6月12日　第3回理論勉強会　議事録（笠原）

■日下部　Urban Transportation Network　chap.5
利用者均衡について
・ヒューリスティックに解く．
Capacity restraintとIncremental assignment
Incremental assignmentについて
同じ回のτと一つ前のｔが考慮されて新たなtを定義する．
・凸結合法で解く・・・最適解に到達するためのアルゴリズム
方向と距離を求める
All or nothing配分で効率的に求まる

芝原：ｚはどうやって決めるのか
日下部：利用者均衡を求める式から

■森部　ＭＮＬモデル，最尤推定法
多項ロジットモデルについて
伊藤：独立なのになんで相関があるのか？
森部：．．．？

最尤推定法
Ｌ（ｑ）が小さいとき四捨五入などをすると誤差が大きくなるから，対数で求める．
笠原：基本的には対数をとって計算？
芝原：そうです．


■日下部　交通行動の分析とモデリング（北村，森川他）Chap.6-1

経路選択モデル　　離散的
効用最大化理論，ランダム効用仮説
ロジットモデルはリンクを重複して使う経路が存在するため，
相関にどう対処するかを考慮してモデルが発展

・MNPモデル
分散協分散をそれぞれで設定できるため，プロビットよりも自由度は高い
・MNLモデル
積分計算を避けることが出来る
	IIA特性・・・選択確率の比は，その選択肢の効用の確定項のみで決まる

相関は誤差項に現れるから，相関がある場合は正しく計算できない
Ex)赤バス，青バス問題

・NLモデル
属性を考慮することで選択の相関をうまく表現できないという問題を緩和することができる

・CNLモデル
ある選択肢は複数の属性に所属できるとして解く．
ＮＬの制約をゆるめたもの

・GEVモデル
一般化極値分布を用いる　ガンベル分布の一般化したもの

・NETWOK-GEVモデル
ネストとネストの関係性も分かる
GEVの具体的な関数として，NLとかCNLとか適切なものを選択する
柳沼さん：今はNETWOK-GEVで何でも解ける．GEVはほぼ使わない．

芝原さん：一番最初に全部の経路をきめるのか？
上位ノードから下位ノード？
日下部：ＮＬは上位から順にじゃなくて，同時に決めている．
経路選択の問題でたくさん選択肢がある場合は計算が大変になるから．

森部：ネストとネストの関係性は？
・・・？
笠原：ネストと選択肢の関係性は？
例えば，大阪まで飛行機という交通手段をまず選択→東京駅から羽田までモノレール
中須賀：無相関度がよく分からない
無相関度０だったら赤バスと青バスはまったく別物．
ロンドンバスのように，そのバスは他の一般的なバスとは別物だと考えるということ．