概要
B4,M1を中心に，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：zoom
日程
| 回 | 番号 | 発表者 | 内容 | 論文著者 |
| 第1回 4/6 | 1-1 | 芝原 | プロジェクト紹介 | 呉市，八幡浜復興計画支援 |
| 1-2 | 力村 | プロジェクト紹介 | 道後温泉坂下広場について | |
| 1-3 | 小林 | 土地利用 | 土地所有形態の選択モデル | |
| 第2回 4/9 | 2 | 鈴木 | プログラミング課題1 | Dijkstra, A*, ベルマンフォード法, pythonの基礎 |
| 第3回 4/13 | 3 | 黛 | プログラミング課題2 | 利用者均衡, Dial アルゴリズム |
| 第4回 4/16 | 4-1 | 鈴木 | RH システム | Xu, Zhengtian, Yafeng Yin, and Jieping Ye. (2020) |
| 4-2 | 増田 | ネットワークデザイン | Bell, Michael GH, and Chris Cassir.(2002) | |
| 第5回 4/20 | 5-1 | 豊田中央研究所合同 | ------ | Aguirregabiria, Victor, and Pedro Mira.(2010). |
| 5-2 | 黛 | RHのマッチング問題 | Stiglic, Mitja, et al.(2015) | |
| 第6回 4/23 | 6-1 | 増橋 | 交通量配分 | 佐佐木(1965) |
| 6-2 | 村橋 | ヒープ構造 | ------ | |
| 第7回 4/27 | 7-1 | 全員 | プログラミング課題発表 | ------ |
| 7-2 | 月田 | Latexの説明 | ------ | |
| 第8回 5/7 | 8 | 月田 | プログラミング課題3 | MNL, NLモデルの推定:McFadden(1978),RL モデルの推定:Fosgerau(2013) |
| 第9回 5/11 | 9 | 前田 | プログラミング課題4 | EMアルゴリズム,NPL,MPEC |
| 第10回 5/18 | 10-1 | 北原 | 調査手法紹介 | ------ |
| 10-2 | 萩原 | 調査手法紹介 | ------ | |
| 10-3 | 児玉 | 調査手法紹介 | ------ | |
| 第11回 5/21 | 11-1 | 近藤 | RLモデル | Västberg, Oskar Blom, et al.(2020) |
| 11-2 | 村橋 | 経路選択におけるサンプリング | Lai, Xinjun, and Michel Bierlaire.(2015) | |
| 第12回 5/25 | 12-1 | 月田 | サーチ理論 | Mortensen, Dale T. (1982) |
| 12-2 | 前田 | Social Network | Helsley, Robert W., and Yves Zenou. (2014) | |
| 第13回 5/28 | 13-1 | 全員 | プログラミング課題発表 | ------ |
| 第14回 6/1 | 14 | 小林 | プログラミング課題5:CNNによるOCR | ------ |
| 第15回 6/8 | 15-1 | 望月 | 深層学習の礎 | Baydin, Atilim Gunes, et al.(2018) |
| 15-2 | 小川 | バンディット問題とZDD | Sakaue, Shinsaku, Masakazu Ishihata, and Shin-ichi Minato.2018 | |
| 第16回 6/11 | 16-1 | 小島 | 空間経済モデル | Fujita, Masahisa, and Paul Krugman.(1995) |
| 16-2 | 小林 | 土地利用ー交通モデル | Martínez, Francisco J., and Rodrigo Henríquez.(2007) | |
| 第17回 6/15 | 17-1 | 仲野 | 研究紹介 | ------ |
| 17-2 | 三谷 | 研究紹介 | ------ | |
| 第18回 6/18 | 18-1 | 全員 | プログラミング課題発表 | ------ |
| 18-2 | 浦田 | おわりに | ------ | |
| 第19回 6/29 | 19-1 | 全員 | 夏研究最終発表 | ------ |
発表
実施済みの回について，発表概要と資料・議事録をまとめています．
1-1:プロジェクト紹介
呉，八幡浜復興計画支援
道後坂下広場について
1-3:土地利用
2:プログラミング課題1
経路選択問題：Dijkstra, A*, ベルマンフォード法, pythonの基礎
最短経路探索アルゴリズムの説明と，その実装に向けたPythonの導入を行った．最短経路探索アルゴリズムとしては，Dijkstra法とA*アルゴリズムを扱い，演習を通してアルゴリズムの内容を理解し，活用できるようにすることを目指した．Pythonの導入では，関数や基本構文，リストやNumPyの基礎事項を説明し，簡単なコードの実装演習を行った．
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●発表資料
●議事録
3:プログラミング課題2
配分計算：利用者均衡, Dial アルゴリズム
利用者均衡配分アルゴリズムと，その定式化における数学的根拠の説明を行い，C言語の導入を行なった．交通量配分モデルとしてall-or-nothing配分のアルゴリズムやdialアルゴリズムを紹介し，演習を通じたアルゴリズムの理解を図った．確定的利用者均衡配分についてはWardrop配分原則と等価な最適化問題の導出過程を説明し，その解法であるFrank-Wolfe法についての説明を行った．C言語については基礎的な変数・関数定義の方法やアドレス・ポインタ・構造体といったC言語に特徴的な概念を説明した．
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●発表資料
●議事録
4-1:RHマッチング
On the supply curve of ride-hailing systems.
e-hailing市場における，距離の離れた利用者や回送が生じる利用者とのマッチングによる非効率性を議論した論文である．これらの非効率性は供給曲線の後屈という形で可視化されるが，等方的市場においては，マッチング半径を適応的に管理することで後屈を完全に防止できることが示された．異方的市場においては，利用者とのマッチングに優先順位をつけることで非効率化の軽減につながるとされている．
Xu, Zhengtian, Yafeng Yin, and Jieping Ye. "On the supply curve of ride-hailing systems." Transportation Research Part B: Methodological 132 (2020): 29-43.
●発表資料
●議事録
4-2:ネットワークデザイン
Risk-averse user equilibrium traffic assignment: an application of game theory.
経路コストの不確実性（リスク）を考慮したネットワーク利用者の経路選択を考えるため，利用者のコストを最大化しようと悪意を持ってリンクを攻撃する仮想的な存在（デーモン）を導入する．利用者とデーモンの非協力ゲームを考えることにより，リスクに対して悲観的な利用者の経路選択を再現できる．また，ネットワーク全体の信頼性やネットワークの中で重要なリンクを特定することができる．
Bell, Michael GH, and Chris Cassir. "Risk-averse user equilibrium traffic assignment: an application of game theory." Transportation Research Part B: Methodological 36.8 (2002): 671-681.
●発表資料
●議事録
5-1:RHのマッチング問題
"The benefits of meeting points in ride-sharing systems."
ride sharing システムにおけるドライバーと乗客間のマッチング効率を高めるために meeting points という概念を導入した上で，マッチング人数を増加・総走行距離を減少させる効果をシミュレーションによって明らかにした．ドライバー1人のトリップ経路に対し，複数の乗客が共通の meeting points で乗降するという前提のシステムを考え，マッチングの判定においては計算量を緩和するために，meeting points を明示的に扱わずにマッチング参加者の Time Window: 時間制約のみによって実行可能なマッチングを限定するアルゴリズムを提案した．
Stiglic, Mitja, et al. "The benefits of meeting points in ride-sharing systems." Transportation Research Part B: Methodological 82 (2015): 36-53.
●発表資料
●議事録
5-2:豊田中央研究所合同
6-1:交通量配分
吸収マルコフ過程による交通量配分理論
大都市の交通流を1つの吸収マルコフ連鎖と捉え、各交差点間に1つの発生源と吸収源を想定した街路モデルを用いて交通量配分を行う。観測的に遷移確率行列を与え、「各ゾーンで発生交通量と吸収交通量が等しい」「交通量が与えられたOD交通量を満足する」という2つの制約条件のもとでOD交通量が算出される。全体を1つのマルコフ連鎖とみる場合には経路ベースな最短経路への配分理論とは対照的に、可能な最長経路にまで残らず配分されるため、交通量が少ない場合には算出交通量が過大となる。同問題に対しては、OD交通量ごとに吸収マルコフ連鎖を仮定し足し合わせる方法を提示している。実際の街路への適用に際しては、適当に大きなゾーンを考え、主要交差点を取り上げることで適用できる。
佐佐木綱：吸収マルコフ過程による交通量配分理論, 土木学会論文集, No. 121, pp. 28-32, 1965.
●発表資料
●議事録
6-2:ヒープ構造
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●発表資料
●議事録
7:プログラミング課題発表
●発表資料 ●発表資料 ●発表資料●議事録
8:プログラミング課題3
行動モデルの推定：MNL,NL,RLモデル
R言語を紹介し，簡単な計算やベクトルの表記，csvの読み込みなど基礎に触れた．後半部は交通行動などの行動モデルに使用される離散選択モデルをいくつか取り上げ，中でも多項ロジットモデルやGEVモデルについて紹介した．本モデルでは効用関数を説明変数の線形結合である確定項と観測不能な誤差項で表されるが，誤差項の分布が議論となった．その後Rを用いた多項ロジットモデルにおける説明変数のパラメータ推定について説明した．
MNL, NLモデルの推定: McFadden, Daniel. “Modeling the choice of residential location.” Transportation Research Record 673 (1978).
●発表資料
●発表資料
●発表資料
●議事録
9:プログラミング課題4
RLモデル
行動モデルの一種であるRLモデルについて説明した．各ノードで次のリンクを選ぶという選択行動を逐次的に繰り返し，この選択結果の配列でルートを表すモデルである．往復や同じ場所をループするルートにも対応でき，考えうるルートを全て羅列しなくても選択確率が計算できる．また，これとOD表を用いることでリンク交通量が計算できる．
EMアルゴリズム：Train, Discrete Choice Methods with Simulation, 2003.
RL モデルの推定: Fosgerau, Mogens, Emma Frejinger, and Anders Karlstrom. “A link based network route choice model with unrestricted choice set.” Transportation Research Part B: Methodological 56 (2013): 70-80.
●発表資料
●議事録
EMアルゴリズム, 多段階最適化
政策評価を例にした多段階最適化の概要を紹介し，下位問題においてモデルの構築，上位問題においてモデルに基づいた効用を最大化する操作変数の求解を行うことを説明した．EMアルゴリズムについては，学生の特性と昼食選択の関係を例にして，観測不能な潜在変数の求め方を説明した．潜在変数には欠損値と潜在クラスの2種類があり，特にモデル構築に潜在クラスを導入すると当てはまりが格段に向上することを示した．
EMアルゴリズム：Train, Discrete Choice Methods with Simulation, 2003.
NPL：Aguirregabiria, Victor, and Pedro Mira. "Dynamic discrete choice structural models: A survey." Journal of Econometrics 156.1 (2010): 38-67.
(Advance) MPEC：Su, Che‐Lin, and Kenneth L. Judd. "Constrained optimization approaches to estimation of structural models." Econometrica 80.5 (2012): 2213-2230.
●発表資料
●議事録
10-1:調査手法紹介
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10-2:調査手法紹介
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10-3:調査手法紹介h3>
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11-1:RLモデル
RLモデル(Dynamic Discrete Choice Model)
移動は、その移動先での活動需要に派生するものであり、移動-活動パターンの選択モデルは政策評価においても有用になる。旅行時間等が不確実で、確率的な場合での意思決定を可能とするDynamic Discrete Choice Model(DDCM)を提案した。FosgerauらのRLモデルのように、将来の効用を入れ子にした価値関数となっている。時間を10分単位で区切った上で、（線形）補間により時間は連続的に扱われ、既往研究に比べより時間を細分化することができる。
Västberg, Oskar Blom, et al. "A dynamic discrete choice activity-based travel demand model." Transportation science 54.1 (2020): 21-41.
●発表資料
●議事録
11-2:経路選択におけるサンプリング
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Lai, Xinjun, and Michel Bierlaire. "Specification of the cross-nested logit model with sampling of alternatives for route choice models." Transportation Research Part B: Methodological 80 (2015): 220-234.
●発表資料
●議事録
12-1:サーチ理論
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Mortensen, Dale T. "The matching process as a noncooperative bargaining game." The Economics of Information and Uncertainty (1982): 233-258.
●発表資料
●議事録
12-2:Social Network
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中心部－周辺部からなる実空間とソーシャルネットワーク(SN)の2つのフィールドが相互作用する状況を想定し，中心部におけるinteractionに基づく効用を最大化する都市経済モデルを構築した．SNにおける個人の「中心性」が高いほど効用は高くなり，立地選択ではより中心部を選択しやすくなること等を示し，情報格差が実空間に作用するメカニズムを示した．この問題はアメリカにおける雇用状況の人種格差に解釈を与える．つまり，黒人が雇用機会に恵まれないのは居住地が周囲から隔絶していることに加え，白人のようなネットワークを持たないことも一因であるといえる．
Helsley, Robert W., and Yves Zenou. "Social networks and interactions in cities." Journal of Economic Theory 150 (2014): 426-466.
●発表資料
●議事録
13:プログラミング課題3,4発表
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●発表資料
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●議事録
14:プログラミング課題5
CNNによるOCR
15-1:深層学習の礎
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Baydin, Atilim Gunes, et al. "Automatic differentiation in machine learning: a survey." Journal of machine learning research 18 (2018).
●発表資料
●議事録
15-2:バンデット問題とZDD
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本研究では，バンディット問題の中でも，組み合わせバンディット問題に対するアルゴリズムの改善を行った．従前で提案されているCombandアルゴリズムはリグレット上界が最大ラウンド数nに依存するが，これは試行回数が限定されていない場合にリグレット達成を保証できない．そこで，リグレット上界を各ラウンド数Tに依存したComBDアルゴリズムを提案する．またアルゴリズム内の選択確率計算と，共起確率行列の計算に非常に大きな計算規模を要するため，削減のためにZDD上の動的計画法を用いたComBD3アルゴリズムを提案した．数値実験によって，提案アルゴリズムの有用性を示し，さらにルーティング問題への適応可能なことも示した．
Sakaue, Shinsaku, Masakazu Ishihata, and Shin-ichi Minato. "Efficient bandit combinatorial optimization algorithm with zero-suppressed binary decision diagrams." International Conference on Artificial Intelligence and Statistics. PMLR, 2018.
●発表資料
●議事録
16-1:空間経済モデル
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本研究では、von Thünenの「孤立国」のモデルをもとに、中心都市の存在と土地利用パターンを同時決定するモデルの構築を行なった。
Fujita, Masahisa, and Paul Krugman. "When is the economy monocentric?: von Thünen and Chamberlin unified." Regional science and urban Economics 25.4 (1995): 505-528.
●発表資料
●議事録
16-2:土地利用-交通モデル
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”A random bidding and supply land use equilibrium model.” Martínez, Francisco J., and Rodrigo Henríquez. Transportation Research Part B: Methodological 41.6 (2007): 632-651.
●発表資料
●議事録
17-1:研究紹介
マイクロシミュレーション研究紹介
古写真ARフィールドミュージアム
18-1:プログラミング課題5発表
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CNNを用いて、くずし字データベースで配布されているKMNISTデータを学習し、0と漢数字（一〜九）を判定し、判定の精度や計算時間を競った。各々が配布されたkerasライブラリを用いたCNNのコードの改良や、転移学習やPyTorchを使った学習を行った。望月が82.6％の正答率で優勝した。
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●発表資料
●発表資料
●発表資料
●発表資料
●発表資料
●発表資料
●議事録
