【若林くん発表】 目的 乗り捨て型カーシェアのモデリング MATSimについて 1. シミュレーションの実行 2. 1日のスケジュールの変更 3. プランの変更 サブツアーベースド 2つ以上のトリップからなるトリップチェーン 従来のモデルの問題点 1. oneway型の場合, 1つのサブツアーの中で複数の交通手段を用いる場合がある 2. サービスの利用可能性の問題 ・ポストプロセスアプローチ ・リアルタイムアプローチ 結論 MATSimをベースに, 乗り捨て型カーシェアのモデル化 ・乗り捨て型を表現するために, サブツアー (敬省略) 羽藤: サブツアーの考え方導入するのはどうか 横浜までは自転車で行かない, 公共交通or車でアプローチ, 端末モビリティとしてチョイモビか自転車か マイクロシミュレーションとはなんのために 若林: 交通計画と都市計画への投稿を前提としている. 整数計画: 最適化を整数離散値で解く方法 ナップサック問題: 容量制限がある, モノの大きさは離散的 羽藤: 横浜でチョイモビを普及させるために様々な手段を講じたい いらないポートが多すぎる? 規模を大々的にする? 吉野: アクティビティパターンを全員取る 羽藤: 個人と個人のマッチング, 準拠集団も含むwith whom ・知り合い ・知らない ・働く人 ・働かない人 候補集団をどう生成する 片山: ポストプロセスの決め方は? 若林: LOSだけで決める 福田: サブツアーをトリップベースに 時空間を大きくするとどうなる 若林: カーシェア以外にもオンデマンドバスとかにも使える 羽藤: 移動はスケールを変えても同じ 広域的な流動のパターン 矢野: oneway型のカーシェアとは 若林: ODどちらも利用可能である場合に使えるカーシェア 羽藤: 乗り捨て自由にすると車が偏る, 運輸局とか税金とかの問題が絡むから難しい ベルリンとかなら路上に止めればいい, 運営は難しい 道路予約システムがあれば渋滞はなくなる, オリンピックや災害時には運用出来ないか, 技術的には可能な時代 研究では最先端として取り組まれているが実装は進まない 藤垣: プランの変更はどう行うのか 若林: ユーザの学習の様子を表現している 羽藤: 経路選択の基本として, 過去の学習が効く 都市圏で応用すると計算コスト高いし精度低い 小規模なら, 理論研究としては行なわれている 浦田: カーシェア使えない経験は利用率下げそう 学習は研究対象にはなりそう 柳沼: スタティックダイナミック 羽藤: ポートオペレーション チョイモビは乗ってる人の中でもうまく回せてない この手の解き方は新規性低い, 整数計画解く方がいい