移動軌跡データによるミクロ交通流モデルの検証について(交通, <特集>第11回MPSシンポジウム: 複雑系の科学とその応用)  [in Japanese] A Study of Microscopic Car Models Validation Using Spatio-temporal Datasets(Traffic Flow, <Special Issue>MPS Symposium 2004 "Complex System Science and its Application")  [in Japanese]

実社会を対象としたシミュレーションはいくつか領域を絞って取り組みがなされている.しかし社会という複雑に絡み合った対象全体を理解するには, 自然環境を含めて, それらの相互作用を考慮した1つのシステムとして扱わなければならない.この際, 問題となるのは着目するスケールの違いである.そして, スケールの違いによって起こる問題は, スケールごとのモデル化によって解決が図られることが多い.したがって, スケール間をつなぐようなモデルの検証手法が求められる.本稿では, ミクロ交通流モデルの検証法として移動軌跡データのクラスタ化を提案する.いくつかの数値シミュレーションの結果は, 各々の車両の移動軌跡データに対して, 加速度の絶対値の総和とBandoらによって提案されたOV関数の平均値, あるいは速度の平均値を指標とした特徴空間において, 車両がクラスタ化できることを示唆している.

There are many social simulation models focused on specific domain. To get the whole vision of the complex intertwined system, including nature environment, we should deal with it as a one system that all of the elements may interact with one another. At this point, it is important which scale is concerned. And, several issues will occur owing to a difference of the scale to be governed in the events. These issues have been solved in such way that scale-dependent effects are separated in each event, and a model on each scale is assumed. Therefore, we need model validation method linking between each scale. This paper describes a micro-level validation method of Multi-Agent Simulation(MAS). Clustering spatio-temporal datasets is proposed as the validation method. Numerical experiments show that a spatio-temporal data obtained from the movement of each vehicle can be clustered in a space constructed from the summation of absolute values of the accelerations and the average of OV function proposed by Bando et al., or the average of the velocities.