JP5668380B2 - Route search apparatus and program - Google Patents
Route search apparatus and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP5668380B2 JP5668380B2 JP2010203590A JP2010203590A JP5668380B2 JP 5668380 B2 JP5668380 B2 JP 5668380B2 JP 2010203590 A JP2010203590 A JP 2010203590A JP 2010203590 A JP2010203590 A JP 2010203590A JP 5668380 B2 JP5668380 B2 JP 5668380B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- route
- link
- network
- data
- individual
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Devices For Checking Fares Or Tickets At Control Points (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
Description
本発明は、経路探索装置及びプログラムに係り、特に、交通手段と経路を探索する経路探索装置及びプログラムに関する。 The present invention relates to a route search device and program, and more particularly, to a route search device and program for searching for transportation means and a route.
従来より、歩行と他の機関との組み合わせによる経路探索ナビゲーションシステムが知られている（特許文献１）。このシステムでは、出発地点及び目的地点から交通機関の駅までの直線距離を用いてコストを算出し、そのコストが指定範囲内である全ての利用交通機関駅を求め、歩行経路を含めた総合交通ネットワークを表現し、最小コスト経路を探索している。 Conventionally, a route search navigation system using a combination of walking and another engine is known (Patent Document 1). In this system, the cost is calculated using the straight line distance from the departure point and destination point to the transportation station, and all the transportation stations where the cost is within the specified range are determined. Representing the network and searching for the least cost path.
しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、交通手段が、歩行と公共交通機関の組み合わせに限定されている、という問題がある。
However, the technique described in
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、様々な交通手段の組み合わせを用いたときの経路を探索することができる交通流計算装置及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to provide a traffic flow calculation apparatus and program capable of searching for a route when using a combination of various transportation means. .
上記の目的を達成するために第１の発明に係る経路探索装置は、車、バス、鉄道、及び徒歩を含む複数の交通手段に対して、複数のノード間を結ぶ複数のリンクで表される、バスネットワーク、鉄道ネットワーク、徒歩ネットワーク、及び道路ネットワークを含む複数のネットワークを表わし、前記複数のネットワークの各々の複数のリンクは乗換ノードを含み、前記複数のネットワークにおける対応する前記乗換ノード間がリンクで結ばれた階層ネットワークデータを記憶したネットワーク記憶手段と、出発時間又は到着時間、出発地、目的地、及び公共交通の時刻表データを入力として、前記階層ネットワークデータに基づいて、目的地までの経路の各リンクにおける、前記交通手段毎に算出されるリンクコストの合計値を最小にする、目的地までの経路のリンクを表わす経路情報を探索する経路探索手段と、を含んで構成されている。 In order to achieve the above object, the route search device according to the first invention is represented by a plurality of links connecting a plurality of nodes with respect to a plurality of transportation means including a car, a bus, a railroad, and a walk. A plurality of networks including a bus network , a railroad network, a walking network, and a road network, each of the plurality of links including a transfer node, and a link between corresponding transfer nodes in the plurality of networks. Network storage means for storing the hierarchical network data connected in the above and the time table data of departure time or arrival time, departure place, destination, and public transport as input, and based on the hierarchical network data, to the destination Minimizing the total link cost calculated for each means of transportation at each link of the route; And route searching means for searching for a route information representing a link route to target locations, is configured to include a.
第２の発明に係るプログラムは、車、バス、鉄道、及び徒歩を含む複数の交通手段に対して、複数のノード間を結ぶ複数のリンクで表される、バスネットワーク、鉄道ネットワーク、徒歩ネットワーク、及び道路ネットワークを含む複数のネットワークを表わし、前記複数のネットワークの各々の複数のリンクは乗換ノードを含み、前記複数のネットワークにおける対応する前記乗換ノード間がリンクで結ばれた階層ネットワークデータを記憶したネットワーク記憶手段を含むコンピュータを、出発時間又は到着時間、出発地、目的地、及び公共交通の時刻表データを入力として、前記階層ネットワークデータに基づいて、目的地までの経路の各リンクにおける、前記交通手段毎に算出されるリンクコストの合計値を最小にする、目的地までの経路のリンクを表わす経路情報を探索する経路探索手段として機能させるためのプログラムである。 A program according to the second invention is a bus network , a railway network, a walking network, represented by a plurality of links connecting a plurality of nodes to a plurality of transportation means including cars, buses, railways, and walking . And a plurality of networks including road networks, each of the plurality of links of the plurality of networks includes a transfer node, and stores hierarchical network data in which the corresponding transfer nodes in the plurality of networks are connected by links. A computer including a network storage means, with the departure time or arrival time, departure place, destination, and public transport timetable data as input, based on the hierarchical network data, at each link of the route to the destination, To the destination that minimizes the total link cost calculated for each mode of transportation It is a program for functioning as a route searching means for searching a route information representing a link of the route.
第１の発明及び第２の発明によれば、車、バス、鉄道、及び徒歩を含む複数の交通手段に対して、複数のノード間を結ぶ複数のリンクで表される、バスネットワーク、鉄道ネットワーク、徒歩ネットワーク、及び道路ネットワークを含む複数のネットワークを表わし、前記複数のネットワークの各々の複数のリンクは乗換ノードを含み、前記複数のネットワークにおける対応する前記乗換ノード間がリンクで結ばれた階層ネットワークデータを、ネットワーク記憶手段に記憶している。 According to the first and second inventions, a bus network and a railroad network represented by a plurality of links connecting a plurality of nodes with respect to a plurality of transportation means including cars, buses, railroads, and walking. A hierarchical network representing a plurality of networks including a walking network and a road network, wherein each of the plurality of links of the plurality of networks includes a transfer node, and the corresponding transfer nodes in the plurality of networks are connected by a link Data is stored in the network storage means.
そして、経路探索手段によって、出発時間又は到着時間、出発地、目的地、及び公共交通の時刻表データを入力として、階層ネットワークデータに基づいて、目的地までの経路の各リンクにおける、交通手段毎に算出されるリンクコストの合計値を最小にする、目的地までの経路のリンクを表わす経路情報を探索する。 Then, the route search means inputs the departure time or arrival time, the departure place, the destination, and the public transportation timetable data, and based on the hierarchical network data, for each transportation means in each link of the route to the destination. The route information representing the link of the route to the destination that minimizes the total value of the link costs calculated in the above is searched.
このように、対応する乗換ノード間がリンクで結ばれた、複数の交通手段に対する複数のネットワークを表わす階層ネットワークデータを用いて、様々な交通手段の組み合わせを用いたときの経路を探索することができる。 In this way, it is possible to search for a route when using a combination of various means of transportation using hierarchical network data representing a plurality of networks for a plurality of means of transportation in which corresponding transfer nodes are linked by links. it can.
上記の複数の交通手段は、車、バス、鉄道、及び徒歩を含む。このように、交通手段として、車、バス、鉄道、及び徒歩の組み合わせを用いたときの経路を探索することができる。 Multiple means of transportation of the above, car, bus, including the railway, and a walk. Thus, a route when a combination of a car, a bus, a railroad, and a walk is used as a transportation means can be searched.
上記の経路探索手段は、車の利用可否を含む個人属性を更に入力とし、個人属性に基づいて車に対するリンクコストを算出して、経路情報を探索する。これによって、個人属性として車の利用可否を考慮して、様々な交通手段の組み合わせを用いたときの経路を探索することができる。 The above route searching means further inputs the personal attributes including car availability, calculates a link cost for the vehicle based on the personal attribute, search for a route information. Accordingly, it is possible to search for a route when a combination of various means of transportation is used in consideration of the availability of a car as a personal attribute.
上記の複数の交通手段は、徒歩を含み、経路探索手段は、年齢を含む個人属性を更に入力とし、個人属性に基づいて徒歩に対するリンクコストを算出して、経路情報を探索するようにすることができる。これによって、年齢に応じた徒歩のコストを考慮して、様々な交通手段の組み合わせを用いたときの経路を探索することができる。 The plurality of transportation means include walking, and the route searching means further inputs a personal attribute including age, calculates link cost for walking based on the personal attribute, and searches for route information. Can do. This makes it possible to search for a route when using a combination of various means of transportation in consideration of the cost of walking according to age.
上記の経路探索手段は、複数の個人に対する、出発時間又は到着時間、出発地、及び目的地を表わす個人データに基づいて、複数の個人に対して経路情報を探索し、上記の経路探索装置は、複数の個人に対する個人データ、及び経路探索手段によって探索された複数の個人に対する経路情報を入力として、複数のネットワークにおける、複数の個人の各々の挙動を含む交通流を計算する交通流計算手段を更に含むようにすることができる。 The route search means searches for route information for a plurality of individuals based on personal data representing departure time or arrival time, departure location, and destination for the plurality of individuals. Traffic flow calculation means for calculating traffic flow including behavior of each of a plurality of individuals in a plurality of networks using personal data for a plurality of individuals and route information for the plurality of individuals searched by the route search means as inputs. Further, it can be included.
上記の交通流計算手段を含む経路探索装置は、交通流計算手段により計算された交通流の各個人の挙動に基づいて、各個人について、目的地までの各リンクのリンク旅行時間、公共交通の混雑度又は待ち時間を含む経験情報を生成する経験情報生成手段と、各個人について、経験情報に基づいて算出されるリンクコストの合計値に対する、経路探索手段によって探索された経路情報について算出されたリンクコストの合計値の差分又は比が、所定値以上である場合、経路情報を変更する変更手段とを更に含み、交通流計算手段は、変更手段により変更された経路情報を更に用いて複数のネットワークにおける交通流を計算するようにすることができる。 The route search device including the traffic flow calculation means described above is based on the behavior of each individual of the traffic flow calculated by the traffic flow calculation means, and for each individual, the link travel time of each link to the destination, Calculated for the route information searched by the route search means for the total value of the link cost calculated based on the experience information for each individual and the experience information generation means for generating experience information including the degree of congestion or waiting time A change means for changing the route information when the difference or ratio of the total value of the link costs is equal to or greater than a predetermined value, and the traffic flow calculation means further uses a plurality of route information changed by the change means. The traffic flow in the network can be calculated.
上記の交通流計算手段を含む経路探索装置は、交通流計算手段により計算された交通流の各個人の挙動に基づいて、各個人について、目的地への到着時間を含む経験情報を生成する経験情報生成手段と、各個人について、経験情報の到着時間に対する、個人データの到着時間の差分が、所定値以上である場合、経路情報又は出発時間を変更する変更手段とを更に含み、交通流計算手段は、変更手段により変更された経路情報又は出発時間を更に用いて複数のネットワークにおける交通流を計算するようにすることができる。 The route search device including the traffic flow calculation means described above is an experience for generating experience information including arrival time at the destination for each individual based on the behavior of each individual of the traffic flow calculated by the traffic flow calculation means. The traffic flow calculation further includes information generation means and, for each individual, a change means for changing the route information or the departure time when the difference of the arrival time of the personal data with respect to the arrival time of the experience information is a predetermined value or more. The means may further calculate the traffic flow in the plurality of networks using the route information or the departure time changed by the changing means.
上記の変更手段は、個人の経路情報を、経路探索手段によって個人に対する経験情報を用いて再度探索された経路情報に変更するようにすることができる。 The change means can change the individual route information to the route information searched again by the route search means using the experience information for the individual.
以上説明したように、本発明の経路探索装置及びプログラムによれば、対応する乗換ノード間がリンクで結ばれた、複数の交通手段に対する複数のネットワークを表わす階層ネットワークデータを用いて、様々な交通手段の組み合わせを用いたときの経路を探索することができる、という効果が得られる。 As described above, according to the route search apparatus and program of the present invention, various traffic can be obtained using hierarchical network data representing a plurality of networks for a plurality of transportation means in which corresponding transfer nodes are linked by links. There is an effect that a route when a combination of means is used can be searched.
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。なお、本発明に係る実施の形態では、交通流をシミュレーションする交通流計算装置に、本発明を適用した場合について説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the embodiment according to the present invention, a case where the present invention is applied to a traffic flow calculation apparatus that simulates a traffic flow will be described.
図１に示すように、第１の実施の形態に係る交通流計算装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤを備えたコンピュータで構成され、各個人について作成された個人データを記憶する個人データ記憶部１２と、後述する階層ネットワークデータを記憶するネットワークデータ記憶部１４と、鉄道やバスなどの公共交通の時刻表データを記憶する時刻表データ記憶部１６と、各個人について、交通手段と経路とを同時に探索する手段経路探索部１８と、探索された交通手段と経路との組み合わせを表わす経路データを記憶する経路データ記憶部２０と、交通流をシミュレートする交通流シミュレーション部２２と、を備えている。
As shown in FIG. 1, the traffic
個人データ記憶部１２は、各個人について、図２に示すように、個人ＩＤ、出発時間、発生ノード（出発地）、集中ノード（目的地）、個人属性（年齢、免許保有、車保有）、発生ノードから集中ノードまでの経路を識別する経路ＩＤより構成される個人データを記憶している。ここで、免許保有及び車保有の各々については、保有していれば、１とし、保有していなければ、０としている。
As shown in FIG. 2, the personal
ネットワークデータ記憶部１４は、図３に示すように、たとえば、車、鉄道、徒歩、及びバスを含む複数の交通手段に対して、複数のノード間を結ぶ複数のリンクで表される、道路ネットワーク、バスネットワーク、鉄道ネットワーク、及び徒歩ネットワークを階層化した多階層ネットワークデータを記憶している。
As shown in FIG. 3, the network
各階層のネットワークのリンクには、手段変更の基点となる乗換ノードが含まれ、複数の階層で対応する乗換ノード間が乗換リンクで結ばれて、各階層のネットワークが接続されている。 The link of the network of each layer includes a transfer node that is a base point of means change, and the transfer nodes corresponding to each other in a plurality of layers are connected by a transfer link to connect the networks of each layer.
交通手段ごとに階層化されているため、同じ地点を表すノードでも階層が異なる場合、異なるノードとして定義される。例えば、図３のＳＴ１とＮ１は地図上では同じ地点であるが、ＳＴ１は鉄道駅を、Ｎ１は鉄道駅前の道路の端末ノードを表している。発生ノード及び集中ノードについては、同じ地点を表わす全ての階層のノードを表わしている。 Since it is hierarchized for each means of transportation, even if nodes representing the same point are different in hierarchy, they are defined as different nodes. For example, although ST1 and N1 in FIG. 3 are the same point on the map, ST1 represents a railway station and N1 represents a terminal node on the road in front of the railway station. For the generation node and the concentration node, all the nodes representing the same point are represented.
全てのネットワークをノードとリンクで表現するため、探索時にどの階層のネットワークにいるのかは関係なく経路探索ができる。また、ノードＩＤによって、ネットワークの階層が識別可能であるため、経路探索の結果として得られた、目的地までの経路のリンクを表わすノードＩＤの列から、どの交通手段を用いたか、どこで乗換をしたかを判別することができる。 Since all the networks are represented by nodes and links, the route search can be performed regardless of which layer of the network the search is in. In addition, since the network hierarchy can be identified by the node ID, from the node ID column representing the link of the route to the destination obtained as a result of the route search, which transportation means is used and where the transfer is made. Can be determined.
道路ネットワークは、交差点又は道路の端末をノード、交差点間又は道路の端末と交差点との間の接続をリンクとするように構成されたネットワークである。鉄道ネットワークは、鉄道駅をノード、鉄道駅間の接続をリンクとするように構成されたネットワークである。徒歩ネットワークは、徒歩ノード間の接続をリンクとするように構成されたネットワークである。 The road network is a network configured such that intersections or road terminals are nodes, and connections between intersections or road terminals and intersections are links. The railway network is a network configured such that a railway station is a node and a connection between the railway stations is a link. The walking network is a network configured to use a connection between walking nodes as a link.
バスネットワークについては、経路探索用のネットワークと交通流計算用のネットワークとを別々に用意する。これは、バスが道路ネットワーク上を走り他の自動車交通と干渉する車という側面と、規定されたルートのみを通り、バス停で停止するという軌道交通に似た側面を持つ特殊な車両であるためである。従って、経路探索用のバスネットワークとして、バス停をノード、バス停間の接続をリンクとするように構成されたネットワークを用意する。 As for the bus network, a route search network and a traffic flow calculation network are prepared separately. This is because the vehicle is a special vehicle that has the side that a bus runs on the road network and interferes with other automobile traffic, and the side that only passes the specified route and stops at the bus stop. is there. Accordingly, a network configured so that a bus stop is a node and a connection between the bus stops is a link as a bus network for route search.
交通流計算用のバスネットワークは、道路ネットワーク上に示され、かつ、バス停をノード、バス停間の接続をリンクとするように構成されたネットワークである。また、交通流計算によって得られた各リンクコストは、経路探索用のバスネットワークのリンクに反映されることになる。なお、上記図３の例では、交通流計算用のバスネットワークを示している。 The bus network for traffic flow calculation is a network which is shown on the road network and configured so that the bus stop is a node and the connection between the bus stops is a link. Each link cost obtained by the traffic flow calculation is reflected on the link of the bus network for route search. In the example of FIG. 3, the bus network for traffic flow calculation is shown.
なお、バスネットワークは、公共交通ネットワークの一例であり、鉄道ネットワークは、公共交通ネットワーク、軌道交通ネットワークの一例である。 The bus network is an example of a public transportation network, and the railway network is an example of a public transportation network or an orbital transportation network.
また、ネットワークデータ記憶部１４は、信号の有無・現示などを表わす信号データ、交通環境データ（各リンクのリンク長、道路種別、ガソリン代、通行料金）、及び公共交通データ（例えば、鉄道やバスの利用料金）を更に記憶している。
The network
時刻表データ記憶部１６には、バス及び鉄道の時刻表データを記憶しており、鉄道の時刻表データは、鉄道ネットワークの各ノードの到着時間を表わし、バスの時刻表データは、バスネットワークの各ノードの到着時間を表わす。
The timetable
手段経路探索部１８は、多階層ネットワークデータを用いて、各個人について経路探索を行う。具体的には、ダイクストラ法を用いて目的地（集中ノード）までの経路における各リンクのリンクコストの合計値が最小となる経路を探索する。リンクコストは以下の（１）式により求められる。
The means
ただし、Ｃはリンクコスト、Ｔはリンク旅行時間、Ｌはリンク長、Ｒｋは道路種別、Ｆは料金（通行料金、利用料金、ガソリン代）を表わす。また、Ｊは混雑率、Ｓは待ち時間、Ｅは疲労、ｅは年齢、Ｎｗはネットワークの階層を表わす。また、Ｈは、免許か車が無い場合、十分大きな数を返す関数であり、ｗ０〜ｗ６は、予め定められた重み係数である。 However, C represents the link cost, T represents the link travel time, L represents the link length, R k represents the road type, and F represents the toll (toll, usage fee, gasoline fee). J is the congestion rate, S is the waiting time, E is fatigue, e is the age, and Nw is the network hierarchy. H is a function that returns a sufficiently large number when there is no license or vehicle, and w0 to w6 are predetermined weighting factors.
経路探索時には、各リンクに対して、ネットワークの階層に依らず、リンク旅行時間、リンク長、道路種別、料金、混雑率、及び待ち時間の情報が与えられる。ただし、道路ネットワークでは、リンク旅行時間、リンク長、道路種別、及び料金の情報以外については、各リンクに０が与えられる。また、バスネットワーク及び鉄道ネットワークでは、リンク旅行時間、リンク長、料金、及び混雑率以外の情報については、各リンクに０が与えられる。また、徒歩ネットワークでは、リンク旅行時間及びリンク長以外の情報については、各リンクに０が与えられる。また、乗換リンクでは、待ち時間以外の情報について、０が与えられる。 At the time of route search, information on link travel time, link length, road type, fee, congestion rate, and waiting time is given to each link regardless of the network hierarchy. However, in the road network, 0 is given to each link except for link travel time, link length, road type, and fee information. Further, in the bus network and the railway network, 0 is given to each link for information other than the link travel time, link length, fee, and congestion rate. In the walking network, 0 is given to each link for information other than the link travel time and the link length. Also, in the transfer link, 0 is given for information other than the waiting time.
各個人は、経験した経路に含まれるリンク以外のリンクに関してはリンク旅行時間を知りえないはずであるため、初期経路探索時や、後述する時間帯別のコストデータが得られない場合には、各リンクのリンク旅行時間として、リンク長をある指定した速度（道路ネットワークであれば、たとえば３０ｋｍ／ｈ）で割ったものが与えられる。徒歩ネットワークの場合は、リンク長とその個人の属性に応じた速度より算出されるリンク旅行時間が、リンクに与えられる。 Since each individual should not know the link travel time for links other than those included in the experienced route, at the time of initial route search or when cost data by time zone described later can not be obtained, The link travel time for each link is given by dividing the link length by a specified speed (for example, 30 km / h for a road network). In the case of a walking network, the link travel time calculated from the speed according to the link length and the attribute of the individual is given to the link.
また、初期経路探索時や、後述する時間帯別のコストデータが得られない場合には、鉄道やバスの混雑状況、待ち時間は分からないので、各リンクの混雑率及び待ち時間として、予め定められた仮の値が与えられる。 In addition, when the initial route search or cost data for each time zone, which will be described later, cannot be obtained, the congestion status and waiting time of the railway and bus are not known. The provisional value given is given.
また、各リンクのリンク長、道路種別、料金として、ネットワークデータ記憶部１４に記憶された交通環境データや公共交通データから得られる値が与えられる。
Further, values obtained from the traffic environment data and public traffic data stored in the network
個人データからは、個人の属性として、発生ノード（出発地）、集中ノード（目的地）、年齢、免許の有無、及び車の有無の情報が、経路探索時の入力データとなる。 From the personal data, information on the origin node (departure point), concentration node (destination), age, presence / absence of a license, and presence / absence of a car are input data at the time of the route search.
また、手段経路探索部１８は、上述した種々の情報と自身が持つ重み係数を使って、上記（１）式に従ってリンクコストを計算する。このとき、疲労を表す関数Ｅ（・）は、年齢とリンク旅行時間とネットワーク階層との関数となっている。従って、リンク旅行時間が同じであっても、徒歩ネットワークを移動するときの方が、他の階層のネットワークを移動するときよりも疲労が大きくなる。さらに、座位より立位の方が、疲労度が大きいことを考慮すると、疲労の計算に混雑率を考慮しても良い。このとき、乗車人員が座席定員より少なければ座位、座席定員より多ければ立位となるように決めることができる。関数Ｈは、車利用不可かつネットワークの階層が道路ネットワークであるときにのみ、十分大きな数を返す関数である。すなわち、以下の（２）式で表される。
Further, the means
ただし、ＬＮは、予め定められた十分大きな数である。δｌ，ｃは、車利用可否関数であり、免許保有ありかつ車保有ありのときのみ１、それ以外は０を返す関数である。Ｎｗは、ネットワーク階層を表わし、道路ネットワークであれば、ｒｏａｄである。 However, L N is a predetermined sufficiently large number. δ l, c is a function that determines whether or not a vehicle can be used, and is a function that returns 1 only when a license is held and a vehicle is held, and 0 otherwise. N w represents the network hierarchy, if a road network, a road.
各々のリンクコストに対してダイクストラ法を用いることで、目的地までの経路のリンクを表わす経路データ（ノードＩＤの列）が、例えば、（１）Ｇ１→Ｎ２→Ｎ６→Ｎ８→Ｎ９→Ｎ１２→Ｇ２、（２）Ｇ１→Ｗ２→Ｗ１→ＳＴ１→ＳＴ２→ＳＴ３→Ｗ６→Ｗ７→Ｇ２、（３）Ｇ１→Ｗ２→Ｗ３→ＢＳ１→ＢＳ２→Ｗ５→Ｗ７→Ｇ２のように求められる。これらの経路データについて、（１）であれば、交通手段を車のみとした複数のノードＩＤの列を表わし、（２）であれば、交通手段を徒歩→鉄道→徒歩と乗り換えた、複数のノードＩＤの列を表わし、（３）であれば、交通手段を、徒歩→バス→徒歩と乗り換えた、複数のノードＩＤの列を表わす。この方法を用いることで、パークアンドライドなどの交通手段も容易に表現できる。例えば、（４）Ｇ１→Ｎ２→Ｎ４→Ｎ３→Ｎ１→ＳＴ１→ＳＴ２→ＳＴ３→Ｗ６→Ｗ７→Ｇ２という経路が探索された場合、交通手段は車→鉄道→徒歩となる。 By using the Dijkstra method for each link cost, route data (node ID column) representing a link of a route to the destination is, for example, (1) G1 → N2 → N6 → N8 → N9 → N12 → G2, (2) G1-> W2-> W1-> ST1-> ST2-> ST3-> W6-> W7-> G2, (3) G1-> W2-> W3-> BS1-> BS2-> W5-> W7-> G2. With regard to these route data, (1) represents a sequence of a plurality of node IDs in which the transportation means is only a car, and (2) represents a plurality of transportation means changing from walking to railroad to walking. This represents a column of node IDs, and (3) represents a column of a plurality of node IDs obtained by changing the means of transportation from walking to bus to walking. By using this method, transportation means such as park and ride can be easily expressed. For example, when a route of (4) G1-> N2-> N4-> N3-> N1-> ST1-> ST2-> ST3-> W6-> W7-> G2 is searched, the means of transportation is car-> rail-> walk.
手段経路探索部１８は、各個人について、探索した経路データを経路データ記憶部２０に記憶すると共に、記憶した経路データの経路ＩＤを、当該個人の個人データに登録する。また、手段経路探索部１８は、各個人について、探索された経路データについて算出されたリンクコストの合計値（合計値の最小値）を基準コストＣ０としてメモリに記憶しておく。
The means
交通流シミュレーション部２２は、個人データ記憶部１２に記憶された各個人の個人データと、経路データ記憶部２０に記憶された各個人の経路データと、ネットワークデータ記憶部１４に記憶された多階層ネットワークデータ及び信号データと、時刻表データ記憶部１６に記憶された時刻表データとに基づいて、起点（発生ノード）から終点（集中ノード）まで、時間の経過に伴う各階層のネットワーク上の、各個人の挙動を含む交通流を、１秒毎に計算し、所定時間分（例えば、１日の所定時間帯の時間分）になるまで繰り返し計算する。また、交通流シミュレーション部２２は、所定時間分について、計算された各個人の挙動に基づいて、各個人のリンク旅行時間、公共交通の混雑率、及び公共交通の待ち時間を算出する。
The traffic
シミュレーションモデルは、出発時間によってソートされた個人を順番に発生させ、スキャニングインターバル（＝１秒）ごとに、車両、人（徒歩）、鉄道、バスを移動させる交通流モデルで構成される。交通流モデルは、時刻表データに基づいて、バスや鉄道を、対応する階層のネットワーク上で移動させると共に、各個人の経路データに従って、各車両を道路ネットワークデータ上で移動させ、人を、鉄道ネットワーク、バスネットワーク、徒歩ネットワーク上で移動させ、各個人が経験した、各リンクの旅行時間を計算し出力する。 The simulation model is a traffic flow model in which individuals sorted according to departure time are generated in order, and vehicles, people (walking), railroads, and buses are moved at every scanning interval (= 1 second). The traffic flow model moves buses and railways on the corresponding hierarchical network based on the timetable data, and moves each vehicle on the road network data according to each individual route data. Move on the network, bus network, walking network, calculate and output the travel time of each link experienced by each individual.
また、交通流計算装置１０は、更に、交通流シミュレーション部２２によって計算された交通流に基づいて、各個人の経験情報を生成すると共に、時間帯別のコストデータを算出する経験情報生成部２４と、時間帯別のコストデータを記憶するコストデータ記憶部２６と、経験情報に基づいて、経路データを変更するか否かを判断する変更判断部２８と、を備えている。
The traffic
経験情報生成部２４は、交通流シミュレーション部２２によって出力された、各個人のリンク旅行時間、公共交通の混雑率、及び公共交通の待ち時間を収集し、各個人について、経路上の各リンク旅行時間、各リンクのバス又は鉄道の混雑率、及び各乗換リンクのバス又は鉄道の待ち時間を含む経験情報を生成する。
The experience
また、経験情報生成部２４は、全ての個人の経験情報に基づいて、時間帯別の各リンクの平均旅行時間（図４参照）、平均混雑率（図５参照）、及び平均待ち時間（図６参照）を表わす時間帯別コストデータを生成して、コストデータ記憶部２６に格納する。
Further, the experience
上記図４〜図６の例ではネットワーク種別を明示しているが、リンクＩＤが一意に決まっていれば、ネットワーク種別を明示する必要はない。また、時間帯幅は任意に決められるようにする。平均混雑率は、公共交通のネットワークデータのみに関係するコストであるため、上記図５に示すように、公共交通のネットワークデータ以外を０としてもよいし、そもそも公共交通ネットワークデータのみを、コストデータとして出力するようにしてもよい。 Although the network type is specified in the examples of FIGS. 4 to 6 described above, if the link ID is uniquely determined, it is not necessary to specify the network type. Also, the time zone width is determined arbitrarily. Since the average congestion rate is a cost related only to public transport network data, as shown in FIG. 5, it may be set to 0 other than the public transport network data, or only the public transport network data may be used as cost data in the first place. May be output as
また、平均待ち時間は、乗換リンクのみに関係するコストであるため、上記図６に示すように、乗換リンク以外を０としてもよいし、そもそも乗換リンクのみの平均待ち時間を、コストデータとして出力するようにしてもよい。 Further, since the average waiting time is a cost related only to the transfer link, as shown in FIG. 6, it may be set to 0 other than the transfer link, and the average waiting time only for the transfer link is output as cost data in the first place. You may make it do.
また、経験情報生成部２４は、各個人について、図７に示すように、生成した経験情報を用いて、上記（１）式に従って、実際のリンクコストを算出し、図８に示すように、時間帯別の各リンクのリンクコストとして、コストデータ記憶部２６に格納する。
Further, for each individual, the experience
変更判断部２８は、各個人について、メモリに記憶された基準コストと、実際のリンクコストの合計値とを比較して、当該個人の経路データを変更するか否かを判断する。
The
ここで、繰り返し計算によって得られるｎ回目の交通流計算（対象個人の一番新しい探索からの繰り返し回数）によって得られる実際のリンクコストの合計値をＣｎとすると、経路データが変更される条件は、以下のように定義される。 Here, when the total value of the actual link costs obtained by the n-th traffic flow calculation (the number of repetitions from the newest search of the target individual) obtained by iterative calculation is C n , the condition that the route data is changed Is defined as follows:
１．実コストＣｎと基準コストＣ０の比率が閾値Ｔｈｌを超えた場合 1. When the ratio between the actual cost C n and the reference cost C 0 exceeds the threshold value T hl
２．同一経路をｄ日連続使用していて、かつそのコスト比率の平均値が閾値Ｔｈ２を超えた場合 2. When the same route is used continuously for d days and the average cost ratio exceeds the threshold Th2
ただし、Ｔｈ２＜Ｔｈ１である。上記の１又は２の条件を満たした場合、当該個人の経験情報を考慮して再探索された経路データに、経路データを変更するように判断する。
However, T h2 <T h1 . When the
上記のように経路データを変更すると判断された場合、対象の個人について、手段経路探索部１８によって、以下のように、経路データを再探索する。
When it is determined that the route data is changed as described above, the
まず、コストデータ記憶部２６に記憶された、時間帯別の各リンクの平均旅行時間、平均混雑率、平均待ち時間を表わす時間帯別のコストデータと、当該個人の経験情報とを用いて、新しい経路データを探索する。すなわち、時間帯別のコストデータの内容に優先して、経験情報に含まれるリンクのリンク旅行時間、混雑率、待ち時間を用いて、リンクコストを算出し、経路探索を行なう。
First, using the cost data for each time zone representing the average travel time, the average congestion rate, the average waiting time of each link for each time zone, and the personal experience information stored in the cost
ここで、図９に示すネットワークにおける経路データが変更される例について説明する。上記図９におけるＮ１〜Ｎ５はノードを示す。また、図には示していないが２つのノード間を結ぶリンクを、ノードの起点と終点の番号からＬ１２（Ｎ１→Ｎ２のリンク）のように表記することにする。上記図９において各リンクの横に記されている数字はリンクコストを表している。ここでは、簡単のために所要時間や混雑率などのリンクコストを構成する要素は考えないことにする。 Here, an example in which route data in the network shown in FIG. 9 is changed will be described. N1 to N5 in FIG. 9 indicate nodes. Although not shown in the figure, a link connecting two nodes is represented as L12 (N1 → N2 link) from the start point and end point numbers of the nodes. In FIG. 9, the number written beside each link represents the link cost. Here, for the sake of simplicity, elements constituting the link cost such as the required time and the congestion rate are not considered.
上記図９は、交通流計算をする前の初期のリンクコスト（経路探索時に算出されたリンクコスト）を示している。このネットワークにおいてリンクコストの合計値を最小にする経路を探索すると、Ｌ１２→Ｌ２３→Ｌ３４を通る経路が探索され、またそのときの基準コストＣ０は１０である。 FIG. 9 shows the initial link cost (link cost calculated during route search) before the traffic flow calculation. When a route that minimizes the total value of link costs in this network is searched, a route that passes through L12 → L23 → L34 is searched, and the reference cost C 0 at that time is 10.
次に、交通流計算をすると、リンクを通過した経験情報から、各リンクの実際のリンクコストが求められる。 Next, when the traffic flow is calculated, the actual link cost of each link is obtained from the experience information passing through the link.
ある個人Ａの実コストＣ１に対する基準コストＣ０の比が閾値を超えており、経路データを変更すると判断されたとする。このとき、個人Ａの経験情報から、Ｌ１２、Ｌ２３、Ｌ３４のリンク旅行時間、混雑率、待ち時間が、交通流計算によって出力された時間帯別コストデータの値に置き換わる。経験情報を反映した新しいリンクコストを図１０に示した。このリンクコストを用いて、リンクコストを最小とする経路を探索すると、Ｌ１５→Ｌ５４の新しい経路が探索され、探索された経路に変更される。 Assume that the ratio of the reference cost C 0 to the actual cost C 1 of a certain individual A exceeds the threshold value, and it is determined that the route data is to be changed. At this time, the link travel time, congestion rate, and waiting time of L12, L23, and L34 are replaced with the value of the cost data classified by time zone output by the traffic flow calculation from the personal A experience information. The new link cost reflecting experience information is shown in FIG. When a route that minimizes the link cost is searched using this link cost, a new route of L15 → L54 is searched and changed to the searched route.
次に、第１の実施の形態に係る交通流計算装置１０の動作について説明する。
Next, the operation of the traffic
オペレータによって、シミュレーションの開始指示が入力されると、交通流計算装置１０において、図１１に示すシミュレーション処理ルーチンが実行される。 When a simulation start instruction is input by the operator, a simulation processing routine shown in FIG.
まず、ステップ１００において、個人データ記憶部１２に記憶された各個人の個人データと、ネットワークデータ記憶部１４に記憶された多階層ネットワークデータと、時刻表データ記憶部１６に記憶された時刻表データとを読み込む。
First, in
そして、ステップ１０２において、各個人について、目的地までの交通手段及び経路を表わす経路データを探索し、探索された経路データを経路データ記憶部２０に格納する。次のステップ１０４では、個人データ記憶部１２に記憶された各個人の個人データと、経路データ記憶部２０に記憶された各個人の経路データと、ネットワークデータ記憶部１４に記憶された多階層ネットワークデータ及び信号データと、時刻表データ記憶部１６に記憶された時刻表データとに基づいて、１日の所定時間帯の交通流を計算する。
In
そして、ステップ１０６において、上記ステップ１０４で計算された交通流における各個人の挙動に基づいて、各個人について、目的地までの各リンクのリンク旅行時間、混雑率、待ち時間を含む経験情報を生成する。
In
次のステップ１０８では、各個人について、上記ステップ１０６で生成された当該個人の経験情報に基づいて、目的地までの各リンクの実際のリンクコストを算出して、コストデータ記憶部２６に記憶する。
In the
そして、ステップ１１０において、上記ステップ１０６で生成された全ての個人の経験情報に基づいて、時間帯別の各リンクの平均リンク旅行時間、混雑率、及び待ち時間の平均値を算出して、コストデータ記憶部２６に記憶されている時間帯別のコストデータを更新する。
In step 110, based on the experience information of all the individuals generated in
そして、ステップ１１２において、上記ステップ１０８で算出された実際のリンクコストに基づいて、各個人について、経路データを変更するか否かを判断する。次のステップ１１４では、繰り返しの終了条件を満たしたか否かを判定し、終了条件を満たしていない場合には、上記ステップ１０２へ戻って、次の日の交通流を計算するが、一方、終了条件を満たした場合には、シミュレーション処理ルーチンを終了する。ここで、終了条件は、繰り返し回数として設定してもよいし、経路変更者の割合が閾値以下になった場合等の条件として設定しても良い。以下では、繰り返し回数ｒが閾値以上となったことを終了条件とし、全体として均衡状態となったときに終了する場合を例に説明する。
In
上記のシミュレーション処理ルーチンにより、交通流の計算と、手段・経路の変更判断及び手段・経路の同時探索とを繰り返し行うことによって、各個人の経路データがある値に収束し、全体として均衡が起こる交通状況が再現される。 By repeating the traffic flow calculation, means / route change judgment and means / route simultaneous search by the above simulation processing routine, the route data of each individual converges to a certain value, and an overall balance occurs. The traffic situation is reproduced.
上記ステップ１０２は、図１２に示す手段・経路同時探索処理ルーチンによって実現される。 Step 102 is realized by the means / route simultaneous search processing routine shown in FIG.
ステップ１２０では、処理対象の個人を決定し、ステップ１２２において、初期経路の探索であるか否かを判定する。初期経路の探索である場合には、ステップ１２６へ移行するが、一方、２回目以降の経路探索である場合には、ステップ１２４において、処理対象の個人について、上記ステップ１１２において経路データを変更すると判断されたか否かを判定する。経路データを変更すると判断されていた場合には、ステップ１２６へ移行するが、一方、経路データを変更すると判断されていなかった場合には、後述するステップ１３４へ移行する。
In
ステップ１２６では、経路変更せずに処理を繰り返した回数を示す変数ｒを０に設定する。そして、ステップ１２８において、処理対象の個人について、個人データと、時間帯別のコストデータと、多階層ネットワークデータとに基づいて、目的地までの交通手段及び経路を同時に探索する。なお、対象の個人について、経路データを変更するように判断されていた場合には、記憶された経験情報を、時間帯別のコストデータより優先して用いて、目的地までの交通手段及び経路を同時に探索する。
In
次のステップ１３０では、上記ステップ１２８で探索された経路について算出されたリンクコストの合計値を、基準コストとしてメモリに記憶させる。そして、ステップ１３２において、上記ステップ１２８で探索された経路データを、処理対象の個人の経路データとして、経路データ記憶部２０に記憶させる。
In the
ステップ１３４では、変数ｒをインクリメントし、ステップ１３６において、全ての個人について、上記ステップ１２０〜ステップ１３４の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、手段・経路同時探索処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップ１２０〜ステップ１３４の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ１２０へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
In
また、上記ステップ１１２は、図１３に示す手段・経路変更判断処理ルーチンによって実現される。
The
ステップ１４０において、処理対象の個人を決定し、ステップ１４２で、処理対象の個人について、実際のリンクコストの合計値から実コストを算出し、上記（３）式に従って、実コストに対する基準コストの比率が閾値以上であるか否かを判定する。コストの比率が閾値以上である場合には、後述するステップ１４６へ移行するが、一方、コストの比率が閾値未満である場合には、ステップ１４４において、上記（４）式に従って、ｄ日分の実コストに対する基準コストの比率の平均値が閾値以上であるか否かを判定する。コストの比率の平均値が閾値以上である場合には、ステップ１４６へ移行するが、一方、コストの比率の平均値が閾値未満である場合には、後述するステップ１５０へ移行する。
In
ステップ１４６では、処理対象の個人について、判断結果として、経路データを変更することを設定し、ステップ１４８において、処理対象の個人について上記ステップ１０６で生成された経験情報を、経路探索のためにコストデータ記憶部２６に記憶させる。
In
ステップ１５０では、全ての個人について、上記ステップ１４０〜ステップ１４８の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、手段・経路変更判断処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップ１４０〜ステップ１４８の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ１４０へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
In
以上説明したように、第１の実施の形態に係る交通流計算装置によれば、対応する乗換ノード間が乗換リンクで結ばれた、複数の交通手段に対する複数のネットワークを表わす多階層ネットワークデータを用いて、リンクコストによる経路探索を行なうことにより、車、バス、鉄道、及び徒歩という交通手段の組み合わせを用いたときの経路を探索することができる。 As described above, according to the traffic flow calculation apparatus according to the first embodiment, multi-layer network data representing a plurality of networks for a plurality of transportation means in which corresponding transfer nodes are connected by a transfer link. By using the route search based on the link cost, it is possible to search for a route when using a combination of transportation means such as a car, a bus, a railway, and a walk.
また、交通流計算の結果を個人にフィードバックするために交通流計算の出力結果（旅行時間や交通機関の混雑率など）を経験情報として蓄積できる。そのため、目的地までの経路コストが大きくなったために交通手段や経路を変更する、といった行動の変化を扱うことができる。 Moreover, in order to feed back the result of traffic flow calculation to an individual, the output result of the traffic flow calculation (travel time, traffic congestion rate, etc.) can be accumulated as experience information. Therefore, it is possible to handle behavioral changes such as changing the means of transportation or the route because the route cost to the destination has increased.
また、交通流計算と交通手段・経路の変更判断とを繰り返し行うことで、各個人の交通手段・経路がある値に収束し、また全体として均衡状態となった交通状況を再現することができる。 In addition, it is possible to reproduce the traffic situation in which each individual's means of transportation / route converges to a certain value and the equilibrium state as a whole is achieved by repeatedly calculating the traffic flow and judging the change of means of transportation / route. .
また、最小コスト経路を探索した結果として、交通手段が含まれているので、交通手段の組み合わせを限定しておらず、交通手段の様々な組み合わせが、経路と共に同時に探索される。 Further, as a result of searching for the minimum cost route, since the transportation means is included, the combination of the transportation means is not limited, and various combinations of the transportation means are searched simultaneously with the route.
また、車両一台一台を発生させ、時間毎の挙動を計算する機能を有しているため、時間毎のリンク旅行時間の表現が可能であり、また、時間毎の公共交通の待ち時間、混雑率、移動主体の疲労度などを算出することができる。また、コストを用いた手段・経路の同時探索機能を有しているので、選択行動も模擬できる。 In addition, because it has the function to generate each vehicle and calculate the behavior per hour, it is possible to express the link travel time per hour, and the waiting time of public transportation per hour, The congestion rate, the degree of fatigue of the moving subject, etc. can be calculated. In addition, since it has a function for simultaneously searching for means and routes using costs, it can also simulate selection behavior.
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。 Next, a second embodiment will be described. In addition, about the part which becomes the structure similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.
第２の実施の形態では、個人データの到着時間に基づいて、経路探索を行なっている点が、第１の実施の形態と異なっている。 The second embodiment is different from the first embodiment in that a route search is performed based on the arrival time of personal data.
図１４に示すように、第２の実施の形態に係る交通流計算装置２１０は、個人データ記憶部１２と、ネットワークデータ記憶部１４と、時刻表データ記憶部１６と、手段経路探索部１８と、経路データ記憶部２０と、探索された経路データに基づいて、出発時間を決定する出発時間決定部２１２と、交通流シミュレーション部２２と、経験情報生成部２４と、コストデータ記憶部２６と、到着時間データを記憶する到着時間データ記憶部２１４と、変更判断部２８と、を備えている。
As shown in FIG. 14, the traffic
個人データ記憶部１２は、各個人について、図１５に示すように、個人ＩＤ、到着時間、出発時間、発生ノード（出発地）、集中ノード（目的地）、個人属性（年齢、免許保有、車保有）、及び経路ＩＤより構成される個人データを記憶している。出発時間については、予め与えられないが、到着時間については、予め与えられている。
As shown in FIG. 15, the personal
手段経路探索部１８は、各個人について、目的地のノードから逆に出発地のノードまで辿るようにして、上記第１の実施の形態と同様の手法により、交通手段及び経路を同時に探索する。また、経路探索では、到着時間から時間を逆算しながら、時間帯別のコストデータを参照して、リンクコストを算出する。
The means
出発時間決定部２１２は、各個人について、探索された経路データに基づいて、到着時間から、出発時間を逆算して、出発時間を決定し、当該個人の個人データに、決定された出発時間を登録する。
The departure
経験情報生成部２４は、各個人について、計算された交通流の各個人の挙動に基づいて、目的地（集中ノード）の到着時間を取得し、各個人について到着時間を記録した到着時間データを、到着時間データ記憶部２１４に記憶させる。
The experience
変更判断部２８は、上記（３）式、（４）式の条件に基づいて、各個人について、経路データの変更を行うか否かを判断する。また、変更判断部２８は、個人データの到着時間と到着時間データの到着時間とから算出される遅れ時間が、閾値以上である場合に、出発時間を、遅れ時間分だけ早くするように変更する。
The
次に、第２の実施の形態に係る手段・経路探索処理ルーチンについて、図１６を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。 Next, a means / route search processing routine according to the second embodiment will be described with reference to FIG. In addition, about the process similar to 1st Embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and detailed description is abbreviate | omitted.
ステップ１２０では、処理対象の個人を決定し、ステップ１２２において、初期経路の探索であるか否かを判定し、初期経路の探索である場合には、ステップ１２６へ移行するが、一方、２回目以降の経路探索である場合には、ステップ１２４において、処理対象の個人について、上記ステップ１２２において経路データを変更すると判断されたか否かを判定する。経路データを変更すると判断されていた場合には、ステップ１２６へ移行するが、一方、経路データを変更すると判断されていなかった場合には、ステップ１３４へ移行する。
In
ステップ１２６では、変数ｒを０に設定し、ステップ１２８において、処理対象の個人について、個人データと、時間帯別のコストデータと、多階層ネットワークデータとに基づいて、目的地までの交通手段及び経路を同時に探索して、経路データを求める
次のステップ１３０では、上記ステップ１２８で探索された経路について算出されたリンクコストの合計値を、基準コストとしてメモリに記憶させる。そして、ステップ２５０において、上記ステップ１２８で探索された経路データと、処理対象の個人の個人データの到着時間とに基づいて、出発時間を逆算し、個人データ記憶部１２の個人データに、出発時間を記憶させる。
In
そして、ステップ１３２において、上記ステップ１２８で探索された経路データを、経路データ記憶部２０に記憶させる。
In
ステップ１３４では、変数ｒをインクリメントし、ステップ１３６において、全ての個人について、上記ステップ１２０〜ステップ１３４の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、手段・経路同時探索処理ルーチンを終了する。
In
また、第２の実施の形態に係る手段・経路変更判断処理ルーチンについて図１７を用いて説明する。 A means / route change determination processing routine according to the second embodiment will be described with reference to FIG.
ステップ１４０において、処理対象の個人を決定し、ステップ１４２で、実コストに対する基準コストの比率が閾値以上であるか否かを判定する。コストの比率が閾値以上である場合には、ステップ１４６へ移行するが、一方、コストの比率が閾値未満である場合には、ステップ１４４において、ｄ日分の実コストに対する基準コストの比率の平均値が閾値以上であるか否かを判定する。コストの比率の平均値が閾値以上である場合には、ステップ１４６へ移行するが、一方、コストの比率の平均値が閾値未満である場合には、ステップ２６０へ移行する。
In
ステップ２６０では、交通流の計算に基づいて生成された到着時間データに基づいて、処理対象の個人について、個人データの到着時間に対する、交通流の計算結果における到着時間の遅れ時間が、閾値以上であるか否かを判定する。遅れ時間が閾値未満である場合には、ステップ１５０へ移行するが、一方、遅れ時間が閾値以上である場合には、ステップ２６２において、処理対象の個人の個人データの出発時間を、遅れ時間分だけ早めるように変更して、ステップ１５０へ移行する。
In
ステップ１４６では、処理対象の個人について、判断結果として、経路データを変更することを設定し、ステップ１４８において、処理対象の個人について上記ステップ１０６で生成された経験情報を、経路探索のためにコストデータ記憶部２６に記憶させる。
In
ステップ１５０では、全ての個人について、上記ステップ１４０〜１４８、２６０、２６２の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、手段・経路変更判断処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップステップ１４０〜１４８、２６０、２６２の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ１４０へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
In
なお、第２の実施の形態に係る交通流計算装置の他の構成及び作用は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。 In addition, since the other structure and effect | action of the traffic flow calculation apparatus which concern on 2nd Embodiment are the same as that of 1st Embodiment, description is abbreviate | omitted.
以上説明したように、第２の実施の形態に係る交通流計算装置によれば、交通流計算で求められた旅行時間や公共交通機関の混雑率などの経験情報を用いて、出発時間を再計算することによって、出発時間の変更を表現することができる。 As described above, according to the traffic flow calculation apparatus according to the second embodiment, the departure time is re-established by using experience information such as travel time and the congestion rate of public transportation determined by the traffic flow calculation. By calculating, a change in departure time can be expressed.
また、交通流計算の結果を個人にフィードバックするために交通流計算の出力結果を経験情報として蓄積できる。そのため、個人が予定する到着時間に大幅に遅れたために、出発時間を変更する、といった行動の変化を扱うことができる。 Moreover, in order to feed back the result of traffic flow calculation to an individual, the output result of traffic flow calculation can be accumulated as experience information. For this reason, it is possible to handle behavioral changes such as changing the departure time because the arrival time scheduled by the individual is significantly delayed.
なお、上記の実施の形態では、到着時間の遅れ時間が閾値以上であった場合に、出発時間を変更する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、到着時間の遅れ時間が閾値以上であった場合に、経験情報を用いて、経路を再探索するようにしてもよい。また、出発時間を変更すると共に、経路を再探索するようにしてもよい。 In the above embodiment, the case where the departure time is changed when the arrival time delay time is equal to or greater than the threshold value has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and the arrival time delay time is not limited thereto. May be re-searched using experience information. Further, the departure time may be changed and the route may be searched again.
また、上記の第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、各個人について、経路データを探索し、経路データに基づいて、交通流を計算する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、各個人について、経路探索時に経路データの候補を複数作成しておいて、交通流の計算において、出発時に動的に各個人の経路データを選択するようにしてもよい。経路データの候補を複数作成する手法としては、ダイクストラ法により経路コストが最小の経路からｋ番目までの経路を選定する方法を用いればよい。さらに、交通流の計算において、交通状況によって、移動中に経路探索を行い経路変更するようにしてもよい。 In the first embodiment and the second embodiment described above, the case where the route data is searched for each individual and the traffic flow is calculated based on the route data has been described as an example. It is not limited, and for each individual, a plurality of route data candidates may be created at the time of route search, and the route data of each individual may be dynamically selected at the time of departure in the calculation of traffic flow. . As a method of creating a plurality of route data candidates, a method of selecting the route from the route with the smallest route cost to the kth route by the Dijkstra method may be used. Furthermore, in the calculation of traffic flow, a route search may be performed during movement to change the route depending on traffic conditions.
また、実コストと基準コストとの比が、閾値以上であるときに、経路を変更するように判断する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、実コストと基準コストとの差分が、閾値以上であるときに、経路を変更するように判断してもよい。また、経路を変更すると判断された場合、経験情報を用いずに、時間帯別のコストデータに基づいて、経路データを再探索するようにしてもよい。 In addition, the case where it is determined to change the route when the ratio between the actual cost and the reference cost is equal to or greater than the threshold has been described as an example, but the present invention is not limited to this. When the difference is equal to or greater than the threshold value, it may be determined to change the route. Further, when it is determined that the route is to be changed, the route data may be re-searched based on the cost data for each time zone without using the experience information.
また、複数の交通手段を、車、バス、鉄道、及び徒歩とした場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、車、バス、鉄道、及び徒歩の任意の組み合わせを、複数の交通手段としてもよく、また、他の交通手段を組み合わせてもよい。 Moreover, although the case where a plurality of means of transportation is assumed to be a car, a bus, a railroad, and a walk has been described as an example, the present invention is not limited to this, and any combination of a car, a bus, a railroad, and a foot It is also possible to use other transportation means, or other transportation means may be combined.
１０、２１０ 交通流計算装置
１２ 個人データ記憶部
１４ ネットワークデータ記憶部
１６ 時刻表データ記憶部
１８ 手段経路探索部
２０ 経路データ記憶部
２２ 交通流シミュレーション部
２４ 経験情報生成部
２６ コストデータ記憶部
２８ 変更判断部
２１２ 出発時間決定部
２１４ 到着時間データ記憶部
10, 210 Traffic
Claims (7)
出発時間又は到着時間、出発地、目的地、及び公共交通の時刻表データを入力として、前記階層ネットワークデータに基づいて、目的地までの経路の各リンクにおける、前記交通手段毎に算出されるリンクコストの合計値を最小にする、目的地までの経路のリンクを表わす経路情報を探索する経路探索手段と、
を含む経路探索装置であって、
前記経路探索手段は、車の利用可否を含む個人属性を更に入力とし、前記個人属性に基づいて車に対するリンクコストを算出して、前記経路情報を探索する経路探索装置。 A plurality of networks including a bus network, a railway network, a walking network, and a road network represented by a plurality of links connecting a plurality of nodes for a plurality of transportation means including a car, a bus, a railroad, and a walking Each of the plurality of links of the plurality of networks includes a transit node, and network storage means for storing hierarchical network data in which the corresponding transit nodes in the plurality of networks are linked by a link;
Links calculated for each means of transportation in each link of the route to the destination based on the hierarchical network data with the departure time or arrival time, the departure place, the destination, and the timetable data of public transportation as input Route search means for searching for route information representing a link of a route to the destination, which minimizes the total cost,
A route search device including :
The route search device is further provided with a personal attribute including whether or not a vehicle can be used as an input, calculates a link cost for the vehicle based on the personal attribute, and searches for the route information.
前記複数の個人に対する個人データ、及び前記経路探索手段によって探索された前記複数の個人に対する前記経路情報を入力として、前記複数のネットワークにおける、前記複数の個人の各々の挙動を含む交通流を計算する交通流計算手段を更に含む請求項１又は２記載の経路探索装置。 The route search means searches the route information for the plurality of individuals based on personal data representing departure time or arrival time, departure point, and destination for the plurality of individuals,
Using the personal data for the plurality of individuals and the route information for the plurality of individuals searched by the route search means as inputs, the traffic flow including the behavior of each of the plurality of individuals in the plurality of networks is calculated. The route search device according to claim 1 or 2 , further comprising a traffic flow calculation means.
各個人について、前記経験情報に基づいて算出される前記リンクコストの合計値に対する、前記経路探索手段によって探索された前記経路情報について算出された前記リンクコストの合計値の差分又は比が、所定値以上である場合、前記経路情報を変更する変更手段とを更に含み、
前記交通流計算手段は、前記変更手段により変更された前記経路情報を更に用いて前記複数のネットワークにおける前記交通流を計算する請求項３記載の経路探索装置。 Based on the behavior of each individual of the traffic flow calculated by the traffic flow calculating means, for each individual, generation of experience information including the link travel time of each link to the destination, the degree of congestion of public transportation or the waiting time Experience information generating means to
For each individual, a difference or ratio of the total value of the link costs calculated for the route information searched by the route search means with respect to the total value of the link costs calculated based on the experience information is a predetermined value. If it is above, it further includes a changing means for changing the route information,
The route search device according to claim 3, wherein the traffic flow calculation means calculates the traffic flow in the plurality of networks by further using the route information changed by the changing means.
各個人について、前記経験情報の到着時間に対する、前記個人データの到着時間の差分が、所定値以上である場合、前記経路情報又は出発時間を変更する変更手段とを更に含み、
前記交通流計算手段は、前記変更手段により変更された前記経路情報又は前記出発時間を更に用いて前記複数のネットワークにおける前記交通流を計算する請求項３又は４記載の経路探索装置。 Experience information generating means for generating, for each individual, experience information including arrival time at the destination based on the behavior of each individual of the traffic flow calculated by the traffic flow calculating means;
A change means for changing the route information or the departure time when the difference in arrival time of the personal data with respect to the arrival time of the experience information is equal to or greater than a predetermined value for each individual;
Said traffic flow calculating means, the route searching apparatus according to claim 3 or 4, wherein calculating the traffic flow in the plurality of networks further using the changed the route information or the departure time by said changing means.
出発時間又は到着時間、出発地、目的地、及び公共交通の時刻表データを入力として、前記階層ネットワークデータに基づいて、目的地までの経路の各リンクにおける、前記交通手段毎に算出されるリンクコストの合計値を最小にする、目的地までの経路のリンクを表わす経路情報を探索する経路探索手段
として機能させるためのプログラムであって、
前記経路探索手段は、車の利用可否を含む個人属性を更に入力とし、前記個人属性に基づいて車に対するリンクコストを算出して、前記経路情報を探索するプログラム。 A plurality of networks including a bus network, a railway network, a walking network, and a road network represented by a plurality of links connecting a plurality of nodes for a plurality of transportation means including a car, a bus, a railroad, and a walking A plurality of links in each of the plurality of networks including a transfer node, and a computer including network storage means for storing hierarchical network data in which each of the transfer nodes in the plurality of networks is connected by a link;
Links calculated for each means of transportation in each link of the route to the destination based on the hierarchical network data with the departure time or arrival time, the departure place, the destination, and the timetable data of public transportation as input A program for functioning as a route search means for searching for route information representing a link of a route to a destination, which minimizes the total cost .
The route search means further receives a personal attribute including whether or not a vehicle is available, calculates a link cost for the vehicle based on the personal attribute, and searches for the route information.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010203590A JP5668380B2 (en) | 2010-09-10 | 2010-09-10 | Route search apparatus and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010203590A JP5668380B2 (en) | 2010-09-10 | 2010-09-10 | Route search apparatus and program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012058157A JP2012058157A (en) | 2012-03-22 |
| JP5668380B2 true JP5668380B2 (en) | 2015-02-12 |
Family
ID=46055418
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010203590A Expired - Fee Related JP5668380B2 (en) | 2010-09-10 | 2010-09-10 | Route search apparatus and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5668380B2 (en) |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5902607B2 (en) | 2012-12-27 | 2016-04-13 | トヨタ自動車株式会社 | Travel time information providing apparatus and travel time information providing method |
| GB201314824D0 (en) * | 2013-08-19 | 2013-10-02 | Tomtom Dev Germany Gmbh | Multi-modal routing |
| KR101608251B1 (en) * | 2014-05-07 | 2016-04-01 | 한국철도기술연구원 | Method of intelligent train scheduling |
| JP6314656B2 (en) * | 2014-05-23 | 2018-04-25 | 日産自動車株式会社 | Road traffic demand forecasting apparatus and road traffic demand forecasting method |
| JP6326329B2 (en) | 2014-09-03 | 2018-05-16 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | Route search system, route search method and computer program |
| JP6363534B2 (en) * | 2015-03-04 | 2018-07-25 | 株式会社Ｎｔｔドコモ | Route search device, route search system, route search method and program |
| CN106448135B (en) * | 2016-09-30 | 2018-07-10 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | Bus routes recommend method and device |
| JP6709718B2 (en) * | 2016-11-04 | 2020-06-17 | 日本電信電話株式会社 | Input parameter search device, input parameter search method, and input parameter search program |
| JP6551376B2 (en) * | 2016-12-07 | 2019-07-31 | トヨタ自動車株式会社 | Burden feeling estimation device and burden feeling estimation program |
| JP6867314B2 (en) * | 2017-06-13 | 2021-04-28 | 公益財団法人鉄道総合技術研究所 | Program and passenger travel route estimation device |
| WO2020032815A1 (en) * | 2018-08-07 | 2020-02-13 | Динар Маратович ГАЙНУТДИНОВ | Method for automatically organizing multimodal freight transport services |
| JP7269065B2 (en) * | 2019-03-28 | 2023-05-08 | 株式会社ゼンリン | Transportation method search system and transportation method search program |
| JP7483358B2 (en) * | 2019-12-03 | 2024-05-15 | 株式会社ゼンリン | Processing Equipment |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4561139B2 (en) * | 2004-03-22 | 2010-10-13 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | Navigation system |
| JP5007152B2 (en) * | 2007-05-16 | 2012-08-22 | 株式会社ナビタイムジャパン | Navigation system, route search server, route search method, and terminal device |
| JP5195348B2 (en) * | 2008-11-26 | 2013-05-08 | 富士通株式会社 | Information processing apparatus, computer program, and traffic route guidance system |
| JP5143034B2 (en) * | 2009-01-29 | 2013-02-13 | 株式会社ナビタイムジャパン | Navigation system, voice guidance method, route search server, and terminal device |
| JP5133922B2 (en) * | 2009-03-12 | 2013-01-30 | 株式会社ナビタイムジャパン | Navigation system, route search server, terminal device, and route guidance method |
-
2010
- 2010-09-10 JP JP2010203590A patent/JP5668380B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2012058157A (en) | 2012-03-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5668380B2 (en) | Route search apparatus and program | |
| Shaheen et al. | Mobility and the sharing economy: Potential to facilitate the first-and last-mile public transit connections | |
| CN107545320B (en) | Urban rail transit passenger path planning method and system based on graph theory | |
| CN100463009C (en) | Traffic information fusion processing method and system | |
| JP6613235B2 (en) | Method and system for obtaining a composite route | |
| CN104408082B (en) | A kind of Metro Passenger method of servicing based on real time information | |
| US8799038B2 (en) | Dynamic taxi-sharing system and sharing method thereof | |
| JP5676806B2 (en) | Iterative scoring of public transport | |
| CN114076606A (en) | Method and computer system for providing a journey route or time required for a journey route from a departure location to a destination location | |
| CN104838433A (en) | Transportation plan creation support apparatus and transportation plan creation support method | |
| CN105026893B (en) | time efficient traffic routing system | |
| JP5273106B2 (en) | Traffic flow calculation device and program | |
| Carlier et al. | A supernetwork approach towards multimodal travel modeling | |
| CN105303245B (en) | Traffic analysis system and traffic analysis method | |
| Su et al. | The multimodal trip planning system of intercity transportation in Taiwan | |
| Richter et al. | Integrating ridesharing services with automated vehicles into macroscopic travel demand models | |
| He et al. | Optimizing first-mile ridesharing services to intercity transit hubs | |
| Jamal et al. | Tour planning and ride matching for an urban social carpooling service | |
| Kim et al. | Integrated decision model of mode, line, and frequency for a new transit line to improve the performance of the transportation network | |
| Akgöl et al. | Prediction of modal shift using artificial neural networks | |
| Bahrehdar et al. | A decision support system for urban journey planning in multimodal public transit network | |
| CN111275970B (en) | Optimal route planning method considering real-time bus information | |
| Hannon et al. | Transit investments in an age of uncertainty | |
| Rouhieh et al. | Optimizing route choice in multimodal transportation networks | |
| Jha et al. | Optimizing station locations along transit rail lines with geographic information systems and artificial intelligence |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130722 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140527 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140603 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140801 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140826 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141027 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20141118 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20141201 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5668380 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |