著者

小川 大智 羽藤 英二

出版者

公益社団法人 日本都市計画学会

雑誌

都市計画論文集 (ISSN:09160647)

巻号頁・発行日

vol.58, no.3, pp.1678-1684, 2023-10-25 (Released:2023-10-25)

参考文献数

17

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近年、都市部におけるウォーカビリティの重要性が見直され、様々な歩行者行動モデルが提案されている。しかし、その多くは、マルチモーダルな状況を扱っていない。通常、道路上の歩行者と車両は互いに認識しあっており、一方の行動が他方に影響を与える。この影響を再帰的ロジットモデルで定式化すると、推定に非常に高価な反復計算が必要となる。そこで、本研究では、敵対的逆強化学習に基づく新たな手法を提案した。このモデルでは、1回の学習で各モードのリンク価値関数を学習するため、計算コストが大幅に削減される。松山の事例では、RLと同レベルの推定をより少ない時間で行うことができた。