Transcript 宮本和明：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

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
1
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
 セルベース推定手法
周辺分布
クロス分類表
推定結果は
設定条件に
依存
属性 1
既定カテゴリ
属性 2
1
2
j
Σ
1
Z11 Z12
Z1j
Σ
2
Z21 Z22
Z2j
Σ
i
周辺分布に
合致するよう
Zi1 Zi2
Zij
セル値を調整
Σ
Σ
Σ
Σ
周辺分布
3
Σ
Σ
Σ
Σ
Σ
Σ
Σ
国勢調査等
より
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
4
セル統合
基本セル集合
1
3
Σ
Σ
1
Σ
1
Σ
2
Σ
2
Σ
3
Σ
3
Σ
4
Σ
5
Σ
6
Σ
1
2
3
4
5
6
属性の統合
Σ Σ Σ Σ Σ Σ Σ
有効な予測結果？
セル数少？
5
2
Σ
1
2
Σ
Σ
3 Σ
1
Σ
2
Σ
3
Σ
Σ
Σ
Σ
Σ
Σ
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
6
セル統合の位置づけ
対象エリア全体
一部の
エリア
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
7
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
 属性の統合
適切な属性の
統合？
適切な属性の
統合の組合
せ？
 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)
共生進化の適用
9
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
10
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
部分解集団
次世代の生成
G世代?
No
Yes
全体解集団の
最良個体
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終了
全体解集団
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
13
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
年齢カテゴリ
0
9
10 14 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85
90
14 19 24 29 34 39 44 49 54 59 64 69 74 79 84 89
T値
7.6×e-6
多忙な社会人
幼い子供がいる
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
活動的な主婦
主婦や社会人
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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
① ②③ ④
⑤
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 3 6 6 5 6
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
① ② ③ ③ ① ③
カテゴリ結合の通し番号
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遺伝子から算出
された10進数
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
011100000111100001
001111010000111100
001111110001110001
000111110001100000
000001111100110001
011110000110011000
部分解集団
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適応度

全体解
セル数
cel(I w )  10000  tvl ( I w ) 有意差あり
fit( I w )  
有意差なし
MAX_VALUE
T値

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
fit(I p )  max fit(I w )
I w I p
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