############################ 発表者:山崎 論文: Jee Eun Kang, Will Recker: The location selection problem for the household activity pattern problem, Transportation Research Part B, Vol.55, pp.75-97, 2013 ############################ 個人の活動場所選択と時刻の選択をモデル化 HAPP(household activity pattern)を拡張 HAPP: 日常生活のパターン　時間窓付きの配送計画を拡張した NP-Hardを動的計画 ネットワークベースの数理計画を行っている 利点 ・営業時間などの時空間の一時的な制約を明示的に組み込める ・選択肢集合を間引いたりする必要がない ・時間と場所を同時に扱える 欠点 ・誤差項を明示的に扱えない ・計算上の負担が増大する 時空間の制約との整合性があるので有益であると考えられる 活動種類 1:あらかじめ行く場所が決まっている行動 2:場所の候補がある行動 目的関数:家計の不効用を最小化 制約条件 ・出入りの制約 ・家を出たら家に帰る ・一つの活動からは一つの活動にしかつながらない ・時間制約 帰宅時刻は前の活動の時刻+滞在時刻+移動時間よりも前 ・訪れない場所の時刻は0 ・活動uの時間枠内に活動は行われる ・家での時間制約 ・一回のツアーでの最大訪問数の制約 ・予算制約内で移動が行われる ・整数、非負制約 解法 NP-Hard HAPPを活動場所選択も考えるので計算負荷が大きくなる問題がある 動的計画法を利用可能な経路を副問題として生成し組み合わせて解く 多品種問題であれば同じところを通ることを許す 書き換え 選択肢集合を制約条件で絞り可能な経路rを使う 制約条件 ・あらかじめ決めてある場所を必ず訪れる ・活動タイプごとに選択肢の中から場所を訪れる 動的計画法 rを見つけるためのアルゴリズム 経路の除去基準 調べる必要のあるrを減らすことで計算量を減らすことができる あらかじめ決定された活動ノードは再訪されないなど 適用例 職場とスーパー2店舗を選択する 燃料費+外出時間×時間価値 2台にした場合だと分担して効用を最大化する ケーススタディ 買い物行動をしていた世帯を対象としている 制約がパラメータとして入力か? それの精度によって推定の結果が変わる 計画立案への示唆 空間上の活動パターンを巧く統合することが有用 計画上望ましい旅行時間の和と生成される旅行時間の和の差を目的関数 を用いることができる ########################################## ・制約条件で決まるという前提モデルである 効用そのものよりかはこの考え方の方があてはあまりそう ・推定があたってない人がどんな人か ・都市の縮退が起こったときの店舗のサービスを測れるかもしれない 居住環境の評価 ・送り迎えしてくれるひとがいるとかいないとか ・郊外のまちに限らず、パターン数を多く生成できることそのものが 高い効用であるといえる ・活動パターンの列挙をどう行うか.制約条件で絞ることで選択肢を列挙 場所と、時間を同時に行っている ・データをどうやってとるかが気になる.どこで何やったデータがいる 選択肢集合もある程度用意しなければいけない 今回は地域内のすべての店舗を選択肢集合としてる ・仮説があるなら実データでなくても扱える.コンパクトシティ依存の 変数(車の数とか)を考え不効用の度合いをモデルを使って説明できる ・政策変数:コンパクトシティだと店舗の密度とか、 高齢者は時間制約がないからどうなんだとか ・居住地選択に発展させる.居住地の選択値集合があり 住み替えについても制約条件でしぼっていくので同じようなイメージか ・親が子育てを手伝うとどうなるか