。ｘ３は、サインにおける図面の有無を数値で示すものである。ｘ３は、例えば図面がない場合は０を、図面がある場合は図面の大きさに応じた値を示す。

サインシステム計画１２における各サインの特徴となる属性については、設置を計画している各サインの大きさや表示態様などをもとに評価された値が入力される。例えば、大きな標識で伝達する内容が少ない（例えば、細かい施設の案内を省き、エリアの案内を行う）サインについては、伝達度、距離を大きな値とし、視認時間を短い値とする。また、同じ大きさの標識でも伝達する内容が多い（例えば、細かい施設の案内を含む）サインについては、伝達度、距離を小さな値とし、視認時間を長い値とする。

また、文字サイズを小さく文字を多くして図面を無くすことで詳細な内容を伝達できる表示態様のサインについては、ｘ１を１〜３における１などの比較的に小さい値とし、ｘ２を１〜３における３などの比較的に大きな値とし、ｘ３を０とする。また、文字サイズを大きく文字を少なくして図面を入れることで概要を分かりやすく伝達できる表示態様のサインについては、ｘ１を３などの比較的に大きな値とし、ｘ２を１などの比較的に小さな値とし、ｘ３を１以上の図面の大きさに応じた値とする。このように、表示属性を適宜設定することで、各サインにおける表示態様を設定できる。

また、サインシステム計画１２は、サインを識別するサイン番号ごとに、エージェントの認知にかかる情報（エリア情報、施設情報、案内情報、記憶難易度）が記述されている。

「エリア情報」は、エージェントに渡す（認知させる）エリアについての情報であり、例えば、ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ（レストラン）、ｅｘｃｈａｎｇｅ（両替）、ｓｈｏｐ（お店）などがある。「施設情報」は、エージェントに渡す（認知させる）施設についての情報であり、例えば施設を示す番号などがある。「案内情報」は、エリア情報で示されたエリアや、施設情報で示された施設についての位置をエージェントに対して案内する情報である。例えば、「案内情報」は、サインのある位置からエリアや施設へ向かう方位、経路等を、仮想空間におけるノード番号やエッジ番号などで示した情報であってもよい。「記憶難易度」は、案内情報を認知したエージェントにおける、認知した案内情報（以後、認知情報ともよぶ）の忘れ難さを示す値である。例えば、「記憶難易度」は、値が大きいほど、エージェントが認知情報を忘却しづらいことを示す。

サインシステム計画１２における各サインの認知にかかる情報については、設置を計画している各サインの内容などをもとに評価された値が入力される。例えば、サイン番号が「１」のサインであり、エリアの案内を行うサイン（施設の案内は省かれている）については、エリア情報と、案内情報と、記憶難易度とに所定値が記述され、施設情報はＮＵＬＬデータ（図示例では「−」）が記述される。また、サイン番号が「２」のサインであり、エリアだけでなく施設の案内も行うサインについては、エリア情報、施設情報、案内情報および記憶難易度に所定値が記述される。このように、エリアの案内を行うサイン、エリアとともに施設の案内を行うサインなど、サインにおける案内の内容に階層を持たせてもよい。

また、エリアとともに施設の案内を行うサインの内容よりも、施設の案内が省かれたエリアの案内を行うサインの内容の方が、平易な内容となる。このような平易な案内内容は、歩行者において忘却しづらい内容と評価できる。したがって、記憶難易度については、平易な案内内容のサインほど高い値を設定する。例えば、サイン番号が「２」のサインであり、エリアだけでなく施設の案内も行うサインよりも、サイン番号が「１」のサインであり、エリアの案内を行うサインの方の記憶難易度を高い値とする。

歩行者情報１３は、仮想空間におけるエージェントを示す情報である。具体的には、歩行者情報１３には、仮想空間における出入口などに対応した出現ポイントにおいてエージェントが発生する発生確率や、発生するエージェントの種類についての情報である。なお、エージェントの種類については、例えば、男性または女性などの性別、子供（幼児、小、中、高校生）、成人（２０〜４０歳、４０〜６０歳、６０歳以上）などの年齢別によるものがある。ユーザは、シミュレーションの検討対象とする歩行者についての歩行者情報１３をシミュレーション装置１に入力する。

図４は、歩行者情報１３を説明する説明図である。図４に示すように、歩行者情報１３は、エージェントの発生確率と、歩行者種類を示す番号ごとの、発生するエージェントの特徴とが記述されている。エージェントの特徴には、「発生割合」、「視認距離」、「視野角」、「影響度合い」、「記憶時間」、「目的カテゴリー」、「効用値（施設１）…（施設３０）」などがある。

「発生割合」は、各エージェントの発生する割合を示す。「視認距離」および「視野角」は各エージェントが仮想空間内で視認できる距離と角度を示す。「記憶時間」は、各エージェントが認知した情報を記憶する時間を示す。

「影響度合い」は、サインの表示態様（文字の大きさ、情報量、図面の有無など）それぞれに対する各エージェントの影響度合いを示す。換言すれば、影響度合いとは、サインの表示態様に対する各エージェントの嗜好を示す指標とも言える。また、影響度合いは、各エージェントがどのような表示態様のサインを優先的に選択するかを示す指標と解釈することも可能である。

一例として、影響度合いにおけるβ１は、サインの文字の大きさに対するエージェントの影響度合いを数値で示すものである。β１は、例えば文字が大きいほどエージェントが誘引されやすいなど、文字の大きさに対する影響度合いが大きいほど大きな値となる。

β２は、サインの情報量に対するエージェントの影響度合いを数値で示すものである。β２は、例えばサインの情報量が多いほどエージェントが誘引されやすいなど、情報量に対する影響度合いが大きいほど大きな値となる。

β３は、サインの図面に対するエージェントの影響度合いを数値で示すものである。β３は、例えば図面がある場合にエージェントが誘引されやすいなど、図面に対する影響度合いが大きいほど大きな値となる。

なお、サインの表示態様それぞれに対する各エージェントの影響度合い（β１〜β３）については、特に影響を及ぼさない場合は０、肯定的な影響を及ぼす場合は正の値、否定的な影響を及ぼす場合は負の値としてもよい。例えば、情報量が多いことを好む歩行者に対応するエージェントについては、β２の値を正の値とし、好みの度合いに合わせて１〜３の中の３としてもよい。逆に、情報量が多いことが嫌いな歩行者に対応するエージェントについては、β２の値を負の値とし、嫌いな度合いに合わせて−１〜−３の中の−３としてもよい。

「目的カテゴリー」は、各エージェントの行動の目的（例えば食事、買い物等）を示す値を優先順位順に列挙している。「効用値（施設１）…（施設３０）」は、各エージェントにおける施設ごとの効用を値で示す。

歩行者情報１３の内容については、ショッピングモールや空港等のシミュレーションにかかる仮想空間を訪れる歩行者を想定した値が入力される。例えば、成人（２０〜４０歳、４０〜６０歳）の利用が多く、子供（幼児、小、中、高校生）の利用が少ない場合には、成人に対応した歩行者種類の発生割合を大きくし、子供に対応した歩行者種類の発生割合を小さく設定する。サインの表示態様に対する歩行者の嗜好についても同様、成人、子供などの歩行者に合わせた影響度合いを設定する。

シミュレーション管理部３０は、入力情報格納部２０に格納された入力情報（空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３）に基づいて歩行者行動実行部５０において行われる、仮想空間におけるエージェントの行動をシミュレーションする処理を管理する。具体的には、シミュレーション管理部３０は、入力情報格納部２０に格納された入力情報と、エージェント情報格納部７０に格納されたエージェントの行動を逐次シミュレーションをした結果（エージェントの位置情報およびエージェントの認知情報）とを読み出して歩行者行動実行部５０へ出力する。

また、シミュレーション管理部３０では、仮想空間内の複数のサインそれぞれのエージェントに対する影響が、サインの表示態様にかかる複数の表示属性と、エージェントの属性（影響度合い）とに応じて決定される（詳細は後述する）。

また、シミュレーション管理部３０は、エージェントの認知情報について、歩行者行動実行部５０におけるシミュレーションの経過に応じた制限をして歩行者行動実行部５０へ出力する（詳細は後述する）。これにより、歩行者行動実行部５０では、シミュレーション管理部３０により制限された認知情報をもとに、エージェントの行動をシミュレーションすることとなる。

また、シミュレーション管理部３０は、歩行者行動実行部５０がエージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（エージェントの位置情報およびエージェントの認知情報）をシミュレーション結果出力部６０へ出力する。

サインシステム変更部４０は、例えばマウスやキーボードなどの入力装置においてユーザより受け付けた操作指示をもとに、入力情報格納部２０に格納されたサインシステム計画１２、歩行者情報１３の変更を行う。これにより、ユーザは、サインシステム計画１２、歩行者情報１３を適宜変更することができる。

歩行者行動実行部５０は、入力情報（空間情報１１、サインシステム計画１２および歩行者情報１３）を初期条件として、エージェントの行動を逐次シミュレーションする。具体的には、歩行者行動実行部５０は、前の時刻までエージェントの行動をシミュレーションした結果（エージェントの位置情報およびエージェントの認知情報）をもとに、次の時刻におけるエージェントの行動をシミュレーションする。歩行者行動実行部５０は、逐次シミュレーションした結果をシミュレーション管理部３０へ出力する。すなわち、歩行者行動実行部５０は、エージェントが仮想空間内に配置された複数のサインそれぞれから影響を受けて認知した認知情報に基づく仮想空間内の行動をシミュレーションする行動実行部の一例である。

シミュレーション結果出力部６０は、エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（エージェントの位置情報およびエージェントの認知情報）をエージェント情報格納部７０へ格納する。また、シミュレーション結果出力部６０は、エージェント情報格納部７０に格納されたシミュレーション結果を表示装置への表示や印刷装置への印字により出力する。このシミュレーション結果の出力は、逐次シミュレーションした結果を逐次出力してもよい。また、所定時間にわたってシミュレーションした結果の集計結果を出力してもよい。

エージェント情報格納部７０は、逐次シミュレーションした結果であるエージェントの情報（位置情報および認知情報）等のシミュレーション結果をＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶装置に格納する。

次に、シミュレーション装置１の動作の詳細について説明する。図５は、シミュレーション装置の動作例を示すフローチャートである。

図５に示すように、処理が開始されると、入力部１０は、空間情報１１、歩行者情報１３およびサインシステム計画１２の入力を受け付けて入力情報格納部２０へ格納する（Ｓ１）。次いで、シミュレーション管理部３０は、入力された空間情報１１およびサインシステム計画１２をもとに、仮想空間の生成および仮想空間内におけるサインシステムの配置を行う（Ｓ２）。

図６は、仮想空間を説明する説明図である。図６に示すように、シミュレーション管理部３０は、空間情報１１のセル環境（空間の広さ、フロア数、壁の位置）に基づいた仮想空間Ｐを生成する。そして、シミュレーション管理部３０は、空間情報１１のネットワーク環境（ノードの位置、種類、ノードの接続関係）をもとに、仮想空間Ｐ内に出現ポイントＰ１、施設Ｐ２等を配置する。また、シミュレーション管理部３０は、サインシステム計画１２の位置をもとに、仮想空間Ｐ内にサインＰ３を配置する。

図７は、サインＰ３による案内情報の到達範囲を説明する説明図である。図７に示すように、仮想空間Ｐ内に配置されたサインＰ３には、サインシステム計画１２における伝達度、距離、角度に対応した到達範囲Ｈが設定される。したがって、到達範囲Ｈ内にいるエージェントＡ１、Ａ２はサインＰ３から案内情報を取得（認知）でき、到達範囲Ｈ外のエージェントＡ３はサインＰ３から案内情報を取得（認知）できないものとする。

次いで、シミュレーション管理部３０は、シミュレーションの開始時刻に対応するステップ数の初期値（Ｓｔｅｐ＝０）を設定する（Ｓ３）。以後、シミュレーション管理部３０は、Ｓ４〜Ｓ１０の処理を繰り返す際に、設定されたステップをインクリメントすることで、シミュレーションの時刻を進める。これにより、シミュレーション管理部３０は、Ｓ４〜Ｓ１０の処理において、ステップに対応して進行する時刻ごとに歩行者行動実行部５０でのシミュレーションを実行させる。なお、ステップのインクリメントにより進むシミュレーションの時間幅は、任意に設定してよく、例えば数秒から数十秒単位でユーザが事前に設定する。

次いで、シミュレーション管理部３０は、歩行者情報１３の発生確率および歩行者種類ごとの発生割合をもとに、出現ポイントＰ１においてエージェントを生成する（Ｓ４）。具体的には、シミュレーション管理部３０は、生成した乱数をもとに、設定された発生確率および発生割合でエージェントの生成の有無を検証する。そして、シミュレーション管理部３０は、検証結果をもとに、発生有りとする種類のエージェントを生成する。なお、シミュレーション管理部３０は、生成したエージェントごとに、ＩＤ（Identification Data）等の識別情報を割り当て、エージェントの位置および認知情報をエージェント情報格納部７０に格納する。

図８は、エージェントの生成を説明する説明図である。図８に示すように、発生確率および歩行者種類ごとの発生割合をもとに、発生有りとする種類のエージェントＡが出現ポイントＰ１に生成される。例えば、発生確率が０．８の場合は、１ステップにおいて８割の確率でエージェントＡが生成されることとなる。

次いで、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内に生成されている各エージェントＡの認知情報をエージェント情報格納部７０より読み出して更新する更新処理を行う（Ｓ５）。図９は、エージェントＡの認知情報の更新処理を例示するフローチャートである。なお、図９では一人のエージェントＡについての更新処理を例示しているが、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内に生成されているすべてのエージェントＡに対して図９の更新処理を行う。

図９に示すように、更新処理が開始されると、シミュレーション管理部３０は、エージェント情報格納部７０に格納されたエージェントＡの認知情報を参照し、エージェントＡの認知情報内のすべての案内情報（認知情報とされた案内情報）に設定されている残り記憶時間を１減らす（Ｓ２０）。このＳ２０の処理により、シミュレーションの時刻の経過に従って、案内情報に設定されている残り記憶時間が減らされることとなる。

次いで、シミュレーション管理部３０は、既得の案内情報の残り記憶時間＝０であるか否かを判定する（Ｓ２１）。残り記憶時間＝０である場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、残り記憶時間＝０となっている案内情報を認知情報より削除し（Ｓ２２）、Ｓ２３へ処理を進める。残り記憶時間＝０でない場合（Ｓ２１：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、案内情報を認知情報より削除することなく、Ｓ２３へ処理を進める。

これにより、残り記憶時間が０まで減らされていない間は、認知された案内情報がエージェントＡのシミュレーションにおいて利用されることとなる。そして、シミュレーションの時刻の経過に従って、残り記憶時間が０まで減らされたところで、認知された案内情報が削除され、認知された案内情報のシミュレーションへの利用が制限されることとなる。

次いで、シミュレーション管理部３０は、エージェント情報格納部７０に格納されたエージェントＡの位置情報およびサインシステム計画１２におけるサインＰ３の位置、伝達度、距離、角度などの到達範囲Ｈにかかる情報を参照し、エージェントＡにおけるサインＰ３の認知を確認する（Ｓ２３）。具体的には、図７に示すように、サインＰ３の到達範囲Ｈ内にエージェントＡがいる場合にサインＰ３の認知があるものとする。

次いで、シミュレーション管理部３０は、エージェントＡが認知したサインＰ３の中から、サインＰ３の表示態様にかかる属性と、エージェントＡにおける属性（表示態様に対する影響度合い）とに応じて、認知情報として記憶するサインＰ３の選択を行う（Ｓ２４）。

具体的には、シミュレーション管理部３０は、サインＰ３（ｉ）にエージェントＡ（ｎ）が誘引させる度合い（誘引度Ｕ_ｉｎ）を次の式（１）のように求める。ここで、β_１ｎ、β_２ｎ、β_３ｎは、エージェントＡ（ｎ）における影響度合い（β１〜β３）である。また、ｘ_１ｉ、ｘ_２ｉ、ｘ_３ｉは、サインＰ３（ｉ）における表示態様の属性値（ｘ１〜ｘ３）である。

次いで、シミュレーション管理部３０は、各サインＰ３（ｉ）について求めた誘引度Ｕ_ｉｎに基づき、次の式（２）のようにしてエージェントＡ（ｎ）がサインＰ３（ｉ）を選択する選択確率（Ｐ_ｉｎ）を求める。なお、ｊ＝１…Ｊは、エージェントＡが認知したサインＰ３それぞれを示す。シミュレーション管理部３０は、エージェントＡに対する各サインＰ３（ｉ）について求めた選択確率Ｐ_ｉｎをもとに、認知情報として記憶するサインＰ３を選択する。

なお、誘引度Ｕ_ｉｎを求める際の、サインＰ３（ｉ）における表示態様の属性値（ｘ_１ｉ、ｘ_２ｉ、ｘ_３ｉ）のそれぞれは、次の式（３）のように所定の制限値（Ｃ_１ｉ、Ｃ_２ｉ、Ｃ_２ｉ）以下であるものとする。

例えば、サインＰ３の表示態様については、表示面積や設置位置などの制限より、一定の制限がある。したがって、式（３）に示すように、表示態様の属性値（ｘ_１ｉ、ｘ_２ｉ、ｘ_３ｉ）のそれぞれは、所定の制限を受けることとなる。

また、サインＰ３（ｉ）における表示態様の属性値それぞれの総計値（ｘ_１ｉ＋ｘ_２ｉ＋ｘ_３ｉ）は、次の式（４）のように所定の制限値（Ｃ_ｉ）以下であるものとする。なお、制限値Ｃ_ｉは、サインＰ３（ｉ）の表示面積などに合わせて予め設定される。

例えば、サインＰ３は、限られた表示面積などの制約の中で様々な情報を提供することとなる。このため、文字の大きさを大きくした場合は記載可能な情報量が減る、図面を入れる場合は文字の大きさや記載可能な情報量が減るなどのトレードオフの関係が成立する。したがって、式（４）に示すように、サインＰ３（ｉ）における表示態様の属性値それぞれの総計値を制限値Ｃ_ｉとすることで、上記のトレードオフの関係を再現することができる。

なお、シミュレーション管理部３０は、上記の誘引度Ｕ_ｉｎについて、次の式（５）に示すように、サインＰ３（ｉ）とエージェントＡ（ｎ）との位置関係（距離など）に応じて求めてもよい。ここで、β_ｄｎは、サインＰ３に対するエージェントＡ（ｎ）について、位置関係（距離）の影響度合いを示す属性値である。また、ｄ_ｉｎは、サインＰ３（ｉ）に対するエージェントＡ（ｎ）の距離値である。

次いで、シミュレーション管理部３０は、選択したサインＰ３の情報をエージェントＡが認知した認知情報としてエージェント情報格納部７０に格納する。具体的には、シミュレーション管理部３０は、選択したサインＰ３の案内情報について、残り記憶時間＝（サインＰ３が持つ記憶難易度）＊（エージェントＡの記憶時間）とする。そして、シミュレーション管理部３０は、残り記憶時間とともに、案内情報をエージェントＡの認知情報に追加する（Ｓ２５）。

このように、Ｓ２５において、シミュレーション管理部３０は、エージェントＡが案内情報を認知した際に、案内情報の制限にかかる初期値として残り記憶時間を設定する。例えば、サインＰ３に設定された記憶難易度が高く、忘却しづらい案内情報については、残り記憶時間の値が大きく設定される。また、記憶時間が長く、認知した案内情報を長く覚えているエージェントＡについては、残り記憶時間の値が大きく設定される。なお、残り記憶時間については、サインＰ３が持つ記憶難易度およびエージェントＡの記憶時間の両方をもとに設定してもよいし、いずれか一方をもとに設定してもよい。

なお、上述した認知情報の更新処理は、ステップの経過（シミュレーションの時間経過）に従ったものを例示したが、シミュレーションの経過に伴うものであれば、時間に限定しない。例えば、シミュレーションの経過に伴うエージェントＡの歩数、方向転換した回数などのエージェントＡの行動経過をもとに、認知情報を制限してもよい。例えば、シミュレーションの経過に伴うエージェントＡの歩数、方向転換した回数を残り記憶時間と同様にカウントし、カウントされた値が所定値以上となった場合に認知された案内情報の削除を行ってもよい。このように、シミュレーションの時間経過だけでなく、エージェントＡの行動経過をもとに認知情報の制限を行うことで、エージェントＡの行動に則したより現実的なシミュレーションを実現できる。

図５に戻り、Ｓ５に次いで、シミュレーション管理部３０は、歩行者情報１３および認知情報をもとに、仮想空間Ｐ内に生成されている各エージェントＡの意思決定を行う（Ｓ６）。図１０は、エージェントＡの意思決定の処理を例示するフローチャートである。なお、図１０では一人のエージェントＡについての意思決定の処理を例示しているが、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内に設定されているすべてのエージェントＡに対して図１０の処理を行う。

図１０に示すように、処理が開始されると、シミュレーション管理部３０は、エージェントＡの目的カテゴリー＝０であるか否か、すなわち目的カテゴリーの選択が済んでいるか否かを判定する（Ｓ３０）。目的カテゴリーが未選択であり、目的カテゴリー＝０である場合（Ｓ３０：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、歩行者情報１３の目的カテゴリーの中から１つのカテゴリーを選択する（Ｓ３１）。

なお、目的カテゴリーが選択済みであり、目的カテゴリー＝０でない場合（Ｓ３０：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、選択済みとしたままでＳ３２へ処理を進める。

次いで、シミュレーション管理部３０は、エージェントＡが目標とするエリア＝０であるか否か、すなわち目的カテゴリーの中で選択済みのカテゴリーに対応するエリアの選択が済んでいるか否かを判定する（Ｓ３２）。

目標とするエリアが未選択である場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、目的カテゴリーの中で選択済みのカテゴリーに対応するエリアのエリア情報（エリアへの案内情報）をこのステップで入手（認知）しているか否かを判定する（Ｓ３３）。具体的には、シミュレーション管理部３０は、このステップにおける認知情報を参照し、選択済みのカテゴリーに対応する目的エリアの案内情報が認知情報に含まれているか否かを判定する。

エージェントＡが目標とするエリアのエリア情報（案内情報）を入手（認知）している場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、入手しているエリアを選択する（Ｓ３４）。これにより、エージェントＡについては、案内情報を認知しているエリアへの行動が決定される。なお、目標とするエリアが選択済みである場合（Ｓ３２：ＮＯ）およびエージェントＡが目標とするエリアの案内情報を認知していない場合（Ｓ３３：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、Ｓ３４の処理をスキップしてＳ３５へ処理を進める。

次いで、シミュレーション管理部３０は、エージェントＡの現在位置が目的カテゴリーの中で選択済みである目的エリアであるか否かを判定する（Ｓ３５）。現在位置＝目的エリアである場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、このステップで施設情報（施設への案内情報）を入手（認知）しているか否かを判定する（Ｓ３６）。具体的には、シミュレーション管理部３０は、このステップにおける認知情報を参照し、現在位置である目的エリア内の施設についての案内情報が認知情報に含まれているか否かを判定する。

エージェントＡが施設への案内情報を入手（認知）している場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、想起集合から選択集合への絞り込みを行う（Ｓ３７）。具体的には、エージェントＡが認知している施設（想起集合）の中から、エージェントＡの目的や状況により選択集合へと選択肢を絞る。例えば、シミュレーション管理部３０は、想起集合の中で施設を利用し終わるまでの時間が所定の閾値を超えるものはカットオフすることで、選択集合への絞り込みを行う。一例として、（施設までの見込み移動時間）＋（待ち時間）＋（利用時間）＜閾値である施設へ絞り込む。

次いで、シミュレーション管理部３０は、選択集合＝０であるか否かを判定し（Ｓ３８）、選択集合＝０でない場合（Ｓ３８：ＮＯ）は選択集合の中から施設を選択する（Ｓ３９）。また、選択集合＝０である場合（Ｓ３８：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、エージェントＡが目的とする施設を空とする（Ｓ４０）。

選択集合の中からの施設の選択は、離散選択モデルなどの公知の方法を用いて行う。例えば、Ｐ（ｉ）＝（選択集合に含まれるもの（施設ｉ））×ｅｘｐＵ（ｉ）／ΣｅｘｐＵ（ｎ）を演算し、値の高いものを選択する。なお、Ｕ（ｉ）＝（施設ｉの効用値）＋β１・（施設ｉまでの見込み移動時間）＋β２・（施設ｉの待ち時間）であり、β１、β２は予め設定された重み付け値である。

図５に戻り、歩行者行動実行部５０は、各エージェントＡについてＳ５で更新された認知情報およびＳ６で決定された意思をもとに、各エージェントＡの歩行行動をシミュレーションする（Ｓ７）。具体的には、歩行者行動実行部５０は、各エージェントＡが認知している認知情報および決定した意思に従い、ステップ内に歩行する方向および歩行量を算出する。このＳ７のシミュレーション結果は、シミュレーション管理部３０に出力されてエージェント情報格納部７０に格納される。

なお、各エージェントＡが認知している認知情報が制限されている場合または目標とするエリアが決まっていない場合には、周囲のＷａｙｐｏｉｎｔをランダムに選択し、選択したＷａｙｐｏｉｎｔを目指す歩行（方向および歩行量）を算出する。これにより、現実的な人の動きである「うろうろする」、「道に迷う」等の目的地と自分の位置との関係性を見失った行動を再現することができる。

次いで、シミュレーション結果出力部６０は、エージェント情報格納部７０に格納されたシミュレーション結果をもとに、仮想空間Ｐおよび仮想空間Ｐ内の各エージェントＡを表示装置の画面に描画する（Ｓ８）。

次いで、シミュレーション管理部３０は、予め設定された最終ステップ（シミュレーションを終了する時刻）まで処理が終了したか否かを判定する（Ｓ９）。処理が終了していない場合（Ｓ９：ＮＯ）、シミュレーション管理部３０は、ステップ数をインクリメントし（Ｓ１０）、Ｓ４へ処理を戻す。

処理が終了した場合（Ｓ９：ＹＥＳ）、シミュレーション結果出力部６０は、エージェント情報格納部７０のシミュレーション結果を集計した集計結果を、例えば表示装置の画面に出力する（Ｓ１１）。これにより、ユーザは、シミュレーションの集計結果を容易に認識できる。

例えば、シミュレーション管理部３０では、仮想空間Ｐ内の複数のサインＰ３それぞれのエージェントＡに対する影響が、サインＰ３の表示態様にかかる複数の表示属性と、エージェントＡの属性（影響度合い）とに応じて決定される。そして、歩行者行動実行部５０では、エージェントＡが仮想空間Ｐに配置された複数のサインＰ３それぞれからの影響を受けて、仮想空間Ｐ内を行動するシミュレーションを行う。したがって、上記のシミュレーションによる集計結果では、エージェントＡに対する個々のサインＰ３の影響について、サインＰ３の表示態様や、その表示態様に対するエージェントＡの嗜好を再現することができる。

ここで、具体的なケースを例示して人流シミュレーションによるサインシステム計画１２の検討例を説明する。図１１は、エージェントＡの属性値と情報取得可能サインの一例を説明する説明図である。

図１１に示すように、エージェントＡは、「ａｇｅｎｔＡ」、「ａｇｅｎｔＢ」、「ａｇｅｎｔＣ」の３つのグループに分けられるものとする。また、各グループについて、「ａｇｅｎｔＡ」における影響度合い（β１、β２、β３）は「３，０，−１」であるものとする。また、「ａｇｅｎｔＢ」における影響度合い（β１、β２、β３）は「１，３，１」であるものとする。また、「ａｇｅｎｔＣ」における影響度合い（β１、β２、β３）は「２，１，２」であるものとする。

また、「ａｇｅｎｔＡ」、「ａｇｅｎｔＢ」、「ａｇｅｎｔＣ」のそれぞれは、「ｓｉｇｎ１」、「ｓｉｇｎ２」、「ｓｉｇｎ３」のサインＰ３の中で、丸印のあるサインＰ３から目的を達するための案内情報を取得可能であるものとする。例えば、「ａｇｅｎｔＡ」および「ａｇｅｎｔＢ」は、「ｓｉｇｎ１」の案内情報から目的する施設へ向かうことができる。また、「ａｇｅｎｔＣ」は、「ｓｉｇｎ２」または「ｓｉｇｎ３」の案内情報から目的する施設へ向かうことができる。

図１２は、エージェントＡのサイン選択を説明する説明図である。図１２に示すように、ケースＣ１では、「ｓｉｇｎ１」、「ｓｉｇｎ２」、「ｓｉｇｎ３」のサインＰ３について、「ｓｉｇｎ１」における表示属性（ｘ１、ｘ２、ｘ３）が「２，１，１」と設定されているものとする。また、「ｓｉｇｎ２」における表示属性（ｘ１、ｘ２、ｘ３）が「１，１．５，２」と設定されているものとする。また、「ｓｉｇｎ３」における表示属性（ｘ１、ｘ２、ｘ３）が「２，１，２」と設定されているものとする。

このようなケースＣ１では、「ａｇｅｎｔＢ」は選択確率が「０．５４７」と最も高い「ｓｉｇｎ２」に誘引され、目的とする施設に向かわずに誤誘導が生じる。したがって、「ａｇｅｎｔＢ」のエージェントＡのグループについては、人流シミュレーションにおいて、ふらふらするなどの無駄な動きが再現される。

このような人流シミュレーションの結果をもとに、ユーザは、サインシステム計画１２におけるサイン変更を行う。具体的には、ユーザは、「ａｇｅｎｔＢ」が「ｓｉｇｎ１」に誘引され、正しく目的とする施設に向かうように表示態様の属性を調整する。より具体的には、「ａｇｅｎｔＢ」が「ｓｉｇｎ１」に誘引されるように、「ｓｉｇｎ１」の表示属性（ｘ１、ｘ２、ｘ３）を「２，１，１」から「２，２，１」に変更する。

図１３は、従来のシミュレーションにおけるサインシステム計画の評価を説明する説明図である。図１３に示すように、従来のシミュレーションでは、ケースＣ３のように「ａｇｅｎｔＢ」が「ｓｉｇｎ２」に誤誘導されている場合、ケースＣ４のように「ｓｉｇｎ１」を調整すると一律にエージェントＡが誘引される。したがって、ケースＣ４のように「ａｇｅｎｔＣ」の誤誘導が生じる場合がある。このように、従来のシミュレーションでは、サインＰ３の表示態様の観点からサインシステム計画を評価することが困難であり、サインシステム計画を精度良く設計することが難しい。

図１４は、実施形態のシミュレーションにおけるサインシステム計画１２の評価を説明する説明図である。図１４に示すように、実施形態のシミュレーションでは、ケースＣ５のように「ａｇｅｎｔＢ」が「ｓｉｇｎ２」に誤誘導されている場合、サインＰ３の表示属性およびエージェントＡの属性（影響度合い）からサインＰ３の表示属性を調整できる。例えば、「ａｇｅｎｔＢ」が「ｓｉｇｎ１」に誘引され、「ａｇｅｎｔＢ」が「ｓｉｇｎ１」に誘引されないように、ケースＣ６のように「ｓｉｇｎ１」の情報量にかかる属性を変更する。このように、実施形態のシミュレーションでは、サインＰ３の表示態様の観点からサインシステム計画１２を評価・変更することができ、サインシステム計画１２を精度良く設計することができる。

以上のように、仮想空間Ｐに配置されたエージェントＡを用いた人の行動をシミュレーションするシミュレーション装置１は、歩行者行動実行部５０およびシミュレーション管理部３０を有する。歩行者行動実行部５０は、エージェントＡが仮想空間Ｐに配置された複数のサインＰ３それぞれからの影響を受けて、仮想空間Ｐ内を行動するシミュレーションを行う。シミュレーション管理部３０では、仮想空間Ｐ内の複数のサインＰ３それぞれのエージェントＡに対する影響が、サインＰ３の表示態様にかかる複数の表示属性と、エージェントＡの属性（影響度合い）とに応じて決定される。これにより、シミュレーション装置１における人流シミュレーションでは、エージェントＡに対する個々のサインＰ３の影響について、サインＰ３の表示態様や、その表示態様に対するエージェントＡの嗜好を忠実に再現することができる。したがって、シミュレーション装置１では、人流シミュレーションにおけるサインＰ３の表示態様を評価することが可能となる。

また、サインＰ３は、表示態様にかかる属性を複数有する（例えば文字の大きさ（ｘ１）、情報量（ｘ２）、図面の有無（ｘ３）…）。そして、シミュレーション管理部３０では、サインＰ３の表示態様にかかる複数の属性それぞれと、その属性それぞれに対応するエージェントＡの影響度合い（β１、β２、β３…）とに基づいたサインＰ３にエージェントＡが誘引させる度合い（誘引度）に応じて、影響が決定される。これにより、シミュレーション装置１では、文字の大きさ（ｘ１）、情報量（ｘ２）、図面の有無（ｘ３）…などの様々の表示態様について評価をすることができる。

また、サインＰ３の表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値（例えば文字の大きさ（ｘ１）、情報量（ｘ２）、図面の有無（ｘ３）…）は、式３に示すように所定の制限がある。例えば、サインＰ３における表示態様には、サインＰ３の表示面積や設置位置などの条件により文字の大きさ、記載可能な情報量、図面の有無などに制約が生じる場合がある。したがって、式３に示すように表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値に所定の制限を設けることで、サインＰ３における上記の制約を再現することができる。

また、サインＰ３の表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値（例えば文字の大きさ（ｘ１）、情報量（ｘ２）、図面の有無（ｘ３）…）の総計値は、式４に示すように所定の制限値（Ｃ_ｉ）以下である。例えば、サインＰ３では、限られた表示面積などの制約の中で様々な情報を提供することとなる。このため、文字の大きさを大きくした場合には記載可能な情報量が減るなど、表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値において、表示面積などに対応した制限値内でトレードオフの関係が成立する。したがって、式４に示すように表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値の総計値を所定の制限値に収まるようにすることで、限られた表示面積などの制約の中で表示態様を変えて情報提供する状況を再現することができる。

シミュレーション装置１で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（またはＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、またはワイヤードロジックによるハードウエア上で、その全部または任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。また、シミュレーション装置１で行われる各種処理機能は、クラウドコンピューティングにより、複数のコンピュータが協働して実行してもよい。

また、本実施形態では、歩行者を模した歩行者エージェントの場合を例示したが、エージェントの種類は人間に限定しない。例えば、個体により餌などのサインに対する反応が異なる動物をエージェントして模してもよい。

ところで、上記の実施形態で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータ（ハードウエア）の一例を説明する。図１５は、実施形態にかかるシミュレーション装置１のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。

図１５に示すように、シミュレーション装置１は、各種演算処理を実行するＣＰＵ１０１と、データ入力を受け付ける入力装置１０２と、モニタ１０３と、スピーカ１０４とを有する。また、シミュレーション装置１は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置１０５と、各種装置と接続するためのインタフェース装置１０６と、有線または無線により外部機器と通信接続するための通信装置１０７とを有する。また、シミュレーション装置１は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ１０８と、ハードディスク装置１０９とを有する。また、シミュレーション装置１内の各部（１０１〜１０９）は、バス１１０に接続される。

ハードディスク装置１０９には、上記の実施形態で説明した入力部１０、入力情報格納部２０、シミュレーション管理部３０、サインシステム変更部４０、歩行者行動実行部５０、シミュレーション結果出力部６０およびエージェント情報格納部７０にかかる各種の処理を実行するためのプログラム１１１が記憶される。また、ハードディスク装置１０９には、プログラム１１１が参照する各種データ１１２が記憶される。入力装置１０２は、例えば、シミュレーション装置１の操作者から操作情報の入力を受け付ける。モニタ１０３は、例えば、操作者が操作する各種画面を表示する。インタフェース装置１０６は、例えば印刷装置等が接続される。通信装置１０７は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークと接続され、通信ネットワークを介した外部機器との間で各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ１０１は、ハードディスク装置１０９に記憶されたプログラム１１１を読み出して、ＲＡＭ１０８に展開して実行することで、入力部１０、入力情報格納部２０、シミュレーション管理部３０、サインシステム変更部４０、歩行者行動実行部５０、シミュレーション結果出力部６０およびエージェント情報格納部７０にかかる各種の処理を行う。なお、プログラム１１１は、ハードディスク装置１０９に記憶されていなくてもよい。例えば、シミュレーション装置１が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラム１１１を、シミュレーション装置１が読み出して実行するようにしてもよい。シミュレーション装置１が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、シミュレーション装置１がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーションプログラムであって、
前記エージェントが前記仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、前記仮想空間内を行動するように制御し、
前記複数のサインそれぞれの前記エージェントに対する影響が、前記サインの表示態様にかかる属性と、前記エージェントの属性とに応じて決定される、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。

（付記２）前記サインは、前記表示態様にかかる属性を複数有し、
前記決定される処理は、前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれと、当該属性それぞれに対応する前記エージェントの属性とに基づいた前記サインに前記エージェントが誘引させる度合いに応じて、前記影響が決定される
ことを特徴とする付記１に記載のシミュレーションプログラム。

（付記３）前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値は所定の制限がある、
ことを特徴とする付記２に記載のシミュレーションプログラム。

（付記４）前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値の総計値は所定の制限値以下である、
ことを特徴とする付記２に記載のシミュレーションプログラム。

（付記５）前記エージェントの属性は、前記エージェントの前記サインに対する嗜好を示す属性である
ことを特徴とする付記１に記載のシミュレーションプログラム。

（付記６）仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーション方法であって、
前記エージェントが前記仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、前記仮想空間内を行動するように制御し、
前記複数のサインそれぞれの前記エージェントに対する影響が、前記サインの表示態様にかかる複数の属性と、前記エージェントの属性とに応じて決定される、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするシミュレーション方法。

（付記７）前記サインは、前記表示態様にかかる属性を複数有し、
前記決定される処理は、前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれと、当該属性それぞれに対応する前記エージェントの属性とに基づいた前記サインに前記エージェントが誘引させる度合いに応じて、前記影響が決定される
ことを特徴とする付記６に記載のシミュレーション方法。

（付記８）前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値は所定の制限がある、
ことを特徴とする付記７に記載のシミュレーション方法。

（付記９）前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値の総計値は所定の制限値以下である、
ことを特徴とする付記７に記載のシミュレーション方法。

（付記１０）前記エージェントの属性は、前記エージェントの前記サインに対する嗜好を示す属性である
ことを特徴とする付記６に記載のシミュレーション方法。

（付記１１）仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーション装置であって、
前記エージェントが前記仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、前記仮想空間内を行動するように制御する行動実行部と、
前記複数のサインそれぞれの前記エージェントに対する影響が、前記サインの表示態様にかかる複数の属性と、前記エージェントの属性とに応じて決定されるシミュレーション管理部と、
を有することを特徴とするシミュレーション装置。

（付記１２）前記サインは、前記表示態様にかかる属性を複数有し、
前記シミュレーション管理部は、前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれと、当該属性それぞれに対応する前記エージェントの属性とに基づいた前記サインに前記エージェントが誘引させる度合いに応じて、前記影響が決定される
ことを特徴とする付記１１に記載のシミュレーション装置。

（付記１３）前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値は所定の制限がある、
ことを特徴とする付記１２に記載のシミュレーション装置。

（付記１４）前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値の総計値は所定の制限値以下である、
ことを特徴とする付記１２に記載のシミュレーション装置。

（付記１５）前記エージェントの属性は、前記エージェントの前記サインに対する嗜好を示す属性である
ことを特徴とする付記１１に記載のシミュレーション装置。

１…シミュレーション装置
１０…入力部
１１…空間情報
１２…サインシステム計画
１３…歩行者情報
２０…入力情報格納部
３０…シミュレーション管理部
４０…サインシステム変更部
５０…歩行者行動実行部
６０…シミュレーション結果出力部
７０…エージェント情報格納部
１０１…ＣＰＵ
１０２…入力装置
１０３…モニタ
１０４…スピーカ
１０５…媒体読取装置
１０６…インタフェース装置
１０７…通信装置
１０８…ＲＡＭ
１０９…ハードディスク装置
１１０…バス
１１１…プログラム
１１２…各種データ
Ａ、Ａ１〜Ａ３…エージェント
Ｃ１〜Ｃ６…ケース
Ｈ…到達範囲
Ｐ…仮想空間
Ｐ１…出現ポイント
Ｐ２…施設
Ｐ３…サイン

Claims (7)

1. 仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーションプログラムであって、
   前記エージェントが前記仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、前記仮想空間内を行動するように制御し、
   前記複数のサインそれぞれの前記エージェントに対する影響が、前記サインの表示態様にかかる属性と、前記エージェントの属性とに応じて決定される、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするシミュレーションプログラム。
2. 前記サインは、前記表示態様にかかる属性を複数有し、
   前記決定される処理は、前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれと、当該属性それぞれに対応する前記エージェントの属性とに基づいた前記サインに前記エージェントが誘引させる度合いに応じて、前記影響が決定される
   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。
3. 前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値は所定の制限がある、
   ことを特徴とする請求項２に記載のシミュレーションプログラム。
4. 前記サインの表示態様にかかる複数の属性それぞれの属性値の総計値は所定の制限値以下である、
   ことを特徴とする請求項２に記載のシミュレーションプログラム。
5. 前記エージェントの属性は、前記エージェントの前記サインに対する嗜好を示す属性である
   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。
6. 仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーション方法であって、
   前記エージェントが前記仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、前記仮想空間内を行動するように制御し、
   前記複数のサインそれぞれの前記エージェントに対する影響が、前記サインの表示態様にかかる複数の属性と、前記エージェントの属性とに応じて決定される、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とするシミュレーション方法。
7. 仮想空間に配置されたエージェントを用いたシミュレーション装置であって、
   前記エージェントが前記仮想空間に配置された複数のサインそれぞれからの影響を受けて、前記仮想空間内を行動するように制御する行動実行部と、
   前記複数のサインそれぞれの前記エージェントに対する影響が、前記サインの表示態様にかかる複数の属性と、前記エージェントの属性とに応じて決定されるシミュレーション管理部と、
   を有することを特徴とするシミュレーション装置。

Images