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

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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、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C~C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d~d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e~e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C~C、評価値d~dおよび距離e~e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(EU~EU)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C~C、評価値d~dおよび距離e~eの値からは、次のように期待効用EU~EUを求めることができる。
EU=5×0.25+1×1+0.1×5=2.75
EU=5×0.5+1×0.33+0.1×4=3.23
EU=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(EU=2、EU=4.6、EU=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、EU、EUの値も時間経過に応じて増減し、EU、EU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EU、EU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、1m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(m)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(1m)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(1m)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。
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