概要
都市・交通理論に関する研究論文を精読し，輪講形式で発表，議論をおこないました．
場所：対面・zoom
日程
| 回 | 番号 | 発表者 | 内容 | 論文著者 |
| 第1回 4/8 | 1-1 | 羽藤 | はじめに | |
| 1-2 | 中尾 | 研究紹介 | ||
| 第2回 4/15 | 2 | 渡邉 | 研究紹介 | |
| 第3回 4/22 | 3 | 北原 | 研究紹介 | |
| 第4回 4/26 | 4-1 | 鈴木 | シェアリング | Daganzo, Carlos F., and Yanfeng Ouyang. (2019). |
| 4-2 | 増田 | 最適化 | Geroliminis, Nikolas, Jack Haddad, and Mohsen Ramezani. (2012) | |
| 第5回 5/6 | 5 | 萩原 | 研究紹介 | |
| 第6回 5/13 | 6-1 | 小川 | ピグー税、ロードプライシング | Sandholm, William H. (2007). |
| 6-2 | 林 | プライシング | Tavafoghi, Hamidreza, et al.(2019) | |
| 第7回 5/17 | 7-1 | 近藤 | 避難（レジリエンスと公平性) | Hong et al. (2021). |
| 7-2 | 白井 | 避難選択、列挙 | Flötteröd, Gunnar, and Michel Bierlaire.(2013) | |
| 第8回 5/20 | 8-1 | 望月 | ベイズ型需要予測 | Flötteröd, Gunnar, Michel Bierlaire, and Kai Nagel.(2011). |
| 8-2 | 倉澤 | 動的離散選択の基礎 | Rust, John. (1988) | |
| 第9回 5/23 |
||||
| 9 | 増橋 | Mixed RLモデル | Mai, Tien, Fabian Bastin, and Emma Frejinger. (2018) | |
| 第10回 5/27 | 10 | 小林 | 研究紹介 | |
| 第11回 5/31 | 11-1 | 奥田 | 離散連続 | Saxena, Shobhit, et al.(2021) |
| 11-2 | 月田 | 多様体 | Amari, Shun-ichi. (1995) | |
| 第12回 6/1 | 12-1 | 福谷 | 動的離散選択 | Bierlaire, Frejinger, and Tim Hillel.(2021) |
| 12-2 | 加藤 | TODモデル | Ng, Ka Fai, and Hong K. Lo. (2017) | |
| 第13回 6/7 | 13-1 | 金田 | 情報量と学習モデル精度 | Xu, Aolin, and Maxim Raginsky. (2017) |
| 13-2 | 小川 | メタモデル・高速キャリブレーション | Chong, Linsen, and Carolina Osorio. (2018) | |
| 第14回 6/17 | 14-1 | 前田 | 保険 | Sawada, Shimizutani. (2008) |
| 14-2 | 小島 | コンパクトシティ | Chhetri, Prem, et al. (2013) | |
| 第15回 6/30 | 15 | B4 | 卒論中間発表会 | |
| 第16回 8/6 | 16-1 | 近藤 | 小地域推定 | Nejad, Mohammad Motalleb, Sevgi Erdogan, and Cinzia Cirillo. (2021) |
| 16-2 | 増田 | 最適化 | Loder, Allister, Michiel CJ Bliemer, and Kay W. Axhausen. (2022) | |
| 16-3 | 増橋 | 因果推論 | Dubé, Jean, et al. (2014) | |
| 16-4 | 奥田 | サーチ理論 | Menzio, Guido, and Nicholas Trachter. (2018) | |
| 16-5 | 福谷 | 因果推論 | Bardaka, Eleni, Michael S. Delgado, and Raymond JGM Florax. (2019) | |
| 16-6 | 加藤 | 立地選択モデル | Hurtubia, Ricardo, Francisco Javier Martinez, and Michel Bierlaire. (2019) | |
| 16-7 | 羽藤 | おわりに |
発表
実施済みの回について，発表概要と資料・質疑の議事録をまとめています．
1-2:研究紹介1
Researh Introduction 1
2-1:研究紹介2
Researh Introduction 2
居住地の地域特性が交通行動に与える因果効果を推定するにあたり，居住地自己選択 (residential self-selection) により生じる内生性バイアスを補正する必要があることが一般に知られている．本研究では，内生性バイアスの補正手法の一つであるサンプルセレクションモデルの拡張を行い，熊本都市圏PT調査データへ適用した．その結果，内生性バイアスを補正しない場合は居住地から駅までの距離が自動車保有に与える影響を過大に評価してしまう可能性が示唆された．
●発表資料
●議事録
3:研究紹介3
Researh Introduction 3
4-1:シェアリング
A general model of demand-responsive transportation services: From taxi to ridesharing to dial-a-ride.
乗車中/乗車予定の人数が遷移する系における定常状態を考えることで，door-to-door型交通の車両台数と所要時間との関係を需要ごとに分析するモデルを提案した．申込から予約成立までの時間差や，相乗り可能な人数の上限を制御変数とすることで，door-to-door型の交通を包括的に扱うことが可能である．簡単な数値実験により，車両台数と所要時間との定性的な関係性が分析可能であることが示された．
Daganzo, Carlos F., and Yanfeng Ouyang. "A general model of demand-responsive transportation services: From taxi to ridesharing to dial-a-ride." Transportation Research Part B: Methodological 126 (2019): 213-224.
●発表資料
●議事録
4-2:最適化
Optimal perimeter control for two urban regions with macroscopic fundamental diagrams: A model predictive approach.
大都市部の混雑緩和のための交通制御に関して，MFDを用いた巨視的な交通状態表現と，地域境界部でのモデル予測制御(MPC)による流出入管理により，性能と実現性を併せ持つ制御手法を提案した．MPCがgreedyな制御に比べて良い性能を発揮し，ノイズやMFDの誤差に対して頑健であることを数値実験により確認した．
Geroliminis, Nikolas, Jack Haddad, and Mohsen Ramezani. "Optimal perimeter control for two urban regions with macroscopic fundamental diagrams: A model predictive approach." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 14.1 (2012): 348-359.
●発表資料
●議事録
5:研究紹介4
Researh Introduction 3
6-1:ピグー税、ロードプライシング
Pigouvian pricing and stochastic evolutionary implementation.
外部性に対して課金するにあたり、個人の選好を入手することが困難な場合がある。ロジット型の遷移確率をもつ進化ゲームを用いて戦略の選択をモデル化することにより、長期的に見て効率的な行動が卓越するような課金体系が、個人の選好や均衡解に依存せずに実装可能であることを示した。
Sandholm, William H. "Pigouvian pricing and stochastic evolutionary implementation." Journal of Economic Theory 132.1 (2007): 367-382.
●発表資料
●議事録
6-2:プライシング
Strategic information platforms in transportation networks.
営利的な交通情報プラットフォーム（Googleマップ, NAVITIMEなど）が交通量配分にもたらす影響について。複数プラットフォームの競争の結果として、単一プラットフォームが市場を独占する場合があることと、全プラットフォームが無料で完全に情報を公開するようになることを示した。
Tavafoghi, Hamidreza, et al. "Strategic information platforms in transportation networks." 2019 57th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton). IEEE, 2019.
●発表資料
●議事録
7-1:避難（レジリエンスと公平性)
Measuring inequality in community resilience to natural disasters using large-scale mobility data.
ハリケーン襲来前から後の2ヶ月間について、ヒューストンの人口約35%にあたる80万人の位置情報データを分析した。活動レベルパターンにより地区のクラス分けを行い、各クラスのレジリエンスキャパシティを定義した。同等の地形リスクでも地区在住世帯の収入や人種により明確な格差がみられた。
Hong et al. 2021, "Measuring inequality in community resilience to natural disasters using large-scale mobility data.", nature communications, Vol. 12. No. 1870.
●発表資料
●議事録
7-2:経路選択、列挙
Metropolis–Hastings sampling of paths.
metropolis-hastings法を利用して解析者が任意に設定した分布に従う経路を効率的に求める手法の提案。ベイズ統計学を踏まえ提案手法を理解した上で、実ネットワークへの適用の可能性や経路選択以外への応用可能性が示された。
Flötteröd, Gunnar, and Michel Bierlaire. "Metropolis–Hastings sampling of paths." Transportation Research Part B: Methodological 48 (2013): 53-66.
●発表資料
●議事録
8-1:ベイズ型需要予測
Bayesian demand calibration for dynamic traffic simulations.
概要(Coming Soon!)．
Flötteröd, Gunnar, Michel Bierlaire, and Kai Nagel. "Bayesian demand calibration for dynamic traffic simulations." Transportation Science 45.4 (2011): 541-561.
●発表資料
●議事録
8-2:動的離散選択の基礎
Basics of Dynamic Discrete Choice Models
離散選択問題において用いられる，reduced-form model とstructual modelの違いについて議論を行った．とくにstructural modelについて，条件付き独立性（CI）を仮定することで閉形式の解を求める方法であるNFXPアルゴリズムを導出し，それが動的離散選択を従来よりよく表現できることを示した．
Flötteröd, Gunnar, Michel Bierlaire, and Kai Nagel. "Bayesian demand calibration for dynamic traffic simulations." Transportation Science 45.4 (2011): 541-561.
●発表資料
●議事録
9:Mixed RLモデル
A decomposition method for estimating recursive logit based route choice models.
RLモデル(Fosgerau;2013)は再帰的な定式化により選択肢列挙の問題を解決したが，リンクサイズ以外にIIA特性が残るため経路相関の問題が未解決であった．本論文では，Mixed RLモデルの適用がIIA特性を緩和することを理論的に示した上で，その高負荷な計算を大規模NWに対して現実的に計算可能にするDec法を提案し，実際の大規模NWに対してMixed RLモデルが適用可能であることを実証的に示した．．
Mai, Tien, Fabian Bastin, and Emma Frejinger. "A decomposition method for estimating recursive logit based route choice models." EURO Journal on Transportation and Logistics 7.3 (2018): 253-275.
●発表資料
●議事録
10:研究紹介5
Research Introduction 5
11-1:離散選択モデル
Multiple discrete-continuous choice models with bounds on consumptions.
概要(Coming Soon!)．
Saxena, Shobhit, et al. "Multiple discrete-continuous choice models with bounds on consumptions." Transportation Research Part A: Policy and Practice 149 (2021): 237-265.
●発表資料
●議事録
11-2:多様体
Information geometry of the EM and em algorithms for neural networks.
概要(Coming Soon!)．
Amari, Shun-ichi. "Information geometry of the EM and em algorithms for neural networks." Neural networks 8.9 (1995): 1379-1408.
●発表資料
●議事録
12-1:動的離散選択
Dynamic Choice Models.
①外的要因の経時変化、②習慣的行動と学習、③先を見据えた行動の3つのメカニズムが一般化パラメトリックモデルという同一のフレームワークから単純な条件付けにより派生したものであることを示したことで、動的選択モデルの実用の幅を拡張した。
Michel Bierlaire, Emma Frejinger, and Tim Hillel. "Dynamic Choice Models." Report TRANSP-OR 210305 (2021): 1-23.
●発表資料
●議事録
12-2:TODモデル
On joint railway and housing development: Housing-led versus railway-led schemes.
概要(Coming Soon!)．
Ng, Ka Fai, and Hong K. Lo. "On joint railway and housing development: Housing-led versus railway-led schemes." Transportation Research Part B: Methodological 106 (2017): 464-488.
●発表資料
●議事録
13-1:情報量と学習モデル精度
Information-theoretic analysis of generalization capability of learning algorithms.
モデル選択問題を考える際にデータとモデルを合わせた平均符号長が最小となるようなモデルを最良のモデルと考えることができる。正規化最尤符号化を用いた符号長はミニマックスリグレットを達成し、これは確率的コンプレキシティと呼ばれ、モデル選択規準として広く利用できる。さらに逐次的にデータが得られる場合へのアルゴリズムの拡張も提案されている。
Xu, Aolin, and Maxim Raginsky. "Information-theoretic analysis of generalization capability of learning algorithms." Advances in Neural Information Processing Systems 30 (2017).
●発表資料
●議事録
13-2:メタモデル・高速キャリブレーション
A simulation-based optimization algorithm for dynamic large-scale urban transportation problems.
シミュレーションによってしか目的関数がわからないような動的最適化問題を，メタモデルによって効率的に精度良く解く方法を提案した．動的な信号現示から解析的に平均トリップ時間を求めるtransient network modelの解と一般項の和でメタモデルを定義し，Lausanneのケーススタディにより大規模ネットワークへの適用性を検証した．
Chong, Linsen, and Carolina Osorio. "A simulation-based optimization algorithm for dynamic large-scale urban transportation problems." Transportation Science 52.3 (2018): 637-656.
●発表資料
●議事録
14-1:保険
How do people cope with natural disasters? Evidence from the Great Hanshin‐Awaji (Kobe) earthquake in 1995.
概要(Coming Soon!)．
Yasuyuki Sawada, and Satoshi Shimizutani. "How do people cope with natural disasters? Evidence from the Great Hanshin‐Awaji (Kobe) earthquake in 1995." Journal of Money, Credit and Banking 40.2‐3 (2008): 463-488.
●発表資料
●議事録
14-2:コンパクトシティ
Mapping urban residential density patterns: Compact city model in Melbourne, Australia.
概要(Coming Soon!)．
Chhetri, Prem, et al. "Mapping urban residential density patterns: Compact city model in Melbourne, Australia." City, culture and society 4.2 (2013): 77-85.
●発表資料
●議事録
16-1:小地域推定
A statistical approach to small area synthetic population generation as a basis for carless evacuation planning.
避難政策立案に用いる合成人口を生成するにあたって、十分な標本が得られる調査の取得範囲は大きすぎるため、ハザードリスクの異なる小地域の人口を代表できる生成手法が求められる。広い地域のデータを用いて要素間の相関関係をcopulaによって捉え、小地域内の各要素の分布に合うような人口を生成する手法を提案した。
Nejad, Mohammad Motalleb, Sevgi Erdogan, and Cinzia Cirillo. "A statistical approach to small area synthetic population generation as a basis for carless evacuation planning." Journal of Transport Geography 90 (2021): 102902.
●発表資料
●議事録
16-2:最適化
Optimal pricing and investment in a multi-modal city—Introducing a macroscopic network design problem based on the MFD.
マルチモーダルなネットワークのマクロな流量-密度関係を表現する3D-MFDとその関数形を用いて，インフラ投資とプライシングを決定するNetwork Design Problemを均衡制約付き最適化問題(MPEC)として定式化した．マクロモデルの限界と計算結果や性能のmicro simulationとの比較の必要性を議論した．
Loder, Allister, Michiel CJ Bliemer, and Kay W. Axhausen. "Optimal pricing and investment in a multi-modal city—Introducing a macroscopic network design problem based on the MFD." Transportation Research Part A: Policy and Practice 156 (2022): 113-132.
●発表資料
●議事録
16-3:因果推論
A spatial multiple treatment/multiple outcome difference-in-differences model with an application to urban rail infrastructure and gentrification.
Hedonic pricing model (HPM)は公共交通機関が不動産価格に与える影響の評価に応用されるが，空間変数の欠落による推定バイアスが指摘され，DID推定量が用いられる．本論文では，さらに空間的自己相関に起因するバイアスを緩和するため，空間的なスピルオーバー効果を明確に考慮したSAR-HPMに基づく空間差分（SDID）推定量を提案した．さらに本手法が，限界効果を直接効果と間接効果に分離可能にする優れた手法であることを実証的に示した．
Bardaka, Eleni, Michael S. Delgado, and Raymond JGM Florax. "A spatial multiple treatment/multiple outcome difference-in-differences model with an application to urban rail infrastructure and gentrification." Transportation Research Part A: Policy and Practice 121 (2019): 325-345.
●発表資料
●議事録
16-4:サーチ理論
Menzio, Guido, and Nicholas Trachter. "Equilibrium price dispersion across and within stores.
概要(Coming Soon!)．
Menzio, Guido, and Nicholas Trachter. "Equilibrium price dispersion across and within stores." Review of Economic Dynamics 28 (2018): 205-220.
●発表資料
●議事録
16-5:因果推論
A spatial difference-in-differences estimator to evaluate the effect of change in public mass transit systems on house prices.
複数かつ連続的な交通の干渉がある時のDIDメソッドを開発し、干渉による効果を平均直接効果と平均間接効果に分離して推定することで、長期にわたるインフラ開発が与えるスピルオーバー効果の推定を可能にした。その上でDenver light rail systemの事例に適用し、gentrificationが生じていることを実証した。
Dubé, Jean, et al. "A spatial difference-in-differences estimator to evaluate the effect of change in public mass transit systems on house prices." Transportation Research Part B: Methodological 64 (2014): 24-40.
●発表資料
●議事録
16-6:立地選択モデル
A quasi-equilibrium approach for market clearing in land use microsimulations.
Hedonic pricing model (HPM)は公共交通機関が不動産価格に与える影響の評価に応用されるが，空間変数の欠落による推定バイアスが指摘され，DID推定量が用いられる．本論文では，さらに空間的自己相関に起因するバイアスを緩和するため，空間的なスピルオーバー効果を明確に考慮したSAR-HPMに基づく空間差分（SDID）推定量を提案した．さらに本手法が，限界効果を直接効果と間接効果に分離可能にする優れた手法であることを実証的に示した．
Hurtubia, Ricardo, Francisco Javier Martinez, and Michel Bierlaire. "A quasi-equilibrium approach for market clearing in land use microsimulations." Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science 46.3 (2019): 445-468.
●発表資料
●議事録
