著者

向 直人 渡邉 豊英

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.46, no.11, pp.2687-2694, 2005-11-15

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現行のバス・システムでは,車両の配備台数は時刻表に依存している.また,車両の走行経路はバス停を経由した固定経路になっている.このような輸送サービスでは輸送要求の傾向の変化に柔軟に対応することは困難である.一方,タクシー・システムにおいては,時刻表やバス停は存在せず,ドライバの経験から獲得された知識に基づき,巡回経路や待機位置を決定している.しかし,その知識は断片化されており,システム全体のパフォーマンスを向上させるために有効に活用されていない.本稿は,顧客の輸送要求の傾向を学習することによって車両の動的な巡回パターン(巡回,待機)を決定する手法を提案する.提案手法はAnt Colony Systemと呼ばれる蟻の生態を模倣したアルゴリズムに基づいている.各車両は自身の輸送履歴を保持することで,道路上に巡回パターンを形成するための手掛かりを残す.手掛かりは顧客の発見を促すPick-up Pheromoneと巡回経路の形成を促すDelivery Pheromoneの2種類のフェロモンで構成される.最後に,シミュレーションにより本手法を評価し,その結果を報告する.The most of existing bus systems incorporate fixed routes via bus terminals and fixed number of vehicles depending on timetables. Such static bus systems cannot be adapted to the dynamic changes of demand flows such as frequency and directions of transport demands. On the other hand, in the most of existing taxi systems, the transport routines of taxis depend on the empirical knowledge of taxi drivers. However, the knowledge is not exploited effectively to improve the system performance. Therefore, we propose a new adaptive system which enables dynamic routine patterns for transport vehicles by learning the flows of transport demands. Our idea is inspired by a heuristic algorithm called "Ant Colony System". Each vehicle leaves clues to construct dynamic routine patterns by storing its delivery history. The clues consist of two kinds of pheromones: "pick-up pheromone" which leads the finding of new customers and "delivery pheromone" which leads the constituting of routines. Finally, we report simulation results by using two flow patterns of transport demands.