JP7105227B2 - 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

Info

Publication number
JP7105227B2
JP7105227B2 JP2019518643A JP2019518643A JP7105227B2 JP 7105227 B2 JP7105227 B2 JP 7105227B2 JP 2019518643 A JP2019518643 A JP 2019518643A JP 2019518643 A JP2019518643 A JP 2019518643A JP 7105227 B2 JP7105227 B2 JP 7105227B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
exhibit
viewing
agent
simulation
exhibits
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019518643A
Other languages
English (en)
Other versions
JPWO2018211599A1 (ja
Inventor
広明 山田
耕太郎 大堀
昇平 山根
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Publication of JPWO2018211599A1 publication Critical patent/JPWO2018211599A1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7105227B2 publication Critical patent/JP7105227B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G06Q10/06375—Prediction of business process outcome or impact based on a proposed change
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

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、美術館や博物館などのイベント空間において、混雑が少なくなるように展示物を配置する配置計画の検討に、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、美術館や博物館等に対応する仮想空間に、配置計画に従った展示物と、鑑賞者を模したエージェントとを配置する。そして、仮想空間より取得（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、配置計画での人流を模擬している。
人流シミュレーションにおけるエージェントについては、閲覧する展示物を選択する確率を、展示物の近さ、閲覧している人数、出口からの遠さに基づいて決定する。そして、鑑賞対象の展示物に近づくほど満足度が高まり、満足度の増加が速いほど歩行速度が遅くなって、満足度が一定値に達すると次の展示物に向かう行動モデルが提案されている。
この行動モデルでは、閲覧している人数が示す混雑度と、現在地からの近さ、出口までの遠さに応じて次に鑑賞する展示物を選択する行動を導入することで、混雑回避行動を再現し、その行動によりある場所で生じる混雑をトリガーとした周囲への混雑の拡大が再現される。
Okada, M., Motegi, Y., Yamamoto, K., (2011), Human Swarm Modeling in Exhibition Space and Space Design, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems.
しかしながら、上記の従来技術では、バックトラックが生じる人流を正確に再現することが困難であるという問題がある。
例えば、実際の鑑賞者は、効率的に鑑賞経験を高めたいので、現在鑑賞中の展示物よりも隣の展示物が空けばそちらに鑑賞対象を移す。また、前に鑑賞対象としていた展示物が空けばそちらに戻る場合がある。このような行動は、展示物間を行ったり来たりするバックトラックとして表れる。そして、このバックトラックがトリガーとなり、新たな混雑形成を引き起こす場合があるため、当該の配置計画が混雑を少なくするものであるかを検討するためには、鑑賞者のバックトラックを再現する必要がある。
上記の従来技術では、第１の展示物の鑑賞が終わり新たな展示物へ移動する際にのみ鑑賞対象の選択を行うものである。よって、鑑賞を一旦保留して混雑していない展示物に移動することや、他の展示物を鑑賞した後、以前鑑賞を保留した展示物を鑑賞するようなバックトラックが再現されない。よって、バックトラックをトリガーとする混雑形成を再現することは困難である。
１つの側面では、バックトラックが生じる人流を再現でき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、複数の展示物に対する鑑賞行動の、エージェントを用いたシミュレーション処理をコンピュータに実行させるシミュレーションプログラムである。シミュレーションプログラムは、エージェントについて、選択する処理と、移動させる処理とをコンピュータに実行させる。選択する処理は、エージェントが第１の展示物を鑑賞中である場合に、第１の展示物、および、第１の展示物以外の鑑賞候補とする展示物の中から、エージェントとの相対位置、および、混雑状況に基づき、鑑賞対象を選択する。移動させる処理は、鑑賞対象が第１の展示物であるときはエージェントが鑑賞を継続させ、鑑賞対象が第１の展示物以外の第２の展示物であるときは、エージェントが第２の展示物に移動させる。
本発明の１実施態様によれば、バックトラックが生じる人流を再現できる。
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、展示物情報を説明する説明図である。 図４は、鑑賞者情報を説明する説明図である。 図５は、実施形態にかかる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、シミュレーション処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、期待効用の計算を説明する説明図である。 図８は、エージェントの行動の一例を説明する説明図である。 図９は、エージェントの行動の一例を説明する説明図である。 図１０は、エージェントの行動の一例を説明する説明図である。 図１１は、エージェントの行動の一例を説明する説明図である。 図１２は、出力結果の表示画面を説明する説明図である。 図１３は、出力結果の表示画面を説明する説明図である。 図１４は、出力結果の表示画面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、仮想空間に配置された複数の展示物に対する鑑賞者の鑑賞行動を、鑑賞者に対応する歩行者エージェント（以下、エージェントと呼ぶ）を用いたシミュレーション処理で再現し、鑑賞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、鑑賞対象選択部４０、鑑賞者行動実行部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、展示物情報１２および鑑賞者情報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、展示物情報１２および鑑賞者情報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、美術館や博物館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いて鑑賞者に対応す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）の接続にかかる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。
展示物情報１２は、美術館や博物館等において配置する展示物の配置位置や内容を示す情報である。具体的には、展示物情報１２には、各展示物について、展示物を識別する識別情報（例えばユニークに割り当てられた展示物番号など）と、仮想空間における展示物の座標位置などが記述されている。ユーザは、例えばシミュレーションの検討対象である展示物の配置計画をもとに、配置計画を反映した展示物情報１２をシミュレーション装置１に入力する。
図３は、展示物情報１２を説明する説明図である。図３に示すように、展示物情報１２は、展示物を識別する展示物番号ごとに、各展示物の位置などの情報が記述されている。
鑑賞者情報１３は、鑑賞者に対応するエージェントを示す情報である。具体的には、鑑賞者情報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鑑賞者についての鑑賞者情報１３をシミュレーション装置１に入力する。
図４は、鑑賞者情報１３を説明する説明図である。図４に示すように、鑑賞者情報１３は、エージェント（鑑賞者）の発生確率と、鑑賞者種類を示す番号ごとの、発生するエージェントの特徴（特性）とが記述されている。発生確率には、例えば単位時間あたりに仮想空間の入り口から入場する鑑賞者の人数に対応する値が設定される。
エージェントの特徴には、「発生割合」、「滞在可能時間」、「目的展示物」、「相対重視度（混雑）」…「相対重視度（距離）」などがある。なお、エージェントの特徴については、上記の項目に限定しない。例えば、上記の項目以外に、エージェントの歩行速度などの項目をエージェントの特徴にさらに含めてもよい。
「発生割合」は、各エージェントの発生する割合を示す。「滞在可能時間」は、仮想空間における各エージェントの滞在可能時間を示す。例えば、各エージェントは、入り口からの入場時より目的とする展示物を順次鑑賞し、滞在可能時間に近づいたところで出口を目指して移動することで、設定された滞在可能時間内には出口に至るように行動する。
「目的展示物」は、各エージェントにおいて、鑑賞の目的とする展示物を示す値を優先順位順に列挙している。例えば、「目的展示物」が「１、３、６、８」である場合は、展示物番号１、３、６、８の順に展示物の優先順位が設定さている。
「相対重視度（混雑）」…「相対重視度（距離）」は、展示物の混雑度、展示物までの距離などの要素の中で、各エージェントが鑑賞先の展示物を選ぶ際にどの要素を重要視するかの、相対的な重視度を示す。一例として、本実施形態では、展示物の混雑度（ｃ）、エージェントの現在地から展示物までの距離（ｄ）および出口から展示物までの距離（ｅ）について、各要素における相対重視度が設定されている。例えば、展示物の混雑度（ｃ）を他の要素よりも重視するエージェントでは、（ｄ）、（ｅ）の相対重視度よりも高い値が（ｃ）の相対重視度に設定されている。
鑑賞者情報１３の内容については、美術館や博物館等のシミュレーションにかかる仮想空間を訪れる鑑賞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、成人に対応した鑑賞者種類の発生割合を大きくし、子供に対応した鑑賞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、展示物情報１２および鑑賞者情報１３）に基づいて、鑑賞対象選択部４０および鑑賞者行動実行部５０において行われる、仮想空間における各エージェントの行動を単位時間ごとに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に格納された各エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果（各エージェントの位置および状態）とを読み出して鑑賞対象選択部４０および鑑賞者行動実行部５０へ出力する。
また、シミュレーション管理部３０は、鑑賞対象選択部４０および鑑賞者行動実行部５０において行われる、各エージェントの行動を単位時間ごとに逐次シミュレーションした結果（各エージェントの位置および状態）をシミュレーション結果出力部６０へ出力する。
鑑賞対象選択部４０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に格納された各エージェントの位置および状態とをもとに、各エージェントについて、鑑賞対象とする展示物を選択する処理を実行する。
具体的には、鑑賞対象選択部４０は、各エージェントについて、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置と、展示物情報１２で示される展示物の位置とをもとに、各エージェントが知覚できる範囲（例えば同じ部屋内）にある展示物を抽出する。次いで、鑑賞対象選択部４０は、抽出した展示物の中で鑑賞者情報１３で示される目的展示物に該当する展示物を鑑賞候補とし、各エージェントの鑑賞候補集合を作成する。
次いで、鑑賞対象選択部４０は、各エージェントについて、鑑賞候補集合に含まれる展示物の中から、エージェントとの相対位置および展示物の混雑状況に基づき、鑑賞対象とする展示物を選択する。
より具体的には、鑑賞対象選択部４０は、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置と、展示物情報１２における各展示物の位置とをもとに、エージェントと各展示物との相対位置を求める。同様に、鑑賞対象選択部４０は、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置と、展示物情報１２における各展示物の位置とをもとに、展示物から所定距離内のエージェント数をカウントすることで各展示物における混雑状況を求める。
次いで、鑑賞対象選択部４０は、求めたエージェントと各展示物との相対位置および各展示物の混雑状況に基づき、鑑賞候補集合に含まれる展示物それぞれについて、エージェントが得られる効用の期待値（以下、期待効用と呼ぶ）を計算する。次いで、鑑賞対象選択部４０は、鑑賞候補集合に含まれる展示物の中で期待効用が最も大きなものを鑑賞対象の展示物として選択する。
この鑑賞対象選択部４０における、鑑賞対象とする展示物を選択する処理は、各エージェントにおいて、エージェントの状態（例えば展示物の鑑賞中または移動中）に関わらず、単位時間ごとに繰り返し行われる。このため、ある展示物を鑑賞中のエージェントにおいては、鑑賞中の展示物がそのまま鑑賞対象として選択され、鑑賞が継続される場合もあれば、別の展示物が鑑賞対象の展示物として選択される場合もある。以上のように、鑑賞対象選択部４０は、選択部の一例である。
鑑賞者行動実行部５０は、各エージェントについて、鑑賞対象選択部４０により選択された展示物へ移動させ、展示物に所定距離まで近づいた場合には展示物を鑑賞させるエージェントの行動を実行する。
具体的には、鑑賞者行動実行部５０は、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置および状態をもとに、エージェントが鑑賞対象選択部４０により選択された鑑賞対象の展示物を鑑賞中である場合は、展示物の鑑賞を継続させる。
各エージェントにおける展示物の鑑賞行動では、鑑賞者行動実行部５０は、エージェントの状態の中の、鑑賞中の展示物に対する満足度合いを示す満足度を増加させる。例えば、展示物を鑑賞中のエージェントについては、単位時間当たりに所定量、鑑賞中の展示物における満足度を増加させる。
なお、単位時間あたりの満足度の増加量は、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置と、展示物情報１２における展示物の位置とをもとに求められる、鑑賞中の展示物の混雑状況に応じて変化させてもよい。一例として、混雑している場合には、展示物の回りに近づけないことから、展示物により近づける場合と比較して単位時間あたりの満足度の増加量を少なくする。このように、鑑賞者行動実行部５０は、展示物の混雑状況をもとに、展示物に近づける距離に応じて満足度の増加量（鑑賞経験の良質さ）を変化させてもよい。
次いで、鑑賞者行動実行部５０は、各エージェントにおいて予め設定された閾値を満足度が上回った場合、鑑賞中の展示物を鑑賞候補集合から外す。これにより、鑑賞者行動実行部５０は、十分に満足するまで鑑賞したエージェントを他の展示物へ移動させる。
なお、鑑賞者行動実行部５０は、満足度を評価するための閾値について、各エージェントの残りの滞在可能時間（鑑賞者情報１３における滞在可能時間より仮想空間に入場してからの経過時間を引いた時間）に合わせて変化させてもよい。具体的には、滞在可能時間に占める残りの滞在可能時間の割合に応じて、閾値を減少させてもよい。このように閾値を変化させることで、シミュレーション装置１では、残りの滞在可能時間に合わせたエージェントの鑑賞行動を再現できる。
また、鑑賞者行動実行部５０は、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置および状態をもとに、鑑賞対象選択部４０により選択された鑑賞対象の展示物が鑑賞中の展示物以外であるときは、選択された鑑賞対象の展示物にエージェントを移動させる。
具体的には、鑑賞者行動実行部５０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の位置と、展示物情報１２における選択された鑑賞対象の展示物の位置とをもとに、例えば移動距離が最短になる経路に沿ってエージェントを移動させる。次いで、鑑賞者行動実行部５０は、エージェントが鑑賞対象の展示物の位置に所定距離まで近づいた場合には、展示物の鑑賞を開始する。
鑑賞者行動実行部５０は、上記のシミュレーション結果により得られた、各エージェントの位置および状態（移動中または展示物の鑑賞中、各展示物に対する満足度、閾値など）をシミュレーション管理部３０へ返す。以上のように、鑑賞者行動実行部５０は、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（各エージェントの位置および状態）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各エージェントの情報（位置および状態）をＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶装置に格納する。なお、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については、単位時間あたりに入場する鑑賞者の人数などを変更したシナリオごと、および、展示物の位置などを変更した施策ごとに、識別情報（例えばファイル名など）を付与して格納する。このように、エージェント情報格納部７０は、シナリオおよび施策を変更したシミュレーションの条件ごとに、シミュレーション結果を格納する。
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、実施形態にかかる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、施設・鑑賞者についての情報入力、すなわち空間情報１１、鑑賞者情報１３および展示物情報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、展示物情報１２および鑑賞者情報１３をもとに、展示物を配置した仮想空間の生成および時刻ごとのエージェントの生成を行う（Ｓ２）。
具体的には、シミュレーション管理部３０は、空間情報１１および展示物情報１２をもとに、展示物を配置した仮想空間を生成する。また、シミュレーション管理部３０は、鑑賞者情報１３における発生確率および鑑賞者種類ごとの発生割合に基いて、仮想空間における入り口に、鑑賞者に対応するエージェントを生成する。
次いで、鑑賞対象選択部４０および鑑賞者行動実行部５０は、仮想空間において生成された各エージェントの行動を逐次シミュレーションするシミュレーション処理を実行する（Ｓ３）。
図６は、シミュレーション処理の一例を示すフローチャートである。図６に示すように、処理が開始されると、鑑賞対象選択部４０および鑑賞者行動実行部５０は、シミュレーション処理にかかる時刻（ｔ）を初期化（ｔ←０）する（Ｓ１０）。
次いで、鑑賞対象選択部４０は、各エージェントについて、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置と、展示物情報１２で示される展示物の位置とをもとに、各エージェントが知覚できる範囲（例えば同じ部屋内）にある目的展示物から鑑賞候補集合を作成する（Ｓ１１）。
次いで、鑑賞対象選択部４０は、各エージェントについて、鑑賞候補集合の全要素、すなわち鑑賞候補集合に含まれる展示物それぞれにおける期待効用を計算する（Ｓ１２）。
図７は、期待効用の計算を説明する説明図である。なお、図７の例では、鑑賞候補集合に展示物Ａ～Ｃが含まれているものとする。
図７に示すように、鑑賞対象選択部４０は、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置と、展示物情報１２における各展示物の位置とをもとに、展示物Ａ～Ｃから所定距離内のエージェント数をカウントすることで展示物Ａ～Ｃの鑑賞者人数を求める。次いで、鑑賞対象選択部４０は、得られた鑑賞者人数の逆数などを求めることで、展示物Ａ～Ｃにおける混雑状況を示す混雑度ＣＡ～ＣＣを求める。
また、鑑賞対象選択部４０は、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置と、展示物情報１２における展示物Ａ～Ｃの位置とをもとに、エージェントの位置から展示物Ａ～Ｃまでの距離を求める。次いで、鑑賞対象選択部４０は、得られた距離の逆数などを求めることで、エージェントから展示物Ａ～Ｃへの距離を、近いほど大きく評価（エージェントにとって良く評価）する評価値ｄＡ～ｄＣを求める。
同様に、鑑賞対象選択部４０は、展示物情報１２における展示物Ａ～Ｃの位置をもとに、出口から展示物Ａ～Ｃまでの距離ｅＡ～ｅＣを求める。なお、出口までの距離については、出口に近いほど大きく評価するものとする。
次いで、鑑賞対象選択部４０は、鑑賞者情報１３における相対重視度を参照し、展示物の混雑度（ｃ）、エージェントの現在地から展示物までの距離（ｄ）および出口から展示物までの距離（ｅ）のそれぞれの相対重視度を得る。次いで、鑑賞対象選択部４０は、求めた混雑度ＣＡ～ＣＣ、評価値ｄＡ～ｄＣおよび距離ｅＡ～ｅＣにそれぞれの相対重視度を掛け合わせた上で合算することで、展示物Ａ～Ｃの期待効用（ＥＵＡ～ＥＵＣ）を求める。
例えば、展示物の混雑度（ｃ）、エージェントの現在地から展示物までの距離（ｄ）および出口から展示物までの距離（ｅ）のそれぞれの相対重視度（ｃ，ｄ，ｅ）が（５，１，０．１）であるものとする。この場合、図７における混雑度ＣＡ～ＣＣ、評価値ｄＡ～ｄＣおよび距離ｅＡ～ｅＣの値からは、次のように期待効用ＥＵＡ～ＥＵＣを求めることができる。
ＥＵＡ＝５×０．２５＋１×１＋０．１×５＝２．７５
ＥＵＢ＝５×０．５＋１×０．３３＋０．１×４＝３．２３
ＥＵＣ＝５×０．３３＋１×０．２＋０．１×１＝１．９５
なお、鑑賞対象選択部４０は、上記の展示物それぞれにおける期待効用の計算において、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状態をもとに、エージェントの展示物それぞれにおける満足度を加味してもよい。一般的な鑑賞者は、満足度が低い展示物については、鑑賞への欲求が強くなる傾向がある。例えば、一度でも鑑賞して満足度が高くなっている展示物については、未鑑賞の展示物と比較して鑑賞への欲求が低いものとなる。したがって、展示物それぞれにおける満足度を加味した期待効用をもとに、鑑賞対象の選択を行うようにすることで、鑑賞者の満足度に応じた行動を再現できる。
例えば、鑑賞対象選択部４０は、（所定の閾値）－（現在の満足度）としてエージェントの展示物に対する欲求の強さを値として表現する。そして、鑑賞対象選択部４０は、この値に対する相対重視度をかけあわせた上で合算することで、展示物の期待効用を求めてもよい。
同様に、鑑賞対象選択部４０は、エージェントにおける展示物の鑑賞経験で展示物の期待効用を求めてもよい。例えば、鑑賞対象選択部４０は、エージェント情報格納部７０におけるエージェントの情報（位置および状態）をもとに、各展示物において、一度でも鑑賞していたら０、１度も鑑賞していなかったら１を出力する関数で鑑賞経験の有無を求める。そして、鑑賞対象選択部４０は、各展示物の期待効用に鑑賞経験の有無に応じた値を掛け合わせる。これにより、各展示物に対する鑑賞経験の有無に応じた鑑賞者の行動を再現できる。
図６に戻り、Ｓ１２に次いで、鑑賞対象選択部４０は、鑑賞候補集合の中で期待効用が最も大きい要素（展示物）を鑑賞対象として選択する（Ｓ１３）。
次いで、鑑賞者行動実行部５０は、鑑賞対象選択部４０の選択結果と、エージェント情報格納部７０に格納された各エージェントの位置および状態とをもとに、エージェントを移動するか否かを判定する（Ｓ１４）。例えば、鑑賞者行動実行部５０は、エージェントが鑑賞対象選択部４０により選択された鑑賞対象の展示物を鑑賞中である場合は、移動しないものと判定（Ｓ１４：ＮＯ）し、Ｓ１６へ処理を進める。
また、鑑賞者行動実行部５０は、鑑賞対象選択部４０により選択された鑑賞対象の展示物が鑑賞中の展示物以外であるときは、移動するものと判定（Ｓ１４：ＹＥＳ）する。移動する場合、鑑賞者行動実行部５０は、エージェントを現在位置から鑑賞対象の展示物へ移動させる（Ｓ１５）。
次いで、鑑賞者行動実行部５０は、エージェントの残りの滞在可能時間に基いて、展示物の鑑賞にかかる満足度を評価するための閾値を決定する（Ｓ１６）。次いで、鑑賞者行動実行部５０は、各エージェントについて、鑑賞対象の展示物における鑑賞行動を実施し、鑑賞中の展示物に対する満足度を増加させる（Ｓ１７）。
次いで、鑑賞者行動実行部５０は、鑑賞中の展示物に対する満足度が閾値を上回ったか否かを判定する（Ｓ１８）。上回らなかった場合（Ｓ１８：ＮＯ）、鑑賞者行動実行部５０は、Ｓ２０へ処理を進める。上回った場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、鑑賞者行動実行部５０は、鑑賞対象の展示物を鑑賞候補集合から外す（Ｓ１９）。
次いで、鑑賞者行動実行部５０は、鑑賞候補集合が空であるか否かを判定する（Ｓ２０）。鑑賞候補集合が空でない場合（Ｓ２０：ＮＯ）、鑑賞者行動実行部５０は、シミュレーション処理にかかる時刻（ｔ）をインクリメント（ｔ←ｔ＋１）してＳ１２へ処理を戻し（Ｓ２１）、次の時刻に処理を進める。
鑑賞候補集合が空である場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、鑑賞者行動実行部５０は、空間情報１１を参照して次の空間（例えば隣の部屋）があるか否かを判定する（Ｓ２２）。次の空間がある場合（Ｓ２２：ＹＥＳ）、鑑賞者行動実行部５０は、エージェントを次の空間に移動させ（Ｓ２３）、シミュレーション処理にかかる時刻（ｔ）をインクリメント（ｔ←ｔ＋１）してＳ１１へ処理を戻す（Ｓ２４）。
図８～図１１は、エージェントの行動の一例を説明する説明図であり、より具体的には、図８～図１１では、エージェント情報格納部７０において格納されている、あるエージェントの位置および状態を時刻順に例示している。
図８では、混雑度が時間変化しない場合（ＥＵＡ＝２、ＥＵＢ＝４．６、ＥＵＣ＝２．０８で固定）におけるエージェントの行動を例示している。図８に示すように、混雑度が時間変化しない場合、期待効用の高い展示物Ｂから満足度が閾値を上回るまでエージェントにおける鑑賞行動が継続される。そして、時刻ｔ＝１７で満足度が閾値を超えるため、展示物Ｂが鑑賞候補集合から削除される。このため、展示物Ｂの次に期待効用の高い展示物Ｃが鑑賞対象となり、エージェントは展示物Ｃへの移動を開始する。
図９では、展示物Ａ、Ｂの混雑度が時間的に変化する場合におけるエージェントの行動を例示している。図９に示すように、展示物Ａ、Ｂの混雑度が時間的に変化する場合は、ＥＵＡ、ＥＵＢの値も時間経過に応じて増減し、ＥＵＡ、ＥＵＢの上下関係が逆転することがある。このため、エージェントは、鑑賞対象が展示物Ｂから展示物Ａに移り（ｔ１２）、一旦展示物Ｂの鑑賞を保留（展示物Ｂは鑑賞候補集合に含めたままとする）して展示物Ａへの鑑賞に移行する。その後、エージェントは、鑑賞対象が展示物Ａから展示物Ｂに移り（ｔ１５）、鑑賞を一旦保留していた展示物Ｂへ戻る。すなわち、バックトラックが生じる人流が再現される。
図１０では、図９よりもエージェントにおける混雑度（ｃ）の相対重視度が低く、混雑回避志向が弱い場合（他の条件は図９と同じ）におけるエージェントの行動を例示している。図１０に示すように、展示物Ａ、Ｂの混雑度が時間的に変化する場合であっても、エージェントにおける混雑度（ｃ）の相対重視度が低いとＥＵＡ、ＥＵＢの上下関係の逆転は生じづらくなる。このように、混雑回避志向が弱いなどのエージェントの特徴によって、バックトラックを起こさないタイプの鑑賞者の行動が再現される。
図１１では、図９の例よりもエージェントの滞在可能時間が短い場合（他の条件は図９と同じ）におけるエージェントの行動を例示している。図１１に示すように、展示物の鑑賞にかかる満足度を評価するための閾値（Ｔ）は、エージェントの残りの滞在可能時間に基いて決定されることから、エージェントの滞在可能時間が短くなるとより低い値となる。このため、図１１の例では、図９の例と比較してバックトラックの仕方が異なる（バックトラックが頻発する）こととなる。すなわち、滞在可能時間が長い場合にはバックトラックはあまり起こさない一方で、滞在可能時間が短い場合にはバックトラックを頻繁に起こすような、状況によって行動パターンを変える複雑な鑑賞者の行動が再現される。
図５に戻り、シミュレーション処理（Ｓ３）の後、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の集計結果を、例えば表示装置の画面に出力する（Ｓ４）。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確認できる。
図１２～図１４は、出力結果の表示画面を説明する説明図である。図１２に示すように、表示画面８０は、例えばプルダウンメニュー８１、８２、シークバー８３および結果表示領域８４を有する。
プルダウンメニュー８１、８２は、シナリオおよび施策などのシミュレーションの条件についての選択を受け付ける。シナリオでは、例えば、平均的な鑑賞者（成人など）が多く訪れる状況なのか、平均的ではない鑑賞者（高齢者や子どもなど）が多く訪れる状況なのかが選ばれる。施策では、例えば、人気の展示物を入り口近くに配置する配置計画なのか、人気の展示物を入り口から離れた壁際に配置する配置計画なのかが選ばれる。施策で関心のある展示物配置計画を選択し、シナリオでさまざまな起こりえる鑑賞者の状況（これは季節や時間・イベントの有無によって変化する）を選択することで、考えられるシナリオでの施策の効果を探索的に評価することを可能にする。シミュレーション結果出力部６０は、プルダウンメニュー８１、８２において選択された条件のシミュレーション結果をエージェント情報格納部７０より読み出して結果表示領域８４に表示する。
シークバー８３は、シミュレーションの開始から終了までの間における時刻の選択を受け付ける。シミュレーション結果出力部６０は、シークバー８３で選択された時刻における各エージェントの状態およびその時刻までの集計結果をエージェント情報格納部７０より読み出して結果表示領域８４に表示する。
結果表示領域８４は、プルダウンメニュー８１、８２において選択されたシミュレーションの条件にかかるシミュレーション結果をもとに、シークバー８３で選択された時刻における各エージェントの状態やシークバー８３で選択された時刻までの集計結果を表示する領域である。
具体的には、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に格納された各エージェントの位置および状態を参照し、予め設定された定義内容に従って集計することで、滞留・混雑の状況を結果表示領域８４に表示する。
例えば、「混雑」については、１ｍ２あたりに所定人数（例えば３人）以上が滞在している状態が、所定時間（例えば５分）以上継続している状態とする。
また、展示物配置の性能である「施設性能」については、平均的な鑑賞者集団が訪れる状況を考慮し、１時間の間に混雑が発生する回数から、混雑発生回数（１時間あたり回数）／のべ床面積（ｍ２）とする。また、ある箇所で混雑が発生する「リスク」（図示例における網掛け表示のヒートマップ）については、該当箇所（１ｍ２）で混雑が発生した回数（１時間あたり回数）とする。
また、ある箇所で混雑が発生する「潜在リスク」については、平均的ではない鑑賞者集団が訪れる状況を考慮し、１時間の間に混雑が発生する回数から、次のように定義する。
まず、平均的ではない状況＝混雑が起こりやすい異常状況として、例えば、所定の種類の鑑賞者（高齢者や子どもなど）が大量に訪れる状況をシミュレーションの条件とする。このような条件下では、高齢者や子どもは移動速度が遅いものとしてシミュレーションすることから、混雑発生の原因となる。この異常状況の条件で、該当箇所（１ｍ２）で混雑が発生した回数（１時間あたり回数）とする。
また、混雑の原因となる行動である、「立ち止まり行動」、「混雑回避行動」、「バックトラック」を次のように定義する。
「立ち止まり行動」は、（時刻ｔ－１で選択していた鑑賞対象）＝（時刻ｔで選択している鑑賞対象）であり、かつ、時刻ｔでの移動速度が０の状態と定義する。
「混雑回避行動」は、混雑度の項を含めた状態で求めた期待効用（ＥＵ）と、混雑度の項を抜いた状態で求めた期待効用（ＥＵ’）とを求める。そして、ＥＵを用いた場合に選択される展示物と、ＥＵ’を用いた場合に選択される展示物とが異なる場合に、混雑回避行動が生じているものと定義する。
「バックトラック」は、ある鑑賞対象が選ばれている状況で、その鑑賞対象の満足度が閾値に達していないにも関わらず（鑑賞候補集合に残したまま）、別の鑑賞対象に移り、また戻る場合と定義する。
シミュレーション結果出力部６０は、これらの定義に従って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集計し、結果表示領域８４に表示することで、滞留・混雑の状況を可視化してユーザに提示できる。例えば、シミュレーション結果出力部６０は、エージェント８５が前に鑑賞した展示物を再び鑑賞対象として選択し、その展示物へ移動する「バックトラック」の集計結果を結果表示領域８４に表示する。以上のように、シミュレーション結果出力部６０は、出力部の一例である。これにより、ユーザは、「バックトラック」の状況を容易に確認できる。
また、図１３に示すように、シミュレーション結果出力部６０は、結果表示領域８４における所定のエージェント８５が選択された場合、選択されたエージェント８５にかかるシミュレーション結果をエージェント情報格納部７０より読み出し、エージェント情報８６を表示する。一例として、エージェント情報８６は、選択されたエージェント８５における、シーク中の時刻時点の鑑賞候補集合、鑑賞履歴、選択中の鑑賞物（展示物）および期待効用の値などがある。これにより、ユーザは、個々のエージェントの状態を確認できる。
また、シミュレーション結果出力部６０は、互いに異なるシミュレーションの条件によるシミュレーション結果を並べて表示画面８０に表示してもよい。具体的には、図１４に示すように、シミュレーション結果出力部６０は、表示画面８０において、プルダウンメニュー８２Ａ、８２Ｂで選択された互いに施策の異なるシミュレーション結果のそれぞれを、結果表示領域８４Ａ、８４Ｂに並べて表示する。これにより、ユーザは、互いに異なるシミュレーションの条件によるシミュレーション結果を容易に比較できる。
以上のように、シミュレーション装置１は、複数の展示物に対する鑑賞行動の、エージェントを用いたシミュレーション処理を実行する装置であり、鑑賞対象選択部４０および鑑賞者行動実行部５０を有する。鑑賞対象選択部４０は、各エージェントについて、第１の展示物（例えば展示物Ａ）の鑑賞中に、第１の展示物および第１の展示物以外の鑑賞候補とする展示物（例えば展示物Ｂ、Ｃ）の中から、エージェントとの相対位置および混雑状況に基づき、鑑賞対象とする展示物を選択する処理を行う。鑑賞者行動実行部５０は、各エージェントについて、鑑賞対象が鑑賞中の第１の展示物であるときは鑑賞を継続し、鑑賞対象が第１の展示物以外の第２の展示物であるときは、第２の展示物に移動する処理を行う。
したがって、シミュレーション装置１では、鑑賞者（エージェント）の鑑賞行動において、バックトラックが生じる人流を再現できる。例えば、シミュレーション装置１では、現在鑑賞中の展示物よりも隣の展示物が空けばそちらに鑑賞対象を移し、前に鑑賞対象としていた展示物が空けばそちらに戻るような鑑賞者の鑑賞行動を再現できる。
なお、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
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、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、さらに、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。
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…展示物情報
１３…鑑賞者情報
２０…入力情報格納部
３０…シミュレーション管理部
４０…鑑賞対象選択部
５０…鑑賞者行動実行部
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
８０…表示画面
８１、８２、８２Ａ、８２Ｂ…プルダウンメニュー
８３…シークバー
８４、８４Ａ、８４Ｂ…結果表示領域
８５…エージェント
８６…エージェント情報
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～Ｃ…展示物

Claims (6)

  1. 複数の展示物に対する鑑賞行動の、エージェントを用いたシミュレーション処理をコンピュータに実行させるシミュレーションプログラムであって、
    前記エージェントが、鑑賞候補に含まれる第１の展示物を鑑賞中である場合に、前記第１の展示物、および、前記第１の展示物以外の前記鑑賞候補とする展示物の中から、前記エージェントとの相対位置、および、混雑状況に基づき、鑑賞対象を選択し、
    前記鑑賞対象が前記第１の展示物であるときは前記エージェントの鑑賞を継続させ、前記鑑賞対象が前記第１の展示物以外の第２の展示物であるときは、前記第１の展示物を前記鑑賞候補から外すことなく、前記エージェントを前記第２の展示物に移動させ、
    前記展示物ごとに、鑑賞により増加する満足度を設定し、
    前記設定した満足度が所定値以上の展示物を前記鑑賞候補とする展示物から外す、
    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. 前記選択する処理は、さらに、前記展示物ごとの満足度に基づく、当該展示物より前記エージェントが得られる効用の期待値をもとに、前記鑑賞対象を選択する、
    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. 前記エージェントが前に鑑賞した展示物を再び鑑賞対象として選択し、当該展示物へ移動する情報を含む、前記エージェントの行動を逐次シミュレーションした結果を集計して出力する、
    処理をさらにコンピュータに実行させること特徴とする請求項１に記載のシミュレーションプログラム。
  4. 前記選択する処理は、さらに、前記展示物ごとの出口までの距離に基づく、当該展示物より前記エージェントが得られる効用の期待値をもとに、前記鑑賞対象を選択する、
    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。
  5. 複数の展示物に対する鑑賞行動の、エージェントを用いたシミュレーション処理をコンピュータが実行するシミュレーション方法であって、
    前記エージェントが、鑑賞候補に含まれる第１の展示物を鑑賞中である場合に、前記第１の展示物、および、前記第１の展示物以外の前記鑑賞候補とする展示物の中から、前記エージェントとの相対位置、および、混雑状況に基づき、鑑賞対象を選択し、
    前記鑑賞対象が前記第１の展示物であるときは前記エージェントの鑑賞を継続させ、前記鑑賞対象が前記第１の展示物以外の第２の展示物であるときは、前記第１の展示物を前記鑑賞候補から外すことなく、前記エージェントを前記第２の展示物に移動させ、
    前記展示物ごとに、鑑賞により増加する満足度を設定し、
    前記設定した満足度が所定値以上の展示物を前記鑑賞候補とする展示物から外す、
    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。
  6. 複数の展示物に対する鑑賞行動の、エージェントを用いたシミュレーション処理を実行するシミュレーション装置であって、
    前記エージェントが、鑑賞候補に含まれる第１の展示物を鑑賞中である場合に、前記第１の展示物、および、前記第１の展示物以外の前記鑑賞候補とする展示物の中から、前記エージェントとの相対位置、および、混雑状況に基づき、鑑賞対象を選択する選択部と、
    前記鑑賞対象が前記第１の展示物であるときは前記エージェントの鑑賞を継続させ、前記鑑賞対象が前記第１の展示物以外の第２の展示物であるときは、前記第１の展示物を前記鑑賞候補から外すことなく、前記エージェントを前記第２の展示物に移動させ、前記展示物ごとに、鑑賞により増加する満足度を設定し、前記設定した満足度が所定値以上の展示物を前記鑑賞候補とする展示物から外す行動実行部と、
    を有することを特徴とするシミュレーション装置。
JP2019518643A 2017-05-16 2017-05-16 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 Active JP7105227B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2017/018401 WO2018211599A1 (ja) 2017-05-16 2017-05-16 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

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPWO2018211599A1 JPWO2018211599A1 (ja) 2019-12-26
JP7105227B2 true JP7105227B2 (ja) 2022-07-22

Family

ID=64274201

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019518643A Active JP7105227B2 (ja) 2017-05-16 2017-05-16 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

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20200082306A1 (ja)
JP (1) JP7105227B2 (ja)
WO (1) WO2018211599A1 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021039418A (ja) * 2019-08-30 2021-03-11 ローレルバンクマシン株式会社 受付シミュレーション装置、受付シミュレーション方法およびプログラム
WO2021210141A1 (ja) * 2020-04-16 2021-10-21 日本電信電話株式会社 学習装置、推定装置、方法およびプログラム
WO2024105878A1 (ja) * 2022-11-18 2024-05-23 株式会社日立製作所 シミュレーション装置、及びシミュレーション方法
WO2024105877A1 (ja) * 2022-11-18 2024-05-23 株式会社日立製作所 シミュレーション装置、及びシミュレーション方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006221329A (ja) 2005-02-09 2006-08-24 Toshiba Corp 行動予測装置、行動予測方法および行動予測プログラム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5350991B2 (ja) * 2009-11-17 2013-11-27 日本電信電話株式会社 情報配信装置、情報配信方法および情報配信プログラム
JP5949179B2 (ja) * 2012-06-04 2016-07-06 富士通株式会社 予測プログラム、予測装置、及び予測方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006221329A (ja) 2005-02-09 2006-08-24 Toshiba Corp 行動予測装置、行動予測方法および行動予測プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
岡田昌史，茂木祐一，オープンプラン型展示場における混雑緩和のための展示品配置最適化，日本機械学会論文集，日本機械学会，２０１４年３月２５日，ＢＭＳ００５６，ｐｐ．１－１４

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018211599A1 (ja) 2018-11-22
US20200082306A1 (en) 2020-03-12
JPWO2018211599A1 (ja) 2019-12-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7105227B2 (ja) 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
Bandini et al. Towards an integrated approach to crowd analysis and crowd synthesis: A case study and first results
CN104252527B (zh) 一种确定移动用户的常驻点信息的方法和装置
Kukla et al. PEDFLOW: Development of an autonomous agent model of pedestrian flow
Dahal et al. An agent-integrated irregular automata model of urban land-use dynamics
JP6436241B2 (ja) 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
CN103886638A (zh) 在划分为多个区域的三维场景中对对象的物理行为仿真
JP2017220225A (ja) 複雑なグラフ検索のための局所的な視覚グラフ・フィルタ
CN103971416A (zh) 将3d场景分割为由计算资源处理的多个区域
Karmakharm et al. Agent-based Large Scale Simulation of Pedestrians With Adaptive Realistic Navigation Vector Fields.
JP2006133915A (ja) ユーザ興味度解析システムならびにユーザ興味度解析方法、ユーザ興味度解析プログラムおよびその記録媒体
US20160210573A1 (en) Analysis of project management
Shen et al. An augmented 3D iPad mobile application for communication, collaboration, and learning (CCL) of building MEP systems
CN114297746A (zh) 建筑信息模型的渲染方法、装置、电子设备和存储介质
Hassanpour et al. A hybrid hierarchical agent-based simulation approach for buildings indoor layout evaluation based on the post-earthquake evacuation
US11120386B2 (en) Computer-readable recording medium, simulation method, and simulation apparatus
Patt Multiagent approach to temporal and punctual urban redevelopment in dynamic, informal contexts
JP2007299023A (ja) 広告の認識評価システム及び方法
JP6818272B2 (ja) リスク評価プログラム、リスク評価方法およびリスク評価装置
JP2017224201A (ja) 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
Schranz et al. Vsnsim-a simulator for control and coordination in visual sensor networks
JP7037747B2 (ja) 施策策定装置、施策策定方法および施策策定プログラム
JP7507579B2 (ja) 行動特性数値化装置、シミュレータ装置、設計支援装置、行動特性数値化方法、及びプログラム
Li et al. A route navigation algorithm for pedestrian simulation based on grid potential field
Fisher-Gewirtzman 3D LOS visibility analysis model: Incorporating quantitative/qualitative aspects in urban environments

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190903

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190903

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201208

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210205

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20210803

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211104

C60 Trial request (containing other claim documents, opposition documents)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60

Effective date: 20211104

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20211111

C21 Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21

Effective date: 20211116

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20220114

C211 Notice of termination of reconsideration by examiners before appeal proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C211

Effective date: 20220118

C22 Notice of designation (change) of administrative judge

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C22

Effective date: 20220405

C23 Notice of termination of proceedings

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C23

Effective date: 20220607

C03 Trial/appeal decision taken

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C03

Effective date: 20220705

C30A Notification sent

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C3012

Effective date: 20220705

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220711

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7105227

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150