(57)【要約】【課題】多数のエージェントが複雑に影響しあうマルチエージェントシミュレーションにおいて、マルチエージェントシミュレーションの実行結果が現実と乖離している度合いを軽減するためのモデル補正を、少ない手間で行うことができるマルチエージェントシミュレーションを実現する。【解決手段】シミュレーションモデルを蓄積するシミュレーションモデル蓄積部と、前記シミュレーションモデルを受けてシミュレーションを行うシミュレーション部と、実世界での統計情報を蓄積する実世界統計情報蓄積部と、前記シミュレーションモデルと前記統計情報とに基づいてシミュレーションモデル補正手法を作成するシミュレーションモデル補正手法作成部と、前記シミュレーションモデル補正手法と前記シミュレーションの結果とに基づいて前記シミュレーションモデルを補正するシミュレーションモデル補正部と、を備える、マルチエージェントシミュレーションシステムとする。【選択図】      図１
2014174705.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シミュレーションモデルを蓄積するシミュレーションモデル蓄積部と、
前記シミュレーションモデルを受けてシミュレーションを行うシミュレーション部と、
実世界での統計情報を蓄積する実世界統計情報蓄積部と、
前記シミュレーションモデルと前記統計情報とに基づいてシミュレーションモデル補正手法を作成するシミュレーションモデル補正手法作成部と、
前記シミュレーションモデル補正手法と前記シミュレーションの結果とに基づいて前記シミュレーションモデルを補正するシミュレーションモデル補正部と、
を備える、マルチエージェントシミュレーションシステム。
【請求項２】
前記シミュレーションモデル補正手法は、
前記シミュレーションの結果と前記統計情報との差を減少させるように前記シミュレーションモデルを補正する、請求項１記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
【請求項３】
前記シミュレーションモデル補正部は、
前記シミュレーション中に前記補正を行う、請求項１または２記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
【請求項４】
実世界個人データを蓄積する実世界個人データ蓄積部と、シミュレーションモデルを作成するためのシミュレーションモデルテンプレートを蓄積するシミュレーションモデルテンプレート蓄積部と、を備え、
前記シミュレーションモデルは、前記シミュレーションモデルテンプレートと前記実世界個人データとに基づいて作成される、請求項１から３の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
【請求項５】
前記補正の情報を出力する補正情報出力部を備える、請求項１から４の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
【請求項６】
前記補正に基づいて、前記シミュレーションモデルもしくは前記シミュレーションモデルテンプレートを更新するシミュレーションモデル更新部を備える、請求項１から５の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
【請求項７】
前記シミュレーションモデル更新部は、前記更新を行う際にユーザに確認を求める、請求項６記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
【請求項８】
シミュレーションモデルを受けてシミュレーションを行うシミュレーション工程と、
前記シミュレーションモデルと実世界での統計情報とに基づいてシミュレーションモデル補正手法を作成するシミュレーションモデル補正手法作成工程と、
前記シミュレーションモデル補正手法と前記シミュレーションの結果とに基づいて前記シミュレーションモデルを補正するシミュレーションモデル補正工程と、を有するマルチエージェントシミュレーション方法。
【請求項９】
前記シミュレーションモデル補正手法は、
前記シミュレーションの結果と前記統計情報との差を減少させるように前記シミュレーションモデルを補正する、請求項８記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
【請求項１０】
前記シミュレーションモデル補正工程は、
前記シミュレーション中に前記補正を行う、請求項８または９記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マルチエージェントシミュレーションにおいて現実世界との乖離が少ないモデリングを支援する技術に関し、特に統計情報を用いてモデルを補正する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
社会や市場の動態予測を目的として、マルチエージェントシミュレーションが用いられている。マルチエージェントシミュレーションとは、エージェント同士が相互作用を繰り返し、これにより引き起こされるマクロな現象をシミュレートするものである。例えば、複数の車を表すエージェントと、エージェントが持つ走行特性などの属性を定義して渋滞発生をシミュレートするものや、オークションの入札者を表すエージェントと、エージェントが持つ入札選好や所持金を定義して落札価格をシミュレートするものなどがある。
【０００３】
特許文献１においては、各エージェントが近傍のエージェントと相互作用することによるマルチエージェントシミュレーションが提案されており、近傍の定義と抽出を容易にすることを特徴としている。
【０００４】
また、特許文献２においては、現実世界との乖離が少ないシミュレーションを行うことを目的として、アンケートなどを通して収集した個人属性情報をエージェントに適用する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３３１１５７号公報
【特許文献２】特開２００６−１４６８５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
多数のエージェントが複雑に影響しあうマルチエージェントシミュレーションにおいては、個々のエージェントの行動の現実世界とのズレが増幅され、マクロな結果が現実と大きく乖離してしまう可能性が大きい。特許文献２に挙げられているように個人属性情報を利用しようとしても、個人属性情報を正しく適用しなかったり、個人属性情報が行動に与える影響の計算が正しくなかったり、想定外の属性が存在したりするなどの原因によって乖離が発生してしまう。そして、これを抑制するためのモデル補正には非常に手間がかかるという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、多数のエージェントが複雑に影響しあうマルチエージェントシミュレーションにおいて、マルチエージェントシミュレーションの実行結果が現実と乖離している度合いを軽減するためのモデル補正を少ない手間で行うことができるマルチエージェントシミュレーションシステムおよびマルチエージェントシミュレーション方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によるマルチエージェントシミュレーションシステムは、シミュレーションモデルを蓄積するシミュレーションモデル蓄積部と、前記シミュレーションモデルを受けてシミュレーションを行うシミュレーション部と、実世界での統計情報を蓄積する実世界統計情報蓄積部と、前記シミュレーションモデルと前記統計情報とに基づいてシミュレーションモデル補正手法を作成するシミュレーションモデル補正手法作成部と、前記シミュレーションモデル補正手法と前記シミュレーションの結果とに基づいて前記シミュレーションモデルを補正するシミュレーションモデル補正部と、を備える。
【０００９】
本発明によるマルチエージェントシミュレーション方法は、シミュレーションモデルを受けてシミュレーションを行うシミュレーション工程と、前記シミュレーションモデルと実世界での統計情報とに基づいてシミュレーションモデル補正手法を作成するシミュレーションモデル補正手法作成工程と、前記シミュレーションモデル補正手法と前記シミュレーションの結果とに基づいて前記シミュレーションモデルを補正するシミュレーションモデル補正工程と、を有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によるマルチエージェントシミュレーションシステムおよびマルチエージェントシミュレーション方法によれば、マルチエージェントシミュレーションの実行結果が現実と乖離している度合いを軽減するためのモデル補正を少ない手間で行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。
【図２Ａ】本発明の第１の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの動作を示す図である。
【図２Ｂ】本発明の第１の実施形態のシミュレーションモデルを補正する動作を示す図である。
【図３】本発明の第２の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。
【図４】本発明の第３の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。
【図５】本発明の第４の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。
【図６】実施例１におけるシミュレーションモデル蓄積部１２に蓄積されるデータの例を示す。
【図７】実施例１における実世界統計情報蓄積部１１に蓄積されるデータの例を示す。
【図８】実施例１におけるシミュレーションモデル補正手法作成部１３で作成されるデータの例を示す。
【図９】実施例１におけるマルチエージェントシミュレーション部１５の状態の例を示す。
【図１０】実施例２におけるシミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１に蓄積されるデータの例を示す。
【図１１】実施例２における実世界個人データ蓄積部２２に蓄積されるデータの例を示す。
【図１２】実施例２におけるシミュレーションモデル作成部２３で作成されるデータの例を示す。
【図１３】実施例３における補正情報出力部３１で出力されるデータの例を示す。
【図１４】実施例４におけるシミュレーションモデル更新部４１で更新されるデータの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
（第１の実施形態）
［構成の説明］
図１は、本発明の第１の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。本実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムは、シミュレーションモデル蓄積部１２と、マルチエージェントシミュレーション部１５と、実世界統計情報蓄積部１１と、シミュレーションモデル補正手法作成部１３と、シミュレーションモデル補正部１４とを有する。
【００１３】
シミュレーションモデル蓄積部１２には、エージェントモデルなどのシミュレーションモデルが蓄積されている。例えば、交通に関するシミュレーションの場合、エージェントの出発地と目的地の一覧や、エージェントの発生頻度や、エージェントが選択できる経路の一覧や、エージェントが経路を選択する際の指標などが蓄積されている。また例えば、オークションに関するシミュレーションの場合、エージェントの入札戦略の一覧や、オークションに出品される商品の一覧などが蓄積されている。
【００１４】
マルチエージェントシミュレーション部１５では、シミュレーションモデル蓄積部１２からエージェントモデルなどのシミュレーションモデルを受け取り、マルチエージェントシミュレーションを行う。例えば、交通に関するシミュレーションの場合、エージェントが発生頻度に基づいてランダムな時刻に出発地に発生し、目的地に到着するための経路を選択指標に基づいて決定し、経路に沿って目的地へ移動する。また例えば、オークションに関するシミュレーションの場合、商品一覧に基づいて商品が出品され、エージェントが入札戦略に基づいて商品に入札し、いずれかのエージェントが商品を落札する。
【００１５】
実世界統計情報蓄積部１１には、シミュレーションモデルを補正するために利用される、実世界で収集した統計情報が蓄積されている。例えば交通に関するシミュレーションの場合、道路の混雑度などが蓄積されている。また例えば、オークションに関するシミュレーションの場合、商品の落札価格や、商品一つあたりの入札回数などが蓄積されている。
【００１６】
シミュレーションモデル補正手法作成部１３では、シミュレーションモデル蓄積部１２からエージェントモデルなどのシミュレーションモデルを受け取り、実世界統計情報蓄積部１１から実世界の統計情報を受け取って、統計情報に適合するようにシミュレーションモデルを補正する手法を作成する。例えば、交通に関するシミュレーションの場合、エージェントの現在地からどの道路に居るかを計算し、各道路の混雑度を求め、その値が統計情報の混雑度を大きく超えている場合、その道路を含む経路が選択されなくなるようにエージェントの経路選択指標を補正し、混雑度が統計情報の値以下に収まるようにする。また例えば、オークションに関するシミュレーションの場合、商品の入札回数を計算し、その値が統計情報の入札回数を大きく超えている場合、入札回数が少なくなるようにエージェントの入札戦略を補正する。
【００１７】
シミュレーションモデル補正部１４では、シミュレーションモデル補正手法作成部１３で作成された補正手法に基づいて、マルチエージェントシミュレーション部１５と連携し、シミュレーションの実行中にモデルの補正を行う。マルチエージェントシミュレーション部１５は、マルチエージェントシミュレーションを継続し終了し結果を出力する。
［動作の説明］
図２Ａは、本発明の第１の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの動作を示す図である。図２Ａを参照すると、本実施形態の動作は、シミュレーションモデルを取得するステップＳ１と、実世界統計情報を取得するステップＳ２と、シミュレーションモデル補正手法を作成するステップＳ３と、シミュレーションモデルを取得するステップＳ４と、マルチエージェントシミュレーションを開始するステップＳ５と、シミュレーションモデルを補正するステップＳ６と、マルチエージェントシミュレーションを継続し終了し結果を出力するステップＳ７とを有する。
【００１８】
まずステップＳ１において、図１のシミュレーションモデル補正手法作成部１３がシミュレーションモデル蓄積部１２からシミュレーションモデルを取得する。次にステップＳ２において、シミュレーションモデル補正手法作成部１３が実世界統計情報蓄積部１１から実世界統計情報を取得する。次にステップＳ３において、シミュレーションモデル補正手法作成部１３がシミュレーションモデル補正手法を作成する。
【００１９】
次にステップＳ４において、マルチエージェントシミュレーション部１５がシミュレーションモデル蓄積部１２からシミュレーションモデルを取得する。次にステップＳ５において、マルチエージェントシミュレーション部１５がマルチエージェントシミュレーションを開始する。
【００２０】
次にステップＳ６において、シミュレーションモデル補正部１４がマルチエージェントシミュレーション部１５と連携しながらシミュレーションモデルを補正する。このステップＳ６は、マルチエージェントシミュレーションの実行中に必要な回数だけ行われる。
【００２１】
図２Ｂは、本実施形態のシミュレーションモデルを補正する動作（ステップＳ６）を示す図である。ステップＳ６では、ステップＳ５のマルチエージェントシミュレーションの開始を受けて、前記のシミュレーションモデル補正手法に基づいてシミュレーションモデルを補正する（ステップＳ６−１）。次にこの補正に基づいてマルチエージェントシミュレーションを行う（ステップＳ６−２）。
【００２２】
次にこの補正に基づいて行われたマルチエージェントシミュレーションの結果と現実との乖離が、規定以内か否かの判定を行う（ステップＳ６−３）。ステップＳ６−３の判定がＹＥＳの場合、ステップＳ７に進む。ステップＳ６−３の判定がＮＯの場合、ステップＳ６−１に戻り前記シミュレーションモデル補正手法に基づいたシミュレーションモデルの補正を繰り返す。
【００２３】
次にステップＳ７において、マルチエージェントシミュレーション部１５が、補正されたシミュレーションモデルに基づいて、マルチエージェントシミュレーションを継続し終了し結果を出力する。なお、シミュレーションの終了は、決められたステップが終了した場合や、全てのエージェントが目的地に到着した場合など、シミュレーションモデルに沿って終了することができる。そのため、モデルの補正が完全ではない時点であっても、すなわちステップＳ６−３の判定がＮＯの場合であっても、シミュレーションモデルに沿ってシミュレーションを終了することは可能である。
［効果の説明］
本実施形態によるマルチエージェントシミュレーションシステムおよび方法によれば、マルチエージェントシミュレーションの実行結果が現実と乖離している度合いを軽減するためのモデル補正を少ない手間で行うことができる。
【００２４】
その理由は、シミュレーションモデル補正情報作成部１３において、実世界統計情報蓄積部１１より受け取った実世界での統計情報を利用して、どのようにモデルを補正するかの手法を作成し、シミュレーションモデル補正部１４において自動的にモデルを補正することが可能であるためである。
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態を説明する。図３は、本発明の第２の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。図３を参照して、第２の実施形態が第１の実施形態と異なる点を説明する。
【００２５】
図３に示すように第２の実施形態においては、図１に示す第１の実施形態のシミュレーションモデル蓄積部１２に対して、シミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１と実世界個人データ蓄積部２２とシミュレーションモデル作成部２３とを有する。
【００２６】
シミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１には、実世界個人データを利用してシミュレーションモデルを作成するためのテンプレートが蓄積されている。例えば、交通に関するシミュレーションの場合、図１におけるシミュレーションモデル蓄積部１２と同様に、エージェントの出発地と目的地の一覧や、エージェントの発生頻度や、エージェントが選択できる経路の一覧や、エージェントが経路を選択する際の指標などが蓄積されているが、経路を選択する際の指標の一部に、かかる時間、かかるお金、道の混雑度の考慮度を表す変数が含まれている。
【００２７】
実世界個人データ蓄積部２２には、アンケートを元にした個人属性情報などの実世界での個人データが蓄積されている。例えば、交通に関するシミュレーションの場合、かかる時間、かかるお金、道の混雑度などどれをどの程度考慮して経路を選ぶかなどのデータが蓄積されている。
【００２８】
シミュレーションモデル作成部２３では、上記シミュレーションモデルテンプレートと上記実世界個人データを受け取り、シミュレーションモデルを作成し、マルチエージェントシミュレーション部１５に出力する。
【００２９】
シミュレーションモデル補正手法作成部１３では、シミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１からシミュレーションモデルテンプレートを受け取り、実世界統計情報蓄積部１１から実世界の統計情報を受け取って、統計情報に適合するようにシミュレーションモデルを補正する手法を作成する。
【００３０】
本実施形態の上記以外の構成と動作は、第１の実施形態と同様である。よって、本実施形態によっても、マルチエージェントシミュレーションの実行結果が現実と乖離している度合いを軽減するためのモデル補正を少ない手間で行うことができる。
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態を説明する。図４は、本発明の第３の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。図４を参照して、第３の実施形態が第１の実施形態と異なる点を説明する。
【００３１】
図４に示すように第３の実施形態においては、図１に示す第１の実施形態に対して、補正情報出力部３１が追加されている。補正情報出力部３１では、シミュレーション実行中に行われたモデル補正一覧を出力したり、一定以上の補正が行われた場合に警告を出力したり、モデル修正内容の提案を出力したりする。例えば、交通に関するシミュレーションの場合、第１の実施形態における、エージェントの経路選択指標の補正の履歴を出力したり、補正の回数が閾値を超えた場合に警告を出力したり、補正の履歴に基づいてエージェントの経路選択指標の修正内容の提案を出力したりする。
【００３２】
本実施形態の上記以外の構成と動作は、第１の実施形態と同様である。よって、本実施形態によっても、マルチエージェントシミュレーションの実行結果が現実と乖離している度合いを軽減するためのモデル補正を少ない手間で行うことができる。
（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態を説明する。図５は、本発明の第４の実施形態のマルチエージェントシミュレーションシステムの構成を示す図である。図５を参照して、第４の実施形態が第１の実施形態と異なる点を説明する。
【００３３】
図５に示すように第４の実施形態においては、図１に示す第１の実施形態に対して、シミュレーションモデル更新部４１が追加されている。シミュレーションモデル更新部４１では、第３の実施形態において、補正情報出力部３１が出力するモデル修正内容の提案を出力するのではなく、シミュレーションモデル蓄積部１２に蓄積されているシミュレーションモデル、あるいは、シミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１に蓄積されているシミュレーションモデルテンプレートに適用し、モデルを修正する。またこの際、ユーザに確認してから修正を適用することとしても良い。
【００３４】
本実施形態の上記以外の構成と動作は、第１の実施形態と同様である。よって、本実施形態によっても、マルチエージェントシミュレーションの実行結果が現実と乖離している度合いを軽減するためのモデル補正を少ない手間で行うことができる。
【実施例】
【００３５】
（実施例１）
本発明の第１の実施形態の実施例１を説明する。実施例１として、交通に関するマルチエージェントシミュレーションを挙げる。このシミュレーションでは、ある地点Ｘに発生する複数のエージェントが、別の地点Ｙへ自家用車で向かう際に、どの経路を選択して移動するかをシミュレートする。また、シミュレーションは１ステップずつ進み、エージェントは１ステップごとに決められた確率で発生し、一度発生したエージェントは地点Ｙに到着するまで決められた速度で移動する。
【００３６】
図１のシミュレーションモデル蓄積部１２には、エージェントの発生頻度、エージェントの移動速度、地点Ｘから地点Ｙへの経路の一覧、エージェントが経路を選択する際の指標が蓄積されている。図６に、シミュレーションモデル蓄積部１２に蓄積されるデータの例を示す。
【００３７】
実世界統計情報蓄積部１１には、混雑度を表す値として、複数の時刻における各経路上の車の数が蓄積されている。図７に、実世界統計情報蓄積部１１に蓄積されるデータの例を示す。
【００３８】
シミュレーションモデル補正手法作成部１３では、シミュレーションモデル蓄積部１２と実世界統計情報蓄積部１１から図６と図７に示す蓄積されたデータを受け取って、シミュレーションモデルの補正手法を作成する。図８に、シミュレーションモデル補正手法作成部１３で作成されるデータの例を示す。
【００３９】
まず実世界統計情報蓄積部１１から受け取った図７の「経路上の車の数」で、各経路について車の数の最小値と最大値を計算する。次に、シミュレーション実行中に各経路上の車の数が上記の最小値を下回ったり、最大値を上回ったりした場合に、それらを補正する手法を作成する。例えば、１ステップごとに各経路上の車の数をマルチエージェントシミュレーション部１５より受け取り、その値が最小値を下回った場合はその経路の「経路の効用」を１増加させるようにマルチエージェントシミュレーション部１５に指令し、最大値を上回った場合は１減少させるように指令する。
【００４０】
次に、マルチエージェントシミュレーション部１５において、シミュレーションモデル蓄積部１２から図６に示す蓄積されたデータを受け取って、シミュレーションを開始する。シミュレーションモデル補正部１４では、シミュレーションモデル補正手法作成部１３から図８に示す作成された補正手法を受け取って、シミュレーション実行中にマルチエージェントシミュレーション部１５から毎ステップで経路の車の数を受け取り、車の数が最小値を下回ったり、最大値を上回ったりした場合、マルチエージェントシミュレーション部１５へ「経路の効用」の増加や減少を指令する。
【００４１】
図９に、マルチエージェントシミュレーション部１５の状態の例を示す。まずシミュレーション開始時点においては、どちらの経路も車の数は０であり、経路Ａの効用は１５０／１０＋２＝１７、経路Ｂの効用は１５０／１５＋１＝１１である。シミュレーションが始まると、どちらの経路でも図８に示された「統計情報で経路上の車の数の最小値」を下回っているため、シミュレーションモデル補正部１４がマルチエージェントシミュレーション部１５に指令を出し、各経路の効用を毎ステップ１ずつ増加させる。経路の効用は初めの間経路Ａの方が経路Ｂより大きいため、エージェントは経路Ａを選択し、経路Ａの車の数だけ増えていく。
【００４２】
３０ステップになると、経路Ａの車の数が「統計情報で経路上の車の数の最小値」と等しくなるため、これ以降経路Ａの効用は増加しない。一方で経路Ｂの効用は増加を続け、３６ステップで経路Ａの効用と等しい４７に達するため、これ以降エージェントは経路Ｂを選択する。４０ステップで経路Ｂの車の数が「統計情報で経路上の車の数の最小値」と等しくなり、これ以降経路Ｂの効用は増加しない。
【００４３】
５０ステップになると経路Ｂの車の数が「統計情報で経路上の車の数の最大値」と等しくなり、これ以降経路Ｂの効用は減少する。５４ステップでは経路Ｂの効用が経路Ａの効用と等しい４７まで減少し、これ以降エージェントは経路Ａを選択する。
【００４４】
マルチエージェントシミュレーション部１５はシミュレーションを継続し終了し、結果を出力する。シミュレーションは、決められたステップが終了した場合や、全てのエージェントが目的地に到着した場合など、シミュレーションモデルに沿って終了することができる。このとき、モデルの補正が完全ではない時点であっても、終了することは可能である。
（実施例２）
本発明の第２の実施形態の実施例２について、第１の実施形態の実施例１と異なる点を説明する。
【００４５】
図３に示すシミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１には、実世界個人データを利用してシミュレーションモデルを作成するためのテンプレートが蓄積されている。図１０に、シミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１に蓄積されるデータの例を示す。このデータは、実施例１の図７に示すシミュレーションモデル蓄積部１２に蓄積されたデータとほぼ同じだが、「距離係数」「車線数係数」という変数が追加されている。
【００４６】
図３の実世界個人データ蓄積部２２には、アンケートを元にした個人属性情報などの実世界での個人データが蓄積されている。図１１に、実施例２における実世界個人データ蓄積部２２に蓄積されるデータの例を示す。
【００４７】
シミュレーションモデル作成部２３では、前記のシミュレーションモデルテンプレート蓄積部２１と実世界個人データ蓄積部２２とに蓄積された図１０と図１１のデータを受け取り、シミュレーションモデルを作成する。図１２に、シミュレーションモデル作成部２３で作成されるデータの例を示す。「経路選択指標」の「（１５０／距離＋車線数×２）  ｏｒ  （２００／距離＋車線数×２）  ｏｒ  （１００／距離＋車線数×３）」は、三つの式のうちどれか一つがランダムに選ばれることを示す。
【００４８】
マルチエージェントシミュレーション部１５は、シミュレーションモデル作成部２３から図１２のデータを受け取って、シミュレーションを行う。
（実施例３）
本発明の第３の実施形態の実施例３について、第１の実施形態の実施例１と異なる点を説明する。
【００４９】
図４に示す補正情報出力部３１では、シミュレーション実行中に行われたモデル補正一覧を出力したり、一定以上の補正が行われた場合に警告を出力したり、モデル修正内容の提案を出力したりする。図１３に、補正情報出力部３１で出力されるデータの例を示す。図９に対応させて図１３を見ると分かるように、経路Ａの効用を１増加させる補正が３０回行われ、経路Ｂの効用を１増加させる補正が４０回行われ、経路Ｂの効用を１減少させる補正が１０回行われている。
（実施例４）
本発明の第４の実施形態の実施例４について、第１の実施形態の実施例１と異なる点を説明する。
【００５０】
図５に示すシミュレーションモデル更新部４１では、第３の実施形態において補正情報出力部３１が出力するモデル修正内容の提案を、出力するのではなくシミュレーションモデル蓄積部１２に蓄積されているシミュレーションモデルに直接適用し、モデルを更新する。またこの際、ユーザに確認してから更新を適用することとしても良い。
【００５１】
図１４に、シミュレーションモデル更新部４１で更新されるシミュレーションモデルの例を示す。このシミュレーションモデルは、第１の実施形態の実施例１におけるシミュレーションモデル蓄積部１２に蓄積されたシミュレーションモデル（図６）とほぼ同じだが、「経路選択指標」が経路Ａと経路Ｂで別々に設定されている。各式の最後にある「＋２５」もしくは「＋２８」は、シミュレーション中のモデル補正の履歴を利用して、以下の方法によって計算されたものである。
【００５２】
まず、図９に示された各ステップの経路の効用において、１０ステップから６０ステップまでの六つの値の平均値を求め、その値から０ステップの効用の値を引いた後、小数点以下を四捨五入する。例えば経路Ａの場合、（２７＋３７＋４７＋４７＋４７＋４７）／６−１７＝２５となる。また経路Ｂの場合、（１１＋２１＋３１＋４１＋５１＋５１＋４１）／６−１１＝２８．３３３…なので、四捨五入して２８となる。
【００５３】
以上のように、シミュレーションモデル蓄積部１２に蓄積されているシミュレーションモデルの図６は図１４に更新され、マルチエージェントシミュレーション部１５は、シミュレーションモデル蓄積部１２から図１４のデータを受け取って、シミュレーションを行う。
【００５４】
本発明は上記実施形態および実施例に限定されることなく、特許請求の範囲に記載した発明の範囲内で、種々の変形が可能であり、それらも本発明の範囲内に含まれるものであることはいうまでもない。また、上記の実施形態および実施令の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【００５５】
付記
（付記１）
シミュレーションモデルを蓄積するシミュレーションモデル蓄積部と、
前記シミュレーションモデルを受けてシミュレーションを行うシミュレーション部と、
実世界での統計情報を蓄積する実世界統計情報蓄積部と、
前記シミュレーションモデルと前記統計情報とに基づいてシミュレーションモデル補正手法を作成するシミュレーションモデル補正手法作成部と、
前記シミュレーションモデル補正手法と前記シミュレーションの結果とに基づいて前記シミュレーションモデルを補正するシミュレーションモデル補正部と、
を備える、マルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記２）
前記シミュレーションモデル補正手法は、
前記シミュレーションの結果と前記統計情報との差を減少させるように前記シミュレーションモデルを補正する、付記１記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記３）
前記シミュレーションモデル補正部は、
前記シミュレーション中に前記補正を行う、付記１または２記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記４）
実世界個人データを蓄積する実世界個人データ蓄積部と、シミュレーションモデルを作成するためのシミュレーションモデルテンプレートを蓄積するシミュレーションモデルテンプレート蓄積部と、を備え、
前記シミュレーションモデルは、前記シミュレーションモデルテンプレートと前記実世界個人データとに基づいて作成される、付記１から３の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記５）
前記補正の情報を出力する補正情報出力部を備える、付記１から４の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記６）
前記補正の情報は、前記シミュレーション中に行われた前記補正の一覧である、付記５記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記７）
前記補正の情報は、前記シミュレーション中に前記補正が行われた回数、または、所定の補正回数を上回ったときの警告である、付記５または６記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記８）
前記補正の情報は、前記シミュレーション中に行われた前記補正の内容に基づく前記シミュレーションモデルの修正内容の提案である、付記５から７の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記９）
前記補正に基づいて、前記シミュレーションモデルもしくは前記シミュレーションモデルテンプレートを更新するシミュレーションモデル更新部を備える、付記１から８の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記１０）
前記シミュレーションモデル更新部は、前記更新を行う際にユーザに確認を求める、付記９記載のマルチエージェントシミュレーションシステム。
（付記１１）
シミュレーションモデルを受けてシミュレーションを行うシミュレーション工程と、
前記シミュレーションモデルと実世界での統計情報とに基づいてシミュレーションモデル補正手法を作成するシミュレーションモデル補正手法作成工程と、
前記シミュレーションモデル補正手法と前記シミュレーションの結果とに基づいて前記シミュレーションモデルを補正するシミュレーションモデル補正工程と、を有するマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１２）
前記シミュレーションモデル補正手法は、
前記シミュレーションの結果と前記統計情報との差を減少させるように前記シミュレーションモデルを補正する、付記１１記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１３）
前記シミュレーションモデル補正工程は、
前記シミュレーション中に前記補正を行う、付記１１または１２記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１４）
前記シミュレーションモデルは、シミュレーションモデルテンプレートと実世界個人データとに基づいて作成される、付記１１から１３の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１５）
前記補正の情報を出力する補正情報出力工程を有する、付記１１から１４の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１６）
前記補正の情報は、前記シミュレーション中に行われた前記補正の一覧である、付記１５記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１７）
前記補正の情報は、前記シミュレーション中に前記補正が行われた回数、または、所定の補正回数を上回ったときの警告である、付記１５または１６記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１８）
前記補正の情報は、前記シミュレーション中に行われた前記補正の内容に基づく前記シミュレーションモデルの修正内容の提案である、付記１５から１７の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記１９）
前記補正に基づいて、前記シミュレーションモデルもしくは前記シミュレーションモデルテンプレートを更新するシミュレーションモデル更新工程を備える、付記１１から１８の内の１項記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
（付記２０）
前記シミュレーションモデル更新工程は、前記更新を行う際にユーザに確認を求める、付記１９記載のマルチエージェントシミュレーション方法。
【符号の説明】
【００５６】
１１    実世界統計情報蓄積部
１２    シミュレーションモデル蓄積部
１３    シミュレーションモデル補正手法作成部
１４    シミュレーションモデル補正部
１５    マルチエージェントシミュレーション部
２１    シミュレーションモデルテンプレート蓄積部
２２    実世界個人データ蓄積部
２３    シミュレーションモデル作成部
３１    補正情報出力部
４１    シミュレーションモデル更新部
【図１】
2014174705.tif 000003
【図２Ａ】
2014174705.tif 000004
【図２Ｂ】
2014174705.tif 000005
【図３】
2014174705.tif 000006
【図４】
2014174705.tif 000007
【図５】
2014174705.tif 000008
【図６】
2014174705.tif 000009
【図７】
2014174705.tif 000010
【図８】
2014174705.tif 000011
【図９】
2014174705.tif 000012
【図１０】
2014174705.tif 000013
【図１１】
2014174705.tif 000014
【図１２】
2014174705.tif 000015
【図１３】
2014174705.tif 000016
【図１４】
2014174705.tif 000017