B4)
確認だがp11で複雑さが改善されたという話．複雑さというのは時間計算量のような話なのかメタモデルのことなのか？
>メタモデルの中に含まれている内生変数の数だと思う．確率の時間変化は既に式(10)で解かれている変数だけから計算できるので，

M2＋チーム)
p7の(5)のメタモデルがわからない
>fAとはこのあとの解析モデル．φは多項式のような一般的な関数．解析モデルとシミュレーションの間を埋めるような関数．βk0からβkDはパラメータ，メタモデルの最適化p6でフィッティングしていくもの．

解析解で大まかに目的関数のあたりをつけておいて，シミュレーションからのずれをメタモデルとして最適化していく？
>ずれではなくて値自体

浦田:多項式φに入れ込んでメタモデルにした

解析モデルを入れ込むのは計算量以外にも理由があるか
>主には計算コストだが，多項式だと局所的な最適化はできるがxがとりうる領域の中で真の目的関数に近い形にはならない．fAは広い範囲でとれるので，サンプルが少なくても収束しやすい

羽藤：マルチスケールシミュレーションでは使えないのか．MDFでやるときに一区画を4分割と16分割でメタモデルと解析解の関係がある．小川くんのシミュレーションとMFDの橋渡しの調整項の役割としてメタモデルを当てはめてやる．待ち行列の3パラメータの概念が違うけど．滞在台数みたいな感じでやるのか．（待ち行列だからこうなるのであって，fundamental diagramでは違う式にはなるが).
小川くんや増田くんの，シミュレータとの接続という面で使える

M1チーム)
どういう点がすごいところなのかあまりわかっていないが，静的な待ち行列で交通状態をあらわしているのに時間的な概念をいれて動的化したのがすごい？
>はい
その手法として，メタモデルを使った最適化？
>はい．
それで疑問は解決だが，p17で，「改善した」という評価をするとき，どういうデータを入手するとこのような評価ができる？何をもとに，より最適になったという判断をしている？
>最適化するとxという信号げんじが得られる．その元でシミュレーションを何回もする．そうすると目的関数が得られる．ここでは平均トリップ時間．その値を比較している．
initialは集められたデータでそれぞれの旅行時間がわかっているということ？1かいめの最適化？
>テストごとに与えた，初期条件．最適化を一回もしていない結果．多分ランダムに信号げんじの初期値を与えたもの
仮想的な混雑状況を想定して，ということか
>そう．

信号現示というのはいつ青みたいなの，これを最適化したらそれがわかる?
>ここでの決定変数はサイクル中の青の割合．それがフェーズごとに最適な値がわかる
羽藤：混んでたら流した方がいい，みたいな古典的な信号現示の問題．それが待ち行列でstaticな解析解を求められる状況があるが，microsimみたいにしてやると，それがもっとdynamicにみられるが，計算時間がだいぶ違う．それをメタモデルを使って計算も早くして，というモデル

黛：動的な待ち行列の解を与えないといけない？
>式(5)の形でメタモデルを書いて，最適化するときに，fAが動的な問題を扱いと思えば今回のような定式化がある．著者の既往研究では，一つはstationaryなモデル．メタモデルのバリエーションも示していた．

浦田：元論文のfig.1の計算フレームでやっています．osorioさんの論文で，交通流モデルを解析モデルとしていれたOD推定もやっています．https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0968090X18305357　これかな．

各時点の問題に着地させているから，今回のfは必ずしも動的じゃなくていい，となっている気がしたが論文中で使っているfは静的なNWでといた時を使っているように思ったが違う？(2015の,p8)
>今回のケーススタディでは渋滞拡大時のような，NWの状態が時間的に変化する場合を扱っていたので，動的に変化するモデルを使った方があてはまりがよかったと思う．変化がないばあいは静的な最適化問題として扱っていいと思うが
今回はfは動的なモデルの解析解？この問題の固有項をどこまで(聞き取れませんでした)
>（論文に掲載の表を表示)メタモデルとして旅行時間や，消費量，とか目的変数いろいろ．静的な問題として解くか動的な問題として解くかとメタモデルとして何を扱うかがある．
>ここでは目的変数を式(18)のように解析かいを求めたが別のものも使える．今回の問題は動的な問題に落とし込むということで，Lインターバルに分割し，その中で渋滞確率を時間変化．平均トリップ時間が求めた渋滞確率の関数としてかけるという流れ．渋滞確率の導出までは一緒で，目的関数の導出を別のものを指定すれば，式(10)から求められる目的関数であれば同じ枠組みで使えると思うが

*黛→小川に質問を整理してメールする．

浦田：交通の過去の理論研究は，理論的・解析式についての研究が多いので，そちらをメタモデルのfの同定に使える．その時の解析モデルの選び方に，制御変数をどうしたいかという意図が入ってくるのだろうと思います．