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マイクロシミュレーションにおける 可変属性セル問題と解法. 東京都市大学 大谷紀子 ( 株 ) ドーコン 杉木 直 Kasetsart Univ. Varameth Vichiensan 東京都市大学 宮本和明. 土地利用マイクロシミュレーション. 土地利用と交通の詳細な変化の記述方法 初期年次のマイクロデータが必要 各世帯の世帯人数,世帯構成員の年齢,性別 etc. 実際のデータの入手は困難 推定データ の作成 IPF 法 (Iterative Proportional Fitting Method). IPF 法. 周辺分布. 属性 2.

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マイクロシミュレーションにおける可変属性セル問題と解法

東京都市大学 大谷紀子

(株)ドーコン 杉木 直

KasetsartUniv.Varameth Vichiensan

東京都市大学 宮本和明


4245737
土地利用マイクロシミュレーション

  • 土地利用と交通の詳細な変化の記述方法

  • 初期年次のマイクロデータが必要

    各世帯の世帯人数,世帯構成員の年齢,性別 etc.

    実際のデータの入手は困難

    推定データの作成

    IPF法 (Iterative Proportional Fitting Method)


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IPF

周辺分布

属性 2

既定カテゴリ

周辺分布に合致するよう

セル値を調整

推定結果は設定条件に依存

国勢調査等より

属性1

周辺分布

セルベース推定手法

クロス分類表


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マイクロシミュレーションにおける課題

  • セル数

    • シミュレーションの所要時間を左右

  • 予測結果

    • 基準年データに大きく依存

      可変領域ユニット問題MAUPと同様

      分析ゾーンの違いが大きく影響


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セル統合

基本セル集合

属性の統合

有効な予測結果?

セル数少?


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可変属性セル問題MACP

マイクロシミュレーションのための最適化問題

目的は政策の決定 → 出力は政策変数

制約条件

基本セル集合を用いたときと同等の政策決定

(政策変数の分布に有意差がない)

目的関数

クロス分類表のセル数

目的関数の値が最小となる統合セル集合の探索


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セル統合の位置づけ

一部のエリア

対象エリア全体

一部のエリア

最適な統合セル集合の探索

フルスケールの推定とシミュレーション


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セル統合の処理手順

基本セル集合に基づきIPF法で基準年データ推定

マイクロシミュレーションを複数回実行

統合セル集合生成

統合セル集合に基づきIPF法で基準年データ推定

マイクロシミュレーションを複数回実行

政策変数の分布に関するT検定


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MACPにおける計算量

適切な属性の統合?

適切な属性の統合の組合せ?

共生進化の適用

  • 属性の統合

    • 連続値属性

      • 16通り (5カテゴリ)

      • 512通り(10カテゴリ)

      • 524,288通り(20カテゴリ)

    • カテゴリカル属性

      • 52通り (5カテゴリ)

      • 115,975通り(10カテゴリ)

      • 51,724,158,235,372通り(20カテゴリ)


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共生進化

  • 遺伝的アルゴリズムの一種

    • 最適解探索アルゴリズム

    • 生物の進化過程を模倣

  • 同種個体の協働による目標の達成

    • 解を部分解の組合せで表現

    • 部分解集団と全体解集団の並行進化

    • 多様な解候補からの探索が可能

部分解:属性の統合

全体解:属性の統合の組合せ


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部分解集団

全体解集団

処理手順

適応度

開始

全体解: 解としての良さ

部分解: 属する全体解の適応度の最良値

初期集団生成

個体の評価

次世代の生成

G世代?

No

Yes

全体解集団の最良個体

終了


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評価実験 (1)

  • データ

    • 道央都市圏パーソントリップ調査データ

    • 102,739人の個人データから5,000 人分を無作為抽出

  • 属性

    • 年齢

      18カテゴリ(0-9, 10-14, 15-19, ..., 85-89, >90)

    • 就業状態

      5カテゴリ (第1次産業,第2次産業,第3次産業,学生,主婦・その他)


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評価実験 (2)

  • マイクロシミュレーションモデル

    • 加齢

    • 死亡

    • 誕生モンテカルロシミュレーション

    • 就業状態の変化

  • 政策変数

    • 5年後の発生交通量


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実験結果

  • 就業状態 => 「主婦・その他」とそれ以外の2カテゴリ

  • 年齢=> 6~9カテゴリ

学生・社会人

主婦・その他

多忙な社会人

活動的な主婦

幼い子供がいる

主婦や社会人

大学生,若手社会人

乳幼児,小・中・高生

余暇を自宅で満喫

余暇を活動的に満喫


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まとめ

  • マイクロシミュレーションのセルベース推定における可変属性セル問題

  • 最適な統合セル集合の探索手法の提案

  • 単純な事例での有用性の確認

    • マイクロシミュレーションに適した統合セル集合

    • 政策変数における属性の特徴の抽出


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部分解 (1)

連続値属性のとき

  • カテゴリ数だけ0,1の並んだビット列

    • 隣り合う同一ビットでカテゴリの結合状況を表す

000111011110000000

カテゴリ結合の通し番号


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部分解 (2)

カテゴリカル属性のとき

  • 2進数の並び

101011110110101110

5

6

3

6

5

6

遺伝子から算出された10進数

カテゴリ結合の通し番号


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全体解

  • 部分解個体へのポインタの組合せ

2番目の属性

3番目の属性

1番目の属性

001111110001110001

011100000111100001

001111010000111100

000111110001100000

000001111100110001

011110000110011000

部分解集団


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適応度

  • 全体解

  • 部分解

    • 当該部分解個体を参照している全体解個体のうち,最も評価の高い全体解個体の適応度

セル数

T値


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