WO2015162652A1 - 交通システム最適化装置 - Google Patents

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unit
traffic
traffic system
objective function
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和夫 武藤
努 宮内
基也 鈴木
正康 藤原
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株式会社日立製作所
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    • B61B1/00—General arrangement of stations, platforms, or sidings; Railway networks; Rail vehicle marshalling systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
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    • G—PHYSICS
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a technique for optimizing the specifications of a newly constructed traffic system by simulation using a computer.
  • the travel time acquired on a congested road is used to calculate the ideal travel time obtained by calculation and the actual travel time measured on a road in a specific section.
  • a demand traffic volume that approximates the actual traffic volume and performs a traffic flow simulation based on the estimated demand traffic volume (see, for example, Patent Document 2).
  • Transportation systems such as railways, monorails, and trams have high initial costs for infrastructure development and running costs for infrastructure maintenance. Therefore, it is desired to construct a transportation system that secures the necessary transportation volume with the lowest possible initial cost and running cost.
  • the traffic system optimization device of the present invention includes, for example, an optimization condition setting unit having a function of designating a condition when optimizing the specifications of a traffic system as a range on a map,
  • the optimization execution unit that optimizes the specifications of the traffic system by simulation using a computer under the optimization conditions set by the optimization condition setting unit, and the optimal solution obtained by the optimization execution unit are similar.
  • An optimization result analysis unit for grouping each other, and an analysis result display unit having at least a function of displaying a range of design variables for each group of the optimal solutions grouped by the optimization result analysis unit on a map Features.
  • the traffic system optimizing device of the present invention includes, for example, an optimization condition setting unit having a function of specifying a condition for optimizing a traffic system specification as a range on a map, and the optimization condition setting.
  • the optimization execution unit that optimizes the specifications of the traffic system by computer simulation under the optimization conditions set by the unit, and the optimal solution that groups similar solutions obtained by the optimization execution unit
  • An analysis result display unit, and an analysis result display unit having at least a function of displaying a range of design variables for each group of the optimum solutions grouped by the optimization result analysis unit.
  • the optimization condition setting unit calculates the data necessary for determining the initial cost of the railway system, such as the price of each component of the railway system, and the running cost of the railway system, such as the electricity bill and labor cost.
  • Design parameters that have the function to specify which specifications are to be optimized as a design parameter in the cost database in which the data necessary for determination is recorded and the specifications of the railway system, and to specify the range on the map
  • the optimization execution unit includes a parameter optimization unit, A railway operation simulation unit that calculates the power consumption and transport capacity of the railway system with given design parameters, and the cost database
  • a cost calculation unit that calculates an initial cost and a running cost of a traffic system based on at least one of recorded data, a design parameter given by the parameter optimization unit, and an output of the railway operation simulation unit;
  • An objective function calculation unit for calculating a value of an objective function according to an objective function calculation method set
  • the obtained Pareto solution and the optimal solution group to which each Pareto solution belongs May be configured to include a Pareto solution display unit that displays the variable designated by the graph as an axis and an optimization detail display unit that displays various detailed information of each optimal solution group on a map or the like. .
  • the traffic system optimizing device is data relating to traffic conditions in a city where the traffic system is constructed, and the traffic volume in at least a part of traffic system components including each intersection and road.
  • the optimization execution unit includes a traffic flow simulator that evaluates changes in road congestion before and after the traffic system is constructed. It may be.
  • FIG. 2 is an example of a configuration diagram of the traffic system optimizing device of the present embodiment.
  • FIG. 3 shows the main data flow of processing in this embodiment.
  • a railway system which is one of the traffic systems, is taken as an example, and an apparatus for optimizing it will be described.
  • the traffic system to be optimized by the traffic system optimizing apparatus of the present invention is a railway system. It is not limited to the system.
  • the traffic system optimizing device in the present embodiment mainly includes an input unit 110, an output unit 120, an arithmetic processing unit 130, a storage unit 140, and a cost database 2110. These may be connected to each other via a network such as the Internet or an intranet.
  • the input unit 110 is various input devices such as a communication cable, a hard disk drive device, a CD-ROM device, a DVD device, a memory card reader, a keyboard, and the like. Used to input something.
  • the storage unit 140 is used when recording information necessary for the operation of the apparatus and calculation results.
  • the cost database 2110 includes data necessary to determine the initial cost of the railway system, such as the price of each component of the railway system, and data necessary to determine the running cost of the railway system, such as electricity costs and labor costs. Is recorded.
  • the arithmetic processing unit 130 is specifically a CPU (Central Processing Unit), and executes information processing in the traffic system optimization device.
  • the arithmetic processing unit 130 executes an optimization condition setting unit 160, an optimization execution unit 170, an optimization result analysis unit 180, an analysis result display unit 190, and the like.
  • the optimization condition setting unit 160 includes a design parameter setting unit 210, a constraint condition setting unit 220, and an objective function setting unit 230.
  • the design parameter setting means 210 provides a user interface for designating a specification to be optimized by the user and a range thereof when optimizing the specification of the railway system.
  • the design parameter setting unit 210 includes a user interface that allows a facility or device constituting the railway system to designate a construction or installation range on at least a map of a city where the railway system is constructed.
  • the constraint condition setting means 220 provides a user interface for selecting a parameter as a constraint condition and inputting a maximum value or a minimum value and a user interface for allowing a user to input a constraint expression when optimizing the specifications of the railway system. To do.
  • the objective function setting means 230 provides a user interface for the user to specify which of the calculation results of the railway operation simulation means 250 and the cost calculation means 260 is the objective function. Further, a user interface for designating how the objective function is calculated from the calculation results of the railway operation simulation means 250 and the cost calculation means 260 may be provided. Multiple objective functions can be specified.
  • the optimization execution unit 170 includes a parameter optimization execution unit 240, a railway operation simulation unit 250, a cost calculation unit 260, and an objective function calculation unit 270.
  • the railway operation simulation means 250 evaluates the power consumption and the transport capacity of the railway system in the design parameters given by the parameter optimization means 240.
  • the cost calculation means 260 calculates the initial cost and running cost of the traffic system based on the data recorded in the cost database 2110, the design parameters given by the parameter optimization means 240, and the result of the railway operation simulation means 250.
  • the objective function calculation means 270 calculates the value of the objective function according to the objective function calculation method set by the objective function setting means 230 based on the results of the railway operation simulation means 250 and the cost calculation means 260.
  • the parameter optimization unit 240 optimizes the design parameters by performing multi-objective optimization using, for example, a well-known genetic algorithm or the like based on the design parameter values and the objective function values corresponding thereto. .
  • the optimization result analysis unit 180 includes a similar optimal solution grouping unit 280.
  • the similar optimal solution grouping means 280 groups similar optimal solutions based on the design parameters and the value of the objective function, for example, using a well-known clustering method such as the k-means method, and creates an optimal solution group. .
  • the analysis result display unit 190 includes a Pareto solution display unit 290 and an optimal solution detail display unit 2100.
  • the Pareto solution display means 290 displays the Pareto solution and the optimal solution group to which each Pareto solution belongs on the graph with the variable designated by the user as an axis.
  • the variable that can be selected as the axis may be a design parameter, an objective function, or a constraint condition.
  • a plurality of graphs may be displayed simultaneously.
  • the Pareto solution display means 2100 has at least a function of designating variables that serve as axes for display, and a function of displaying the optimum solution by distinguishing it for each optimum solution group by marker, color, or the like.
  • the optimal solution detail display means 2100 displays various detailed information of the optimal solution belonging to each optimal solution group.
  • the optimal solution detail display means 2100 displays at least the design parameters of the optimal solution belonging to the optimal solution group that can be displayed on the map, and displays the range of the optimal design parameters. It has a function that can.
  • FIG. 4 shows the flow of processing in this embodiment.
  • the user sets a design parameter, its range, constraint conditions, and an objective function calculation method using a user interface provided by the design parameter setting means 210, the constraint condition setting means 220, and the objective function setting means 230 (S410, S420, S430).
  • FIG. 5 shows an example of a user interface provided by the design parameter setting unit 210, the constraint condition setting unit 220, and the objective function setting unit 230 in the present embodiment.
  • the user can use the user interface provided by the design parameter setting means 210, for example, on the map of the city where the railway system is constructed, for example, the range in which facilities such as the first station, intermediate station, end station, substation, etc. can be constructed Is designated on the map (510).
  • a range of design parameters that cannot be specified as a range on the map is specified through a user interface as shown in 520, for example.
  • the user designates a traffic system parameter as a constraint condition using the user interface provided by the constraint condition setting means 220, designates the maximum value or minimum value thereof, or inputs an expression as a constraint condition. (530).
  • the user uses the user interface provided by the objective function setting means 270 to specify the parameters of the traffic system that will be the objective function or to input a calculation formula for the objective function calculation (540).
  • the user interfaces provided by the design parameter setting unit 210, the constraint condition setting unit 220, and the objective function setting unit 270 are displayed on the same screen, but may be displayed on different screens.
  • the design parameter optimization means sets the design parameter to an appropriate value (S440).
  • the railway operation simulation means 250 predicts the power consumption and transportation amount of the railway system in the design parameter values set in S440 (S450).
  • the cost calculation means 260 calculates the initial cost and running cost of the railway system (S460).
  • the objective function calculation means 270 calculates the objective function value based on the parameter or calculation formula designated by the user via the objective function setting means 230 using the calculation results of S450 and S460 (S470).
  • the apparatus determines whether or not the design parameter is an optimum value from the objective function value and its change, and if it is determined that the design parameter is not optimal, the design parameter optimization unit 240 Changes the value of the design parameter to an appropriate value (S440), and executes S450 to S470 again.
  • the similar optimal solution grouping means 280 groups a plurality of optimal solutions obtained as a result of S440 to S470 into similar ones (S480). Specifically, using the objective function value of the optimal solution, the difference d ij between the two optimal solutions i and j is calculated by ( Equation 1). For example, a well-known clustering method such as k-mean method is used. Used to group the optimal solutions into those with small differences.
  • y ki represents the value of the k-th objective function of the i-th optimal solution
  • y kj represents the value of the k-th objective function of the j-th optimal solution.
  • the user displays the optimum solutions grouped by the similar solution optimum solution grouping means 280 using the Pareto solution display means 290 and the optimum solution detail display means 2100.
  • the user selects the axis to be displayed using the user interface provided by the Pareto solution display means 290, and displays the optimum solution obtained as a result of optimization (S490).
  • An example of the display of the optimal solution by the Pareto solution display means 2100 is shown in FIG. FIG. 6 shows the result of optimizing the transportation amount and power consumption of the railway system as objective functions and grouping the Pareto solutions obtained as a result into three optimum solution groups.
  • the Pareto solution is displayed with a different marker for each optimum solution group.
  • the user can display the detailed information of the optimum solution group by the optimum solution detail display unit 2100 by selecting the design solution group from the user interface provided by the Pareto solution display unit 290 (S4100).
  • FIG. 7 An example is shown in FIG. As shown in FIG. 7, among the design parameters of the optimal solution to which the optimal solution group belongs, those that can be displayed on the map are displayed as ranges on the map.
  • the user can make a decision as to where to install a railway system station, track, facility, etc., and is displayed as a range, so it is installed for various reasons. If the location needs to be changed, it can be flexibly handled.
  • Example 2 which is the second embodiment of the present invention will be described.
  • This example is not only the evaluation of the initial cost and running cost of the transportation system such as the railway system, but also the traffic system optimization that can optimize the specifications in consideration of the influence on the traffic situation of the city where the transportation system is built. It is an example of an apparatus.
  • a railway system which is one of the traffic systems, is taken as an example, and an apparatus for optimizing it will be described.
  • the traffic system to be optimized by the traffic system optimizing apparatus of the present invention is a railway system. It is not limited to the system.
  • FIG. 8 is an example of a configuration diagram showing the traffic system optimizing device in the present embodiment.
  • FIG. 9 shows the main data flow in the processing of this embodiment.
  • the traffic system optimizing apparatus in the present embodiment mainly includes an input unit 110, an output unit 120, a calculation processing unit 130, a storage unit 140, a traffic situation database 820, and a cost database 2110. These may be connected to each other via a network such as the Internet or an intranet.
  • the traffic situation database 820 is data on the traffic situation of the city where the railway system is constructed, and records the traffic volume at each intersection and road.
  • the optimization execution means 170 includes a design parameter optimization means 240, a railway operation simulation means 250, a traffic flow simulation means 810, a cost calculation means 260, and an objective function calculation means 270.
  • the traffic flow simulation means 810 uses, for example, the technique described in Patent Document 2 and the like, data recorded in the traffic situation database 820, simulation results of the railway operation simulation means 250, and design parameters given by the parameter optimization means 240. Based on the values, we evaluate changes in road congestion before and after the construction of the traffic system.
  • FIG. 10 shows the flow of processing in this embodiment. Note that, among the traffic system optimizing devices shown in FIG. 10, the same processing is performed in FIG. 10 unless otherwise specified with respect to the processing steps denoted by the same reference numerals shown in FIG. .
  • the traffic flow simulation means estimates the traffic congestion state of the city before the railway system is constructed using the data of the traffic situation database (S1010).
  • the user sets design parameters, constraint conditions, and an objective function through a user interface provided by the design parameter setting means, the constraint condition setting means, and the objective function setting means.
  • An example of the user interface at this time is shown in FIG.
  • the road condition of the city road before the construction of the railway system is displayed on a screen (for example, a map) on which the design parameter range can be specified, and the design parameter range is displayed on the screen. It may be specified (1110).
  • a range of design parameters that cannot be specified as a range on the map is specified through a user interface as shown in 1120, for example.
  • the user designates a traffic system parameter as a constraint condition using the user interface provided by the constraint condition setting means 220, designates the maximum value or minimum value thereof, or inputs an expression as a constraint condition. (1130).
  • the user uses the user interface provided by the objective function setting means 270 to specify the parameters of the traffic system that will be the objective function or to input a calculation formula for objective function calculation (1140).
  • the traffic flow simulation means 810 shows the change in the congestion condition of the road due to the influence of the railway system construction based on the result of the railway operation simulation means 250, the data recorded in the traffic situation database 820, the design parameters, and the like. Prediction is performed (S1020).
  • processing step S4100 detailed information of each optimum solution group is displayed by the optimum solution detail display means 2100.
  • An example is shown in FIG. As shown in FIG. 12, in this embodiment, in addition to the design parameter range of the optimum solution group, the congestion situation of the roads in the city after the construction of the railway system may be displayed.
  • the user grasps how much the traffic state of the city is improved by the railway system, and then determines in which place the railway system station, track, facility, etc. should be installed. It is possible to make decisions.
  • Optimization condition setting means 170 Optimization execution means 180 Optimization result analysis means 190 Analysis result display means 210 Design parameter setting means 220 Restriction condition setting means 230 Objective function setting means 240 Parameter optimization means 250 Railway operation simulation means 260 Cost calculation means 270 Objective function calculation means 280 Similar optimal solution grouping means 290 Pareto solution display means 2100 Optimal solution detail display means 2110 Cost database 510 User interface for designating a range where equipment can be constructed on a map 520 User interface for designating a parameter that cannot be designated on a map 530 User interface for designating a parameter of a constraint condition 540 Parameters of an objective function Interface for designating 810 traffic flow simulation means 820 Traffic situation database 1110 User interface for designating a range of design parameters on a map 1120 User interface for designating parameters that cannot be designated on a map 1130 User interface for designating parameters of constraint conditions 1140 Parameters of an objective function User interface to specify

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Abstract

　交通システムにおける制約の変更に対して柔軟に対応できる装置を提供するために、本発明の交通システム最適化装置は、交通システムの仕様を最適化する際の条件を地図上の範囲として指定する機能を持つ最適化条件設定手段と、最適化条件設定手段により設定された最適化条件の下、計算機を用いたシミュレーションなどにより交通システムの仕様を最適化する最適化実行手段と、最適化実行手段により得られた最適解を類似のもの同士グルーピングする最適化結果分析手段と、最適化結果分析手段によるグルーピングされた最適解の、グループ毎の設計変数の範囲を地図上に表示する機能を少なくとも持つ分析結果表示手段とを備えることを特徴とする。

Description

交通システム最適化装置
　本発明は、計算機を用いたシミュレーションにより、新たに建設する交通システムの仕様を最適化する技術に関する。
　従来、鉄道システムの最適化を支援する技術として、特定の仕様における変電所の消費エネルギーや列車走行パターンを表示できる列車運行シミュレーション装置に係る技術があった（例えば、特許文献１参照）。
　また、従来、交通流シミュレーションの技術として、渋滞している状態の道路で取得した旅行時間を使用して、計算で得られた理想旅行時間と、特定区間の道路で実測した実旅行時間とを元に実交通量に近似した需要交通量を推定し、その推定した需要交通量に基づいて交通流シミュレーションを行うものがあった（例えば、特許文献２参照）。
特開２００６－２５４５３６号公報 特開２０１３－１３７７１５号公報
　鉄道やモノレール、路面電車などの交通システムは、インフラ整備のための初期コストやインフラ維持のためのランニングコストが高い。したがって、できるだけ低い初期コストやランニングコストで必要となる輸送量と確保する交通システムを建設することが望まれている。
　上記の目的に対し、従来、交通システムの一つである鉄道システムの最適化を支援するために、例えば、特許文献１に記載されているように、特定の仕様における変電所の消費エネルギーや列車走行パターンを表示できる列車運行シミュレーション装置が提案されている。
　しかしながら、鉄道システムなどの交通システムは複雑であり、また設計パラメータの数も非常に多いため、前記列車運行シミュレーション装置の結果からユーザが手作業で鉄道システムの最適な仕様を決定することは困難である。また、鉄道システム設計には様々な制約があり、事前にそれら全てを考慮して最適化を行うことは難しい。交通システムにおける制約の変更に対して柔軟に対応できる装置を提供することが課題である。
　上記課題を解決するために、本発明の交通システム最適化装置は、例えば、交通システムの仕様を最適化する際の条件を地図上の範囲として指定する機能を持つ最適化条件設定部と、前記最適化条件設定部により設定された最適化条件の下、計算機を用いたシミュレーションにより交通システムの仕様を最適化する最適化実行部と、前記最適化実行部により得られた最適解を類似のもの同士グルーピングする最適化結果分析部と、前記最適化結果分析部によるグルーピングされた最適解の、グループ毎の設計変数の範囲を地図上に表示する機能を少なくとも持つ分析結果表示部とを備えることを特徴とする。
　本発明によれば、交通システムの最適な仕様の選択を支援することができ、かつ制約の変更があっても柔軟に対応することができる。 
本発明による交通システム最適化装置の構成を説明する図である。 本発明による交通システム最適化装置の第１実施例の構成を説明する図である。 本発明による交通システム最適化装置の第１実施例によるデータの流れのフローチャートの例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第１実施例による処理の流れのフローチャートの例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第１実施例による設計パラメータ設定手段２１０、制約条件設定手段２２０、目的関数設定手段２３０が提供するユーザインターフェースの例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第１実施例によるパレート解表示手段２９０の画面の一例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第１実施例による最適解詳細表示手段２１００の画面の一例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第２実施例の構成を説明する図である。 本発明による交通システム最適化装置の第２実施例によるデータの流れのフローチャートの例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第２実施例による処理の流れのフローチャートの例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第２実施例による設計パラメータ設定手段２１０、制約条件設定手段２２０、目的関数設定手段２３０が提供するユーザインターフェースの例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置の第２実施例による最適解詳細表示手段２１００の画面の一例を示す図である。 本発明による交通システム最適化装置により得られるパレート解とグルーピング結果の一例を示す図である。
　上記の通り、本発明の交通システム最適化装置は、例えば、交通システムの仕様を最適化する際の条件を地図上の範囲として指定する機能を持つ最適化条件設定部と、前記最適化条件設定部により設定された最適化条件の下、計算機を用いたシミュレーションにより交通システムの仕様を最適化する最適化実行部と、前記最適化実行部により得られた最適解を類似のもの同士グルーピングする最適化結果分析部と、前記最適化結果分析部によるグルーピングされた最適解の、グループ毎の設計変数の範囲を地図上に表示する機能を少なくとも持つ分析結果表示部とを備えることを特徴とする。
　上記の構成において、前記最適化条件設定部は、鉄道システムの各構成要素の価格など、鉄道システムの初期コストを決定するのに必要なデータや、電気代、人件費など鉄道システムのランニングコストを決定するのに必要なデータが記録されているコストデータベースと、鉄道システムの仕様の内、どの仕様を設計パラメータとし最適化するかを設定し、その範囲を地図上で指定する機能を持つ設計パラメータ設定部と、最適化における制約条件を設定する制約条件設定部と、最適化における目的関数を設定する目的関数設定部とを含んで構成され、前記最適化実行部は、パラメータ最適化部と、与えられた設計パラメータにおける鉄道システムの消費電力や輸送力を計算する鉄道運行シミュレーション部と、前記コストデータベースに記録されているデータ、前記パラメータ最適化部により与えられる設計パラメータ、および前記鉄道運行シミュレーション部の出力の少なくともいずれか１つに基づき、交通システムの初期コストやランニングコストを計算するコスト計算部と、前記鉄道運行シミュレーション部の出力および前記コスト計算部の出力の少なくともいずれか一方に基づき、前記目的関数設定部により設定された目的関数の計算方法に従い、目的関数の値を計算する目的関数計算部とを含んで構成され、前記最適化結果分析部は、クラスタリング手法を用いて類似の最適解をグルーピングする類似最適解グルーピング部を含んで構成され、前記分析結果表示部は、前記最適化実行部により得られたパレート解および各パレート解が帰属する最適解グループをユーザが指定した変数を軸としてグラフに表示するパレート解表示部と、各最適解グループの種々の詳細情報を地図上などに表示する最適化詳細表示部とを含んで構成されるようにしてもよい。
　また、上記の構成において、前記交通システム最適化装置は、前記交通システムが建設される都市の交通状況に関するデータであって、各交差点および道路を含む交通システム構成要素の少なくとも一部での交通量に係るデータが記録される交通状況データベースを更に備え、前記最適化実行部は、前記交通システムが建設される前後の、道路の混雑状況の変化を評価する交通流動シミュレータを含んで構成されるようにしてもよい。
　以下、本発明の実施形態を、各実施例として、図面を用いて詳細に説明する。
　以下、本発明の第１の実施形態である実施例１について説明する。図２は、本実施例の交通システム最適化装置の構成図の例である。図３は、本実施例における処理の主要なデータの流れである。以下の説明においては、交通システムの一つである鉄道システムを例に挙げ、それを最適化する装置を説明するが、本発明の交通システム最適化装置が最適化する対象である交通システムは鉄道システムに限定されない。
　本実施例における交通システム最適化装置は、主に入力部１１０、出力部１２０、演算処理部１３０、記憶部１４０、コストデータベース２１１０から構成されている。なお、これらは互いにインターネットやイントラネットなどネットワークを介して接続されていても良い。
　入力部１１０は、具体的には通信ケーブルや、ハードディスクドライブ装置、CD-ROM装置、DVD装置、メモリカード読取り装置、キーボード等の種々の入力装置であり、本装置のユーザが本装置に対してなんらかの入力をする際に用いられる。
　記憶部１４０は、本装置が演算を行う際に必要な情報や、計算結果などを記録したりする際に用いられる。
　コストデータベース２１１０は、鉄道システムの各構成要素の価格など、鉄道システムの初期コストを決定するのに必要なデータや、電気代、人件費など鉄道システムのランニングコストを決定するのに必要なデータなどが記録されている。
　演算処理部１３０は、具体的には、CPU（Central Processing Unit）であり、交通システム最適化装置における情報処理を実行する。この演算処理部１３０では最適化条件設定手段１６０や最適化実行手段１７０、最適化結果分析手段１８０、分析結果表示手段１９０などが実行される。
　本実施例では、最適化条件設定手段１６０は設計パラメータ設定手段２１０、制約条件設定手段２２０、目的関数設定手段２３０から構成される。
　設計パラメータ設定手段２１０は、鉄道システムの仕様を最適化するにあたって、ユーザが最適化の対象とする仕様を設計パラメータと、その範囲を指定するユーザインターフェースを提供する。設計パラメータ設定手段２１０は少なくとも鉄道システムを建設する都市の地図上に、鉄道システムを構成する施設や装置が、建設や設置可能な範囲を指定することのできるユーザインターフェースを備えている。
　制約条件設定手段２２０は、鉄道システムの仕様を最適化するにあたって、制約条件となるパラメータを選択し、その最大値もしくは最小値を入力するユーザインターフェースや、制約式をユーザが入力するユーザインターフェースを提供する。
　目的関数設定手段２３０は、鉄道運行シミュレーション手段２５０、コスト計算手段２６０の計算結果の内、どれを目的関数とするかユーザが指定するユーザインターフェースを提供する。また、鉄道運行シミュレーション手段２５０、コスト計算手段２６０の計算結果からどのように目的関数を計算するかを指定するユーザインターフェースを備えていても良い。また、目的関数は複数指定することもできる。
　また、本実施例では、最適化実行手段１７０はパラメータ最適化実行手段２４０、鉄道運行シミュレーション手段２５０、コスト計算手段２６０、目的関数計算手段２７０から構成されている。
　鉄道運行シミュレーション手段２５０は、パラメータ最適化手段２４０により与えられた設計パラメータにおける鉄道システムの消費電力や輸送力などを評価する。
　コスト計算手段２６０は、コストデータベース２１１０に記録されているデータや、パラメータ最適化手段２４０により与えられる設計パラメータおよび鉄道運行シミュレーション手段２５０の結果に基づき、交通システムの初期コストやランニングコストを計算する。
　目的関数計算手段２７０は、鉄道運行シミュレーション手段２５０や、コスト計算手段２６０の結果に基づき、目的関数設定手段２３０により設定された目的関数の計算方法に従い、目的関数の値を計算する。
　パラメータ最適化手段２４０は、設計パラメータの値やそれに対応する目的関数値に基づき、例えば、よく知られた遺伝的アルゴリズムなどの最適化手法を用い、多目的最適化を行い、設計パラメータを最適化する。
　また、本実施例では、最適化結果分析手段１８０は、類似最適解グルーピング手段２８０から構成されている。
　類似最適解グルーピング手段２８０は、設計パラメータと目的関数の値に基づき、例えば、よく知られたk-means法などのクラスタリング手法を用いて、類似の最適解をグルーピングし、最適解グループを作成する。
　また、本実施例では、分析結果表示手段１９０は、パレート解表示手段２９０、最適解詳細表示手段２１００から構成される。
　パレート解表示手段２９０は、ユーザが指定した変数を軸としてパレート解および各パレート解が帰属する最適解グループをグラフに表示する。軸として選択できる変数は、設計パラメータであってもよいし、目的関数や制約条件であってもよい。また、同時に複数のグラフを表示してもよい。パレート解表示手段２１００は少なくとも、表示する際の軸となる変数を指定する機能と、最適解をマーカや色などによって最適解グループごとに区別して表示する機能を備える。
　最適解詳細表示手段２１００は各最適解グループに帰属する最適解の種々の詳細情報を表示する。最適解詳細表示手段２１００は、少なくとも、最適解グループに帰属する最適解の設計パラメータの内、地図上に表示可能なものは、地図上に表示し、最適な設計パラメータの範囲を表示することのできる機能を備える。
　次に、本実施例の処理の流れを説明する。図４に本実施例における処理の流れを示す。
　まず、ユーザは設計パラメータ設定手段２１０、制約条件設定手段２２０、目的関数設定手段２３０が提供するユーザインターフェースを用いて、設計パラメータとその範囲、制約条件、目的関数の計算方法を設定する（Ｓ４１０、Ｓ４２０、Ｓ４３０）。
　図５に、本実施例における設計パラメータ設定手段２１０、制約条件設定手段２２０、目的関数設定手段２３０が提供するユーザインターフェースの一例を示す。
　ユーザは、設計パラメータ設定手段２１０が提供するユーザインターフェースを用いて、鉄道システムを建設する都市の地図上に、例えば、始発駅や中間駅、終着駅などや変電所などの設備が建設可能な範囲を地図上で指定する（５１０）。地図上の範囲として指定できない設計パラメータの範囲などは、例えば５２０に示すようなユーザインターフェースを通して指定する。
　また、ユーザは制約条件設定手段２２０が提供するユーザインターフェースを用いて、制約条件となる交通システムのパラメータを指定し、その最大値や最小値を指定したり、制約条件となる式を入力したりする（５３０）。
　また、ユーザは、目的関数設定手段２７０が提供するユーザインターフェースを用いて、目的関数となる交通システムのパラメータを指定したり、目的関数計算のための計算式を入力したりする（５４０）。
　なお、図５では、設計パラメータ設定手段２１０、制約条件設定手段２２０、目的関数設定手段２７０が提供するユーザインターフェースは同一の画面上に表示されているが、別々の画面に表示しても良い。
　次に、設計パラメータ最適化手段が設計パラメータを適切な値に設定する（Ｓ４４０）。
　次に、Ｓ４４０で設定された設計パラメータの値における、鉄道システムの消費電力や輸送量を、鉄道運行シミュレーション手段２５０が予測する（Ｓ４５０）。
　次に、鉄道運行シミュレーション手段２５０の結果や、コストデータベース２１１０に記録されているデータ等を用いて、コスト計算手段２６０が鉄道システムの初期コストやランニングコストなどを計算する（Ｓ４６０）。
　次に、目的関数計算手段２７０が、Ｓ４５０、Ｓ４６０の計算結果を用いて、目的関数設定手段２３０を介してユーザにより指定されたパラメータもしくは計算式の基づき、目的関数値を計算する（Ｓ４７０）。
　目的関数値が計算されたら、本装置は、目的関数値やその変化などから、設計パラメータが最適な値になってかどうかを判断し、最適でないと判断した場合は、設計パラメータ最適化手段２４０が設計パラメータの値を適切な値に変更し（Ｓ４４０）、Ｓ４５０～Ｓ４７０を再度実行する。
　最適であると判断された場合には、類似最適解グルーピング手段２８０が、Ｓ４４０～Ｓ４７０の結果得られた複数の最適解を類似なもの同士にグルーピングする（Ｓ４８０）。具体的には、最適解の目的関数値を用いて、２つの最適解iとｊの差異dijを（数１）によって計算し、例えば、よく知られたk-mean法などのクラスタリング手法を用いて、差異が小さいもの同士に最適解をグルーピングする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、ここで、ykiはi番目の最適解のk番目の目的関数の値、ykjはj番目の最適解のk番目の目的関数の値を表している。例えば、鉄道システムの輸送量と消費電力を目的関数として最適化を行い、図１３に示すパレート解が得られた場合、類似最適解グルーピング手段２８０は、（数１）を用いて最適解同士の差異を計算し、ユーザが指定したグループ数になるように、類似の最適解同士をグルーピングする。この結果、例えば、図１３に示すように最適解は最適解グループ１、最適解グループ２、最適解グループ３にグルーピングされる。なお、上記の例では、最適解の差異の表現に目的関数の値のみを使ったが、設計パラメータの値も同時に用いても良い。
　次に、ユーザは、類似解最適解グルーピング手段２８０によりグルーピングされた最適解を、パレート解表示手段２９０および最適解詳細表示手段２１００を用いて表示する。
　具体的には、ユーザは、パレート解表示手段２９０が提供するユーザインターフェースを用いて、表示する軸を選択し、最適化の結果得られた最適解を表示する（Ｓ４９０）。パレート解表示手段２１００による最適解の表示の一例を図６に示す。図６では鉄道システムの輸送量と消費電力を目的関数として最適化を行い、その結果得られたパレート解を３つの最適解グループにグルーピングした結果を示している。この例では、最適解グループごとに異なるマーカでパレート解を表示している。
　ユーザはパレート解表示手段２９０が提供するユーザインターフェースなどから設計解グループを選択することにより、最適解グループの詳細情報を最適解詳細表示手段２１００により表示させることができる（Ｓ４１００）。
　その一例を図７に示す。図７に示すように、最適解グループの帰属する最適解の設計パラメータの内、地図に表示可能なものは、地図上の範囲として表示される。
　以上の本実施例によれば、ユーザはどの場所に鉄道システムの駅や軌道、施設などを設置すればよいかを意思決定することが可能で、かつ範囲として表示されるので種々の都合により設置場所を変更しなければならない場合も、柔軟に対応することができる。
　以下、本発明の第２の実施形態である実施例２について説明する。本実施例は、鉄道システム等の交通システムの初期コストとランニングコストの評価だけでなく、交通システムが建設される都市の交通状況への影響も考慮し、仕様の最適化を行える交通システム最適化装置の一例である。以下の説明においては、交通システムの一つである鉄道システムを例に挙げ、それを最適化する装置を説明するが、本発明の交通システム最適化装置が最適化する対象である交通システムは鉄道システムに限定されない。
　図８は、本実施例における交通システム最適化装置を示す構成図の例である。また、図９は、本実施例の処理における主要なデータの流れである。
　図８および図９に示した交通システム最適化装置のうち、既に説明した図２に示された同一の符号を付された構成と、同一の機能を有する部分については、説明を省略する。
　本実施例における交通システム最適化装置は、主に入力部１１０、出力部１２０、演算処理部１３０、記憶部１４０、交通状況データベース８２０、コストデータベース２１１０から構成されている。なお、これらは互いにインターネットやイントラネットなどネットワークを介して接続されていても良い。
　交通状況データベース８２０は、鉄道システムが建設される都市の交通状況に関するデータで、各交差点や道路での交通量などが記録されている。
　最適化実行手段１７０は、設計パラメータ最適化手段２４０、鉄道運行シミュレーション手段２５０、交通流動シミュレーション手段８１０、コスト計算手段２６０、目的関数計算手段２７０から構成されている。
　交通流動シミュレーション手段８１０は、例えば特許文献２に記載の技術などを用いて、交通状況データベース８２０に記録されているデータや鉄道運行シミュレーション手段２５０のシミュレーション結果、パラメータ最適化手段２４０により与えられる設計パラメータ値に基づき、交通システムが建設される前や後の道路の混雑状況の変化などを評価する。
　次に、本実施例の処理の流れを説明する。図１０に本実施例における処理の流れを示す。なお、図１０に示した交通システム最適化装置のうち、既に説明した図４に示された同一の符号を付された処理ステップに関しては特に言及しない限り図１０においても同じ処理を行うものとする。
　まず、本実施例では、交通状況データベースのデータを用いて、交通流動シミュレーション手段が、鉄道システムが建設される前の都市の道路の混雑状況を推定する（Ｓ１０１０）。
　処理ステップＳ４１０、Ｓ４２０、Ｓ４３０では、ユーザが設計パラメータ設定手段、制約条件設定手段、目的関数設定手段の提供するユーザインターフェースによって、設計パラメータ、制約条件、目的関数を設定する。この際のユーザインターフェースの一例を図１１に示す。
　本実施例においては、例えば、鉄道システム建設前の都市の道路の混雑状況を、設計パラメータの範囲などが指定可能な画面（例えば地図など）に表示し、その設計パラメータの範囲をその画面上で指定するようにしてもよい（１１１０）。地図上の範囲として指定できない設計パラメータの範囲などは、例えば１１２０に示すようなユーザインターフェースを通して指定する。
　また、ユーザは制約条件設定手段２２０が提供するユーザインターフェースを用いて、制約条件となる交通システムのパラメータを指定し、その最大値や最小値を指定したり、制約条件となる式を入力したりする（１１３０）。
　また、ユーザは、目的関数設定手段２７０が提供するユーザインターフェースを用いて、目的関数となる交通システムのパラメータを指定したり、目的関数計算のための計算式を入力したりする（１１４０）。
　処理ステップＳ１０２０では、鉄道運行シミュレーション手段２５０の結果や、交通状況データベース８２０に記録されているデータ、設計パラメータ等に基づき、鉄道システム建設の影響による道路の混雑状況の変化を交通流動シミュレーション手段８１０が予測する（Ｓ１０２０）。
　処理ステップＳ４１００では、各最適解グループの詳細情報が最適解詳細表示手段２１００により表示される。その一例を図１２に示す。図１２に示すように、本実施例では、最適解グループの設計パラメータの範囲の他、鉄道システムを建設した後の都市の道路の混雑状況も表示しても良い。
　以上の本実施例によれば、ユーザは、鉄道システムにより都市の交通状態がどの程度改善するかを把握した上で、どの場所に鉄道システムの駅や軌道、施設などを設置すればよいかを意思決定することが可能となる。
　１１０　入力部
　１２０　出力部
　１３０　演算処理部
　１４０　記憶部
　１６０　最適化条件設定手段
　１７０　最適化実行手段
　１８０　最適化結果分析手段
　１９０　分析結果表示手段
　２１０　設計パラメータ設定手段
　２２０　制約条件設定手段
　２３０　目的関数設定手段
　２４０　パラメータ最適化手段
　２５０　鉄道運行シミュレーション手段 
　２６０　コスト計算手段 
　２７０　目的関数計算手段 
　２８０　類似最適解グルーピング手段 
　２９０　パレート解表示手段 
　２１００　最適解詳細表示手段 
　２１１０　コストデータベース
　５１０　設備建設可能な範囲を地図上で指定するためのユーザインターフェース
　５２０　地図上で指定できないパラメータを指定するためのユーザインターフェース
　５３０　制約条件のパラメータを指定するためのユーザインターフェース
　５４０　目的関数のパラメータを指定するためのユーザインターフェース
　８１０　交通流動シミュレーション手段 
　８２０　交通状況データベース
　１１１０　設計パラメータの範囲を地図上で指定するためのユーザインターフェース
　１１２０　地図上で指定できないパラメータを指定するためのユーザインターフェース
　１１３０　制約条件のパラメータを指定するためのユーザインターフェース
　１１４０　目的関数のパラメータを指定するためのユーザインターフェース

Claims (6)

  1. 　交通システムの仕様を最適化する際の条件を地図上の範囲として指定する機能を持つ最適化条件設定部と、
    　前記最適化条件設定部により設定された最適化条件の下、計算機を用いたシミュレーションにより交通システムの仕様を最適化する最適化実行部と、
    　前記最適化実行部により得られた最適解を類似のもの同士グルーピングする最適化結果分析部と、
    　前記最適化結果分析部によるグルーピングされた最適解の、グループ毎の設計変数の範囲を地図上に表示する機能を少なくとも持つ分析結果表示部と
    を備える
    ことを特徴とする交通システム最適化装置。
  2. 　請求項１に記載の交通システム最適化装置において、
    　前記最適化条件設定部は、
    　鉄道システムの初期コストを決定するのに必要なデータ、および前記鉄道システムのランニングコストを決定するのに必要なデータの少なくともいずれか一方が記録されるコストデータベースと、
    　鉄道システムの仕様の内、どの仕様を設計パラメータとし最適化するかを設定し、その範囲を地図上で指定する機能を持つ設計パラメータ設定部と、
    　最適化における制約条件を設定する制約条件設定部と、
    　最適化における目的関数を設定する目的関数設定部と
    を含んで構成され、
    　前記最適化実行部は、
    　パラメータ最適化部と、
    　与えられた設計パラメータにおける鉄道システムの消費電力および輸送力の少なくともいずれか一方を計算する鉄道運行シミュレーション部と、
    　前記コストデータベースに記録されているデータ、前記パラメータ最適化部により与えられる設計パラメータ、および前記鉄道運行シミュレーション部の出力の少なくともいずれか一つに基づき、交通システムの初期コストおよびランニングコストの少なくともいずれか一方を計算するコスト計算部と、
    　前記鉄道運行シミュレーション部の出力および前記コスト計算部の出力の少なくともいずれか一方に基づき、前記目的関数設定部により設定された目的関数の計算方法に従い、目的関数の値を計算する目的関数計算部と
    を含んで構成され、
    　前記最適化結果分析部は、クラスタリング手法を用いて類似の最適解をグルーピングする類似最適解グルーピング部を含んで構成され、
    　前記分析結果表示部は、
    　前記最適化実行部により得られたパレート解および各パレート解が帰属する最適解グループをユーザが指定した変数を軸としてグラフに表示するパレート解表示部と、
    　各最適解グループの種々の詳細情報を地図上などに表示する最適化詳細表示部と
    を含んで構成される
    ことを特徴とする交通システム最適化装置。
  3. 　請求項２に記載の交通システム最適化装置において、
    　前記交通システムが建設される都市の交通状況に関するデータであって、各交差点および道路を含む交通システム構成要素の少なくとも一部での交通量に係るデータが記録される交通状況データベースを更に備え、
    　前記最適化実行部は、前記交通システムが建設される前後の、道路の混雑状況の変化を評価する交通流動シミュレータを含んで構成される
    ことを特徴とする交通システム最適化装置。
  4. 　交通システムの仕様を最適化する際の条件を地図上の範囲として指定する機能を持つ最適化条件設定手段と、
    　前記最適化条件設定手段により設定された最適化条件の下、計算機を用いたシミュレーションなどにより交通システムの仕様を最適化する最適化実行手段と、
    　前記最適化実行手段により得られた最適解を類似のもの同士グルーピングする最適化結果分析手段と、
    　前記最適化結果分析手段によるグルーピングされた最適解の、グループ毎の設計変数の範囲を地図上に表示する機能を少なくとも持つ分析結果表示手段と
    を備える
    ことを特徴とする交通システム最適化装置。
  5. 　請求項４に記載の交通システム最適化装置において、
    　前記最適化条件設定手段は、
    　鉄道システムの各構成要素の価格など、鉄道システムの初期コストを決定するのに必要なデータや、電気代、人件費など鉄道システムのランニングコストを決定するのに必要なデータが記録されているコストデータベースと、
    　鉄道システムの仕様の内、どの仕様を設計パラメータとし最適化するかを設定し、その範囲を地図上で指定する機能を持つ設計パラメータ設定手段と、
    　最適化における制約条件を設定する制約条件設定手段と、
    　最適化における目的関数を設定する目的関数設定手段と
    を含んで構成され、
    　前記最適化実行手段は、
    　与えられた設計パラメータにおける鉄道システムの消費電力や輸送力を計算する鉄道運行シミュレーション手段と、
    　前記コストデータベースに記録されているデータや、パラメータ最適化手段により与えられる設計パラメータおよび前記鉄道運行シミュレーション手段の結果に基づき、交通システムの初期コストやランニングコストを計算するコスト計算手段と、
    　前記鉄道運行シミュレーション手段や、前記コスト計算手段の結果に基づき、前記目的関数設定手段により設定された目的関数の計算方法に従い、目的関数の値を計算する目的関数計算手段と
    を含んで構成され、
    　前記最適化結果分析手段は、クラスタリング手法を用いて類似の最適解をグルーピングする類似最適解グルーピング手段を含んで構成され、
    　前記分析結果表示手段は、
    　前記最適化実行手段により得られたパレート解および各パレート解が帰属する最適解グループをユーザが指定した変数を軸としてグラフに表示するパレート解表示手段と、
    　各最適解グループの種々の詳細情報を地図上などに表示する最適化詳細表示手段と
    を含んで構成される
    ことを特徴とする交通システム最適化装置。
  6. 　請求項５に記載の交通システム最適化装置において、
    　前記交通システムが建設される都市の交通状況に関するデータであって、各交差点および道路を含む交通システム構成要素の少なくとも一部での交通量に係るデータが記録される交通状況データベースを更に備え、
    　前記最適化実行手段は、前記交通システムが建設される前後の、道路の混雑状況の変化を評価する交通流動シミュレータを含んで構成される
    ことを特徴とする交通システム最適化装置。
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