情報処理学会 第75回全国大会講演要旨
4S-4
マルチエージェントシミュレーションにおける動的経路探索の高速化手法の検討
交通分野において，交通状況の分析や新しいシステムを導入した際
の影響を調べるために，エージェントシミュレーションが利用されている．
そのようなエージェントシミュレーションにおいて，スケールの大きさが重要な要素となる．
交通シミュレーションにおいて動的な環境変化を取り入れた場合，
シミュレーションの間にエージェントがリアルタイムに経路の再プランニングを行うので，
処理が膨大となり大規模化が容易ではない．
本研究では，エージェントのプランニング処理をGPGPUなどの技術を利用して
並列化などの処理が行えるようにし，プランニング処理の高速化を図ることによって，
動的な環境変化に対応した交通シミュレーションのスケーラビリティの向上を目指す．
の影響を調べるために，エージェントシミュレーションが利用されている．
そのようなエージェントシミュレーションにおいて，スケールの大きさが重要な要素となる．
交通シミュレーションにおいて動的な環境変化を取り入れた場合，
シミュレーションの間にエージェントがリアルタイムに経路の再プランニングを行うので，
処理が膨大となり大規模化が容易ではない．
本研究では，エージェントのプランニング処理をGPGPUなどの技術を利用して
並列化などの処理が行えるようにし，プランニング処理の高速化を図ることによって，
動的な環境変化に対応した交通シミュレーションのスケーラビリティの向上を目指す．
