複数の脳内小人(コロポックル)で構成された人混みシミュレーション (Step3、Step4)
〜JAVA プログラム
〜〜 駅改札口付近の人混み (改札口と切符販売機が正面の壁にある場合と同一の壁にある場合) 〜〜
昔(Suica等が普及していなかった時)、出張の際、JR川崎駅を利用していました。 しかし、数日/月程度の利用では、IC乗車カードや、定期券を利用する事は出来ず、毎回 券売機で切符を購入し、改札口へと急いだものです。 ところが、当時(現在の状況はよく知りませんが)、JR川崎駅の切符売り場は、通路を挟んで改札口と反対側の壁にあった為、切符を購入して、改札へ移動するには、左右からの人々の流れを突き切らねばならず、朝のラッシュ時は、まるでバッファローの群れを横切るような困難を覚えたものです。 そして、「切符販売機が、改札口と同じ側にあれば、移動が楽なのに・・・」とよく思ったものです。
そこで、今回のシミュレーションでは、駅の改札口と切符販売機の位置関係を変更して、人の流れを見てみました。
シミュレーションStep3は、 図3−1の様に 改札口と切符販売機は通路を挟んで反対側に位置しています。 一方、シミュレーションStep4では、 図3−2の様に 改札口と切符販売機を同じ側に設置してあります。
(動画)
図3−1 切符売場と改札口が反対側にある場合
(動画)
図3−2 切符売場と改札口が同じ側にある場合
図中で、
・白色の人は、切符を購入した後、電車に乗車するためプラットフォームに出る人です。
・青色の人は、Suica等のIC乗車券を持っている人で、 降車し改札口から出る人、あるいは、これから乗車する為にプラットフォームへ移動する人々です。
・灰色の人は、駅の通路を左右に通過して行く人々です。
(赤、橙、緑はこれまで通り、恋人、家族、友達等のグループです。それ以外は お互いに他人同士になります。)
プアーなシミュレーションですが、図3−1の配置よりも、図3−2の配置のほうが、切符購入者にとっては、移動の距離や、通過する人々の接触が少なくて快適のように見えます。 また、通過者は、北側を優先的に通行するようです。
本シミュレーションのエージェントは「非学習型」のエージェントであり、行動は非常に刹那的です。 つまり、このエージェント(ここに登場する人々)は、場当たり的に気が変わり過ぎて、軌跡もふらつきが大きくなっています。 人間は、学習を行うことができるため、先日空いていた場所を予め選んで通路を設定したり、数十メートル先の状況も察して軌道を決定しますが、本シミュレーションのエージェントはそこまでのインテリジェンスを持っていません。
すでに、プログラムのかなり大きくなり(メモリ容量等を考えずに、思いついた内容を、兎にも角にもプログラムに押し込んだため)、アプレット上で動作するにも かなりのCPUパワーを食い潰してきました。
次のステップ構想としては、「マナー」・「標識等の誘導」・「誘導員」の影響
等を組み込みたいと思っていますが、一度、「想」を練り直す必要がありそうです。
<参考文献>
1.服部 桂著 人工生命の世界 オーム社
2.Ellen Thro著 人工生命 カットシステム
3.佐倉 統著 動き始めた人工生命 同文書院
4.吉永 良正 複雑系とは何か 講談社
5.日本情報処理開発協会
人工生命の方法 工業調査会
6.スティーブン・レビー著 人工生命 朝日新聞社
7.ルーディ・ラッカー著
人工生命研究室 ASCII
8.M.A.アービブ著
『脳』 ューラルネットと脳理論 (株)サイエンス社(1992)
9.Norman D.
Cook著
ブレインコード 紀伊國屋書店(1988)
10.本間三郎著 人間の脳−その未知なるもの− 朝倉書店(1989)
11.Joshua M. Epstein and Robert Axtel1
人工社会_複雑系とマルチエージェント・シミュレーション 共立出版株式会社(1999)
12.株式会社構造計画研究所 コンビュータのなかの人工社会_マルチエージェントシミュレーションモデルと複雑系
共立出版株式会社(2002)
キーワード: 混雑、人混み、マルチエージェント、駅改札口、シミュレーション、Javaプログラム
初版:2014/08/11 |