JP5984155B2 - 情報処理装置、プログラム、及び、情報処理方法 - Google Patents
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Description
[特許文献1]特開2004−078482号公報
[特許文献2]特開2005−215909号公報
[特許文献3]特開2011−186746号公報
[特許文献4]特開2013−134155号公報
[特許文献5]特開平7−21487号公報
[非特許文献1]Gomes, G., A. May, and R. Horowitz. 2004. "Congested Freeway Microsimulation Model Using VISSIM".Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board (1876): 71−81.
[非特許文献2]Beers, W. C. M. V., and J. P. C. Kleijnen. 2004. "Kriging Interpolation in Simulation: A Survey". In Proceedings of the 2004 Winter Simulation Conference, edited by R. G. Ingalls, M. D. Rossetti, J. S. Hara, Raymond, Morimura, and Muta Smith, and B. A. Peters, 113−121: Piscataway, New Jersey: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Inc.
vec(A)=(GTHNG+NρILJ)−1GTHNYp=GTHN(HNGGTHN+NρIN)−1Yp …数式3
β=1N T(Yp−Gvec(A))/N …数式4
Claims (12)
- 複数のエージェントを用いるシミュレーションの途中において複数の状態のそれぞれそれを取るエージェントの数を集計する集計部と、
複数の状態のそれぞれを取るエージェントの数に基づいて、シミュレーションの結果の良否の予測に用いる特徴データを生成する生成部と、
前記特徴データに基づき、シミュレーション結果の良否を予測する予測部と、
複数のシミュレーション条件のそれぞれを用いて前記シミュレーションを実行する実行部と、
それぞれのシミュレーション条件を用いたシミュレーションの途中で生成された複数の特徴データと、複数の対応するシミュレーション結果に基づいて、前記予測部を学習させる学習処理部と、
前記シミュレーション結果が不良と予測されたことに応じて、前記シミュレーションを中断する中断部と、
を備え、
前記中断部は、前記複数のシミュレーション条件のシミュレーションを最後まで実行して得られた複数の評価のうち、予め定められた数の上位の評価に基づいて、前記シミュレーションを中断する基準を変更する、
情報処理装置。 - 複数のエージェントを用いるシミュレーションの途中において複数の状態のそれぞれそれを取るエージェントの数を集計する集計部と、
複数の状態のそれぞれを取るエージェントの数に基づいて、シミュレーションの結果の良否の予測に用いる特徴データを生成する生成部と、
前記特徴データに基づき、シミュレーション結果の良否を予測する予測部と、
複数のシミュレーション条件のそれぞれを用いて前記シミュレーションを実行する実行部と、
それぞれのシミュレーション条件を用いたシミュレーションの途中で生成された複数の特徴データと、複数の対応するシミュレーション結果に基づいて、前記予測部を学習させる学習処理部と、
前記シミュレーション結果が不良と予測されたことに応じて、前記シミュレーションを中断する中断部と、
を備え、
前記中断部は、前記予測部により予測された評価に応じた確率でシナリオに係るシミュレーションを中断する、
情報処理装置。 - 複数のエージェントを用いるシミュレーションの途中において複数の状態のそれぞれそれを取るエージェントの数を集計する集計部と、
複数の状態のそれぞれを取るエージェントの数に基づいて、シミュレーションの結果の良否の予測に用いる特徴データを生成する生成部と、
前記特徴データに基づき、シミュレーション結果の良否を予測する予測部と、
複数のシミュレーション条件のそれぞれを用いて前記シミュレーションを実行する実行部と、
それぞれのシミュレーション条件を用いたシミュレーションの途中で生成された複数の特徴データと、複数の対応するシミュレーション結果に基づいて、前記予測部を学習させる学習処理部と、
を備える情報処理装置。 - 前記シミュレーション結果が不良と予測されたことに応じて、前記シミュレーションを中断する中断部を更に備える、
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記中断部は、前記シミュレーションを中断したことに応じて、異なるシミュレーション条件を用いたシミュレーションを開始させる、
請求項1、2及び4のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記予測部は、シミュレーションの最終時点における評価の予測値を算出し、算出した前記予測値に基づいてシミュレーション結果の良否を予測する、
請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、シミュレーション途中の複数の時点における前記複数の状態のそれぞれを取るエージェントの数に基づいて、前記特徴データを生成し、
前記予測部は、前記複数の時点の前記エージェントの数に基づく前記特徴データから、前記シミュレーションの最終時点における評価の予測値を算出する、
請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記生成部は、シミュレーションの実行途中の前記評価に更に基づいて、前記特徴データを生成する、
請求項7に記載の情報処理装置。 - コンピュータを請求項1から8のいずれか1項に記載の情報処理装置として機能させるプログラム。
- コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
前記コンピュータの集計部が、複数のエージェントを用いるシミュレーションの途中における複数の状態のそれぞれそれを取るエージェントの数を集計する集計段階と、
前記コンピュータの生成部が、複数の状態のそれぞれを取るエージェントの数に基づいて、シミュレーションの結果の良否の予測に用いる特徴データを生成する生成段階と、
前記コンピュータの予測部が、前記特徴データに基づき、シミュレーション結果の良否を予測する予測段階と、
前記コンピュータの実行部が、複数のシミュレーション条件のそれぞれを用いて前記シミュレーションを実行する実行段階と、
前記コンピュータの学習処理部が、それぞれのシミュレーション条件を用いたシミュレーションの途中で生成された複数の特徴データと、複数の対応するシミュレーション結果に基づいて、前記予測段階で用いる予測モデルを学習する学習処理段階と、
前記コンピュータの中断部が、前記シミュレーション結果が不良と予測されたことに応じて、前記シミュレーションを中断する中断段階と、
を備え、
前記中断段階において、前記複数のシミュレーション条件のシミュレーションを最後まで実行して得られた複数の評価のうち、予め定められた数の上位の評価に基づいて、前記シミュレーションを中断する基準を変更する、
情報処理方法。 - コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
前記コンピュータの集計部が、複数のエージェントを用いるシミュレーションの途中における複数の状態のそれぞれそれを取るエージェントの数を集計する集計段階と、
前記コンピュータの生成部が、複数の状態のそれぞれを取るエージェントの数に基づいて、シミュレーションの結果の良否の予測に用いる特徴データを生成する生成段階と、
前記コンピュータの予測部が、前記特徴データに基づき、シミュレーション結果の良否を予測する予測段階と、
前記コンピュータの実行部が、複数のシミュレーション条件のそれぞれを用いて前記シミュレーションを実行する実行段階と、
前記コンピュータの学習処理部が、それぞれのシミュレーション条件を用いたシミュレーションの途中で生成された複数の特徴データと、複数の対応するシミュレーション結果に基づいて、前記予測段階で用いる予測モデルを学習する学習処理段階と、
前記コンピュータの中断部が、前記シミュレーション結果が不良と予測されたことに応じて、前記シミュレーションを中断する中断段階と、
を備え、
前記中断段階において、前記予測段階で予測された評価に応じた確率でシナリオに係るシミュレーションを中断する、
情報処理方法。 - コンピュータにより実行される情報処理方法であって、
前記コンピュータの集計部が、複数のエージェントを用いるシミュレーションの途中における複数の状態のそれぞれそれを取るエージェントの数を集計する集計段階と、
前記コンピュータの生成部が、複数の状態のそれぞれを取るエージェントの数に基づいて、シミュレーションの結果の良否の予測に用いる特徴データを生成する生成段階と、
前記コンピュータの予測部が、前記特徴データに基づき、シミュレーション結果の良否を予測する予測段階と、
前記コンピュータの実行部が、複数のシミュレーション条件のそれぞれを用いて前記シミュレーションを実行する実行段階と、
前記コンピュータの学習処理部が、それぞれのシミュレーション条件を用いたシミュレーションの途中で生成された複数の特徴データと、複数の対応するシミュレーション結果に基づいて、前記予測段階で用いる予測モデルを学習する学習処理段階と、
を備える情報処理方法。
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