| 講演名 | 2018-11-05 ［ポスター講演］ベイズ的最適化を用いた最適集団誘導探索 清水 仁(NTT), 大塚 琢馬(NTT), 岩田 具治(NTT), 澤田 宏(NTT), 納谷 太(NTT), 上田 修功(NTT), |
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| 抄録(和) | 大勢の人が集まる大規模イベントでは，安全に来場者を誘導するための計画を事前に準備するために，人流シミュレータを用いて予測や誘導策の評価をすることが行われてきた．しかし，人流の誘導策のパターンが多い場合には，シミュレーションのために多大な計算時間がかかるという課題がある．したがって，効率的に最適解を求める手法を開発することが重要である．そこで我々は，網羅的に探索するのではなく，ベイズ的最適化を用いて少ないパターンのシミュレーションを実行するだけで，なるべく最適に近い誘導策を探索する手法を提案する．本研究では，我々の提案手法を疑似人流データに適用して，シミュレーション上で評価した．シミュレーション上の評価によって，提案手法がランダムな探索よりも効率的に誘導策を探索できることを示した． |
| 抄録(英) | In a large event where a large number of people gather, to prepare plans for safely guiding visitors in advance, prediction and evaluation of guidance plans have been carried out using a crowd simulator. However, when there are many patterns of crowd guidance plans, there is a problem that simulation takes a lot of calculation time. Therefore, it is important to develop a method to efficiently obtain the optimal solution. In this paper, we propose a method to search guidance plans as close to optimal as possible by merely executing a simulation of a few patterns using Bayesian optimization rather than exhaustively searching. We applied the proposed method to pseudo-human flow data and evaluated on a simulator. Simulation evaluation showed that the proposed method can search guidance measures more efficiently than random search. |
| キーワード(和) | ベイズ的最適化 / 人流シミュレーション / 最適誘導探索 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | IBISML2018-57 |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2018/11/5(から3日開催) |
| 開催地（和） | 北海道民活動センター（かでる2.7） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) |
| 委員長氏名（和） | 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］ベイズ的最適化を用いた最適集団誘導探索 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Crowd Navigation via Bayesian Optimization of Multi-agent Simulation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイズ的最適化 |
| キーワード(2)（和/英） | 人流シミュレーション |
| キーワード(3)（和/英） | 最適誘導探索 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 清水 仁 / Hitoshi Shimizu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大塚 琢馬 / Takuma Otsuka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩田 具治 / Tomoharu Iwata |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 澤田 宏 / Hiroshi Sawada |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 納谷 太 / Futoshi Naya |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 上田 修功 / Naonori Ueda |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2018-11-05 |
| 資料番号 | IBISML2018-57 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | IBISML-284 |
| ページ範囲 | pp.99-104(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) |