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羽藤）言いたいことがなにかということよりも，どういった仮定をおいて，定式化しているかが重要である．安全マージンの正規分布はどのように与えているのか．

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羽藤）コスト関数のおき方がポイントだろう．他の利用者の戦略と自分の純戦略で構成されている．
また均衡の考え方に繋がったという点もポイントといえる．

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羽藤）デーモンとは誰なのか．リンクコストを最大化するインシデントである．脆弱なリンクを見極めるのに使うことが出来る．
伊藤）qkはシナリオパターンとなっていて，混合戦略で構成される．
最大化するCdemonが，個人のコストの和と一致する．

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羽藤）many-to-manyのときは，ODの数だけdemonが現れるということなのか．

全体質疑
羽藤）所要時間の不確実性のシナリオと，どういう経路を通るかという話がポイント．
また，二段階の最適化につなげたというのがポイントだろう．

浦田）シナリオをどう決めるのか．
羽藤）いろいろときり方の確率分布の工夫ができる．ベースの式は出来ている．

大山）このようなおき方をしているから，解きやすいということはあるのか．
どこをきればいいのかということだけなのか．最大コスト以外は発生確率が0としていることで解きやすくなっているのか．
中西）シナリオを乱数にするのか，ｑを乱数にするのかという議論なのか．

矢野）交通量配分はまだよくわからないので，理屈っぽく感じている．
羽藤）均衡配分につながっているのがポイントだが，均衡にする必要があるのか．

福田）デーモンが一番悪くするところを狙うので，危険なリンクが浮き彫りになる．
羽藤）デーモンの戦略として，maxなのでそうである．

矢野）繰り返し計算の初期条件で結果がかわるのではないか．
羽藤）リンク１を初期条件できっているので，１と3の確率が高くなっているのではないか．
その影響で１，３と１０，１２が異なっているのではないか．本当は非対称のはずである．

羽藤）均衡配分はネットワークをどう作りますかというところでやられてきたが，
維持管理や災害などが評価対象になるので，わかりやすい．
行動理論の観点からはわかりやすいが，大数の法則はやりづらいのではないか．
避難時は均衡ではないが，復旧中は均衡といえる．そこでは，どこを強化するかという問題がある．

羽藤）歩行者の場合は災害が対象となるか．マルコフで計算はいいが，，繰り返し計算で最適解はちがうような気がする．歩行者避難のオペレーションについては最適化問題になる．
歩行者ネットワークで，どこがきられると一番よくないかという話しにはなる．

羽藤）全体として，アプリケーションがなにかということを考えて，研究につなげるといい．
平常時の回遊と，災害時の避難可能性を考えるということに意味はある．
そういった観点はよく考えておくといい．
歩行者研究はまだほとんどやられていない状況なので，考えられる．

福山）均衡が歩行者では成立しないので，，
羽藤）だが，均衡が成立する状況もあるはず．朝のラッシュとか．駅のネットワークでも考えられる．
混雑率と遅延の話は，リンクしている．そこで脆弱なネットワークを捉えてもいい．

伊藤）ミクロスコピックとマクロスコピックを照らし合わせるというのは面白い．

笠原）これは2002年の論文であるが，それ以降の論文はあるのか．
浦田）学習過程や進化ゲームをあわせたものはゲーム理論の発展版としてある．
羽藤）動的制御の話も対象となるのではないか．どこからどこにリンクを通すのか．リンクがきられている状況から接続の時間軸と需要の変化の時間軸を考えるのも面白い．
これらは動学ゲームの解き方になるが，動学化すると解き方が複雑になる．
羽藤）他の発展版としては信頼性研究の話となる．日本でも信頼性研究は昔から行われているが，最近は行き詰っているのではないか．
トポロジーを考えるというのは測量研にも近い研究だが，均衡の中でのトポロジー研究は限界があると思う．ただしトポロジーを中心に考えられているものはないから，やりようはあるのではないか．
また，ゲーム的な話であれば，with-in-dayとday-to-dayを組み合わせたNDPの話も丁寧にやることでできるのではないか．