羽藤:需要曲線は? 黛:需要が大きくなると道路のパフォーマンスが下がる 羽藤:供給曲線は? 黛:量が増えるほどコストが増える 羽藤:例えば前田さんの研究だと、居住地も経路で書き表せるから、そうするとコストって一体なんだろうか 黛:最近の実務ではどうか 浦田:実際配分も使うが、AONを使うことが多い 羽藤:何が重要なのか 黛:AONの前の情報のみで配分できるのがアルゴリズム上優れている。 近藤:繰り返し計算するとは? 浦田:さっき,all-or-nothing配分のところで,17枚目くらいの時に近藤さんの質問に対して,all-or-nothing配分を繰り返すといいましたが,黛君の最初のAON配分の例はflow-independentの例だったので,繰り返さずに一度だけAONをすればOKでした.今,やっている内容は,UE計算のための準備のAON配分のアルゴリズムです.このあとに,(僕がさっき説明してしまった)リンク交通量・リンク旅行時間を更新する話が出てきます. 羽藤:被災地ではwordlopは成り立つ? 望月:完全情報でないので成り立たない 羽藤:震災から10日経ったら? 望月:次の均衡に向かっていく。 羽藤:情報の非対称性がある。誰と避難するかということによってもコストが変わってくる。 増橋:1から5の話をしている? 浦田:全てのODの組み合わせ。OD表をわりつける計算をしている。 増橋:2からあらゆる経路に対する最短経路だということだと思うが、リンクの向きはどう考える? 黛:x_{12}とx_{21}でひっくり返るものもある。 浦田:普通有向リンクにして区別する方が正しい。今回は省略して描かれている。 羽藤:32p右上の図は? 黛:ヒープ構造です 羽藤:萌えポイントなのでお願いします。(→次回(次週?)、村橋の担当) 小島:32p、step3の、例えばx_{25}=0+(3+0)=3というのは? 黛:(3+0)の3はn1からn5までの交通量が3、0はx_{25}を通ってさらに先に行くものがないから0 渡邉:間違ってたら申し訳ないんですが,p25,26のLagrange関数の表式,p26のKKT条件,それに従って計算される,p28のKKT条件の再掲の表式が違うような気がします….ので後で確認して欲しいです(チャットに式書きづらくて怪しい場所が指摘しづらい….) 鈴木;ラグランジュ関数にf_k^rsが入らない、気がします。最後のf_k^rsを乗じないってことです 渡邉:そう,そして,p26のKKT条件は,一行目と二行目で何で偏微分するかが逆(一行目はλの偏微分で,二行目の相補正条件はfに関しての式になるはず) 鈴木:All-or-nothing配分における最短経路探索には、A*ではなくてDijkstraを用います。というのも、A*は、1つの終点までの最短経路を方向づけをしながら探索することでDijkstra法に比べて計算時間が短くなるという利点がありましたが、All-or-nothing配分においては、1つの終点ではなく、すべてのノードまでの最短経路を求める必要があるため、A*の優位性がなく、すべてのノードまでの最短経路を探索できるDijkstraを用いた方が良いからです。 リンクウェイトはリンク尤度は違うが、選択されやすさを数値で示したもの リンクの選ばれやすさとは ここではコストしか考えていない 近藤:I_iというのは? 黛:ノードiに流入する一個前のリンクの集合 増橋:4から3の矢印は? 黛:今回は存在しないものとして扱っている。 羽藤:ノードiからjへ進むことで,起点からの後戻りするならリンクi→jのリンク尤度は0( c(i) ≧ c(i)). 浦田:リンク交通量x_24の計算は,4から流出するリンク交通量+1-4のOD交通量のうち,4に流入するリンク集合のウェイト比率で,計算するということでした. 浦田:目的関数の微分を得るために,(実際は)微分を計算しなくていい,というのが,計算アルゴリズム上のポイント. 浦田:黄金分割法は,計算量を減らすためのヒューリスティクスです.黄金比で,範囲を狭めていくと,内点一つを計算すればいいので,計算量を減らすことができます. 渡邉:p37のDialでのリンク尤度の計算例のところ,L[3→4]はおそらく0.37かと思います. それに伴って以降の配分交通量とかも少し変わる気がします. L[3→4] = exp[ 1 * {c(4) - c(3) - t_34} ] = exp[4-2-3] = exp[-1] ~ 0.37