JP2022046957A5 - - Google Patents

Description

本発明は、運行計画変更支援装置、判断モデル作成装置、判断モデル作成プログラム、及び列車運行管理システムに関する。

列車の運行管理の業務の一つに運行計画変更業務があり、これを支援する運行計画変更支援システムがある。運行計画変更支援システムに関する技術としては、現在時刻までに得られている各列車の走行実績と運行計画とに基づいて現在時刻以降の各列車の運行状況を予測し、遅延が見込まれる場合には、運行計画変更案を自動で作成して運行管理を担当するオペレータに提示することで、運行計画変更業務を支援するものが知られている。

運行計画変更案の作成にあたっては、列車の運行に係る所定の制約条件の組と目的関数とを用いてモデルして最適解を求める方法や、業務ヒアリング等によって事前に作成したルールに基づき求める方法などが知られているが、多くの運行乱れに対してオペレータに受け入れられる運行計画変更案を作成することは、難しかった。

これは例えば、オペレータは時間帯や地域の特性に基づく乗客の流動を考慮して、混雑方向の遅延を抑制するように運行計画を変更しており、運行計画変更支援システムが保持している情報だけから適切な目的関数を定めることが難しいこと、また、業務ヒアリングの際、オペレータは運行計画を変更する際に気にしている着眼点を挙げることはできるが、それらが各々どのような状態の組み合わせになっている場合にどのような計画変更をするかを明示することが難しいこと、などに起因する。

このような背景のもと、特許文献１には、運行計画変更案を過去実績ダイヤから学習して様々な状況に応じた運行計画変更要否を予測するモデルを作成し、それに照らし合わせて運行計画変更の要否を予測して運行管理を担当するオペレータに提示することで、運行管理を担当するオペレータを支援する技術が開示されている。

具体的には、この技術は、運行計画変更の要否を予測したい列車やその先行列車など所定の列車に着目し、それらの列車におけるいくつかの駅での到着や出発の遅延量の実績値を用いた数値モデルを作成し、事前の機械学習を行うことで、運行管理システムにおける運行計画変更の要否を予測するものである。

特開２０１９－１８８８６８号公報

しかしながら、特許文献１で開示されている技術では、ダイヤ改正や当日の運行計画の変更等によって、モデルを作成した時点で使われていた列車の運行計画と、運行計画変更の要否を予測する時点における列車の運行計画との間に差異が生じていると、作成したモデルの適合度が低くなるという課題があった。

本発明はこのような現状に鑑みてなされたものであり、その目的は、運行計画変更に係る判断モデルを作成した時点で使用されていた運行計画と、運行計画変更の要否を予測する時点における運行計画との間に差異が生じている場合においても、判断モデル作成時のオペレータの意図に近い運行計画変更案を作成することが可能な運行計画変更支援装置、判断モデル作成装置、判断モデル作成プログラム、及び列車運行管理システムを提供することにある。

上記課題を解決するための本発明の一つは、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶した記憶装置、及び、列車の運行計画、及び現在時刻以前の列車の運行実績に基づき、将来の列車の運行状況を予測する列車運行シミュレーション処理と、前記予測した列車の運行状況から、遅延列車により被遅延列車が遅延する駅を特定する増遅延箇所特定処理と、前記特定した駅に対応づけられる判断モデルに、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記予測した列車の運行状況の情報とを入力することにより、前記特定した駅における被遅延列車の遅延を低減するための列車の運行の変更内容を示す情報である運行計画変更案を作成し、作成した運行計画変更案を出力する運行計画変更案作成処理とを実行する演算装置を備える、運行計画変更支援装置、とする。

また、上記課題を解決するための本発明の他の一つは、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを含む教師データを作成する教師データ作成処理と、前記作成した教師データに基づき、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて作成するパラメータ調整処理とを実行する演算装置を備える、判断モデル作成装置、とする。

また、上記課題を解決するための本発明の他の一つは、情報処理装置に、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを含む教師データを作成する教師データ作成処理と、前記作成した教師データに基づき、遅延列車及び当該遅延列車により遅延している被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて作成するパラメータ調整処理とを実行させる、判断モデル作成プログラム、とする。

また、上記課題を解決するための本発明の他の一つは、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶した記憶装置、及び、列車の運行計画、及び現在時刻以前の期間の列車の運行実績に基づき、将来の列車の運行状況を予測する列車運行シミュレーション処理と、前記予測した列車の運行状況から、遅延列車により遅延する被遅延列車が存在する駅を特定する増遅延箇所特定処理と、前記特定した駅に対応づけられる判断モデルに、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記予測した列車の運行状況の情報とを入力することにより、前記特定した駅における被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行の変更内容を示す情報である運行計画変更案を作成し、作成した運行計画変更案を出力する運行計画変更案作成処理とを実行する演算装置を備える、運行計画変更支援装置、並びに、前記作成した新たな運行計画に基づき、列車の走行を制御する進路制御装置を含んで構成される、列車運行管理システム、とする。

本発明によれば、運行計画変更に係る判断モデルを作成した時点で使用されていた運行計画と、運行計画変更の要否を予測する時点における運行計画との間に差異が生じている場合においても、判断モデル作成時のオペレータの意図に近い運行計画変更案を作成することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本実施形態に係る列車運行管理システムの構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る運行計画変更支援装置の構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る判断モデル作成装置の構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る過去履歴データベースの構成の一例を示す図である。 列車運行管理システムにおける各情報処理装置が備えるハードウェアの一例を説明する図である。 列車の運行管理業務における、列車の運行乱れの状況とその運行乱れによる運行計画の変更内容との対応関係の一例を示す図である。 本実施形態に係る判断モデルに入力するデータである特徴量ベクトルの構成の一例を説明する図である。 本実施形態に係る判断モデルが出力するデータである出力ベクトルの構成の一例を説明する図である。 本実施形態に係る運行情報ベクトルのデータ構成の一例を説明する図である。 運行計画の変更前の列車運行の状態を表す図である。 運行計画の変更後の列車運行の状態を表す図である。 本実施形態に係る運行計画の変更内容を列車運行図表により説明した図である。 運行計画変更案作成処理の一例を説明するフロー図である。 増遅延箇所特定処理の一例を説明するフロー図である。 ＰＥＲＴの考え方に基づくマクロ型のシミュレーションを行う列車運行シミュレータにおいて、余裕時間の算出方法の一例を説明する図である。 運行計画変更案提示画面の一例を説明する図である。 判断モデルデータベース作成処理の一例を説明するフロー図である。 教師データデータベース作成処理の詳細を説明するフロー図である。 計画変更履歴ベース教師データ作成処理の詳細を説明するフロー図である。 運行実績ベース教師データ作成処理の詳細を説明するフロー図である。

以下、本発明の実施形態について各図面を参照しつつ説明する。

＜システム構成＞
図１は、本実施形態に係る列車運行管理システム１００の構成の一例を示す図である。

列車運行管理システム１００は、各列車１０６の運行計画（列車ダイヤ等）及び運行実績等の、列車の運行を管理するために使用する情報を管理する運行計画管理装置１０１と、各列車１０６の走行を追跡して運行実績を取得する列車追跡装置１０２と、各列車１０６の進路を制御する進路制御装置１０３と、各列車１０６の運行計画の変更を支援する運行計画変更支援装置１１０と、遅延列車によって遅延しそうな列車（被遅延列車）がある状況において運行計画変更支援装置１１０が列車の運行計画変更案を作成する際に使用する判断モデル（詳細は後述する）を作成する判断モデル作成装置１２０とを含んで構成される。運行計画管理装置１０１は、運行計画、運行実績、計画変更履歴等、列車の運行を管理するために使用する情報について、運行管理を実施している当日に関する情報と、前日以前に関する情報とを、それぞれ管理している。運行計画管理装置１０１は、１日分の列車の運行が終了後、その日に関する当初の運行計画と終日分の運行実績と終日分の計画変更履歴の情報を過去履歴データとして過去履歴データベースに追加し、さらに、翌日の運行管理に向けて、各種情報の初期化を行う。具体的には、例えば、運行計画を翌日のものに更新し、運行実績を空にし、計画変更履歴を空にする。運行計画管理装置１０１はまた、運行計画変更支援装置１１０から運行計画変更案を受信すると、受信した運行計画変更案に基づき運行計画を変更し、さらに、受信した運行計画変更情報と現在時刻を組にして計画変更履歴として記憶する。

列車追跡装置１０２は、線路設備等１０４から、車両の在線状況の情報を取得し、取得した在線状況の情報及び運行計画に基づき、当日における、各列車１０６の現在時刻までの運行履歴を示す情報である運行実績を作成する。列車追跡装置１０２は、作成した運行実績を運行計画管理装置１０１に送信する。

進路制御装置１０３は、各列車１０６の運行計画及び運行実績に基づき、信号機や転轍機等の設備１０５に動作指示を送信することで、各列車１０６の走行（進路）を自動制御する。

運行計画変更支援装置１１０は、運行計画の変更を行う他、各列車１０６の運行状況の監視画面を表示してオペレータ等に提示する。運行計画変更支援装置１１０の詳細な構成は後述（図２）する。

判断モデル作成装置１２０は、判断モデルを作成する。判断モデルは、列車の運行乱れ等を解消させる列車運行計画の変更案を作成する際に用いる数値モデルである。本実施形態では、判断モデルは、ニューラルネットワークで構成された数値モデルとする。判断モデル作成装置１２０の詳細な構成は後述（図３）する。

なお、運行計画管理装置１０１、列車追跡装置１０２、進路制御装置１０３、運行計画変更支援装置１１０、及び判断モデル作成装置１２０の間は、通信線（データバス）、専用線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、又はインターネット等の有線若しくは無線の通信ネットワーク１０８によって通信可能に接続される。

＜運行計画変更支援装置＞
図２は、本実施形態に係る運行計画変更支援装置１１０の構成の一例を示す図である。

運行計画変更支援装置１１０は、シミュレーション条件２７１、運行計画２７２、運行実績２７３、及び運行計画変更情報２７４を後述する記憶装置１３等に記憶する。また、運行計画変更支援装置１１０は、判断モデルを格納した判断モデルデータベース２６０を記憶する。

シミュレーション条件２７１は、線路配線に関する情報など、後述する列車運行シミュレータ２００の実行に使用される各種設定値（プログラム制御のための条件等）を含む。シミュレーション条件２７１は、さらに、各列車が隣接駅間を移動するのに最低限必要となる時間の情報や、線路や番線など同一の設備（リソース）を連続して通過あるいは停止する２つの列車において、先行する列車が当該リソースを使い終わった後、後続の列車が当該リソースを使い始めるまでに最低限空けるべき時間の情報を含む。また、シミュレーション条件２７１は、列車運行シミュレータ２００に設定する「現在時刻」の情報を含む。ここで、現在時刻の情報については、例えば、列車運行シミュレータ２００を実行する時点の時刻を設定する。

運行計画２７２は、列車の運行計画（列車ダイヤ等）の内容を記憶した情報である。運行計画２７２は、例えば、各列車の各駅への到着時刻及び各駅からの出発時刻、各列車がどの設備（リソース）をどのような順序で使って線路上を走行するか、並びにどの列車とどの列車を同じ車両で運行させるか、などの情報を含む。

運行実績２７３は、当日の現在時刻までの列車の運行内容を記憶した情報である。運行実績２７３は、例えば、各列車の各駅への到着時刻及び各駅からの出発時刻、各列車がどの設備（リソース）をどのような順序で使って線路上を走行したか、並びにどの列車とどの列車を同じ車両で運行させたか、などの情報を含む。

判断モデルデータベース２６０は１つ以上の判断モデルが登録されたデータベースであり、判断モデル作成装置１２０で作成した判断モデルデータベース３４０と同様のものである。判断モデル及び運行計画変更情報２７４については後述する。

また、運行計画変更支援装置１１０は、これらの情報に加えて、各種演算で使用される中間データも後述する記憶装置１３等に記憶する。

なお、運行計画変更支援装置１１０は、運行計画２７２及び運行実績２７３を、運行計画管理装置１０１からデータを取得することにより随時更新している。

さらに、運行計画変更支援装置１１０は、列車運行シミュレータ２００、運行計画出力部２１０、運行計画修正部２２０、運行計画変更案作成部２３０、運行計画変更実行部２４０、及び通信部２５０の各機能部（プログラム）を備える。

列車運行シミュレータ２００は、運行計画２７２及び運行実績２７３に基づき、シミュレーション条件２７１が示す制約条件の下での、所定の時間範囲（例えば、「現在時刻以降、２４時間後まで」のように時間幅の指定によって特定する場合、「現在時刻以降、その日の終わりまで」のように将来の所定時刻の指定によって特定する場合、「現在時刻以降、運行計画に登録されているすべての列車の運行が終了する時刻まで」のようにシミュレーションの対象とする列車の指定によって特定する場合、等がある）における列車の運行を予測する。列車運行シミュレータ２００は、例えばマクロ型のシミュレーションを行うシミュレータであり、各列車の各駅への到着又は各駅からの出発の時刻を決定変数として、シミュレーション条件２７１に基づき、それらの時刻を計算する。マクロ型のシミュレーションを行う列車運行シミュレータとしては、例えば、ＰＥＲＴ（Program Evaluation and Review Technique）の考え方に基づくものが知られている。なお、列車運行シミュレータ２００は、現在時刻以前の部分についても、運行実績に基づいて各列車の各駅への到着又は各駅からの出発の時刻を決定し、シミュレーション結果に含めて出力する。

運行計画出力部２１０は、列車の運行の情報を可視化してオペレータ等に提示する。例えば、運行計画出力部２１０は、運行計画２７２の内容や列車運行シミュレータ２００の演算結果を、列車運行図表として所定の画面上に表示する。また、運行計画出力部２１０は、運行計画変更案作成部２３０が生成した、増遅延箇所における遅延を解消するための遅延列車又は被遅延列車の運行計画の変更を示す情報である運行計画変更案を所定の画面に表示することで、オペレータに提示する。

運行計画修正部２２０は、オペレータから、運行計画２７２を変更するための情報の入力を受け付ける。運行計画修正部２２０は、入力された変更内容の合理性を所定のアルゴリズムで判定し、その変更内容が合理的と判定した場合、運行計画２７２をその入力された変更内容で変更する旨を要求する変更要求を、運行計画変更実行部２４０に送信する。具体的には、運行計画修正部２２０は、入力された変更内容を運行計画変更案のデータ形式に変換し、運行計画変更実行部２４０に送信する。

運行計画変更案作成部２３０は、列車運行シミュレータ２００が予測した運行状況から、列車の遅延が他列車に起因して増加している箇所（増遅延箇所）を特定する。そして、運行計画変更案作成部２３０は、列車運行シミュレータ２００が算出した列車の運行を、判断モデル作成装置１２０から取得した判断モデルに入力することにより、増遅延箇所における遅延を解消するための列車の運行計画の変更を示す情報である運行計画変更案を作成する。

そして、運行計画変更案作成部２３０は、作成した運行計画変更案を運行計画変更案情報２７４として記憶する。運行計画変更案作成部２３０の処理の詳細は後述する。

なお、本実施形態では、運行計画変更情報２７４は、各運行計画変更案と、その運行計画変更案の確信度を示す情報（正解確率の値）とを対応づけた情報である。すなわち、複数の運行計画変更案が存在する場合には、その複数の運行計画変更案のそれぞれと、その正解確率との組が運行計画変更情報２７４として記憶される。なお、この確信度の情報は、正解確率の値に限らず、他の情報（例えば、運行計画の変更内容に対応する判断モデルを識別するための情報と当該判断モデルの出力ベクトルとを組にしたもの）としてもよい。

また、本実施形態では、運行計画変更案は、変更後の運行計画２７２そのものの情報ではなく、変更前の運行計画２７２と変更後の運行計画２７２との差分の情報（変更前の運行計画２７２から変更後の運行計画２７２を導出するための計画の変更手順の組の情報）として構成するものとする。

運行計画変更実行部２４０は、運行計画変更情報２７４に含まれる運行計画変更案に基づき運行計画２７２を修正する。また、運行計画変更実行部２４０は、運行計画修正部２２０から受信した運行計画変更案に基づき運行計画２７２を修正する。運行計画変更実行部２４０は、修正後の運行計画２７２とシミュレーション条件２７１に基づいて列車運行シミュレータ２００を用いて列車運行シミュレーションを行い、シミュレーション結果を運行計画出力部２１０から出力してオペレータ等に承認入力を要求する。承認入力が得られた場合、運行計画変更実行部２４０は、運行計画変更案を運行計画管理装置１０１に送信する。運行計画管理装置１０１は、受信した運行計画変更案に基づき運行計画を変更し、さらに、受信した運行計画変更案と現在時刻を組にして計画変更履歴として記憶する。非承認との入力が為された場合には、運行計画変更実行部２４０は当該運行計画変更案を破棄する。

通信部２５０は、列車運行管理システム１００における他の装置とデータの送受信を行う。例えば、通信部２５０は、判断モデル作成装置１２０から、判断モデル作成装置１２０が作成した判断モデルを受信する。また、通信部２５０は、運行計画管理装置１０１から、運行計画や運行実績を受信する。また、通信部２５０は、運行計画管理装置１０１に、運行計画変更案を送信する。

＜判断モデル作成装置＞
図３は、本実施形態に係る判断モデル作成装置１２０の構成の一例を示す図である。

判断モデル作成装置１２０は、１つ以上の判断モデルを格納した判断モデルデータベース３４０、過去履歴データベース３５０、判断モデルのパラメータを調整するための教師データを格納した教師データデータベース３６０、及びシミュレーション条件３７１の各情報を記憶している。

判断モデルデータベース３４０における各判断モデルは、遅延列車及びその遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況（本発明では運行計画上の時刻に対する遅延時間そのものではなく、被遅延列車の遅延時間のうち遅延列車に起因して遅延している部分に相当する「増遅延時間」に着目する）と、対処方法（運行計画を変更するか否か、変更する場合には、被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行計画の変更内容）とを対応づけた情報であり、例えば、運行管理の対象となる駅ごとに作成される。判断モデルの詳細は後述する。なお、後述の計画変更履歴ベース教師データ作成処理において教師データが作成されなかった駅については、当該駅に対応する判断モデルによって運行計画の変更を伴うような結果は得られないため、必ずしも当該駅に対応する判断モデルを判断モデルデータベース３４０に保持しておく必要はない。

（過去履歴データベース）
図４は、過去履歴データベース３５０の構成の一例を示す図である。過去履歴データベース３５０は、過去の一日分の各列車の運行に関する情報を記録した過去履歴データ８００を、１又は複数保持する。

過去履歴データ８００は、ある日の列車運行の開始時点における各列車の運行計画を記録した当初運行計画８０２と、その日の終了時におけるその日の各列車の実際の運行（運行実績）を記録した終日分運行実績８０１と、終日分計画変更履歴８０３とを含む。終日分計画変更履歴８０３は、例えば、オペレータ等により入力された運行計画の変更の履歴の情報である。

なお、終日分計画変更履歴８０３は、その日の列車運行が開始してから終了するまでの間に行われた運行計画変更の履歴（例えば、オペレータ等により入力されたもの）を示す。終日分計画変更履歴８０３には、運行の変更の項目（例えば、列車の番線変更、順序変更）ごとに、その変更の具体的な内容を特定するための情報（例えば、どの列車をどの駅でどの番線に変更したか、どの駅からどの駅までどの列車とどの列車の順序をどのように変更するか、等）が、変更の入力がなされた時刻の情報と共に、設定されている。

次に、図３に示すように、教師データデータベース３６０は、判断モデルのパラメータを調整するための教師データを記憶している。教師データの詳細は後述する。

シミュレーション条件３７１は、運行計画変更支援装置１１０のシミュレーション条件２７１と同様の情報である。シミュレーション条件３７１は、例えば、後述する記憶装置１３に記憶される。

また、判断モデル作成装置１２０は、以上の情報に加えて、各種演算で使用される中間データも記憶する。それらの中間データは、例えば、後述する記憶装置１３に記憶される。

次に、判断モデル作成装置１２０は、列車運行シミュレータ３００、教師データ作成部３１０、パラメータ調整部３２０、及び通信部３３０の各機能部（プログラム）を備える。

列車運行シミュレータ３００は、運行計画変更支援装置１１０の列車運行シミュレータ２００と同様のものである。

教師データ作成部３１０は、過去履歴データベース３５０における全ての過去履歴データ８００に基づき、判断モデルのパラメータを調整するための教師データを作成し、作成した教師データを教師データデータベース３６０に格納する。

パラメータ調整部３２０は、教師データデータベース３６０に登録されている各教師データに基づき、各判断モデルにおけるパラメータの値を調整し、パラメータが調整された判断モデルを、判断モデルデータベース３４０に登録する。例えば、パラメータ調整部３２０は、ニューラルネットで構成された各判断モデルの、結合重みやバイアスを最適化する。パラメータ調整部３２０の処理は公知の機械学習技術を用いて実施すればよい。

通信部３３０は、列車運行管理システム１００における他の装置とデータの送受信を行う。例えば、通信部３３０は、作成した判断モデルデータベース３４０を、運行計画変更支援装置１１０の判断モデルデータベース２６０に随時送信する。また、例えば、通信部３３０は、運行計画管理装置１０１から過去履歴データを受信する。

ここで、図５は、列車運行管理システム１００における各情報処理装置（運行計画管理装置１０１、列車追跡装置１０２、進路制御装置１０３、運行計画変更支援装置１１０、及び判断モデル作成装置１２０）が備えるハードウェアの一例を説明する図である。各情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ１２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１３と、キーボード、マウス、タッチパネルなどからなる入力装置１４と、モニタ（ディスプレイ）等からなる出力装置１５と、他の情報処理装置と通信を行う通信装置１６とを備える。

各情報処理装置の各機能部の機能は、各情報処理装置のハードウェアによって、もしくは、各情報処理装置の演算装置１１が、メモリ１２や記憶装置１３に記憶されている各プログラムを読み出して実行することにより実現される。これらのプログラムは、例えば、記憶装置１３もしくはその他の二次記憶デバイス、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の、情報処理装置で読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納される。

次に、本実施形態の判断モデルについて詳細に説明する。

＜判断モデルに関する説明＞
図６乃至９は、判断モデルを説明するための図である。

（運行乱れと運行計画の変更パターン）
まず、図６は、列車の運行管理業務における、列車の運行乱れとその運行乱れによる運行計画の変更との対応関係の一例を示す表である。この表４０６は、いくつかの小乱れや中乱れへの対処方法について整理したものである。

運行乱れへの対処方法のうち典型的なものは、この表４０６に示すように、幾つかの乱れパターン４００に分類することができ、各乱れパターン４００は、列車が利用する駅である判断駅４０２及び、判断駅４０２を利用する各列車の運行乱れの状況４０３によって表される。そして、この判断駅４０２及び運行乱れの状況４０３に対応してなされる運行計画の変更は、運行計画の変更に関係する列車４０４と、その列車の運行計画の変更内容４０５とによって表される。

ここで、従来、列車の運行管理業務において運行乱れを予測した際（判断駅４０２に関連した運行乱れの状況４０３の発生を予想した場合）、オペレータは、その運行乱れに対応する、１又は複数の乱れパターン４００を頭の中に思い浮かべ、遅延の程度や影響範囲など、より詳細な状況に鑑みて必要性を判断した上で、計画変更が必要と判断した場合には、選択された各乱れパターン４００に対応した、概要４０１により示される運行計画の変更を実施していた（運行計画の変更に関係する列車４０４に関して、運行計画の変更内容４０５を実現する）。

例えば、ある駅（判断駅）において遅延列車を追い抜けずに又は待つために遅延しそうな他の列車（被遅延列車）が存在する場合に、遅延列車または被遅延列車の退避駅（一方の列車が他方の列車を追い抜かせる駅）を、当初の運行計画で設定していた駅よりも後方又は前方の駅に変更するという運行計画の変更がなされる。

また、例えば、ある駅（判断駅）において遅延列車を待つために遅延しそうな他の始発列車（被遅延列車）が存在する場合に、その駅において当該始発列車を先に出発させるように出発順序を変更するという運行計画の変更がなされる。

本実施形態の判断モデル作成装置１２０は、運行計画の変更要否や変更内容を判断するための判断モデルを構築する。本実施形態の判断モデルは、判断駅４０２ごとに、かつ、運行乱れのパターン毎に作成され、運行乱れの状況を各々のパターンに対応する形式で入力すると、それに対応する運行計画の変更内容（変更要否を含む）が出力されるよう、複数の中間層を備えた全結合型のニューラルネットで構成される。

運行計画変更支援装置１１０は、判断モデルを用いることで、運行乱れの状況４０３の発生が予想される場合に、運行計画の変更に関係する列車４０４の運行計画に対して運行計画の変更内容４０５が示す変更を行い、その変更を反映した運行計画を作成する。

以下、この判断モデルの入出力データについて説明する。なお、判断モデルに対する教師データも、これらの同様のデータ構成を備える（ただし、教師データでは入力データと出力データを組として記憶している）。

（判断モデルの特徴量ベクトル）
図７は、本実施形態に係る判断モデルの入力データである特徴量ベクトル５００の構成の一例を説明する図である。

特徴量ベクトル５００は、基準時刻５０１、増遅延時間５０２、遅延列車の運行情報ベクトル５０３、及び被遅延列車の運行情報ベクトル５０４の各成分を有する。

基準時刻５０１は、運行計画の変更の判断の基準となる時刻である。基準時刻５０１は、運行計画の変更タイミングが適切であるかを考慮するために設定される。後述するが、基準時刻５０１には、例えば、現在時刻（運行計画変更支援装置１１０で設定される場合）、運行計画の変更が判断された時刻（判断モデル作成装置１２０で設定される場合。例えば、オペレータ等により情報が入力された時刻）を設定する。

増遅延時間５０２は、「遅延列車によって遅延させられている被遅延列車の遅延時間が、遅延列車が遅延していなかった場合に比べてどれだけ増えているか」という、遅延時間の「増分」を表す時間である。増遅延時間５０２は、遅延列車の遅延の影響がどれだけ拡大する状況にあるかを考慮するために設定される。例えば、元々、２分遅れで運行していた列車（被遅延列車）が、退避駅で他の列車（遅延列車）の通過待ちをすることによってさらに１分遅延することになった場合、増遅延時間は「３分」ではなく「１分」となる。

遅延列車の運行情報ベクトル５０３、及び被遅延列車の運行情報ベクトル５０４はそれぞれ、遅延列車及び被遅延列車の運行状況（運行計画上でどのような進路を走行する列車であるか、等）を表す情報（以下、運行情報ベクトルという）である。遅延列車の運行情報ベクトル５０３、及び被遅延列車の運行情報ベクトル５０４は、遅延列車と被遅延列車の遅延状況を考慮するために設定される。なお、運行情報ベクトルの詳細は後述する。

（判断モデルの出力ベクトル）
図８は、本実施形態に係る判断モデルが出力するデータである出力ベクトル７００の構成の一例を説明する図である。図８の例は、退避駅変更に関する判断モデルが出力する出力ベクトルの例である。この出力ベクトル７００は、判断モデルの出力層として複数の出力要素（正解確率）を有する。

図８の例では、出力ベクトル７００は、具体的には３つの出力要素、即ち、第１の出力値であって、入力された特徴量ベクトルが『退避駅ＳＴ１に退避変更する』というクラスに属する確率である第１要素７０１と、第２の出力値であって、入力された特徴量ベクトルが『退避駅ＳＴ２に退避変更する』というクラスに属する確率である第２要素７０２と、第３の出力値であって、入力された特徴量ベクトルが『計画変更しない』というクラスに属する確率である第３要素７０３とを含む。

このように、判断モデルの出力ベクトル７００は、退避駅の変更先として複数の候補がある場合に、「当初計画の退避駅のｎ個手前の駅に退避駅を変更する」といったように変更前の運行計画に対する差分の情報としてクラスを定義するのではなく、「退避駅ＳＴｎに退避駅を変更する」といったように変更前の運行計画に依存しない情報により特定されるようにクラスを定義する。これにより、例えば、列車ダイヤの改正により運行計画が変更された場合においても、列車ダイヤの改正前にパラメータ調整を済ませた（機械学習を済ませた）判断モデルに対する影響を抑えることができる（例えば、設備改修等がない場合には、改正後の列車ダイヤでの運行実績に基づく再学習が不要となる等）。

なお、この出力ベクトル７００は、運行計画の変更のうち退避駅の変更に係る出力の例であるが、その他の運行計画の変更（前記の表４０６に示されている運行計画の変更）に対しても同様の構成とすることができる。例えば、出力ベクトル７００が、運行計画の変更内容の分類数（クラス数）のノードを出力層に備え、また、ニューラルネットの出力層の活性化関数としてソフトマックス関数を用いることで、入力された特徴量ベクトル５００に対する各ノードの出力が所定のクラスに属する確率を表すようにし、それらの各ノードの出力が出力ベクトル７００の各要素の値となるように構成する。このような構成とすることにより、出力ベクトル７００は、ある特徴量ベクトル５００が示す運行乱れの状況において、運行計画をどのように変更するのが正解であるかという点を確率的に表現したものとなる。なお、この場合、運行計画の変更内容に応じて、特徴量ベクトル５００（入力ベクトル）及びこれに対応する出力ベクトル７００のデータの次元を変更する。

（運行情報ベクトル）
次に、図９は、本実施形態に係る運行情報ベクトルのデータ構成の一例を説明する図である。運行情報ベクトル６００は、列車（遅延列車又は被遅延列車。以下同様。）の使用番線コード６０１、列車の判断駅への到着時の使用線路コード６０２、列車の判断駅の出発時の使用線路コード６０３、判断駅の隣接駅のうち列車到着側の隣接駅を示す到着側隣接駅コード６０４、判断駅の隣接駅のうち列車出発側の隣接駅を示す出発側隣接駅コード６０５、列車の終着駅を示す終着駅コード６０６、列車の終着駅が直通相手線の駅であるか否かを示す終着駅種別コード６０７、列車の種類（緩行列車又は速達列車）を示す列車種別コード６０８、判断駅における列車の到着予想時刻６０９、判断駅における列車の出発予想時刻６１０、列車の退避駅への到着予想時刻６１１、列車の退避駅からの出発予想時刻６１２、及び、直通相手線の所定駅での列車の出発遅延時間６１３、を含む。

なお、終着駅コード６０６は、終着駅までの各駅への輸送力の確保を考慮するために設定される。また、到着予想時刻６０９、出発予想時刻６１０、退避駅の到着予想時刻６１１、退避駅の出発予想時刻６１２、及び出発遅延時間６１３は、混雑方向はどちら向きか、運転間隔は適切かなどを考慮するために設定される。

なお、運行情報ベクトル６００の各成分のうち値が設定できない成分（例えば、判断駅が始発駅である場合における到着予想時刻６０９）は、その成分の値に所定の例外値を設定してもよいし、判断モデルの機械学習による構築を容易にするために、当該成分の値が有効であるか否かを示すフラグを別途設定するようにしてもよい。

ここで、この判断モデルを用いて作成される運行計画の変更の一例を説明する。

図１０及び図１１は、運行計画の変更例を説明する図である。図１０は運行計画の変更前の列車運行の状態を表す図であり、図１１は運行計画の変更後の列車運行の状態を表す図である。

図１０に示すように、運行計画の変更前の状態は、各駅停車のＸ列車（遅延列車）がＢ駅で遅延しており（状態１１０１）、速達列車のＹ列車がＡ駅に定刻に到着している（状態１１０２）、という状態であるとする。

このとき、Ｄ駅（判断駅＝増遅延箇所）において、先行する遅延したＸ列車（状態１１０３）によって後続のＹ列車（被遅延列車）（状態１１０４）の遅延が増加しそうであるという状況が列車運行シミュレーションの結果として予測される。

従来であれば、オペレータ等が図１０のＤ駅でＹ列車の遅延が発生しそうな状況を見て運行計画の変更が必要であるか否かを判断し、必要であると判断した場合には、Ｄ駅においてＹ列車の遅延が増加することを回避するために、例えば、図１１に示すような運行計画変更案の作成を行っていた。すなわち、Ｘ列車の退避駅をＣ駅に設定した状態１１１３にする運行計画の変更を行っていた。

本実施形態の列車運行管理システム１００は、このようなオペレータ等の判断と同様の判断を行って運行計画変更案を作成するために、判断モデルを使用する。さらに、当該判断モデルによる判断結果が上記オペレータ等の判断結果と同様の結果になるようにするため、判断モデルを機械学習によって構築する際、上記オペレータの判断過程を模擬した状態の教師データを作成し、判断モデルの機械学習（すなわち判断モデルのパラメータの調整）を行う。具体的には、教師データデータベース作成処理は、オペレータが運行計画を変更した場合には、変更後の運行計画に基づく運行実績を用いて教師データを作成するのではなく、変更前の運行計画による運行乱れの状態（図１０）を再現し、この変更前の運行状態と運行計画の変更内容との対応付けを行ったデータを教師データとして作成する。また、教師データデータベース作成処理は、Ｄ駅においてＹ列車の遅延が増加しそうな状況であってもオペレータが運行計画を変更しなかった場合には、得られている運行実績（図１０の運行状態に対応する）と「運行計画を変更しない」という判断内容との対応付けを行ったデータを教師データとして作成する。このように、本実施形態の判断モデルは、変更前の運行状態から変更後の運行状態への変更を検討する際にオペレータが把握している状況を基に機械学習することによって作成しているため、オペレータの過去の実際の判断過程により近いモデルとなっている。なお、Ｄ駅においてＹ列車の遅延が増加しそうな状況であってもオペレータが運行計画を変更しなかった場合における教師データの作成にあたっては、所定の処理によって求めた基準時刻以降の時間帯について、運行実績が存在しないものとして列車運行シミュレーションを行って得られた結果から、教師データを作成するようにしてもよい。そのような構成とすることで、列車運行シミュレーションがあまり正確ではない場合であっても、オペレータが把握している状況に近い状況を再現し、教師データに反映することができる。

なお、上記の運行計画の変更例を列車のスジ（列車運行図表において各々の列車の運行のしかたを示す折れ線を「スジ」と呼ぶ）を用いて説明する。

図１２は、本実施形態に係る運行計画の変更内容（運行計画変更前後の列車運行の状態）を列車運行図表により説明した図である。この図は、図１０、図１１と同様の状況を示している。

図１２に示す第１の折れ線１２０１は、Ｘ列車の変更前の運行計画に対応するスジであり、第２の折れ線１２０２はＹ列車の変更前の運行計画に対応するスジである。これに対し、第３の折れ線１２１１は列車運行シミュレータ２００による列車運行シミュレーションの結果得られたＸ列車のスジであり、第４の折れ線１２１２は列車運行シミュレータ２００による列車運行シミュレーションの結果得られたＹ列車のスジである。この場合、運行計画変更支援装置１１０は、Ｘ列車のＤ駅の出発予想時刻１２２１が遅れていることによってＹ列車のＤ駅の到着予想時刻１２２２が遅れているため、判断駅であるＤ駅における判断モデルを用いて、運行計画の変更が必要になる箇所１２３１における退避駅変更の運行計画変更案を作成する（あるいは、Ｘ列車に起因するＹ列車の到着予測時刻の遅れが小さい場合等で「計画変更しない」という結果が得られた場合には、運行計画変更案を作成しない）。

次に、列車運行管理システム１００で行われる処理について説明する。列車運行管理システム１００は、判断モデルを作成する判断モデルデータベース作成処理、及び、判断モデルデータベース作成処理により作成された判断モデルを用いて、運行乱れが発生した場合に運行計画を変更して新たな運行計画を作成する運行計画変更案作成処理をそれぞれ実行する。

まず、運行計画変更案作成処理について説明する。

＜運行計画変更案作成処理＞
図１３は、運行計画変更案作成処理の一例を説明するフロー図である。運行計画変更案作成処理は、例えば、運行計画変更支援装置１１０が判断モデル作成装置１２０から判断モデルを受信した後、所定の時間間隔で実行される。また、運行計画変更案作成処理は、例えば、列車の運行乱れが発生する可能性があるとオペレータ等が判断し、運行計画変更支援装置１１０に所定の入力をした場合に実行される。

まず、運行計画変更支援装置１１０の列車運行シミュレータ２００は、運行計画変更情報２７４を空情報に設定した上で、現在時刻以降の列車運行を予測する（ステップＳ９０１）。具体的には、例えば、列車運行シミュレータ２００は、入力データであるシミュレーション条件２７１、運行計画２７２、及び現在時刻以前の運行実績２７３に基づき、現在時刻以降の各列車の運行を予測する。なお、シミュレーション結果には、現在時刻以前の各列車の運行についても含めるようにする。現在時刻以前の部分の列車運行については、運行実績２７３を参照することによって値を特定すればよい。

運行計画変更案作成部２３０は、ステップＳ９０１で列車運行シミュレータ２００が出力した列車の運行の予測情報から、増遅延箇所を全て特定する増遅延箇所特定処理を行う（ステップＳ９０２）。なお、増遅延箇所とは、ここでは、遅延列車、被遅延列車、及び判断駅の組み合わせをいうものとする。増遅延箇所特定処理の詳細は後述（図１４）する。

運行計画変更案作成部２３０は、ステップＳ９０２で特定した増遅延箇所の各々について、ステップＳ９０３乃至ステップＳ９０８の処理を繰り返す（ステップＳ９０２１～ステップＳ９０８１）。

すなわち、まず、運行計画変更案作成部２３０は、増遅延箇所の一つを選択し、選択した増遅延箇所に係る判断駅（以下、選択判断駅という）に対応づけられる全ての判断モデルを、判断モデルデータベース２６０から取得する（ステップＳ９０３）。そして、運行計画変更案作成部２３０は、取得した判断モデルの各々について、ステップＳ９０４乃至ステップＳ９０７の処理を繰り返す（ステップＳ９０３１～ステップＳ９０７１）。

すなわち、まず、運行計画変更案作成部２３０は、選択判断駅に対応づけられる全ての判断モデルのうち一つを選択し、選択した判断モデル（以下、選択判断モデルという）に対応した特徴量ベクトル５００を作成する（ステップＳ９０４）。例えば、運行計画変更案作成部２３０は、選択判断駅に対応する選択判断モデルに係る遅延列車及び被遅延列車の運行情報ベクトル５０３、５０４及び増遅延時間５０２を、ステップＳ９０１の列車運行シミュレーションが出力した各列車の運行予測、及びステップＳ９０２の増遅延箇所特定処理により特定された増遅延箇所に基づき作成する。また、運行計画変更案作成部２３０は、特徴量ベクトル５００の基準時刻５０１に現在時刻を設定する。

そして、運行計画変更案作成部２３０は、作成した特徴量ベクトル５００を選択判断モデルに入力することで、出力ベクトル７００を出力する（ステップＳ９０５）。すなわち、運行計画変更案作成部２３０は、選択判断駅に関する運行計画の変更内容を取得する。

運行計画変更案作成部２３０は、作成した出力ベクトル７００を参照することで、選択判断駅に関する運行計画の変更（例えば、遅延列車の退避駅の変更）があるか否かを判定する（ステップＳ９０６）。

運行計画の変更がある場合（ステップＳ９０６「ＹＥＳ」）、運行計画変更案作成部２３０は、ステップＳ９０７の処理を実行する。

他方、運行計画の変更がない場合（ステップＳ９０６「ＮＯ」）、運行計画変更案作成部２３０は、判断駅に対応づけられる他の判断モデルを選択判断モデルとして選択し、選択した選択判断モデルについて、ステップＳ９０４以降の処理を繰り返す（ステップＳ９０７１）。なお、全ての判断モデルについてステップＳ９０４乃至ステップＳ９０７の処理を終了した場合は、運行計画変更案作成部２３０は、ステップＳ９０８以降の処理を実行する。

ステップＳ９０７において、運行計画変更案作成部２３０は、ステップＳ９０５で特定した運行計画の変更内容に基づき、運行計画変更案を作成する。例えば、運行計画変更案作成部２３０は、出力ベクトル７００が示す、各遅延列車の各退避駅への退避とその正解確率とを対応づけた情報を参照し、正解確率が最も高い要素に対応する計画変更内容に対応するような、番線変更や順序変更など具体的な運行計画変更を組み合わせた集合（運行計画変更の並び）を運行計画変更案として作成し、これを正解確率と共に、運行計画変更情報２７４として登録する。その後は、前記のステップＳ９０７１の処理が行われる。

以上のような各判断モデルに関する処理が終了すると、運行計画変更案作成部２３０は、運行計画変更案が作成されたか否かを判定する（ステップＳ９０８）。例えば、運行計画変更案作成部２３０は、運行計画変更情報２７４に運行計画変更案が登録されているか否かを判定する。

運行計画変更案が作成されている場合は（ステップＳ９０８「ＹＥＳ」）、運行計画変更案作成処理は終了する。その後、運行計画変更実行部２４０は、作成した運行計画変更案を運行計画２７２に反映させることで新たな運行計画２７２を作成し、作成した新たな運行計画２７２とシミュレーション条件２７１に基づいて列車運行シミュレータ２００を用いて列車運行シミュレーションを行い、シミュレーション結果を運行計画出力部２１０から出力してオペレータ等に承認入力を要求する。承認入力が得られた場合、運行計画変更実行部２４０は、上記作成した運行計画変更案を運行計画管理装置１０１に送信する。運行計画管理装置１０１は、受信した運行計画変更案に基づき運行計画を変更し、さらに、受信した運行計画変更案と現在時刻を組にして計画変更履歴として記憶する。進路制御装置１０３は、運行計画管理装置１０１が変更した運行計画に基づき、列車１０６の制御を行う（図１）。

他方、運行計画変更案の作成が為されていない場合、即ち、選択した増遅延箇所に関する運行計画の変更は必要ない、という結果となった場合には（ステップＳ９０８「ＮＯ」）、運行計画変更案作成部２３０は、他の増遅延箇所に係る判断駅を新たな選択判断駅として選択し、選択した選択判断駅についてステップＳ９０３以降の処理を繰り返す。

ここで、増遅延箇所特定処理（ステップＳ９０２）の詳細を説明する。

＜増遅延箇所特定処理＞
図１４は、増遅延箇所特定処理の詳細を説明するフロー図である。

まず、運行計画変更案作成部２３０は、列車運行シミュレータ２００（ステップＳ９０１）の実行による出力データに基づき、運行実績がまだ採時されていない、列車の遅延箇所を全て特定する（ステップＳ１００１）。そして、運行計画変更案作成部２３０は、特定した各遅延箇所について、ステップＳ１００２乃至ステップＳ１００４の処理を繰り返す（ステップＳ１００１１～ステップＳ１００４１）。

すなわち、まず、運行計画変更案作成部２３０は、遅延箇所の一つを選択し、選択した遅延箇所（以下、選択遅延箇所という）における遅延の原因を、列車運行シミュレータ２００の実行結果を用いて特定する（ステップＳ１００２）。

例えば、運行計画変更案作成部２３０は、選択遅延箇所について、列車の選択判断駅の出発時刻又は到着時刻（イベントの時刻）を求めるために使用されている制約条件（例えば、両イベント間で最低限確保すべき時間）の各々について、それらに対する余裕時間（例えば、列車運行シミュレータ２００で算出された両イベント間の時間と制約条件の時間との差）を算出し、算出した各余裕時間のうち最もその値が小さい余裕時間に係る制約条件に対応づけられる列車の到着イベント又は出発イベントを、遅延原因として特定する。

なお、図１５は、ＰＥＲＴの考え方に基づくマクロ型のシミュレーションを行う列車運行シミュレータにおいて、余裕時間の算出方法の一例を説明する図である（「高野求、長崎祐作、古関隆章：「乗客経路決定機能を持つ運転整理提案・評価システム」，第10回鉄道技術連合シンポジウム，J-Rail2003，No. 03-51, Kanagawa，Dec. 2003，pp. 369-372」の図２、３より引用。なお、符号番号及び引き出し線は本明細書において追加した。）。ＰＥＲＴの考え方に基づくマクロ型のシミュレーションを行う列車運行シミュレータでは、列車の運行計画は、同図のように、列車の各駅の到着イベントまたは出発イベントを頂点とし、イベント間の関係を有向辺とした、有向グラフとしてモデル化される。ノードにはイベントの発生時刻が紐付けられ（丸囲み数字）、有向辺には、始点側の頂点に対応するイベントが発生してから終点側の頂点に対応するイベントが発生するまでに最低限確保すべき時間が紐付けられる。列車運行シミュレーションにおいては、あるイベントの発生時刻は、そのイベントの前提となる各イベントの発生時刻と、イベント間の制約条件に対応する有向辺に紐付けられた時間に基づいて決定される。例えば、頂点１８１ａの時刻「２６」は、頂点１８１ｂの時刻「１３」に有向辺１８３ｂの時間「６」を加えた「１９」という時刻と、頂点１８１ｃの時刻「１７」に有向辺１８３ｃの時間「７」を加えた「２４」という時刻と、頂点１８１ｄの時刻「２０」に有向辺１８３ｄの時間「６」を加えた「２６」という時刻のうち、最も大きな時刻である「２６」として決定される。ここで、最も大きな時刻が採用されるのは、列車運行を模擬する場合に、求める時刻は有向辺に対応する制約条件をすべて満たしている必要があり、さらに、そのような時刻のうち最も早い時刻であることが尤もらしいと考えられるためである。ここで、各有向辺の始点側のノードの時刻に当該有向辺の時間を加えた時刻を、頂点１８１ａの時刻「２６」から減じた時間を、当該有向辺に対応する「余裕時間」と定義する。例えば、有向辺１８３ｂに対応する余裕時間は「７」（＝２６－１９）であり、有向辺１８３ｄに対応する余裕時間は「０」（＝２６－２６）である。各ノードの時刻が列車運行シミュレーションの結果である場合、余裕時間が「０」となる有向辺が必ず存在し、当該有向辺の終点側のイベントの発生が遅延している場合、その遅延原因は、当該有向辺の始点側のイベントであると特定できる。他方、各ノードの時刻が運行実績における時刻である場合、モデル化の誤差等の影響により、余裕時間が「０」になる有向辺が必ず存在するとは限らない。そのような場合には、余裕時間の最も小さい有向辺の始点側のイベントを、遅延原因として特定する。複数の有向辺について余裕時間が最小となる場合は、それらの有向辺の始点側のイベントが同一の他列車に対応するイベントであれば当該他列車に起因すると特定し、それ以外なら他列車に起因しないと判定する。

そして、図１４に示すように、運行計画変更案作成部２３０は、遅延原因が他列車に起因するものか否かを判定する（ステップＳ１００３）。

遅延原因が他列車に起因する場合（ステップＳ１００３「ＹＥＳ」）、運行計画変更案作成部２３０は、選択遅延箇所（遅延列車、被遅延列車、及び判断駅の組）の情報を、増遅延箇所の一つとして記憶する（ステップＳ１００４）。

運行計画変更案作成部２３０は、これまでに選択していない遅延箇所を新たな選択遅延箇所として、ステップＳ１００２以降の処理を繰り返す（ステップＳ１００４１）。全ての遅延箇所を選択した場合には、運行計画変更案作成部２３０は、増遅延箇所特定処理Ｓ９０２を終了する。

他方、遅延原因が他列車に起因しない場合（ステップＳ１００３「ＮＯ」）、運行計画変更案作成部２３０は、前記のステップＳ１０４１の処理を実行する。

次に、運行計画変更案作成処理において運行計画変更支援装置１１０が表示する画面（運行計画変更案提示画面）について説明する。

図１６は、運行計画変更案提示画面１３１０の一例を説明する図である。運行計画変更案提示画面１３１０は、例えば、運行計画変更案作成部２３０が、全ての運行計画変更案を作成した際に表示する。

運行計画変更案提示画面１３１０は、正解確率が最も高い運行計画変更案（図１６では退避駅の変更の場合の例を示している）の内容一式を表示した画面である。運行計画変更案提示画面１３１０は、過去の運行実績を踏まえた場合に最も適切と思われる運行計画（最適運行計画）にするための変更案を提示することで、オペレータの運行計画の変更の判断を支援する。

具体的には、運行計画変更案提示画面１３１０は、運行計画変更案の正解確率の情報である正解確率情報１３００（同図では、出力ベクトル７００の出力値のうち「Ｃ駅」への退避変更の正解確率）と、運行計画変更案の種類の情報である計画変更内容情報１３０１と、変更前後の退避駅の情報である退避駅情報１３０２、退避駅にて退避を行う列車の情報である退避列車情報１３０３と、退避駅において通過する列車の情報である通過列車情報１３０４とを表示する。

このように、運行計画変更案提示画面１３１０は、運行計画の変更に関係する列車に関して、使用する番線の変更や走行する順序の変更などの細かな変更内容を個々に提示するのではなく、計画変更内容情報１３０１のように、オペレータが行うべき業務の観点から必要な情報をまとめて提示することで、オペレータによる運行計画変更案の是非の判断を容易にする。

また、運行計画変更案提示画面１３１０は、最適運行計画の算出根拠となる情報である判断根拠情報１３０５として、判断駅情報１３０６、遅延列車情報１３０７、被遅延列車情報１３０８、及び増遅延時間情報１３０９を表示する。このように、最適運行計画の決定に際しての細かな判定条件を表示する代わりに、どのような要素に着目して運行計画変更案を作成したかを示す情報を表示することで、オペレータによる運行計画変更案の是非の判断を容易にする。

次に、判断モデルデータベース作成処理について説明する。

＜判断モデルデータベース作成処理＞
図１７は、判断モデルデータベース作成処理の一例を説明するフロー図である。判断モデルデータベース作成処理は、例えば、所定の時間間隔ごと、運行計画変更支援装置１１０から判断モデルの作成要求を受信した場合、又は、オペレータ等から作成指示の入力があった場合等に開始される。

判断モデル作成装置１２０の教師データ作成部３１０は、判断モデルの教師データを作成する教師データデータベース作成処理を実行する（ステップＳ１４０１）。教師データデータベース作成処理の詳細は後述（図１８）する。

そして、パラメータ調整部３２０は、ステップＳ１４０１で作成した教師データに基づき、判断モデルのパラメータを調節するパラメータ調整処理を行う（ステップＳ１４０２）。以上で判断モデルデータベース作成処理を終了する。

＜教師データデータベース作成処理＞
図１８は、教師データデータベース作成処理の詳細を説明するフロー図である。

教師データ作成部３１０は、過去履歴データベース３５０に格納されている過去履歴データ８００のそれぞれに対して、ステップＳ１５０１及びステップＳ１５０２の処理を行う。

すなわち、まず、教師データ作成部３１０は、過去履歴データベース３５０に格納されている過去履歴データ８００のそれぞれに対して、過去の計画変更履歴から判断モデルを学習するための教師データを生成する計画変更履歴ベース教師データ作成処理を行う（ステップＳ１５０１）。計画変更履歴ベース教師データ作成処理は、増遅延箇所があり運行計画が変更された場合の列車運行の状況を運行計画の変更内容と対応付けて学習させるための教師データを作成する処理である。計画変更履歴ベース教師データ作成処理の詳細は後述（図１９）する。

続いて、教師データ作成部３１０は、過去履歴データベース３５０に格納されている過去履歴データ８００のそれぞれに対して、過去の列車運行（運行実績）から判断モデルを学習するための教師データを生成する運行実績ベース教師データ作成処理を行う（ステップＳ１５０２）。運行実績ベース教師データ作成処理は、列車の増遅延箇所があったにもかかわらず運行計画の変更がなされなかった場合の列車運行の状況を学習させるための教師データを作成する処理である。運行実績ベース教師データ作成処理の詳細は後述（図２０）する。

以下、計画変更履歴ベース教師データ作成処理及び運行実績ベース教師データ作成処理の詳細を説明する。

＜計画変更履歴ベース教師データ作成処理＞
図１９は、計画変更履歴ベース教師データ作成処理の詳細を説明するフロー図である。

教師データ作成部３１０は、まず、過去履歴データベース３５０の各過去履歴データ８００の終日分計画変更履歴８０３を参照することにより、運行計画の変更があった部分を全て特定し、（変更があった部分が複数ある場合には、）特定した各変更部分を複数の変更部分（ユニット。例えば、「退避駅変更」等）に分割する（ステップＳ１７０１）。

例えば、教師データ作成部３１０は、退避駅をその手前の駅に変更する変更部分を以下のように特定する。すなわち、本変更部分を、（要素１）変更前の退避駅で遅延列車（Ｘ列車）が使用していた番線の変更、（要素２）変更後の退避駅で遅延列車（Ｘ列車）が使用していた番線の変更、及び、（要素３）変更後の退避駅の出発から変更前の退避駅の到着まで遅延列車（Ｘ列車）と被遅延列車（Ｙ列車）のどちらを先に走行させるかという順序の変更、の３要素からなるものとする。教師データ作成部３１０は、終日分計画変更履歴８０３から、要素３を満たす退避駅の変更を特定し、特定した変更が要素１、２を伴っているか否かを判定し、これらを伴っていれば以上の３要素を、「退避駅変更」というユニットとして記憶する（要素３を基準とするのは、要素１、２が備わっている理由として、元々別の列車に追い越させるために退避用の番線を使っていた可能性があるためである）。教師データ作成部３１０は、変更が設定された時刻が早いほうから順に、運行計画の変更のそれぞれをいずれかのパターンに分類する。

なお、教師データ作成部３１０は、いずれのユニットにも該当しない運行の変更の部分は「不明」として分類してもよい。また、教師データ作成部３１０は、複数のユニットに該当する変更がある場合にも、その変更を「不明」として分類してもよい。また、教師データ作成部３１０は、運行計画の変更が設定された時刻が所定の時間よりも離れている場合は、互いに異なるユニットに属すると判定する等、運行計画の変更が入力された時刻を参照して分割の正確さを向上させるようにしてもよい。

教師データ作成部３１０は、ステップＳ１７０１で特定したユニットのそれぞれについて、その時刻が早い順に（例えば、オペレータが運行計画の変更の入力を行ったユニットに含まれている運行計画変更の入力時刻の順に）選択し（以下、選択ユニットという）、その選択ユニットについてステップＳ１７０２乃至ステップＳ１７０９の処理を繰り返す（ステップＳ１７０１１～ステップＳ１７０９２）。

すなわち、まず、教師データ作成部３１０は、列車運行シミュレータ３００の入力データとしての運行計画のデータを設定するため、選択ユニットについて、変更前運行計画作成処理を行う（ステップＳ１７０２）。具体的には、例えば、教師データ作成部３１０は、過去履歴データ８００の当初の運行計画８０２に、選択ユニットに含まれている運行計画変更の入力時刻より前の運行計画変更の入力時刻が含まれている各ユニットに係る各運行計画の変更を反映する。これにより、選択ユニットに係る運行変更がなされる直前の時間帯における運行計画が作成される。

そして、教師データ作成部３１０は、基準時刻５０１を設定し、設定した基準時刻５０１に基づき、列車運行シミュレータ３００の入力データとしての運行実績のデータを設定する（ステップＳ１７０４）。

具体的には、例えば、教師データ作成部３１０は、選択ユニットに係る運行計画の変更時刻のうち最も早い時刻（選択ユニット内の運行計画の変更の入力時刻のうち最も早い時刻）を基準時刻５０１として設定する。

そして、教師データ作成部３１０は、列車運行シミュレータ３００に入力する運行実績のデータとして、過去履歴データ８００の終日分の運行実績８０１において基準時刻５０１よりも未来の時刻に運行がない運行（基準時刻５０１以前の時刻の運行のみが存在する）を表す運行データ（運行実績のデータ）を作成する。また、教師データ作成部３１０は、列車運行シミュレータ３００において使用されるシミュレーション条件３７１の「現在時刻」を、基準時刻に設定する。

そして、教師データ作成部３１０は、ステップＳ１７０４で設定した入力データに基づき列車運行シミュレータ３００を実行することで、各列車の運行を予測する（ステップＳ１７０５）。具体的には、教師データ作成部３１０は、ステップＳ１７０２で作成した運行計画と、ステップＳ１７０４で作成した運行実績とを入力データとして、列車運行シミュレータ３００を実行する。

そして、教師データ作成部３１０は、増遅延箇所特定処理（ステップＳ９０２）を呼び出し、選択ユニットにおける増遅延箇所を特定する（ステップＳ１７０６）。

そして、教師データ作成部３１０は、過去履歴データ８００の終日分の計画変更履歴８０３を参照し、ステップＳ１７０６で特定した増遅延箇所（遅延列車、被遅延列車、及び判断駅の組）から、選択ユニットに対応する増遅延箇所を特定する（ステップＳ１７０７）。

具体的には、例えば、教師データ作成部３１０は、選択ユニットに対応する運行計画の変更がどの列車とどの列車に関する計画変更を行っているかを特定することで、遅延列車及び被遅延列車を特定することができる。そして、教師データ作成部３１０は、特定した全増遅延箇所のうち、遅延列車と被遅延列車が同一の増遅延箇所のうち時間的に最も早い増遅延箇所を特定する。

教師データ作成部３１０は、選択ユニットに対応づけられる各判断モデル（以下、選択判断モデルという）に対して、ステップＳ１７０８乃至ステップＳ１７０９の処理を繰り返す（ステップＳ１７０７１～ステップＳ１７０９１）。

まず、教師データ作成部３１０は、特徴量ベクトル作成処理を行う（ステップＳ１７０８）。具体的には、例えば、教師データ作成部３１０は、ステップＳ１７０７で特定した、選択ユニットの増遅延箇所に係る遅延列車と被遅延列車の情報を取得し、取得した情報に基づき、特徴量ベクトル５００を作成する。その際、教師データ作成部３１０は、ステップＳ１７０４で設定した基準時刻を特徴量ベクトル５００の基準時刻５０１に登録する。

また、教師データ作成部３１０は、教師データ登録処理を行う（ステップＳ１７０９）。具体的には、例えば、教師データ作成部３１０は、選択ユニットに係る運行計画の変更を表す出力ベクトル７００を作成し、ステップＳ１７０８で作成した特徴量ベクトル５００と作成した出力ベクトル７００とを組として、選択ユニットの増遅延箇所に係る判断駅の判断モデル（選択判断モデル）の教師データとして教師データデータベース３６０に記憶する。

教師データ作成部３１０は、ステップＳ１７０８及びステップＳ１７０９の処理を、全ての判断モデル及び全てのユニットについて繰り返す（ステップＳ１７０９１、ステップＳ１７０９２）。

以上で、計画変更履歴ベース教師データ作成処理は終了する。

＜運行実績ベース教師データ作成処理＞
図２０は、運行実績ベース教師データ作成処理の詳細を説明するフロー図である。教師データ作成部３１０は、例えば、着目する過去履歴データ８００の終日分計画変更履歴８０３を参照し、着目する過去履歴データ８００が運行計画が変更されなかった日に対応するものである場合について、運行実績ベース教師データ作成処理を行う。

教師データ作成部３１０は、増遅延箇所特定処理（ステップＳ９０２）を呼び出す（ステップＳ１６０１）。具体的には、例えば、教師データ作成部３１０は、過去履歴データベース３５０の過去履歴データ８００から運行実績の情報を取得し、取得した運行実績に係る列車運行における増遅延箇所を特定する。

教師データ作成部３１０は、ステップＳ１６０１の増遅延箇所特定処理で特定した増遅延箇所の各々（選択増遅延箇所）について、ステップＳ１６０２乃至ステップＳ１６０３の処理を繰り返す（ステップＳ１６０１１～ステップＳ１６０３２）。具体的には、教師データ作成部３１０は、選択増遅延箇所（判断駅）に対応する各判断モデル（選択判断モデル）について、ステップＳ１６０２乃至ステップＳ１６０３の処理を繰り返す（ステップＳ１６０１２～ステップＳ１６０３１）。

すなわち、教師データ作成部３１０は、特徴量ベクトル作成処理を行い、特徴量ベクトル５００を作成する（ステップＳ１６０２）。具体的には、例えば、教師データ作成部３１０は、選択増遅延箇所に対応する選択判断モデルに係る遅延列車及び被遅延列車の運行情報ベクトル５０３、５０４及び増遅延時間５０２を、ステップＳ１６０１で用いた運行実績、及びステップＳ１６０１の増遅延箇所特定処理により特定された増遅延箇所に基づき作成する。また、教師データ作成部３１０は、特徴量ベクトル５００の基準時刻５０１に、運行計画変更要否がオペレータ等によって判断されると推定される時刻を設定する。

基準時刻５０１の設定の例としては、運行計画の変更が退避駅を手前の駅に変更するものである場合、教師データ作成部３１０は、遅延列車がその手前の駅に到着した時刻を過去の運行実績に基づき特定することで基準時刻５０１を設定する。この場合、教師データ作成部３１０は、運行計画の変更の実施に要する時間を考慮して、運行計画が変更された時刻よりも所定時間だけ早い時刻を基準時刻５０１に設定するようにしてもよい。例えば、教師データ作成部３１０は、退避を実施するために各部署での調整に要する時間を余裕分として考慮した時刻（余裕分を減算した時刻）を、基準時刻５０１に設定する。なお、教師データ作成部３１０は、同じ判断駅の同じ種類の運行計画変更パターンに関する計画変更の履歴が存在する場合、それらを基に、基準時刻を求めるようにしてもよい。例えば、教師データ作成部３１０は、同じ判断駅の同じ種類の運行計画変更パターンに関する計画変更の履歴が存在する場合に、それらの履歴において、判断駅に遅延列車が到着する時刻と基準時刻との差の（外れ値を除いた）平均値を求め、現在の選択増遅延箇所における遅延列車の到着時刻から、求めた平均値を減じて算出される時刻を、基準時刻５０１として設定するようにしてもよい。

続いて、教師データ作成部３１０は、教師データ登録処理を行い、出力ベクトル７００を作成する（ステップＳ１６０３）。具体的には、教師データ作成部３１０は、選択増遅延箇所に係る遅延列車及び被遅延列車に対して運転整理を行わなかったことを示す出力ベクトル７００を作成し、ステップＳ１６０２で作成した特徴量ベクトル５００と、作成した出力ベクトル７００との組を、選択判断モデルの教師データとして教師データデータベース３６０に記憶する。

教師データ作成部３１０は、以上のステップＳ１６０２及びステップＳ１６０３の処理を、全ての選択判断モデル及び選択増遅延箇所について繰り返す（ステップＳ１６０３１、ステップＳ１６０３２）。以上で、運行実績ベース教師データ作成処理は終了する。

＜まとめ＞
以上のように、本実施形態の列車運行管理システム１００は、遅延列車及び遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、その状況における対処方法（運行計画を変更するか否か、変更する場合には被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行計画の変更内容）とを対応づけた、判断駅ごとの判断モデルを記憶しておき、列車運行シミュレーションにより予測した列車の運行状況から、その運行状況での判断駅を特定し、特定した判断駅に対応づけられる上記判断モデルに、予測した運行状況を入力することにより、判断駅を利用する列車により遅延する他列車の遅延の状況に応じた運行計画変更案を作成する（あるいは、運行計画変更案を作成しない）。

ここで、列車の運行管理を行うオペレータ等は、列車遅延による運行計画の変更の要否や変更内容を判断する際、各列車が利用する複数の駅のうち、例えば被遅延列車が遅延列車によって遅延させられそうな駅に着目し（判断駅）、遅延列車及び被遅延列車の列車の運行状況に基づき退避駅の変更などの運行計画の変更要否や変更内容を判断するところ、本実施形態の運行計画変更案作成処理もこれと同様に、被遅延列車が遅延列車によって遅延させられそうな駅を検出し（判断駅）、遅延列車及び被遅延列車の運行状況と、被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行計画の変更内容とを対応づけた（当該判断駅に対応する）判断モデルを用いた判断に基づいて運行計画変更案を作成するものになっていることから、オペレータ等の判断過程に即した構成を備えるものとなっている。

これにより、運行計画の変更（例えば、ダイヤ改正や一時的な運行計画の変更）があり列車の運行形態が変更になった場合でも、それに伴う判断モデルの修正を行うことなく又はダイヤごとに判断モデルを用意することなく、運行計画の変更案を作成することができる。

また、この判断モデルは、従来技術のように列車ごとかつ駅ごとに判断モデルを構築するのではなく、複数の列車に共通して、遅延に関係する駅（判断駅）ごとに構築されるので、１つの判断モデルを機械学習させる際の教師データ（過去の運行計画の変更実績）の量を、従来技術より増やすことができ、判断モデルの精度を向上させることができる。

＜変形例＞
本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記した実施形態は本発明のより良い理解のために詳細に説明したものであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

例えば、前記実施形態では、列車運行管理システム１００が運行計画変更支援装置１１０及び判断モデル作成装置１２０を備える構成としたが、本発明の実施形態はこれに限るものではない。列車運行管理システム１００と切り離された（オフラインの）判断モデル作成装置１２０が判断モデルデータベース３４０を作成し、必要に応じて（例えば、月に一度など定期的に）作成した判断モデルを運行計画変更支援装置１１０に、所定の通信ネットワークや記憶媒体を介して転送して、判断モデルデータベース２６０を更新するようにしてもよい。

また、特徴量ベクトル５００の構成は、本実施形態で説明したものに限られない。例えば、特徴量ベクトル５００に、遅延列車や被遅延列車に先行する列車や後続の列車の運行情報ベクトルの要素を設けるようにしてもよいし、車両の所属会社の情報、実績済みであるか否か（ある列車のある駅における「予想時刻」や「出発遅延時間」等が基準時刻の時点において運行実績から得られた情報である場合に「実績済み」、基準時刻の時点で運行実績が採時されておらず、列車運行シミュレーションによって予想された情報として得られている場合に「実績済みでない」と定義する）、又は始発駅であるか否かなど、オペレータが運行計画を変更する際に考慮している要素を加えるようにしてもよい。

また、前記実施形態では、退避駅変更を行うパターンを例として、判断モデルを作成して運行計画変更案を作成するための構成について説明したが、判断モデルの構成及び運行計画変更案の作成方法は、これに限られない。本発明では、運行計画変更案を作成する問題を分類問題として取り扱うため、その判断モデルは、「入力された特徴量ベクトルが、幾つかのクラス（選択肢）のうちどのクラスに属するのが尤もらしいか」を判断するモデルとした。そのため例えば、「（ある特定のパターンの）運行計画変更をするかしないか」、「どのパターンの運行計画変更をするか（あるいはいずれのパターンの運行計画変更も行わないか）」など、分類問題として取り扱う他の構成を有する判断モデルを作成して運行計画変更案を作成してもよい。

例えば、複数の乱れパターンに対する分類を１つの判断モデルで判断する場合には、特徴量ベクトル５００及び出力ベクトル７００を、それら複数の乱れパターンに対する判断モデルが作成されるように構成すればよい。特徴量ベクトル５００については、例えば、各乱れパターンに対応する特徴量ベクトル５００のいずれかに含まれる要素をすべて列挙し、それらの要素をすべて含むようなベクトルを、特徴量ベクトル５００とする。換言すれば、各パターンに対応する特徴量ベクトル５００を結合し、重複する要素を省いたベクトルを、特徴量ベクトルとすればよい。

また、出力ベクトル７００についても同様に、複数の乱れパターンに対する分類を１つの判断モデルで判断する場合は、複数の乱れパターンに対する判断モデルで分類するクラスの各々に対応する要素を重複なく含むような出力ベクトル７００を作成する。さらに、出力ベクトル７００に、「運行計画変更あり（分類不明）」というクラスに対応する要素を加えることで、「どのように運行計画を変更するかは不明であるが、なんらかの手立ては行っていた」場合に、オペレータにその旨を提示する構成としてもよい。

また、複数の乱れパターンに対する分類を１つの判断モデルで判断する場合、出力ベクトル７００の各要素の値、即ち正解確率を参照することにより、特徴量ベクトル５００で表された乱れ状況に対する複数の対処方法の適合度合いを相対的に評価するようにしてもよい。例えば、正解確率の高い方から所定個数分のクラスに対応する運行計画変更案を出力し、オペレータに選択を促すようにする。

また、「どのパターンの運行計画変更をするか（あるいは何れのパターンの運行計画変更も行わないか）」を判断する判断モデルによって運行計画変更パターンの候補を抽出した後、抽出した候補が示す各々の乱れパターンに対して「運行計画変更をするかしないか」を判断する判断モデルをさらに適用することで、最終的に出力する運行計画変更案を特定する構成としてもよい。

また、複数の運行乱れパターン（例えば、列車の発着順序の変更と始発列車の順序変更）が、ある判断駅で同時に複数発生し得る場合、それらを同時に対処する旨のクラスを追加して判断モデルを構成するようにしてもよい。

また、前記実施形態では、運行計画変更支援装置１１０が運行計画変更案を作成して表示し、オペレータに運行計画の変更を促す例について説明したが、オペレータを介さずに運行計画を自動的に変更する構成としてもよい。例えば、運行計画変更実行部２４０が、作成した運行計画変更案の正解確率が所定値を超える場合、自動的にその運行計画変更案に基づいて新たな運行計画２７２を作成するようにしてもよい。これにより、オペレータが運行計画変更案の内容を確認する手間を削減することができる。

また、前記実施形態では、判断モデルは、出力層の活性化関数にソフトマックス関数を用いたニューラルネットで構成するものとしたが、その他の構成を採用してもよい。例えば、多値の分類問題ではなく二値の分類問題として扱う場合は、出力層の活性化関数としてシグモイド関数を用いたニューラルネットで判断モデルを構成してもよい。さらに、十分な数の教師データが得られない場合などでは、アンサンブル学習の手法も含め、教師あり学習によって分類問題に対する解を得るための他の手法を用いてもよい。

以上の本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の運行計画変更支援装置１１０において、前記演算装置は、前記作成した運行計画変更案の確信度の情報を出力する、としてもよい。

このように、運行計画変更案の確信度の情報（例えば、正解確率）を出力することで、オペレータ等は、作成された運行計画変更案を採用するか否かを判断することができる。

また、本実施形態の運行計画変更支援装置１１０において、前記演算装置は、前記作成した運行計画変更案の確信度が所定の閾値を超える場合に、前記作成した運行計画変更案に基づき、列車の新たな運行計画を作成する運行計画変更実行処理を実行する、としてもよい。

このように、運行計画変更案の確信度が高い場合に、これに基づき列車の新たな運行計画を自動で作成することで、オペレータ等による運行計画変更案の内容確認の手間を省くことができ、列車の適切な進路制御を行うことができる。

また、本実施形態の運行計画変更支援装置１１０において、前記演算装置は、作成した複数の運行計画変更案のそれぞれの前記確信度に基づき、当該確信度が所定の閾値を超える運行計画変更案の情報を出力する、としてもよい。

このように、複数の運行計画変更案のうち確信度が高い運行計画変更案の情報を出力することで、オペレータ等は、複数存在する運行計画変更案の候補から適切な運行計画変更案のみを知ることができ、列車の運行管理業務を迅速に行うことができる。

また、本実施形態の運行計画変更支援装置１１０において、前記記憶装置は、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記被遅延列車の遅延を解消するための、列車の複数種類の運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶し、前記演算装置は、前記運行計画変更案作成処理において、前記判断モデルに基づき、複数の運行計画変更案を作成し、作成した複数の運行計画変更案のそれぞれの確信度を前記確信度の値に基づく順序に従って出力する、としてもよい。

このように、複数種類の列車運行の変更を含む判断モデルを用いて複数の運行計画変更案を作成し、確信度の値による順序（例えば、確信度が高い順）でそれらを表示することで、オペレータ等は、適用しうる複数の運行計画変更案を一度に知ることができるので、列車の運行業務の判断の迅速性を高めることができる。

また、本実施形態の運行計画変更支援装置１１０において、前記演算装置は、前記作成した運行計画変更案に対応した、前記特定した駅及び当該駅に存在する遅延列車又は被遅延列車の情報を出力する、としてもよい。

このように、作成した運行計画変更案に対応する判断駅及び判断駅に存在する列車の情報を表示することで、オペレータ等は、運行計画の変更の原因（根拠）となった駅や列車の情報を知ることができる。これにより、列車の運行計画の変更を行うか否かに関して適切な判断を下すことができる。

また、本実施形態の運行計画変更支援装置１１０において、前記記憶装置は、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記被遅延列車の遅延を解消するための前記遅延列車の待避駅の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶し、前記演算装置は、前記増遅延箇所特定処理において、前記予測した列車の運行状況から、遅延列車、前記遅延列車により遅延する被遅延列車、及び前記被遅延列車の遅延が前記遅延列車によって増している駅、の組み合わせを増遅延箇所として特定し、前記運行計画変更案作成処理において、前記増遅延箇所に対応づけられる判断モデルに、前記予測した列車の運行状況の情報を入力することにより、前記増遅延箇所に係る遅延列車の退避駅の変更内容を示す情報を、前記運行計画変更案として作成する、としてもよい。

このように、遅延列車及び被遅延列車の運行状況と、遅延列車の遅延が被遅延列車にどの程度波及するかの状況を把握する判断駅とに係る判断モデルに基づき、列車の運行状況に対応した退避駅を特定し、運行計画変更案を作成することで、列車運行の小乱れ及び中乱れの回避に有効な遅延列車または被遅延列車の退避駅変更を適切に行い、安定した列車運行を実現することができる。

さらに、本実施形態においては、判断モデル作成装置１２０は、遅延列車の遅延の影響が被遅延列車に波及している駅に着目し、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況と、列車の運行計画の変更内容とを含む教師データを作成する教師データ作成処理と、前記作成した教師データに基づき、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、遅延列車の遅延の影響が被遅延列車に波及している駅に対応付けて作成するパラメータ調整処理とを実行する演算装置を備える。

このように、判断モデルは、遅延列車の遅延の影響が被遅延列車に波及している駅に着目し、オペレータ等が遅延列車及び被遅延列車の列車の運行状況に基づき、運行計画の変更要否や変更内容を判断する際の判断過程を再現する構成を備えるので、運行計画の変更（例えば、ダイヤ改正や一時的な運行計画の変更）があり列車の運行形態が変更になった場合でも、それに伴う判断モデルの修正を行うことなく又はダイヤごとに判断モデルを用意することなく、運行計画の変更を行うことができる。

また、判断モデル作成装置１２０において、前記演算装置は、前記教師データ作成処理において、遅延列車の遅延の影響が被遅延列車に波及している駅に着目し、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況と、前記被遅延列車の遅延を解消するための前記遅延列車の待避駅の変更内容とを含む教師データを作成し、前記パラメータ調整処理において、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記被遅延列車の遅延を解消するための前記遅延列車の待避駅の変更内容とを対応づけた判断モデルを遅延列車の遅延の影響が被遅延列車に波及している駅に対応付けて作成する、としてもよい。

このように、オペレータ等が遅延列車及び被遅延列車の列車の運行状況に基づき退避駅を判断する際の判断過程を再現する構成を備える判断モデルとすることで、列車の運行状況に対応した退避駅を特定し、運行計画変更案を作成することができ、列車運行の小乱れ及び中乱れの回避に有効な列車の退避駅変更を行うことができる。

さらに、本実施形態においては、列車運行管理システム１００は、遅延列車の遅延の影響が被遅延列車に波及している駅に着目し、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車の遅延の影響が前記被遅延列車に波及している駅に対応付けて記憶した記憶装置、及び、列車の運行計画、及び現在時刻以前の期間の列車の運行実績に基づき、将来の列車の運行状況を予測する列車運行シミュレーション処理と、前記予測した列車の運行状況から、遅延列車により遅延する被遅延列車が存在する駅（即ち遅延列車の遅延の影響が被遅延列車に波及している駅）を特定する増遅延箇所特定処理と、前記特定した駅に対応づけられる判断モデルに、前記予測した列車の運行状況の情報を入力することにより、前記特定した駅における被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行の変更内容を示す情報である運行計画変更案を作成し、作成した運行計画変更案を出力する運行計画変更案作成処理とを実行する演算装置を備える、運行計画変更支援装置、並びに、前記作成した新たな運行計画に基づき、列車の走行を制御する進路制御装置を含んで構成される。

このように、判断モデルを用いて作成した列車の運行計画に基づき列車１０６の走行を制御することで、運行計画の内容に依存することなく、列車の運行乱れの拡大を安定して抑制することができる。

１００ 列車運行管理システム、１１０ 運行計画変更支援装置、１２０ 判断モデル作成装置

Claims (11)

1. 遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶した記憶装置、及び、
   列車の運行計画、及び現在時刻以前の列車の運行実績に基づき、将来の列車の運行状況を予測する列車運行シミュレーション処理と、
   前記予測した列車の運行状況から、遅延列車により被遅延列車が遅延する駅を特定する増遅延箇所特定処理と、
   前記特定した駅に対応づけられる判断モデルに、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記予測した列車の運行状況の情報とを入力することにより、前記特定した駅における被遅延列車の遅延を低減するための列車の運行の変更内容を示す情報である運行計画変更案を作成し、作成した運行計画変更案を出力する運行計画変更案作成処理とを実行する演算装置を備える、
   運行計画変更支援装置。
2. 前記演算装置は、前記作成した運行計画変更案の確信度の情報を出力する、請求項１に記載の運行計画変更支援装置。
3. 前記演算装置は、前記作成した運行計画変更案の確信度が所定の閾値を超える場合に、前記作成した運行計画変更案に基づき、列車の新たな運行計画を作成する運行計画変更実行処理を実行する、請求項１に記載の運行計画変更支援装置。
4. 前記演算装置は、作成した複数の運行計画変更案のそれぞれの確信度に基づき、当該確信度が所定の閾値を超える運行計画変更案の情報を出力する、請求項１に記載の運行計画変更支援装置。
5. 前記記憶装置は、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記被遅延列車の遅延を解消するための、列車の複数種類の運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶し、
   前記演算装置は、
   前記運行計画変更案作成処理において、前記判断モデルに基づき、複数の運行計画変更案を作成し、作成した複数の運行計画変更案のそれぞれを前記確信度の値に基づく順序に従って出力する、
   請求項２に記載の運行計画変更支援装置。
6. 前記演算装置は、前記作成した運行計画変更案に対応した、前記特定した駅及び当該駅において被遅延列車を遅延させている遅延列車又は当該駅において遅延列車によって遅延させられている被遅延列車の情報を出力する、請求項１に記載の運行計画変更支援装置。
7. 前記記憶装置は、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記被遅延列車の遅延を解消するための前記遅延列車の待避駅の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶し、
   前記演算装置は、
   前記増遅延箇所特定処理において、前記予測した列車の運行状況から、遅延列車、前記遅延列車により遅延する被遅延列車、及び前記被遅延列車の遅延が前記遅延列車によって増している駅、の組み合わせを増遅延箇所として特定し、
   前記運行計画変更案作成処理において、前記増遅延箇所に対応づけられる判断モデルに、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記予測した列車の運行状況の情報とを入力することにより、前記増遅延箇所に係る遅延列車の退避駅の変更内容を示す情報を、前記運行計画変更案として作成する、
   請求項１に記載の運行計画変更支援装置。
8. 遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを含む教師データを作成する教師データ作成処理と、
   前記作成した教師データに基づき、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて作成するパラメータ調整処理とを実行する演算装置を備える、判断モデル作成装置。
9. 前記演算装置は、
   前記教師データ作成処理において、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記被遅延列車の遅延を解消するための前記遅延列車の待避駅の変更内容とを含む教師データを作成し、
   前記パラメータ調整処理において、遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記被遅延列車の遅延を解消するための前記遅延列車の待避駅の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて作成する、
   請求項８に記載の判断モデル作成装置。
10. 情報処理装置に、
    遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の遅延状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを含む教師データを作成する教師データ作成処理と、
    前記作成した教師データに基づき、遅延列車及び当該遅延列車により遅延している被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて作成するパラメータ調整処理とを実行させる、判断モデル作成プログラム。
11. 遅延列車及び当該遅延列車により遅延する被遅延列車の運行状況と、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、運行計画の変更内容とを対応づけた判断モデルを、前記遅延列車によって前記被遅延列車が遅延する駅に対応付けて記憶した記憶装置、及び、
    列車の運行計画、及び現在時刻以前の期間の列車の運行実績に基づき、将来の列車の運行状況を予測する列車運行シミュレーション処理と、
    前記予測した列車の運行状況から、遅延列車により遅延する被遅延列車が存在する駅を特定する増遅延箇所特定処理と、
    前記特定した駅に対応づけられる判断モデルに、前記遅延列車によって遅延している前記被遅延列車の遅延時間の、前記遅延列車が遅延していなかったとした場合の前記被遅延列車の遅延時間に対する増分と、前記予測した列車の運行状況の情報とを入力することにより、前記特定した駅における被遅延列車の遅延を解消するための列車の運行の変更内容を示す情報である運行計画変更案を作成し、作成した運行計画変更案を出力する運行計画変更案作成処理とを実行する演算装置を備える、運行計画変更支援装置、並びに、
    前記作成した新たな運行計画に基づき、列車の走行を制御する進路制御装置
    を含んで構成される、列車運行管理システム。