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
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．
1-1:
選択モデルマッピング
●発表資料
1-2:
最適化・ゲーム理論マッピング
●発表資料
1-3:
機械学習マッピング
●発表資料
2:
Properties of equilibria in transport problems with complex interactions between users
概要
2つの選択肢と2つの利用者グループを持つ，利用者間の相互作用を伴う交通行動モデル に対し，その解特性を9ケースに分類した．そして，各ケースの進化ダイナミクスの分析，均衡の安定性解析を行い，グラフィカルにまとめた．
●発表資料
●議事録
3:
Departure time choice models in urban transportation systems based on mean field games
概要
出発時刻選択の均衡問題を平均場ゲームの理論をに基づいて記述し，従前考慮が不十分であった希望到着時刻やトリップ長の異質性を考慮可能な枠組みを構築した．
●発表資料
●議事録
4:
Potential games with continuous player sets. Journal of Economic theory
概要
対称外部性条件によって特徴づけられるゲームのクラスである，連続的なプレイヤー集合を持つポテンシャル・ゲームを扱う．進化動学の幅広いクラスの下で局所的に安定な均衡の単純な説明を与え，行動が全ての初期条件からナッシュ均衡に収束することを証明し，論文で扱うゲームはMondererとShapley[22]によって研究された有限プレイヤーのポテンシャル・ゲームの収束列の極限であることを示す．
●発表資料
●議事録
5-1:
An alternating direction method of multipliers for solving user equilibrium problem
5-2:
Equity in network design and pricing: A discretely-constrained MPEC problem
概要
ネットワーク設計と混雑プライシングの複合問題について、これまで重視されていなかった「混雑公平性」を上位、事業者と利用者の相互関係を下位とするモデルを提案した。均衡制約付き問題を混合線形整数計画として再定式化し分離制約を用いて解く。
●発表資料
●議事録
6-1:
Rational inattention and migration decisions
6-2:
Deep hybrid model with satellite imagery: How to combine demand modeling and computer vision for travel behavior analysis?
7-1:
Household residential location choice equilibrium model based on reference-dependent theory
7-2:
Cupid’s invisible hand- Social surplus and identification in matching models
概要
移転可能な効用と一般的な未観測の異質性を考慮した一対一のマッチングモデルを分離可能性を仮定することで単純化し、凸の双対性を用いてそれらの問題が最適輸送問題として捉えることができることを示した。
●発表資料
●議事録
8-1:
A deep generative model for feasible and diverse population synthesis
概要
人口合成において，sampling zeroをカバーしつつ，structural zeroを最小限に抑えるための2つの損失関数を提案した．feaisibilityとdiversityをモデルの評価基準として導入し，それらの損失関数による精度向上を確認した．
●発表資料
●議事録
8-2:
A chance-constrained dial-a-ride problem with utility-maximising demand and multiple pricing structures
9-1:
Simplicial decomposition with disaggregated representation for the traffic assignment problem
概要
利用者均衡配分のSimplicial Decomposition法について，部分問題の分解によりODペアごとに並列計算を可能にし，最短経路探索回数を大幅に削減して，再最適化を容易にするDisaggregate Simplicial Decomposition法を提案し，ベンチマークネットワークでの数値実験でその効率性を示した．
●発表資料
●議事録
9-2:
Optimal UAV caching and trajectory in aerial-assisted vehicular networks: A learning-based approach
概要
UAVのバッテリー制約のもとで、ネットワークのスループットが最大化するように、UAVキャッシングと軌道の共同最適化問題への最適解を見つける手法としてのLB-JCTOを提案した上で、実データを用いたシミュレーションにおいて既存の最適化手法との比較を実施し、その有意性を示した。
●発表資料
●議事録
10-1:
The average and heterogeneous effects of transportation investments: Evidence from Sub-Saharan Africa 1960–2010
10-2:
Mixed logit with a flexible mixing distribution
11-1:
Sinkhorn distances: Lightspeed computation of optimal transport
概要
機械学習の分野で頻繁に用いられる最適輸送距離の求解にエントロピー正則化を導入し、Sinkhornの行列スケーリングアルゴリズムを適用して従来の手法よりも遥かに高速に求解できることを示した。
●発表資料
●議事録
11-2:
GOT: an optimal transport framework for graph comparison
概要
一般に困難とされるグラフ比較問題の計量にWasserstein距離を導入し，さらにグラフ信号処理(GSP, Graph Signal Processing)を援用することで巨視的なグラフ構造の差異を表現可能な比較手法を考案した．また計算アルゴリズムの提案，データセットを用いた検証も行った．
●発表資料
●議事録
12-1:
Enhancing discrete choice models with representation learning
概要
離散選択モデルの確定項を，(i) 知識駆動の部分と，(ii) データ駆動の部分に分割し，解釈可能性を犠牲にすることなく，標準的なDCMの予測力を向上させる．MNLモデルとNLモデルの効用仕様を，ニューラルネットワーク(NN)から生じる新しい非線形表現で強化することで，L-MNLモデルとL-NLモデルと呼ばれる新しい選択モデルに導く．予測性能とパラメータ推定の精度の両方において，従来のモデルを上回ることが検証により示された．
●発表資料
●議事録
12-2:
On submodularity and controllability in complex dynamical networks
13-1:
Bottleneck congestion and distribution of work start times: The economics of staggered work hours revisited
概要
ボトルネックでの混雑を考慮した始業時刻選択モデルを提案し、ポテンシャルゲームの特性を利用することによって均衡の一意性や安定性といった特性を理論的に分析した。またピグー政策を行った場合の均衡状態についての検証をした。
●発表資料
●議事録
13-2:
Score-based generative modeling through stochastic differential equations
14-1:
Introduction to reconfiguration
14-2:
Human-level control through deep reinforcement learning
概要
強化学習の手法の1つであるQ学習にCNNを組み合わせたDQN(deep Q-network)という手法を開発し、その手法を複数のゲームを用いて検証することによって、広範な複雑性のタスクに対して効果的な手法であることを示した。
●発表資料
●議事録
14-3:
Guided cost learning: Deep inverse optimal control via policy optimization
14-4:
Estimation of bid functions for location choice and price modeling with a latent variable approach
14-5:
Joint location and cost planning in maximum capture facility location under random utilities
概要
需要獲得最大化問題に基づく施設立地戦略において、従来の加法型ランダム効用に対する乗法型ランダム効用モデルの有効性を示した。解法として、円錐再定式化、マルチカット外部近似、ローカルヒューリスティックの3つを提示した。
●発表資料
●議事録
