JP6436241B2 - 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

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 Download PDF

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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）した情報に基づく歩行者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。
特開２０００−２５９６０３号公報
しかしながら、上記の従来技術では、サインより認知された情報のままに歩行者エージェントの行動がシミュレーションされるが、実際の人間の行動においては、認知された情報は、時間や行動の経過により劣化し、また、大人と子供等の属性によっても劣化の度合が異なる点で、シミュレーションによる再現度合が劣るという問題がある。
例えば、従来技術では、現実の人の動きである「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は難しい。
１つの側面では、人間の行動における認知情報の劣化を再現できる人流シミュレーションを行う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、シミュレーションプログラムは、コンピュータに、案内情報が設定される仮想空間に、それぞれが認知情報を有し当該仮想空間内を当該認知情報に基づき行動するエージェントを配置する処理を実行させる。また、シミュレーションプログラムは、コンピュータに、エージェントの位置に応じて提供された案内情報により前記エージェントの認知情報を更新する処理を実行させる。また、シミュレーションプログラムは、コンピュータに、認知情報を、エージェントの行動または属性の少なくとも一方に基づいて、劣化させる処理を実行させる。
本発明の１実施態様によれば、人間の行動における認知情報の劣化を再現できる人流シミュレーションを行うことができる。
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、歩行者エージェントの生成を説明する説明図である。 図９は、歩行者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、認知情報の更新を説明する説明図である。 図１１は、歩行者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１２は、仮想空間、歩行者エージェントの描画を説明する説明図である。 図１３は、シミュレーション結果の出力例を説明する説明図である。 図１４は、歩行者エージェントの行動を説明する説明図である。 図１５は、歩行者エージェントの行動を説明する説明図である。 図１６は、歩行者エージェントの行動を説明する説明図である。 図１７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、仮想空間における歩行者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およびエージェント情報格納部７０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歩行者エージェン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、歩行者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）と、各サインが歩行者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、角度および視認時間）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、歩行者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、歩行者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、歩行者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、歩行者エージェントがサインが示す内容を認知するのに要する時間を示す値である。
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内容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、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、歩行者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、歩行者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、歩行者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歩行者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歩行者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、歩行者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や分類等のカテゴリを持たせてもよい。
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ず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、仮想空間における歩行者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歩行者エージェントが発生する発生確率や、発生する歩行者エージェントの種類（属性）についての情報である。なお、歩行者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、歩行者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、発生する歩行者エージェントの特徴とが記述されている。歩行者エージェントの特徴には、「発生割合」、「視認距離」、「視野角」、「記憶時間」、「目的カテゴリー集合」、「効用値（施設１）…（施設３０）」などがある。
「発生割合」は、各歩行者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」は各歩行者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、各歩行者エージェントが認知した情報を記憶する時間を示す。「目的カテゴリー集合」は、各歩行者エージェントの行動の目的（例えば食事、買い物等）を示す値を列挙している。「効用値（施設１）…（施設３０）」は、各歩行者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。
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、仮想空間における歩行者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に格納された歩行者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（歩行者エージェントの位置情報および歩行者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は、歩行者エージェントの認知情報について、シミュレーションにおける歩行者エージェントの行動または属性の少なくとも一方に基づいて劣化させる。例えば、シミュレーション管理部３０は、歩行者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て、当初の認知情報よりも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により劣化された認知情報をもとに、歩行者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が歩行者エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（歩行者エージェントの位置情報および歩行者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、歩行者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、前の時刻まで歩行者エージェントの行動をシミュレーションした結果（歩行者エージェントの位置情報および歩行者エージェントの認知情報）をもとに、次の時刻における歩行者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。
シミュレーション結果出力部６０は、歩行者エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（歩行者エージェントの位置情報および歩行者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歩行者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１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Ｐ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において歩行者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歩行者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歩行者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、生成した歩行者エージェントごとに、ＩＤ（Identification Data）等の識別情報を割り当て、歩行者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Ａ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（Ｓ２３）、Ｓ２４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、Ｓ２４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。
なお、本実施形態では認知された案内情報（認知情報）を削除することで、当初の認知情報を劣化させているが、認知情報の劣化については、削除以外の方法で実現してもよい。例えば、認知情報の読み出しを制限することで、認知情報の劣化を実現してもよい。また、認知情報の削除は、全部の情報を削除してもよいし、一部の情報を削除してもよい。また、一部の情報を削除する場合には、残り記憶時間が０に近づくのに従い、削除する情報量を増やしてもよい。
Ｓ２４において、シミュレーション管理部３０は、仮想空間Ｐ内のエージェントＡの位置をもとに、エージェントＡがサインＰ３から案内情報を取得（認知）したか否かを判定する。具体的には、シミュレーション管理部３０は、エージェントＡの位置が仮想空間Ｐに設置されたサインＰ３の到達範囲Ｈ内であるか否かをもとに、エージェントＡがサインＰ３から案内情報を取得したか否かを判定する。
エージェントＡがサインＰ３から案内情報を取得した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、シミュレーション管理部３０は、取得した案内情報の残り記憶時間＝（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、案内情報の劣化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、認知情報を劣化させてもよい。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を劣化させることで、エージェントＡの行動に則した認知情報の劣化を再現できる。
図１０は、認知情報の更新を説明する説明図である。図１０に示すように、ｓｔｅｐ＝１のタイミングでエージェントＡがサイン番号２の案内情報を取得したものとする。このとき、エージェントＡの認知情報Ｉには、サイン番号２の案内情報が残り記憶時間＝５とともに格納される。
次いで、ｓｔｅｐ＝３のタイミングでエージェントＡがサイン番号５の案内情報を取得したものとする。このとき、エージェントＡの認知情報Ｉには、サイン番号５の案内情報が残り記憶時間＝１０とともに格納される。また、サイン番号２の案内情報については、２ステップ経過していることから、残り記憶時間が３とされる。そして、ｓｔｅｐ＝７のタイミングで、サイン番号２の案内情報は、残り記憶時間＝０となることから、削除される。
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Ｉ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１１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１１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１１の処理を行う。
図１１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＝NULL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＝NULL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の目的カテゴリー集合の中から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＝NULL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＝NULLであるか否か、すなわち目的カテゴリー集合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、目的カテゴリー集合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Ｉ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Ｉ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集合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Ｉ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Ｉ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＝空集合であるか否かを判定し（Ｓ３８）、選択集合＝空集合でない場合（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＝空集合である場合（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、施設iを選択する確率は、Ｐ（ｉ）＝ｅｘｐＵ（ｉ）／ΣｅｘｐＵ（ｎ）（ただし、ｎは選択集合の要素である施設）によって計算され、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Ｉ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Ｉ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Ｉが劣化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、現実の人の動きである「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）。
図１２は、仮想空間Ｐ、エージェントＡの描画を説明する説明図である。図１２に示すように、シミュレーション結果出力部６０は、ステップごとに算出されたシミュレーション結果をもとに、仮想空間Ｐ内における各エージェントＡの現在位置および移動した経路を描画する。このとき、シミュレーション結果出力部６０は、回遊中、待機中、探索中などのエージェントＡの状態に応じて表示態様（例えば色）を変えてもよい。また、シミュレーション結果出力部６０は、ステップごとに算出されたシミュレーション結果をもとに、各施設Ｐ２の状態（集客人数、待機人数）を描画してもよい。これにより、ユーザは、ステップごとの各エージェントＡの動きを容易に認識できる。
例えば、認知している認知情報Ｉが劣化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状態のエージェントＡについては、「うろうろする」、「道に迷う」などの動きをする回遊中として描画する。また、目的とする施設Ｐ２に到着しているエージェントＡについては、待機中として描画する。また、目標とするエリアのエリア情報（案内情報）を認知して移動中であるエージェントＡについては、探索中として描画する。これにより、ユーザは、各エージェントＡの状態を容易に認識できる。
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。
図１３は、シミュレーション結果Ｒ１、Ｒ２の出力例を説明する説明図である。図１３に示すように、シミュレーション結果出力部６０は、サインシステム計画（計画Ａ、Ｂ、Ｃ）ごとにシミュレーションしたシミュレーション結果Ｒ１、Ｒ２を集計し、表示装置の画面に出力する。例えば、サインシステム計画（計画Ａ、Ｂ、Ｃ）について、エリアごとの混雑状況（各施設の利用人数、待ち時間、移動時間、各エージェントＡの利用した施設数など）を棒グラフで示したシミュレーション結果Ｒ１を出力してもよい。また、サインシステム計画（計画Ａ、Ｂ、Ｃ）について、各施設の利用人数を棒グラフで示したシミュレーション結果Ｒ２を出力してもよい。
図１４〜図１６は、歩行者エージェントの行動を説明する説明図である。図１４のケースＣ１は、施設Ａを認知したエージェントＡについて、シミュレーションの経過に応じた認知情報の劣化が行われなかった場合を示す。ケースＣ２は、施設Ａを認知したエージェントＡについて、シミュレーションの経過に応じた認知情報の劣化が行われた場合を示す。
図１４に示すように、ケースＣ１では、シミュレーションの経過に応じて認知情報の劣化が行われていないことから、最短経路でエージェントＡが移動する結果が得られることとなる。これに対し、ケースＣ２では、シミュレーションの経過に応じて認知情報の劣化が行われていることから、「うろうろする」、「道に迷う」などエージェントＡの動きがシミュレーション結果として得られる場合がある。この場合は、「うろうろする」、「道に迷う」などの回遊時に、サインＰ３での案内によって認知する施設が変化することもあり、より現実の人の動きに則した人流シミュレーションを実現できる。
図１５のケースＣ３は、「施設Ａ」、「施設Ｂ」への案内を直接行うサインシステム計画のシミュレーション結果を示す。ケースＣ４は、「エリア１」への案内と、「施設Ａ」への案内とを分けて、階層化したサインシステム計画のシミュレーション結果を示す。なお、エージェントＡ１１は「エリア１」の「施設Ａ」を行きたい目標とし、エージェントＡ１２は、「エリア１」の「施設Ｂ」を行きたい目標とする。
図１５に示すように、ケースＣ３では、大量のサインＰ３を設置することで、エージェントＡ１１、Ａ１２を誘導するという非現実的なサインシステム計画を検討することとなる。例えば、「施設Ａ」を案内するサインＰ３の設置が漏れた場合には、案内を途中で忘却したエージェントＡ１１が途中で道に迷うこととなる。これに対し、ケースＣ４では、階層化したサインシステム計画により、エージェントＡ１１、Ａ１２の記憶時間を考慮した計画を検討できる。
図１６のケースＣ５はサインＰ３の到達範囲Ｈを大きく設定したシミュレーション結果を示す。また、ケースＣ６は、到達範囲Ｈを小さく設定した場合のシミュレーション結果を示す。図１６に示すように、サインシステム計画におけるサインＰ３の到達範囲Ｈを適宜設定することで、エージェントＡ１１、Ａ１２が「うろうろする」、「道に迷う」などの動きのない計画を検討できる。
以上のように、シミュレーション装置１は、案内情報が設定される仮想空間Ｐに、それぞれが認知情報Ｉを有し当該仮想空間Ｐ内を当該認知情報Ｉに基づき行動するエージェントＡを配置する処理を行う。また、シミュレーション装置１は、エージェントＡの位置に応じて提供された案内情報によりエージェントの認知情報Ｉを更新する処理を行う。また、シミュレーション装置１は、認知情報Ｉを、エージェントＡの行動または属性の少なくとも一方に基づいて、劣化させる処理を行う。このため、シミュレーション装置１では、例えば現実の人の動きである「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、人間の行動における認知情報の劣化を再現できる人流シミュレーションを行うことができる。
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。
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１７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１７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、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。
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
１１１…プログラム
１１２…各種データ
Ａ、Ａ１〜Ａ３…エージェント
Ｈ…到達範囲
Ｉ…認知情報
Ｐ…仮想空間
Ｐ１…出現ポイント
Ｐ２…施設
Ｐ３…サイン

Claims (18)

  1. コンピュータに、
    案内情報が設定される仮想空間に、それぞれが認知情報を有し当該仮想空間内を当該認知情報に基づき行動するエージェントを配置し、
    前記エージェントの位置に応じて提供された案内情報により前記エージェントの認知情報を更新し、
    前記認知情報を、前記エージェントの行動または属性の少なくとも一方に基づいて、劣化させる
    処理を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. 前記劣化させる処理は、前記案内情報に規定された第１の制限情報に基づき、前記認知情報を劣化させることを特徴とする請求項１記載のシミュレーションプログラム。
  3. 前記劣化させる処理は、前記エージェントの属性に関連づけて規定された第２の制限情報に基づき、前記認知情報を劣化させることを特徴とする請求項１または請求項２記載のシミュレーションプログラム。
  4. 前記劣化させる処理は、前記案内情報による前記認知情報の更新からの前記エージェントの行動経過に応じて前記認知情報を劣化させる、
    ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のシミュレーションプログラム。
  5. 前記劣化させる処理は、前記案内情報による前記認知情報の更新からの前記仮想空間内の時間経過に応じて前記認知情報を劣化させる、
    ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のシミュレーションプログラム。
  6. 前記第１の制限情報は、前記案内情報それぞれに規定されたカテゴリ情報に応じて設定されてい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。
  7. コンピュータが、
    案内情報が設定される仮想空間に、それぞれが認知情報を有し当該仮想空間内を当該認知情報に基づき行動するエージェントを配置し、
    前記エージェントの位置に応じて提供された案内情報により前記エージェントの認知情報を更新し、
    前記認知情報を、前記エージェントの行動または属性の少なくとも一方に基づいて、劣化させる
    処理を実行することを特徴とするシミュレーション方法。
  8. 前記劣化させる処理は、前記案内情報に規定された第１の制限情報に基づき、前記認知情報を劣化させることを特徴とする請求項７記載のシミュレーション方法。
  9. 前記劣化させる処理は、前記エージェントの属性に関連づけて規定された第２の制限情報に基づき、前記認知情報を劣化させることを特徴とする請求項７または請求項８記載のシミュレーション方法。
  10. 前記劣化させる処理は、前記案内情報による前記認知情報の更新からの前記エージェントの行動経過に応じて前記認知情報を劣化させる、
    ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか一項に記載のシミュレーション方法。
  11. 前記劣化させる処理は、前記案内情報による前記認知情報の更新からの前記仮想空間内の時間経過に応じて前記認知情報を劣化させる、
    ことを特徴とする請求項７〜９のいずれか一項に記載のシミュレーション方法。
  12. 前記第１の制限情報は、前記案内情報それぞれに規定されたカテゴリ情報に応じて設定されていることを特徴とする請求項８に記載のシミュレーション方法。
  13. 案内情報が設定される仮想空間に、それぞれが認知情報を有し当該仮想空間内を当該認知情報に基づき行動するエージェントを配置し、
    前記エージェントの位置に応じて提供された案内情報により前記エージェントの認知情報を更新し、
    前記認知情報を、前記エージェントの行動または属性の少なくとも一方に基づいて、劣化させる
    各処理を実行する処理部を有することを特徴とするシミュレーション装置。
  14. 前記劣化させる処理は、前記案内情報に規定された第１の制限情報に基づき、前記認知情報を劣化させることを特徴とする請求項１３記載のシミュレーション装置。
  15. 前記劣化させる処理は、前記エージェントの属性に関連づけて規定された第２の制限情報に基づき、前記認知情報を劣化させることを特徴とする請求項１３または請求項１４記載のシミュレーション装置。
  16. 前記劣化させる処理は、前記案内情報による前記認知情報の更新からの前記エージェントの行動経過に応じて前記認知情報を劣化させる、
    ことを特徴とする請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のシミュレーション装置。
  17. 前記劣化させる処理は、前記案内情報による前記認知情報の更新からの前記仮想空間内の時間経過に応じて前記認知情報を劣化させる、
    ことを特徴とする請求項１３〜１５のいずれか一項に記載のシミュレーション装置。
  18. 前記第１の制限情報は、前記案内情報それぞれに規定されたカテゴリ情報に応じて設定されていることを特徴とする請求項１４に記載のシミュレーション装置。
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