JP6665785B2 - 避難予測システム、避難予測方法及びコンピュータ読み取り可能記録媒体 - Google Patents

避難予測システム、避難予測方法及びコンピュータ読み取り可能記録媒体 Download PDF

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Description

本発明は、避難予測システム、避難予測方法及びコンピュータ読み取り可能記録媒体に関する。
災害が発生した場合には、災害が発生した地域から当該災害により被災した被災者が避難する必要が生じる可能性がある。この場合において、避難を必要とする被災者（以下「避難者」とする）が避難を完了するまでに要する時間は、できるだけ短いことが望まれる。
一方、災害が生じた場合には、避難経路となる道路網等が被災して障害が発生することがある。この場合には、当該避難通路が通行できない可能性がある。したがって、避難者に対する避難計画が立案される際には、避難経路に関する被災状況や復旧計画が考慮される必要が生じる場合がある。また、避難経路となる道路網等が被災した場合、当該道路網等に発生した障害の復旧計画は、被災者の避難に要する時間が短くなるように立案される必要が生じる場合がある。そして、当該道路網等に発生した障害の復旧計画は、個々の被災者の状況や、障害が発生した個所の復旧状況に応じて立案されることが望まれる。
特許文献１には、避難計画評価システム等が記載されている。特許文献１に記載の避難計画評価システムにおいては、要援護者人数算出部が、移動機のユーザの属性情報に基づいて避難時における要援護者の人数を算出する。また、避難先別人数算出部が、帰宅先及び避難所へ避難する避難者の人数を算出する。更に、シミュレーション部が、各ポリゴン領域から、帰宅先及び避難所へ避難者が避難する場合のシミュレーションを行う。そして、点数算出部が、要援護者数、避難者の人数、及びシミュレーション結果に基づいて避難計画のための点数を算出する。
また、特許文献２には、リアルタイムに取得される現在地のデータに欠落があった場合でも、目的地の予測ができるデータ処理装置が記載されている。
また、特許文献３には、階段を有する複数階層の建物からの避難時間を予測する避難時間予測装置が記載されている。
特開２０１２−８３９０８号公報 特開２０１２−１０８７４８号公報 特開２０１２−２７５６０号公報
特許文献１に記載の避難計画評価システム等では、シミュレーションにて用いられるモデルの可読性、再利用性、拡張性等が必ずしも考慮されていない。すなわち、特許文献１に記載の避難計画評価システムでは、被災者の避難に要する時間を推定する際に、避難に関する様々な状況に対応することが困難な場合がある。
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、被災者の避難に要する時間を推定する際に、避難に関する様々な状況に対応することができる避難予測システムを提供することを主たる目的とする。
本発明の一態様における避難予測システムは、避難者の避難経路に関する情報及び避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の復旧時期に関する情報に基づいて、避難者の各々に対する避難経路と避難経路における避難者の位置とを表す避難サブモデル、障害発生個所の各々における復旧状況を表す復旧サブモデル、及び、避難サブモデルと復旧サブモデルとの関係を表す関係情報を生成するモデル生成手段と、避難サブモデル、復旧サブモデル及び関係情報を解析することによって、避難者の避難が終わるまでに要する時間を予測する解析手段を備える。
また、本発明の一態様における避難予測方法は、避難者の避難経路に関する情報及び避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の復旧時期に関する情報に基づいて、避難者の各々に対する避難経路と避難経路における避難者の位置とを表す避難サブモデル、障害発生個所の各々における復旧状況を表す復旧サブモデル、及び、避難サブモデルと復旧サブモデルとの関係を表す関係情報を生成し、避難サブモデル、復旧サブモデル及び関係情報を解析することによって、避難者の避難に要する時間を予測する。
また、本発明の一態様におけるコンピュータ読み取り可能記録媒体は、コンピュータに、避難者の避難経路に関する情報及び避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の復旧時期に関する情報に基づいて、避難者の各々に対する避難経路と避難経路における避難者の位置とを表す避難サブモデル、障害発生個所の各々における復旧状況を表す復旧サブモデル、及び、避難サブモデルと復旧サブモデルとの関係を表す関係情報を生成する処理と、避難サブモデル、復旧サブモデル及び関係情報を解析することによって、避難者の避難に要する時間を予測する処理とを実行させるプログラムを非一時的に格納する。
本発明によると、被災者の避難に要する時間を推定する際に、避難に関する様々な状況に対応することができる避難予測システムを提供することができる。
本発明の第１の実施形態における避難予測システムの構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の別の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の別の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて生成される避難サブモデル及び復旧サブモデルの例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて生成される関係情報の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の例である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の例である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の別の例である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の別の例である。 本発明の第１の実施形態における避難予測システムの動作を示すフローチャートである。 本発明の各実施形態における避難予測システム等を実現する情報処理装置の一例を示す図である。
本発明の各実施形態について、添付の図面を参照して説明する。なお、本発明の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素は、例えば図１３に示すような情報処理装置５００とソフトウェアとの任意の組み合わせにより実現することができる。情報処理装置５００は、一例として、以下のような構成を含む。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）５０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）５０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５０３
・ＲＡＭ５０３にロードされるプログラム５０４
・プログラム５０４を格納する記憶装置５０５
・記憶媒体５０６の読み書きを行うドライブ装置５０７
・通信ネットワーク５０９と接続する通信インターフェース５０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース５１０
・各構成要素を接続するバス５１１
各装置の実現方法には様々な変形例がある。例えば、各装置は、専用の装置として実現することができる。各装置は、複数の装置の組み合わせにより実現することができる。
また、各装置や各システム等の構成を示す図において、図面中の矢印の方向は一例を示すものであり、構成要素間の信号の向きを限定するものではない。
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図１は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムの構成を示す図である。図２は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の一例を示す図である。図３は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の一例を示す図である。図４は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の別の一例を示す図である。図５は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて用いられる避難情報及び復旧情報の別の一例を示す図である。図６は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて生成される避難サブモデル及び復旧サブモデルの例を示す図である。図７は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムのモデル生成部にて生成される関係情報の例を示す図である。図８は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の例である。図９は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の例である。図１０は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の別の例である。図１１は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムの解析部にて予測された避難者の避難に要する時間の別の例である。図１２は、本発明の第１の実施形態における避難予測システムの動作を示すフローチャートである。
図１に示すとおり、本発明の第１の実施形態における避難予測システム１００は、モデル生成部１１０と、解析部１２０とを備える。モデル生成部１１０は、避難者の避難経路に関する避難情報及び避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の復旧時期に関する復旧情報に基づいて、避難サブモデル、復旧サブモデル及び関係情報を生成する。解析部１２０は、避難サブモデル、復旧サブモデル及び関係情報を解析することによって、避難者の避難に要する時間を予測する。
なお、避難サブモデルは、避難者が避難の際に通過する可能性がある道路網等である避難経路と、避難経路における避難者の位置とを表す。復旧サブモデルは、障害発生個所の復旧計画や、障害発生個所の各々における復旧状況を表す。関係情報は、避難サブモデルと復旧サブモデルとの関係を表す。
最初に、モデル生成部１１０に関して説明する。本実施形態の避難予測システム１００では、モデル生成部１１０において生成される各々のモデルの一例として、確率時間ペトリネット（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｔｉｍｅ Ｐｅｔｒｉ ｎｅｔ、以下「ｓＴＰＮ」とする）が用いられる。
ｓＴＰＮは、一例として、＜Ｐ，Ｔ，Ａ−，Ａ＋，Ａ・，ｍ０，ＥＦＴ，ＬＦＴ，Ｆ，Ｃ，Ｅ，Ｌ＞という組として表される。これらの各要素は、所定の図（不図示）によって表される。Ｐはプレースの集合である。ｓＴＰＮを表す図においては、プレースは白い丸にて表される。Ｔはトランジションの集合である。ｓＴＰＮを表す図においては、トランジションは白い四角または棒にて表される。Ａ−は、プレースとトランジションとを、プレースからトランジションへの方向に向かって接続する入力アークである。Ａ＋は、プレースとトランジションとを、トランジションからプレースへの方向に向かって接続する出力アークである。以下の説明においては、入力アーク及び出力アークを併せて単にアークと呼ぶ場合がある。ｓＴＰＮを表す図においては、アークは矢印にて表される。Ａ・は、プレースとトランジションとを、プレースからトランジションへの方向に向かって接続するインヒビター・アークである。ｓＴＰＮを表す図においては、インヒビター・アークは、先端が丸印である矢印にて表される。
ｍ０は各々のプレースにおける非負のトークンの数を表す初期マーキングである。ｓＴＰＮを表す図においては、トークンは、プレースの内部に配置される黒丸にて表される。ＥＦＴ及びＬＦＴは、Ｔに含まれる各々のトランジションにおける最小及び最大発火時間である。ＥＦＴは、零を含む非負の実数である。また、ＬＦＴは、零及び無限大を含む非負の実数である。また、ＬＦＴの値はＥＦＴの値と等しいか、又はＥＦＴより大きい。Ｆは、Ｔに含まれる各々のトランジションに対するＥＦＴからＬＦＴの間における発火時刻に関する累積分布関数である。
Ｃは、複数のトランジションが同時発火可能となった場合に、当該発火可能となった複数のトランジションの各々に関する発火のしやすさを表す重みである。Ｃは、同時に発火可能になる可能性があるトランジションに対して割り当てられる。Ｅは、Ｔに含まれる各々のトランジションに対するマーキングと関連付けられたエネーブリングファンクションである。Ｌ（ｆｌｕｓｈｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は、トランジションに割り当てられる。Ｌが割り当てられたトランジションが発火した場合に、Ｌにて関係付けられたプレース上のトークンを、当該トランジションとのアークによる接続関係に関わらず消去する。
また、トランジションは、以下の場合に発火可能であるとされる。トランジションが発火すると、入力アークを介して接続されたプレースからトークンが１つ減り、出力アークを介して接続されたプレースにトークンが一つ増える。
・入力アークを介して接続されるプレースの全てに１つ以上のトークンが存在する。
・インヒビタ―・アークを介して接続されるプレースの全てにトークンが存在しない。
・時刻がＥＦＴの値より大きく、ＬＦＴの値より小さい。
・エネーブリングファンクションが真となる。
なお、ｓＴＰＮの詳細は、例えば「Ｖｉｃａｒｉｏ， Ｅ．， Ｓａｓｓｏｌｉ， Ｌ．， ａｎｄ Ｃａｒｎｅｖａｌｉ， Ｌ． （２００９） ‘Ｕｓｉｎｇ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｓｔａｔｅ ｃｌａｓｓｅｓ ｉｎ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｅｎｓｅ−ｔｉｍｅ ｒｅａｃｔｉｖｅ ｓｙｓｔｅｍｓ’， ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｖｏｌ． ３５， Ｎｏ． ５， ｐｐ． ７０３-７１９．」等に記載されている。
（避難サブモデルの生成）
モデル生成部１１０によるサブモデル等の生成例を以下に示す。最初に、モデル生成部１１０による避難サブモデルの生成例を説明する。モデル生成部１１０は、一例として、ｓＴＰＮを用いて、避難サブモデルを以下のように生成する。
この場合において、モデル生成部１１０は、例えば、避難を必要とする個人を単位として避難サブモデルを生成する。ただし、モデル生成部１１０は、これとは異なる避難者を単位として避難サブモデルを生成することができる。例えば、モデル生成部１１０は、ある地域において避難を必要とする者のグループ毎に避難サブモデルを生成する。また、モデル生成部１１０は、負傷者、病人、特定の職業に従事する者など任意の属性を有する避難者のグループ毎に、避難サブモデルを生成することができる。すなわち、モデル生成部１１０は、上述したような所定の条件にある避難者毎に、避難サブモデルを生成することができる。
モデル生成部１１０は、避難サブモデルの生成に際し、避難者の避難経路に関する避難情報を受付ける。すなわち、避難サブモデルが生成される場合に、モデル生成部１１０への入力は、この避難情報となる。避難情報には、例えば、避難経路等に関連する地理情報、避難元や避難先、避難経路の復旧状況に応じて避難者が通過するルートである避難ルートに関する情報が含まれる。
避難情報のうち、避難経路に関連する地理情報は、例えば図２（Ａ）に示す有向グラフのような形で表される。このグラフにおいては、避難者が滞留する可能性のある地域や場所がノードとして表される。例えば、番号１又は２が付された丸印であるノードにて示されるエリアが被災地である。また、番号６又は７が付されたノードにて示されるエリアが避難先の候補となる地域である。
このグラフにおいては、避難者が滞留する可能性のある地域を接続し、避難経路となり得る道路網がリンクとして矢印として表される。この矢印は、避難者が避難する方向等に応じて向きが定められている。また、道路網に障害が発生している個所（以下、「障害発生個所」とする）がある場合には、その旨を表す情報が必要に応じて矢印の当該障害発生個所に対応する位置に付される。図２（Ａ）に示す例では、ｆ１及びｆ２の２か所において道路網に障害が発生し、通行ができない状態であるとする。
また、避難情報のうち、避難元や避難先や、避難ルートに関する情報は、図２（Ｂ）のように表される。図２（Ｂ）は、避難者Ｅ１に関して、避難元や避難先、避難ルートに関する情報を表す。この例において、避難者Ｅ１は、図２（Ａ）の番号１が付されたノードに対応する地域から、番号６が付されたノードに対応する地域へ避難することが想定されている。そして、障害発生個所であるｆ１及びｆ２の復旧状況に応じて、図２（Ｂ）の（ｉ）から（ｉｖ）にて示される避難ルートにて避難することが想定されている。
この他に、避難情報には、避難経路を通過する際の通過時間や、各々の地域における収容人数、避難経路の容量（例えば、単位時間あたりに通行可能な人数）等、図示しない避難に要する時間に関する情報が含まれる。
なお、避難情報のうち、避難元や避難先、避難ルートに関する情報は、図３のような形でも表される。図３における番号は、図２における避難経路を示すグラフのノードに付された番号の位置に対応する。
また、別の避難情報の例が図４及び図５に示されている。図４（Ａ）に示すように、この例において、地理情報は図２（Ａ）の例と同様である。また、図４（Ｂ）に示されるように、避難者Ｅ２は、図４（Ａ）の番号３が付されたノードに対応する地域から、番号７が付されたノードに対応する地域へ避難することが想定されている。そして、障害発生個所であるｆ１及びｆ２の復旧状況に応じて、図４（Ｂ）の（ｉ）から（ｉｖ）にて示される避難ルートにて避難することが想定されている。
また、図３と同様に、図４に示される避難元や避難先、避難ルートに関する情報は、図５のような形式でも表される。
モデル生成部１１０は、避難情報に基づいて、例えば次のように避難サブモデルを生成する。モデル生成部１１０は、避難経路となる地理情報におけるノードに対応する地域等を表すモデルを避難サブモデルに生成する。ｓＴＰＮを用いる場合、モデル生成部１１０は、このモデルをプレースとして表す。なお、モデル生成部１１０は、地理情報に含まれるすべてのノードに対応する地域の情報を避難サブモデルに生成してもよい。避難サブモデルにて生成される地域（ｓＴＰＮを用いる場合においては、プレースにて表される地域）のモデルは、地理情報が表す領域や、避難ルート等に応じて適宜定められる。
モデル生成部１１０は、避難経路となる地理情報における接続関係を表す情報を避難サブモデルに生成する。ｓＴＰＮを用いる場合、モデル生成部１１０は、この情報を、トランジションと接続元に対応するプレースとトランジションとを結ぶアーク、トランジションと接続先に対応するプレースとを結ぶアークとして表す。アークの向きは、例えば、避難ルートにおける向きと同じである。
また、モデル生成部１１０は、避難ルートにおける移動時間やその確率分布に関するモデルを、移動時間の特性に応じて避難サブモデルの要素として生成する。避難サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、この情報を、最小発火時間、最大発火時間、累積分布関数等を、対応するトランジションに割り当てることで表すことができる。
最後に、モデル生成部１１０は、避難者の初期位置を表すモデルを避難サブモデルの要素として生成する。ｓＴＰＮを用いる場合、モデル生成部１１０は、このモデルを避難者の初期位置に対応するプレースにトークンを置くことで表す。
なお、モデル生成部１１０は、地理情報に含まれる情報のうち、避難者の避難に要する時間を求める際に必要となる地域や道路網を選択して避難サブモデルを生成することができる。すなわち、避難者が避難の際に通る可能性がある地域や道路網が限られている場合には、モデル生成部１１０は、避難者の避難経路から外れた地域や道路網に関する情報を除外して避難サブモデルを生成することができる。
避難サブモデルから除外される地域や道路網等の例として、避難経路から離れており、避難者の避難経路とならない地域や道路網等がある。また、避難者数が多い場合や、避難先までの距離が長い場合等には、相対的に細くて通過に時間を要する道路網等が、避難サブモデルから除外される場合がある。これ以外にも、復旧に時間を要し、避難完了に要する時間内に復旧が難しいと予想される道路網等が、避難サブモデルから除外される場合がある。なお、これらの情報は、モデル生成部１１０に入力される避難情報から予め除外されていてもよい。
なお、モデル生成部１１０は、上述した生成規則を、図示しない記憶部に予め格納しておき、モデルの生成時に当該生成規則を参照してモデルを生成することができる。また、モデル生成部１１０は、モデルを生成する際に、必要に応じて外部から当該生成規則を取得してモデルを生成してもよい。
図６（Ａ）及び（Ｂ）は、ｓＴＰＮを用いる場合における避難サブモデルの例である。モデル生成部１１０は、図２における避難者Ｅ１に関して、図６（Ａ）の避難サブモデルを生成する。モデル生成部１１０は、図４における避難者Ｅ２に関して、図６（Ｂ）の避難サブモデルを生成する。
図６（Ａ）及び（Ｂ）に示す避難サブモデルにおいて、プレースｐ１からｐ７は、図２又は図４に示される同じ番号のノード１から７にそれぞれ対応する。また、図６（Ａ）及び（Ｂ）に示す避難サブモデルにおいて、トランジションｔ０からｔ６及び当該トランジションに接続されるアークは、図２又は図４に示される矢印に対応する。なお、図６（Ａ）又は（Ｂ）に示す避難サブモデルでは、避難経路になり得る地域及び道路網のみがモデルとして表されている。
（復旧サブモデルの生成）
次に、モデル生成部１１０による復旧サブモデルの生成例を説明する。モデル生成部１１０は、一例として、ｓＴＰＮを用いて、復旧サブモデルを以下のように生成する。
この場合において、モデル生成部１１０は、例えば、復旧計画毎に復旧サブモデルを生成する。復旧の順序や復旧対象となる障害発生個所の違いに応じて複数の復旧計画が考えられる場合には、モデル生成部１１０は、複数の復旧計画の各々について、復旧サブモデルを生成してもよい。
モデル生成部１１０は、復旧サブモデルの生成に際し、避難者の避難経路に関する復旧情報を受付ける。すなわち、復旧サブモデルが生成される場合に、モデル生成部１１０への入力は、この復旧情報となる。復旧情報には、例えば、復旧のための操作とその順序が含まれる。復旧のための操作には、例えば、障害発生個所における復旧作業そのものや、復旧を行う復旧リソースの移動が含まれる。また、復旧の順序は、一つの復旧リソースが順番に復旧を行う場合や、複数の復旧リソースが並行して復旧を行う場合が含まれる。また、復旧情報には、障害の情報に応じて、避難経路を通過する際に要する時間の変化や、避難経路の容量の変化等、図示しない避難に要する時間の変化に関する情報が含まれる。
モデル生成部１１０は、復旧情報に基づいて、例えば次のように復旧サブモデルを生成する。モデル生成部１１０は、復旧計画における初期状態を表すモデルを復旧サブモデルに生成する。復旧サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、この場合に、初期状態を表すプレースを作成し、当該プレースに一つのトークンを置く。
モデル生成部１１０は、復旧のための操作の各々を表すモデルを復旧サブモデルの要素として生成する。復旧サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、これらをトランジションとプレース、当該トランジションと当該プレースとを接続するアークを生成して表す。この場合において、当該トランジションの発火によって、対応する復旧のための操作の進捗が表される。
モデル生成部１１０は、復旧の順序を表すように復旧サブモデルを生成する。復旧サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、これらを、初期状態を表すプレースと、上述した復旧のための操作を表すトランジション、プレース及びアークを復旧の順序に応じて接続することにて表す。この場合に、必要に応じて接続のためのトランジション、プレース及びアークが生成される。
なお、初期状態を表すプレースに置かれたトークンは、接続先のトランジションが発火した場合に、そのトランジションから出力アークにて接続されるプレースに移動する。この動作は、当該復旧のための操作等が行われたことを表す。
また、モデル生成部１１０は、障害発生個所の各々における復旧に要する時間や、当該復旧に要する時間の信頼性（作業のやり直しが生じる可能性等）、復旧リソースの移動時間を表すように復旧サブモデルを生成する。モデル生成部１１０は、これらの時間を確率分布として表すように復旧サブモデルを生成してもよい。復旧サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、この情報を、最小発火時間、最大発火時間、累積分布関数等を対応するトランジションに割り当てることで表すことができる。
モデル生成部１１０は、生成される復旧サブモデルにおける障害発生個所の各々の復旧作業を示す箇所について、その復旧状況を表す状態を示すように復旧サブモデルを生成する。復旧サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、各々の復旧操作を示す箇所に、障害が未復旧である状態（障害状態）と、障害が復旧した状態（復旧状態）とを示すプレースをそれぞれ生成する。それぞれのプレースは、復旧のための操作を表すトランジションに接続される。また、初期状態では、障害状態を表すプレースにトークンが置かれる。そして、新たに生成されたプレースと接続されたトランジションが発火することによって、当該トークンが、障害状態を表すプレースから復旧状態を表すプレースへと移動する。
また、モデル生成部１１０は、復旧計画における最後のステップの完了（すなわち復旧作業の完了）を明示的に表すように復旧サブモデルを構成することができる。このように復旧サブモデルを生成することで、解析部１２０において復旧サブモデルが解析される際に、誤って解析されることが防止され、また、解析が終了したことが容易に判別される。復旧サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、一例として、復旧計画における最後のステップの完了を表すプレースと入力アークで接続されるトランジションにインヒビタ―・アークを接続するモデルを生成する。
なお、モデル生成部１１０は、上述のような要素を生成しなくてもよい。復旧サブモデルにｓＴＰＮが用いられる場合、モデル生成部１１０は、例えば、最後のステップの完了を表すプレースを他のトランジションと接続しないようにモデルを生成する。
図６（Ｃ）は、ｓＴＰＮを用いる場合における復旧サブモデルの例である。モデル生成部１１０は、図２における避難者Ｅ１及び図４に示す避難者Ｅ２の避難経路の復旧に関して、図６（Ｃ）の復旧サブモデルを生成する。図６（Ｃ）に示す避難サブモデルにおいては、図２又は図４に示される障害発生個所ｆ１及びｆ２について、ｆ２が先に復旧され、続いてｆ１が復旧されるとして避難サブモデルが生成されている。
図６（Ｃ）に示す復旧サブモデルにおいて、トランジションｔ１０及びｔ１１は、障害発生個所ｆ１及びｆ２のそれぞれについて、復旧のための作業を示すトランジションである。また、トランジションｔ９は、障害発生個所ｆ１とｆ２との間の復旧リソースの移動を示すトランジションである。トランジションｔ９からｔ１１の各々には、それぞれの復旧に要する時間等に応じて、最小発火時間、最大発火時間、累積分布関数等が割り当てられている。また、プレースｐ８及びｐ１５は、障害発生個所ｆ１及びｆ２のそれぞれについて、障害状態にあることを示すプレースである。プレースｐ１６及びｐ１９は、障害発生個所ｆ１及びｆ２のそれぞれについて、復旧状態にあることを示すプレースである。
（関係情報の生成）
次に、モデル生成部１１０による関係情報の生成例を説明する。モデル生成部１１０は、一例として、ｓＴＰＮを用いて、関係情報を以下のように生成する。
先に説明したとおり、関係情報は、避難サブモデルと復旧サブモデルとの関係を表す。したがって、モデル生成部１１０は、生成された避難サブモデル及び復旧サブモデルの数に応じて関係情報を生成する。
モデル生成部１１０は、関係情報の生成に際し、上述した復旧情報に含まれる復旧のための操作とその対象となる障害発生個所に関する情報を受付ける。すなわち、復旧サブモデルが生成される場合に、モデル生成部１１０への入力は、これらの情報となる。
関係情報は、一例として、避難サブモデルにおける避難者のルートと、復旧サブモデルにおける障害発生個所に関する復旧の状況との関係を定める。すなわち、関係情報は、複数の避難ルートの候補があり、障害発生個所の復旧状況に応じて避難ルートが変わる場合において、避難者の避難ルートが障害発生個所の復旧状況に応じて選択されるように設定される。各サブモデルがｓＴＰＮにて表される場合では、関係情報は、ひとつのプレースに対して複数のトランジションが出力アークを介して接続されている場合に、選択された経路に対応するトランジションを発火可能にするように表される。この場合の一例として、モデル生成部１１０は、関係情報を、ｓＴＰＮのエネーブリングファンクションとして表す。
また、別の例として、複数の避難者が同時に通行できない避難経路が存在する場合、モデル生成部１１０は、関係情報として、当該避難経路における複数の避難者の通行順序を定めることができる。すなわち、モデル生成部１１０は、ある避難者が当該避難経路を通行している場合に、他の避難者が当該避難経路を通行できないことを表すモデルを生成することができる。この場合に、モデル生成部１１０は、このような情報をｓＴＰＮのエネーブリングファンクションにて表すことができる。
図７は、避難サブモデル及び復旧サブモデルにｓＴＰＮを用いる場合における関係情報の例である。モデル生成部１１０は、図２における避難者Ｅ１及び図４に示す避難者Ｅ２に関して、図７に示す関係情報を生成する。避難者Ｅ１に関して、この関係情報は、障害発生個所であるｆ１及びｆ２の復旧状況に応じて、復旧サブモデルにて発火可能になるトランジションが変わるように生成されている。また、避難者Ｅ２に関して、この関係情報は、障害発生個所であるｆ１の復旧状況に応じて、復旧サブモデルにて発火可能になるトランジションが変わるように生成されている。
続いて、解析部１２０に関して説明する。解析部１２０は、モデル生成部１１０にて生成されたモデルを用いて避難者の避難に要する時間を予測する。解析部１２０は、モデル生成部１１０にて生成された避難サブモデル、復旧サブモデル及び関係情報について、初期状態から避難者が避難先に到達するまでを状態探索すること等によって、避難者の避難に要する時間を予測する。
モデルとしてｓＴＰＮを用いたモデルが生成された場合には、解析部１２０は、例えば、避難サブモデルにおけるトークンが初期状態から避難先を表すプレースへ達するまでの時間を避難者の避難に要する時間とすることができる。この時間を求める際に、解析部１２０は、公知の手法を含むｓＴＰＮの任意の状態探索アルゴリズムを用いることができる。
解析部１２０によって予測された避難者の避難に要する時間は、任意の方法や形式で出力される。モデルとしてｓＴＰＮを用いた場合には、避難者の避難に要する時間は、例えば、避難が完了する時間の累積分布関数にて表される。
図８から図１１は、上述した避難者Ｅ１又はＥ２の避難に要する時間に関する累積分布関数の一例を示す。これらの図において、ＳＱ１からＳＱ５は、障害発生個所であるｆ１及びｆ２における復旧の順序を表す。
・ＳＱ１：ｆ１及びｆ２が未復旧
・ＳＱ２：ｆ２のみが復旧完了
・ＳＱ３：ｆ１のみが復旧完了
・ＳＱ４：ｆ１が先に復旧し、続いてｆ２が復旧
・ＳＱ５：ｆ２が先に復旧し、続いてｆ１が復旧
図８は、避難者Ｅ１の避難に要する時間に関する累積分布関数の一例を示す。復旧の順序に応じて、避難者Ｅ１の避難に要する時間が変化することが分かる。
図９は、避難者Ｅ２の避難に要する時間に関する累積分布関数の一例を示す。この場合において、復旧順序ＳＱ３及びＳＱ４について、避難者Ｅ２の避難に要する時間に関する累積分布関数は同じである。また、復旧順序ＳＱ１及びＳＱ２について、避難者Ｅ２の避難に要する時間に関する累積分布関数は同じである。これは、図４にも示されるように、障害発生個所ｆ２の復旧は、避難者Ｅ２の避難ルートに影響しないためである。
図１０は、復旧順序ＳＱ１からＳＱ５のそれぞれについて、避難者Ｅ１又はＥ２のうち、避難に要する時間の分布が長い方を選択して示した例である。図１０によると、復旧順序ＳＱ５を選択することが、避難に要する時間の分布を短くする場合に好ましいことが分かる。
図１１は、障害発生個所であるｆ１及びｆ２の両方が復旧される場合における避難者Ｅ１及びＥ２の避難に要する時間に関する累積分布関数を示す。図１１によると、避難に要する時間が最も長くなる可能性があるのは、復旧順序としてＳＱ５が選択される場合である。しかしながら、避難者Ｅ２については、復旧順序ＳＱ５が選択される場合に、避難に要する時間が短くなる。このように、図１１によると、復旧順序を適切に選択することで、避難者Ｅ１及びＥ２の避難の優先度に差がある場合に、優先度の高い避難者の避難に要する時間を短くすることが可能であることが分かる。
すなわち、複数の復旧順序が考えられる場合に、本実施形態における避難予測システム１００は、複数の復旧順序の各々に関して避難者の避難に要する時間を予測することができる。そして、複数の復旧順序の各々に関する避難者の避難に要する時間の予測結果に基づいて、例えば避難の優先度を含む、避難者の状況に応じた復旧計画を立案することが可能であることが分かる。
続いて、図１２を用いて、本実施形態における避難予測システム１００の動作の一例を説明する。モデル生成部１１０は、まず、避難情報及び復旧情報を受付ける（ステップＳ１０１）。モデル生成部１１０は、避難情報及び復旧情報を、例えば上述した図３のような形式にて受付ける。また、モデル生成部１１０は、任意の入力手段等を介してこれらの情報を受付けることができる。また、モデル生成部１１０は、予めメモリやディスク等の任意の記憶手段に記憶された情報を用いてもよい。予測部１１０は、通信ネットワークを介してこれらの情報を受付けてもよい。
続いて、モデル生成部１１０は、受付けた避難情報及び復旧に基づいて、避難サブモデル、復旧サブモデル及び避難情報を生成する（ステップＳ１０２）。生成された各サブモデル等は、解析部１２０にて参照できるように、メモリやディスク等の図示しない記憶手段等に適宜記憶される。
各サブモデル等が生成されると、解析部１２０は、生成されたモデルを解析して避難者の避難に要する時間を予測する（ステップＳ１０３）。予測された結果は、例えば、上述した図８から図１１のように表される。解析部１２０にて予測された結果は、例えば、表示装置等や通信ネットワークを含む任意の出力手段から出力される。また、予測部１１０にて予測された結果は、必要とされる時点で参照されるように、任意の記憶手段に保存されてもよい。
以上のとおり、本実施形態における避難予測システム１００は、避難者の避難経路に関する避難情報及び避難経路において障害が発生した個所の復旧時期に関する復旧情報に基づいて、避難サブモデル、復旧サブモデル及び復旧情報を生成する。そして、本実施形態における避難予測システム１００は、生成されたモデルを用いて、避難者の避難に要する時間を予測する。
本実施形態においては、モデル生成部１１０において、内容に応じて複数のサブモデルが生成される。従って、モデル生成部１１０において生成されるモデルは、当該サブモデルの各々に含まれる内容を表す一体のモデルが生成される場合と比較して、モデルの可読性が高い。また、モデル生成部１１０において、内容に応じて複数のサブモデルが生成されることによって、避難者や障害発生個所の復旧計画が変化した場合に、モデルを容易に修正して対応することができる。すなわち、モデル生成部１１０において生成されるモデルは、生成モデルの拡張性が高い。したがって、本実施形態における避難予測システム１００は、被災者の避難に要する時間を推定する際に、避難に関する様々な状況に対応することができる。
なお、災害が発生した際には、障害発生個所に対する復旧の順番や、同時に複数の障害発生個所の復旧作業を行う等、様々な復旧計画が想定される。本実施形態における避難予測システム１００は、異なる復旧計画の各々に対して、それぞれの場合における避難者の避難に要する時間を予測することができる。そのため、本実施形態における避難予測システム１００は、異なる復旧計画の各々の場合における避難者の避難に要する時間を予測することで、避難者の避難に要する時間が所定の条件を満たす復旧計画を求めることができる。この場合における所定の条件は例えば、所定の時間内に避難を終える、実行可能な復旧計画の中で避難に要する時間が最短となる、等がある。すなわち、本実施形態における避難予測システム１００は、復旧計画を決定するシステムとしても用いられる。
（第１の実施形態の変形例）
なお、本実施形態においては、種々の変形例が考えられる。例えば、避難予測システム１００は、モデルとしてｓＴＰＮを用いた。しかしながら、避難予測システム１００にて用いられるモデルは、ｓＴＰＮに限られない。上述した生成規則に基づいてモデルを生成することが可能であれば、避難予測システム１００におけるモデル生成部１１０は、ｓＴＰＮ以外の形式にてモデルを生成することができる。この場合においては、モデル生成部１１０は、例えば避難経路の容量等を含む避難情報や復旧情報を、用いられるモデルに応じて、上述した方法と異なる方法にて適宜モデルを生成することができる。そして、解析部１２０は、ｓＴＰＮ以外の形式にて生成されたモデルをそれぞれのモデルに適した手法にて解析することで、避難者の避難に要する時間を予測することができる。
また、本実施形態において、モデルとしてｓＴＰＮが用いられる場合であっても、モデル生成部１１０は、上記の生成規則と異なる規則にてモデルを生成することができる。一例として、モデル生成部１１０は、障害発生個所に関する復旧の進捗段階に応じた道路の通行可能性を表す場合に、インヒビタ―・アークを用いないなど、上記の生成規則と異なる規則にてモデルを生成してもよい。
また、本実施形態において、モデル生成部１１０が受付ける避難情報及び復旧情報は、上述した例と異なっていてもよい。モデル生成部１１０は、各サブモデル等を生成する際に必要となる任意の情報を適宜受付けることができる。
また、本実施形態において、モデル生成部１１０及び解析部１２０は、一つの装置として実現してもよいし、それぞれ単体の装置として実現してもよい。モデル生成部１１０及び解析部１２０がそれぞれ単体の装置として実現される場合には、モデル生成部１１０と解析部１２０との間は、例えば有線や無線の通信ネットワークを介して接続される。また、モデル生成部１１０と解析部１２０との間は、ファイルを介して各サブモデル等を表すデータがやり取りされてもよい。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態における構成は、本発明のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。
この出願は、２０１４年１１月１４日に出願された日本出願特願２０１４−２３１３９０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１００ 避難予測システム
１１０ モデル生成部
１２０ 解析部
５００ 情報処理装置
５０１ ＣＰＵ
５０２ ＲＯＭ
５０３ ＲＡＭ
５０４ プログラム
５０５ 記憶装置
５０６ 記憶媒体
５０７ ドライブ装置
５０８ 通信インターフェース
５０９ 通信ネットワーク
５１０ 入出力インターフェース
５１１ バス

Claims (9)

  1. 避難者の避難経路に関する避難情報及び前記避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の復旧時期に関する復旧情報に基づいて、前記避難者の各々に対する前記避難経路と前記避難経路における前記避難者の位置とを表す避難サブモデル、前記障害発生個所の各々における復旧状況を表す復旧サブモデル、及び、前記避難サブモデルと前記復旧サブモデルとの関係を表す関係情報を生成するモデル生成手段と、
    前記避難サブモデル、前記復旧サブモデル及び前記関係情報を解析することによって、前記避難者の避難に要する時間を予測する解析手段を備え、
    前記避難サブモデル、前記復旧サブモデル、及び、前記関係情報は、確率時間ペトリネットにて表され、
    前記避難サブモデルは、複数の避難経路を表す情報を含み、
    前記関係情報は、前記復旧サブモデルにおける前記復旧状況に応じて、前記避難サブモデルにおいて前記避難経路が選択されるようエネーブリングファンクションにて表されている情報である
    避難予測システム。
  2. 前記モデル生成手段は、所定の関係にある前記避難者毎に前記避難サブモデルを生成する、
    請求項１に記載の避難予測システム。
  3. 前記モデル生成手段は、前記障害発生個所の復旧計画毎に前記復旧サブモデルを生成する、
    請求項１又は２に記載の避難予測システム。
  4. 前記モデル生成手段は、前記復旧サブモデルにおける前記障害発生個所の復旧状況に応じて、前記避難サブモデルにおける前記避難者の移動に関する状態遷移を制御するように前記関係情報を生成する、
    請求項１から３のいずれか一項に記載の避難予測システム。
  5. 前記モデル生成手段は、前記避難者の移動に要する時間を確率分布にて表す前記避難サブモデル、または、前記障害発生個所の復旧に関連する時間を確率分布にて表す前記復旧サブモデルを生成する、
    請求項１から４のいずれか一項に記載の避難予測システム。
  6. 前記解析手段は、前記避難者の避難に要する時間の分布を予測する、
    請求項１から５のいずれか一項に記載の避難予測システム。
  7. 避難者の各々に対する避難経路と前記避難経路における前記避難者の位置とを表す避難サブモデル、前記避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の各々における復旧状況を表す復旧サブモデル、及び、前記避難サブモデルと前記復旧サブモデルとの関係を表す関係情報を解析することによって、前記避難者の避難に要する時間を予測する解析手段を備え、
    前記避難サブモデル、前記復旧サブモデル、及び、前記関係情報は、確率時間ペトリネットにて表され、
    前記避難サブモデルは、複数の避難経路を表す情報を含み、
    前記関係情報は、前記復旧サブモデルにおける前記復旧状況に応じて、前記避難サブモデルにおいて前記避難経路が選択されるようエネーブリングファンクションにて表されている情報である
    モデル解析装置。
  8. 情報処理装置によって、避難者の避難経路に関する情報及び前記避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の復旧時期に関する情報に基づいて、前記避難者の各々に対する前記避難経路と前記避難経路における前記避難者の位置とを表す避難サブモデル、前記障害発生個所の各々における復旧状況を表す復旧サブモデル、及び、前記避難サブモデルと前記復旧サブモデルとの関係を表す関係情報を生成し、
    前記避難サブモデル、前記復旧サブモデル及び前記関係情報を解析することによって、前記避難者の避難に要する時間を予測し、
    前記避難サブモデル、前記復旧サブモデル、及び、前記関係情報は、確率時間ペトリネットにて表され、
    前記避難サブモデルは、複数の避難経路を表す情報を含み、
    前記関係情報は、前記復旧サブモデルにおける前記復旧状況に応じて、前記避難サブモデルにおいて前記避難経路が選択されるようエネーブリングファンクションにて表されている情報である
    避難予測方法。
  9. コンピュータに、
    避難者の避難経路に関する情報及び前記避難経路において障害が発生した個所である障害発生個所の復旧時期に関する情報に基づいて、前記避難者の各々に対する前記避難経路と前記避難経路における前記避難者の位置とを表す避難サブモデル、前記障害発生個所の各々における復旧状況を表す復旧サブモデル、及び、前記避難サブモデルと前記復旧サブモデルとの関係を表す関係情報を生成する処理と、
    前記避難サブモデル、前記復旧サブモデル及び前記関係情報を解析することによって、前記避難者の避難に要する時間を予測する処理とを実行させ、
    前記避難サブモデル、前記復旧サブモデル、及び、前記関係情報は、確率時間ペトリネットにて表され、
    前記避難サブモデルは、複数の避難経路を表す情報を含み、
    前記関係情報は、前記復旧サブモデルにおける前記復旧状況に応じて、前記避難サブモデルにおいて前記避難経路が選択されるようエネーブリングファンクションにて表されている情報である
    プログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7349768B2 (en) * 2005-04-25 2008-03-25 The Boeing Company Evacuation route planning tool
JP2013089224A (ja) * 2012-03-26 2013-05-13 Ism Corp 津波避難支援システム、津波避難支援方法、津波避難支援装置およびその制御方法と制御プログラム
EP2736027B8 (en) * 2012-11-26 2018-06-27 AGT International GmbH Method and system for evacuation support
JP6143061B2 (ja) * 2013-02-26 2017-06-07 清水建設株式会社 避難行動予測システム及び避難行動予測プログラム

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