11 / / @ hato0816@gmail.com A 1928 / 1958OD 1960 1967PT " /() 土木計画 ( 主に交通計画 ) のための観測と理論 1960s PT 調査 紙調査票回答, ゾーン単位, 集計モデル ( 四段階推定法 ) (1955 CATS, 1967 広島都市圏など ) 計算機性能の向上 1980s Activity based model 非集計モデル (McFadden, 1978; Ben-Akiva and Lerman, 1985など ) 個人の移動 - 活動を記述する理論や観測手法の精緻化 演算処理数 [TFLOPS/s] 100000 10000 1000 (1PFLOPS) 100 10 1 0.1 過去の高性能コンピュータの計算性能 0.01 0.001 (1GFLOPS) 0.0001 0.00001 0.000001 (1MFLOPS) 2000s PP 調査 GPS 観測, ドット単位, 非集計モデル ( 羽藤 朝倉, 2000など ) 50 年で約 10 億倍 TOP500 第 1 位の計算性能 都市の問題を記述 評価可能なシステムの提案 東京大学 FX10 PC 向け主要 CPU の計算性能
' ' ' 1 / PP,,Murakami"and"Wagner,"1998 Maruyama"et"al.,"2014) Hato"&"Asakura,"2001, ) Joh,"Arentze,"Timmermans,"2002) SVMAllahviranloo"&"Recker,"2013) Fukuda"and"Schmocker,"2013)" アンケートと大規模データの融合 T/PP のデータ統融合手 PP データ 個人の 1 日の行動 GPS による個人別日別の時系列位置データ信頼性 解像度の高いデータ パーティクルフィルタによる位置補正 補正時系列位置データ GPS 測位誤差を補正 移動滞在判別 個人別日別の活動パターンデータ 同一個人ではないデータ 移動 滞在移動 活動パターン 1 日の活動 ( 活動内容と時間 ) の列義務 (W), 非義務 (O), 帰宅 (H) で内容を分類 センサスデータ 個人の 1 日の行動 紙の回答票による移動 - 活動の記録母集団代表性を持つデータ 活動パターン選択モデル パターンi ( ベースパターンk) の選択確率 Pr n (i ) Pr ( i) = Pr ( i k) Pr ( k) = n n exp( V ) exp( V i' k 観測方程式パターンi がi と観測される確率 Pr n (i i ) δi j (1 δ i Prn ( i i' ) = Prn ( ai' j ) 1 Prn ( ai' j ) δi Δ i i j 実際の活動パターン H W O - H 観測活動パターン H W - H 調査における活動の観測漏れを考慮 n ( i k) exp( µ V ) ) ni nk nk ni' ) exp( µ nkvnk k K ( ) ( ) ' 外出あり W ベース ' j ) O ベース 外出なし HWH HWOH HOH HOOH センサス / 大規模両データを用いたパラメータ推定 マルチスケールシミュレーションとは 異なる尺度や異なるモデルを組み合わせて計算を実行するシミュレーション 量子化学 (QM/MM 法 ) 分子間の作用を計算する (Nobelprize.org) 周辺部分 : 分子力学 ( マクロ ) 注目したい活性部位 : 量子化学 ( ミクロ ) スマートシティのマルチスケールシミュレーション相互に影響マクロレベルのシミュレーション ( 周辺数十 ~100km 四方 ) 活動場所選択 ( 大域的 ) 行動の選択 ( 自動車 公共交通 ) ミクロレベルのシミュレーション ( 重要な部分 1km 四方 ) 車線変更 追従 街路の選択 ( 自動車 ) ( 歩行者 ) 地球科学 ( 気象モデル ) 周辺部分 : 全球モデル ( マクロ ) 詳細計算したい地域 : 都市スケールモデル ( ミクロ )
並列計算の導入 対災害信頼性などのシナリオ評価 スケールの切り分けと境界条件 全体範囲 詳細範囲 詳細範囲 空間を任意の単位のセルで分割し 全体範囲と詳細範囲に切り分ける 一般道路実リンク 高速道路リンク VNリンク 並列計算 詳細範囲 一般道 高速道路とも実リンク 境界部で外側と接続する 全体範囲 一般道 セル間を結ぶリンクで 縮約する VN 高速道路 実リンク (計算負荷の軽減) 複数CPUで処理を分散して実行する計算 交通行動の計算は 各個人に同一の モデルを適用するため 並列化向き 計算処理 空間をセルで分割して CPUごとに 人口按分で担当する領域を決める 処理時間[秒] 10000 セルごとの集計量からコストを計算 セルc の通過時間 ミクロモデル リンクと レーン & & Volc #!! tc = tc 0 $1.0 + α $$ $ % Capc " % β #!! " 交通量 受け渡し 分散 FX10 ( ) Pavilion HPE ( ) 1000 並列なしの場合 9228秒 100 CPU番号6が 担当する範囲 約128倍 384並列の場合 10 1台1台の車両の動きを計算 72秒 車両n の位置 xn,t = xn,t 1 + vn,t Δt vn,t = vn,t 1 + an,t 1Δt an,t = OVn,t vn,t 1 加速度 速度 tanh(δxn,t dsc 2.0) + tanh(2.0) OVn,t = vmax 車両n の最適速度 1 + tanh(2.0) ƩĺF;ŋƦñœŹƣƋŽŝśē for (i=0; i<100; i++){ printf( %s, a[i]); 東京圏3091万人の活動パターンを生成する 計算時間 ネットワーク/空間データを用いた活動場所 経路選択 マクロモデル CPU for (i=0; i<25; i++){ printf( %s, a[i]); for (i=25; i<50; i++){ printf( %s, a[i]); for (i=50; i<75; i++){ printf( %s, a[i]); for (i=75; i<100; i++){ printf( %s, a[i]); ミクロ/マクロレベルのフローモデル セル CPU CPU CPU 1 0 30km?<>BC8 60km N 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 並列数 ノード数 スレッド数 "9CA:7 6 =C; D +! % E! % # ) * 5,,,.3 5,,,..( @C8, % # ) * 5,,,-0 )$ &* 34,, -,4,, -.4,, 5,,,,2( ) ' &* -/4,, -14,, -34,,.,4,,
!! 1! a a 1 2 3 t=0,t=t S 1 s T = { 1,1,3 1 t=0 t=1 t=2 t=t t=t 2 3
CC C B B B 2009 2013 2014 """"""""""""" " 1
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/ JICA MIT 4. 個人社会 (Individual) 3. 市場 (Market) 連携 参入 参加 2. 公共 (Public): 合意 1. 地域社会 (Common)