(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
知能型の列車スケジューリングシステムの列車スケジューリング方法において、
列車の路線情報及び列車別の運行時刻に関する情報を含む列車スケジュール情報が提供されるステップと、
前記列車スケジュール情報に含まれた列車の停車する駅をノードとして含み、前記列車スケジュール情報に含まれた各駅間の路線をリンクとして含み、前記列車スケジュール情報に含まれた列車別の運行時刻情報を含む時間拡張ネットワークを生成するステップと、
前記時間拡張ネットワークを基に前記列車スケジュール情報に対する各リンク別及び列車別の通行量に関する予測情報を算出するステップとを含み、
前記通行量に関する予測情報を算出するステップは、
出発地−目的地の対で定義された経路に対する需要量を各経路の通行量として設定する初期通行割振ステップと、
前記経路を構成する各リンクの類型及び通行量に基づいてリンクコストを更新するステップと、
前記更新されたリンクコストに基づいて前記出発地−目的地の対で定義された経路を取り替える最短経路を探索するステップと、
前記最短経路への経路変更による各経路の通行量予測情報を算出するステップとを含み、
前記最短経路への経路変更による各経路の通行量予測情報を算出するステップは、
前記最短経路に含まれた各リンクの拡張可能通行量を算出するステップと、
前記拡張可能通行量のうち最小値から前記最短経路の経路変更による通行量増加量を算出するステップと、
前記出発地−目的地の対で定義された経路のうち経路費用の大きい経路から前記通行量増加量を減算することで、前記出発地−目的地の対で定義された経路の通行量を調整するステップと、を含む、知能型の列車スケジューリング方法。
【請求項２】
前記列車スケジュール情報を表示するユーザインターフェース上に前記通行量に関する予測情報を表示するステップをさらに含み、
前記通行量が相対的に多いリンクを強調処理して表示する、請求項１に記載の列車スケジューリング方法。
【請求項３】
前記時間拡張ネットワークは、駅到着ノード、駅出発ノード、需要発生ノードまたは需要終了ノードに区分される時間拡張ノード集合と、駅間の移動、停車、乗り換え、需要発生または需要終了に区分される時間拡張リンク集合と、を含む、請求項１または請求項２に記載の列車スケジューリング方法。
【請求項４】
前記初期通行割振ステップは、
統計的に収集されたユーザの通行実績データに基づいて需要発生ノードを設定し、前記需要発生ノード間の時間的な間隔及び需要発生量を設定する、請求項１から請求項３のうち何れか一項に記載の列車スケジューリング方法。
【請求項５】
前記拡張可能通行量を算出するステップは、
各リンクの最大通行量から当該リンクを経由する経路の通行量を減算し、当該リンクを経由し、且つ前記最短経路よりも優先順位の低い経路の通行量を合算して算出する、請求項１から請求項４のうち何れか一項に記載の列車スケジューリング方法。
【請求項６】
前記優先順位の低い経路は、前記リンクを経由する経路に前記最短経路よりも遅く進入した経路である、請求項５に記載の列車スケジューリング方法。
【請求項７】
前記最短経路に含まれた全てのリンクに対して各リンクの最大通行量を超える超過通行量がある場合、当該リンクの超過通行量が０になるまで当該リンクを経由する経路のうち経路費用が最大の経路から通行量を減少させるステップをさらに含む、請求項１から請求項６のうち何れか一項に記載の列車スケジューリング方法。
【請求項８】
前記通行量予測情報が予め設定された水準に収束されるまで前記リンクコストを更新するステップと、前記最短経路を探索するステップと、前記通行量予測情報を算出するステップとを繰り返し行うステップをさらに含む、請求項１から請求項７のうち何れか一項に記載の列車スケジューリング方法。
【請求項９】
請求項１から請求項８のうち何れか一項に記載された方法の各ステップを実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知能型の列車スケジューリング方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
鉄道、地下鉄などの列車ネットワークが発達し、それと連携されるバスネットワークも発達することに従い、各交通手段のスケジュールを効率良く管理できる方法に関する研究が活発に進行されている。例えば、このような交通手段のスケジューリングのためのソフトウェアまたはハードウェアに関する製品が開発されている状態である。
【０００３】
但し、従来の交通手段のスケジューリング方法を見ると、列車スケジュールと車両運用計画とを別のプログラムとして構成している。一部の方式は、ユーザの経験を中心に列車スケジュールを作成するよう動作するのに対し、他のプログラムは、自動化アルゴリズムを通じて列車スケジュールを作成する。
【０００４】
また、従来の列車スケジューリングプログラムは、乗客の搭乗量及び混雑率に対する予想が不可能であった。即ち、列車スケジュールに関し、どれだけ多い乗客が、各区間別に、時間帯別にまたは列車別に搭乗するのかに関する情報を提供することができなかった。
【０００５】
一方、これに関し、韓国公開特許第１０−２０１２−０１２９３４４号公報（発明の名称：列車運行計画樹立方法及び装置）には、列車運行計画樹立方法及び装置に関し、列車の日程制限条件に関するデータの入力を受け、列車の基本スケジュールの他に実行スケジュールを計画する対象発明のスケジュール計画部のように、回送の許容範囲を流動的に増減することのできる構成要素が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、列車スケジュールに個別列車の区間別及び列車別の通行量に関する予測情報を提供し、これに基づいて列車スケジュールを調整させる知能型の列車スケジューリング方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した技術的課題を達成するための技術的手段として、本発明の一側面に係る知能型の列車スケジューリングシステムの列車スケジューリング方法は、列車の路線情報及び列車別の運行時刻に関する情報を含む列車スケジュール情報が提供されるステップと、前記列車スケジュール情報に含まれた列車の停車する駅をノードとして含み、前記列車スケジュール情報に含まれた各駅間の路線を弧として含み、前記列車スケジュール情報に含まれた列車別の運行時刻情報を含む時間拡張ネットワークを生成するステップと、前記時間拡張ネットワークを基に前記列車スケジュールに対する各区間別及び列車別の通行量に関する予測情報を算出するステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
上述した本発明の実施例によれば、既に生成された列車スケジュールに対して区間別及び時間帯別の通行量に関する予測情報を算出することができる。よって、列車スケジュールの作成を担当するユーザは、自分が樹立した列車スケジュールに、どれだけ多い乗客が、どの区間及び時間帯に搭乗するのかに関する予測結果を考慮し、列車スケジュールを調整することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例に係る知能型の列車スケジューリングシステムを示す。
【図２】本発明の一実施例に係る通行量予測情報の算出過程を示すフローチャートである。
【図３】通常の交通ネットワークの例を示す図である。
【図４】本願発明に適用される時間拡張ネットワークの例を示す図である。
【図５】本願発明の一実施例に係る時間拡張ノード類型の区分の概念を示す。
【図６】本願発明の一実施例に係る時間拡張弧類型の区分の概念を示す。
【図７】本願発明の一実施例に係る需要の離散化の概念を説明するための図である。
【図８】本願発明の一実施例に係る通行量予測情報算出方法を示すフローチャートである。
【図９】本願発明の一実施例に係る通行量予測情報算出方法を説明するための図である。
【図１０】本願発明の一実施例に係る経路間の優先順位を考慮した通行量算出の概念を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下では、添付した図面を参照しながら、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者が容易に実施できるように本発明の実施例を詳しく説明する。ところが、本発明は、様々な異なる形態で具現されることができ、ここで説明する実施例に限定されるものではない。そして、図面において、本発明を明確に説明するために、説明とは関係ない部分は省略しており、明細書全体に亘って類似した部分に対しては類似した図面符号を付けている。
【００１１】
明細書全体において、ある部分が他の部分と『連結』されているという場合、これは『直接的に連結』されている場合だけでなく、その中間に他の素子を介して『電気的に連結』されている場合も含む。また、ある部分がある構成要素を『含む』という場合、これは、特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くのではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施例に係る知能型の列車スケジューリングシステムを示している。
【００１３】
知能型の列車スケジューリングシステム１０は、需要分析部１１０と、列車スケジュール生成部１２０と、通行割振部１３０と、データベース１４０とを含む。
【００１４】
需要分析部１１０は、統計的に収集されたユーザの通行実績データを収集し、出発地−目的地（Ｏｒｉｇｉｎ−Ｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎ）の対からなる各経路に対して需要を予測する。例えば、ユーザの乗車券購買実績または交通カード使用量などの情報をデータベース１４０から受信し、これに基づいて各経路に対する需要の予測を行う。需要分析部１１０は、路線間の乗り換え時間及び路線別の列車の時隔（Ｈｅａｄｗａｙ）を勘案して路線間の乗り換え通行量を算定し、算定される乗り換え通行量を勘案して路線別の総通行量を算定する。このとき、最短経路算定法を通じて直乗換下（当該路線から他の路線に乗り換え）及び換乗直下（他の路線から当該路線に乗り換え）の通行量を当該路線の通行量に換算して算定し、当該路線の列車間の運転時隔及び乗り換え駅での乗り換え所要時間を勘案して当該路線の出発地−目的地の経路に対する需要を予測することができる。
【００１５】
列車スケジュール生成部１２０は、列車の基本スケジュールと実行スケジュールを生成する。先ず、列車スケジュールは、鉄道の路線上で運行する個別列車の各駅別の到着時刻と出発時刻を設定する計画表である。また、基本スケジュールは、ユーザの経験と主観が反映された列車スケジュールであって、列車の競合が内包され得る草案の形態の列車スケジュールである。なお、実行スケジュールは、列車スケジュールに内包された列車の競合を全て解消した（Ｃｏｎｆｌｉｃｔ  ｆｒｅｅ）列車スケジュールであって、現実で適用可能な列車スケジュールである。
【００１６】
基本スケジュールを生成するためには、基本スケジュールヒューリスティックアルゴリズムを適用して草案を生成し、列車時刻表の編集機能によりユーザの意図に従って修正することができる。一方、列車スケジュールを生成する具体的な方法は本願発明の範囲を超えるものであるので、これに関する詳細な説明は省略する。
【００１７】
通行割振部１３０は、列車スケジュールに対して各区間別及び時間帯別の通行量に関する予測情報を算出する。このとき、列車スケジュールは、列車スケジュール生成部１２０で生成したものであるか、外部から受信したものであり得る。通行割振部１３０による通行量予測情報の算出過程は後述する。
【００１８】
データベース１４０は、需要分析部１１０における需要の分析のための基礎データと、列車スケジュール生成部１２０における列車スケジュール生成のための基礎データと、通行割振部１３０における通行量予測情報算出のための基礎データとをそれぞれ管理する。また、 需要分析部１１０、 列車スケジュール生成部１２０及び通行割振部１３０の算出データを受信し、管理する。
【００１９】
例えば、乗車券購買情報または交通ガード利用実績情報などを収集し、管理する。また、線路区間、駅、鉄路の勾配、鉄路の曲線、速度制限区間、車両基地のような全体路線に関する情報を管理する。また、従来のスケジュール情報、標準運転線図、運行時隔、運転時間、停車時間などのような列車運営に関する情報を管理する。また、車両の形式、編成状態、造成などのような車両に関する情報を管理する。さらに、駅間の出発地−目的地の対の経路、各経路に対する通行量需要情報などを管理する。
【００２０】
一方、本発明の実施例に係る図１に示された構成要素は、ソフトウェアまたはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）またはＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）のようなハードウェア構成要素を意味し、所定の役割を果たす。
【００２１】
しかしながら、「構成要素」は、ソフトウェアまたはハードウェアに限定される意味ではなく、各構成要素は、アドレッシングできる保存媒体に在るように構成されても良く、１つまたはそれ以上のプロセッサを再生するように構成されても良い。
【００２２】
従って、一例として、構成要素は、ソフトウェア構成要素、客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウエア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ及び変数を含む。
【００２３】
構成要素と当該構成要素の中で提供される機能は、より少数の構成要素に結合されたり、追加の構成要素にさらに分離され得る。
【００２４】
図２は、本発明の一実施例に係る通行量予測情報の算出過程を示すフローチャートである。
【００２５】
先ず、本発明においては、通行量予測情報のために既に生成された列車スケジュール情報を用いる（Ｓ２１０）。ここで、列車スケジュール情報は、列車の路線情報及び列車別の運行時刻に関する情報を含む。列車スケジュール情報は、基本スケジュールまたは実行スケジュールであり得る。
【００２６】
次いで、列車スケジュール情報を基に時間拡張ネットワークを生成する（Ｓ２２０）。
【００２７】
時間拡張ネットワークは、列車スケジュール情報に含まれた列車が停車する駅をノードとして含み、列車スケジュール情報に含まれた各駅間の路線を弧として含み、列車スケジュール情報に含まれた列車別の運行時刻情報を含む。このとき、繰り返し数ｎは０と設定し、各弧の費用に対して初期値を設定する。
【００２８】
図３は、通常の交通ネットワークの例を示す図であり、図４は、本願発明に適用される時間拡張ネットワークの例を示す図である。
【００２９】
図３の場合、駅を意味するノードと駅間を連結する路線を示すリンクを含んでいるが、時間の概念は含まれていない。
【００３０】
図４の場合、時間の次元を追加して交通ネットワークを拡張している。かかる時間拡張ネットワークの場合、従来の投入回数基盤の通行割振方式とは異なり、乗客の待機時間及び最も先に到着する列車などを正確に把握することができる。但し、全ての駅をスケジュールの時刻に応じて異なるように表現しなければならないので、ネットワークの大きさが非常に大きくなり、且つ複雑になって、これにより現実的な時間内に解を導出することが難しくなり得る。
【００３１】
かかる時間拡張ネットワーク（ＶＸＥ）は、時間拡張ノード集合Ｖと時間拡張弧集合Ｅとからなる。
【００３２】
図５は、本願発明の一実施例に係る時間拡張ノード類型の区分の概念を示し、図６は、本願発明の一実施例に係る時間拡張弧類型の区分の概念を示す。
【００３３】
時間拡張ノード集合Ｖは、ノードの番号、列車号線の番号、駅の番号、ノードの時間情報の属性を含み、駅到着及び出発、需要発生及び需要終了といった類型に区分される。時間拡張弧集合Ｅは、弧の番号、弧の開始ノード番号、弧の終了ノード番号、弧の最後と最初の間の時間情報の属性を含み、駅間の移動、停車、乗り換え、需要発生及び終了といった類型に区分される。ここで、需要発生ノード及び需要終了ノードは、実際の物理的な駅を表すノードではなく、需要値を各ノードに適用するための仮想のノードに該当する。
【００３４】
図７は、本願発明の一実施例に係る需要の離散化の概念を説明するための図である。
【００３５】
図面の下段に示されたグラフは、出発地−目的地の対別に、時間に従う需要発生統計を示すグラフである。かかる需要発生統計データは、上述したユーザの乗車券購買実績または交通カード使用量などの情報に基づいたものである。各出発地−目的地の対別に、時間の経過に従って需要が変化することが確認できる。例えば、出勤時間帯（０７：００〜０９：００）と退勤時間帯（１８：００〜２０：００）に需要が比較的集中されている。このように、需要の発生が連続的に変化する状態を離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｅ）するために、仮想の需要発生ノードを考慮する。即ち、各出発地−目的地の対による需要発生統計を参照して、各路線別に仮想の需要発生ノード３００、３１０を生成し、当該ノードに対して当該時間における需要量を設定する。例えば、特定時間（０７：００〜０８：００）における各出発地−目的地の対の需要量を合算することで、需要発生ノード３００の需要量を決定し、この値が当該路線の搭乗量として考慮されるようにする。即ち、統計的に収集されたユーザの通行実績データに基づいて需要発生ノード間の時間的な間隔及び需要発生量を設定するようにする。かかる構成によって、需要が集中される時間帯では需要発生ノードの時間的な間隔が小さくなり、需要が相対的に低い時間帯では需要発生ノードの時間的な間隔が大きくなる。
【００３６】
時間拡張ネットワークで表された個別列車の区間別の搭乗量及び混雑度を、スケジュール基盤の通行割振模型（ｔｉｍｅｔａｂｌｅ−ｂａｓｅｄ  ｔｒａｎｓｉｔ  ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ  ｍｏｄｅｌ）に対する以下に提示されたスケジュール基盤の通行割振アルゴリズムを通じて、最適解及び近似最適解を算出する。
【００３７】
次いで、時間拡張ネットワークを基に列車スケジュールに対する各区間別及び時間帯別の通行量に関する予測情報を算出する（Ｓ２３０）。
【００３８】
図８は、本願発明の一実施例に係る通行量予測情報算出方法を示すフローチャートである。
【００３９】
先ず、出発地−目的地の対で定義された経路に対する需要量を各経路の通行量として設定する初期通行割振ステップを行う（Ｓ２３１）。時間拡張ネットワークにおいて各弧ｅの初期費用を計算し、そのために数学式１を用いる。
【００４０】
【数１】
0006375588.tif 000002
【００４１】
併せて、出発地−目的地の対それぞれに対して最短経路を探索し、各最短経路に対して初期通行割振を実施する。このとき、以下の数学式２のように、各最短経路には需要量を初期通行量として設定する形態で初期通行割振を実施する。
【００４２】
【数２】
0006375588.tif 000003
【００４３】
ここで、ｄｉは需要量を示し、ｐｉ＊は出発地−目的地の対の最短経路を示し、ｆｐは経路ｐの通行量を示す。また、Ｉは全ての出発地−目的地の対ｉの集合であり、需要発生ノードの時間が早い順で整列する。このとき、上述した需要発生ノードに設定された需要量も併せて考慮され得る。
【００４４】
次いで、経路を構成する各弧の類型及び通行量に基づいて弧費用を更新する（Ｓ２３２）。
【００４５】
ここで、弧費用関数はｃｅ＝ｃｅ（ｘｅ）で定義され、以下の表１のように弧の類型によって弧費用算定が変わり得る。
【００４６】
【表１】
0006375588.tif 000004
【００４７】
例えば、表で提示したように、各弧の類型別に弧費用が異なるので、時間拡張ネットワークで定義された各弧の類型に応じて弧費用を異なるように設定する。例えば、弧「ｅ」を通行する通行量が５００人以下または１５００人以下である場合、その弧を通過する時間に加重値「１．００」を掛ける分の費用を算定し、１５００人を超える場合、加重値「１．０９」を掛ける分の費用を算定する。また、弧「ｅ」の類型が乗り換えである場合は、当該乗り換えの種類に該当する定数値を加える方式で弧の費用を算定する。また、需要発生ノードには、所要された時間に加重値「０．１」を掛ける分の費用を算定する。
【００４８】
このように、各経路に対するユーザの通行量が異なり、これによって弧費用も変わってくることがあり得る。
【００４９】
次いで、更新された弧費用に基づいて各出発地−目的地の対で定義された経路を取り替える最短経路を探索し（Ｓ２３３）、最短経路への経路変更による各経路の通行量予測情報を算出する（Ｓ２３４〜Ｓ２３６）。
【００５０】
図９は、本願発明の一実施例に係る通行量予測情報算出方法を説明するための図である。
【００５１】
先ず、それぞれの出発地−目的地の対を満たす計４つの経路が存在すると仮定する。例えば、（Ｂ３→Ａ７）を満たす第１の経路（Ｐａｔｈ  １）と、（Ａ１→Ｃ６）を満たす第２の経路（Ｐａｔｈ  ２）と、（Ｃ１→Ａ４）を満たす第３の経路（Ｐａｔｈ  ３）と、（Ｂ１→Ｄ２）を満たす第４の経路（Ｐａｔｈ  ４）とが存在する。このとき、従来の経路を取り替える最短経路を探索し、例えば、第４の経路を取り替える新たな最短経路（Ｎｅｗ  Ｐａｔｈ）が探索され得る。
【００５２】
最短経路への経路変更による通行量予測情報を算出するために、最短経路に含まれた各弧の拡張可能通行量を算出する（Ｓ２３４）。そのために、各弧の最大通行量から当該弧を経由する経路の通行量を減算し、当該弧を経由し、且つ最短経路よりも優先順位の低い経路の通行量を合算して算出する。これは、以下の数学式３によって定義される。
【００５３】
【数３】
0006375588.tif 000005
【００５４】
ｕｅは各弧の最大可能通行量、ｘｅは当該弧の通行量（弧ｅを含んでいる全ての経路の通行量の和）を示す。ここで、ｑ（ｅ）＜ｐは、弧ｅを通る経路ｑの優先順位が経路ｐよりも低いことを意味する。このように、本願発明では、経路間の優先順位を考慮して通行量予測を行う。
【００５５】
図１０は、本願発明の一実施例に係る経路間の優先順位を考慮した通行量算出の概念を説明するための図である。
【００５６】
本発明においては、互いに異なる路線を経由する経路が１つの路線を経由する場合、当該路線に先に進入する経路に対して優先順位を与える。例えば、経路ｐは経路ｑに比べて路線（Ｌｉｎｅ  ２）に先に進入したので、優先順位を有することになる。
【００５７】
再び図９を参照しながら通行量予測を説明すると、次の通りである。
【００５８】
新たな最短経路（Ｎｅｗ  Ｐａｔｈ）を構成する各弧の拡張可能通行量は、それぞれ次の通りである。各弧別の最大可能通行量は１０で同一である。また、各弧の通行量は、図面に示された通行量に基づいて算出される。
【００５９】
ｕＢ１→Ｂ２＝１０−３＋０＝７、ｕＢ２→Ｂ３＝１０−３＋０＝７
【００６０】
ｕＢ３→Ｂ４＝１０−１０＋７＝７、ｕＣ３→Ｃ４＝１０−８＋０＝２
【００６１】
ｕＣ４→Ｃ５＝１０−８＋０＝２, ｕＣ５→Ｃ６＝１０−９＋９＝１０
【００６２】
ｕＤ１→Ｄ２＝１０−０＋０＝１０
【００６３】
例えば、Ｂ３→Ｂ４間の拡張可能通行量は、最大可能通行量１０から当該弧の通行量（３＋７）を減算したものに、新たな最短経路よりも優先順位の低い第１の経路（Ｐａｔｈ  １）の通行量（７）を合算したものである。また、Ｃ５→Ｃ６間の拡張可能通行量は、最大可能通行量１０から当該弧の通行量（９）を減算したものに、新たな最短経路よりも優先順位の低い第２の経路（Ｐａｔｈ  ２）の通行量（９）を合算したものである。
【００６４】
このように算出された各弧の拡張可能通行量のうち最小値は２である。即ち、新たな最短経路を構成する各弧の拡張可能通行量の最小値を考慮し、当該最短経路の追加による通行量増加量を算出する（Ｓ２３５）。例えば、数学式４によって算出することができる。
【００６５】
【数４】
0006375588.tif 000006
【００６６】
このとき、ｎは繰り返し数を示す。（ｎ−１）番目の繰り返しにおいてｐｉ＊の通行量に拡張可能通行量の最小値を繰り返し数で割った分を加えて合算する。
【００６７】
次いで、出発地−目的地の対で定義された経路のうち経路費用の大きい経路から通行量増加量を減算することで、出発地−目的地の対で定義された経路の通行量を調整する（Ｓ２３６）。例えば、出発地−目的地が同一な既存経路（Ｐａｔｈ  ４）から最短経路（Ｎｅｗ  Ｐａｔｈ）の通行量を減算する。
【００６８】
一方、最短経路に含まれた全ての弧に対して各弧の最大通行量を超える超過通行量がある場合、当該弧の超過通行量が０になるまで当該弧を経由する経路のうち経路費用が最大の経路から通行量を減少させるステップをさらに行う。例えば、第２の経路（Ｐａｔｈ  ２）は通行量が９であり、新たな最短経路の通行量が２であるので、弧（Ｃ５→Ｃ６）の通行量は１１となり、最大可能通行量１０を超えることになる。従って、当該弧（Ｃ５→Ｃ６）から１だけ通行量を減少させる必要がある。そこで、これを補正するために、第２の経路（Ｐａｔｈ  ２）の通行量を８へと補正する。
【００６９】
次いで、通行量予測情報が予め設定された水準に収束されるまで弧費用を更新するステップと、最短経路を探索するステップと、通行量予測情報を算出するステップとを繰り返し行う。このとき、繰り返し毎にｎが１ずつ増加する。
【００７０】
例えば、数学式５を用いて収束性をテストすることができる。
【００７１】
【数５】
0006375588.tif 000007
【００７２】
このとき、算出された値が閾値以下となれば、繰り返すステップを中断する。
【００７３】
また、時刻表基盤の通行割振模型の結果によって算出される列車の区間別の搭乗量及び混雑度は、列車スケジュール計画部において既に樹立された列車スケジュールに適用され、色表示などの強調処理により通行量を表示することができる。例えば、通行量が多く混雑率の高い区間は赤で表示し、混雑率が相対的に低い区間は緑で表示する。これにより、混雑率の高い区間に対して列車スケジュール調整などを行うことになる。
【００７４】
本発明の一実施例は、コンピュータにより実行されるプログラムモジュールのようなコンピュータにより実行可能な命令語を含む記録媒体の形態でも具現され得る。コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータによってアクセスできる任意の可用媒体であっても良く、揮発性及び非揮発性の媒体、分離型及び非分離型の媒体を全て含む。また、コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ保存媒体及び通信媒体を全て含み得る。コンピュータ保存媒体は、コンピュータ読み取り可能な命令語、データ構造、プログラムモジュールまたはその他データのような情報保存のための任意の方法または技術で具現された揮発性及び非揮発性、分離型及び非分離型の媒体を全て含む。通信媒体は、典型的にコンピュータ読み取り可能な命令語、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波のような変調されたデータ信号のその他データ、またはその他転送メカニズムを含み、任意の情報伝達媒体を含む。
【００７５】
本発明の方法及びシステムは特定の実施例と関連して説明されたが、それらの構成要素または動作の一部または全部は、汎用のハードウェアアーキテクチャを有するコンピュータシステムを使用して具現され得る。
【００７６】
上述した本発明の説明は例示のためのものであり、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、本発明の技術的思想や必須の特徴を変更せずに他の具体的な形態で容易に変形可能であるということを理解できるはずである。それゆえ、上記した実施例は全ての面において例示的なものであり、限定的なものではないと理解すべきである。例えば、単一型で説明されている各構成要素は分散して実施されることもでき、同様に、分散したものと説明されている構成要素も結合された形態で実施されることができる。
【００７７】
本発明の範囲は、上記の詳細な説明よりは後述する特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味及び範囲、並びにその均等概念から導出される全ての変更または変形された形態が本発明の範囲に含まれることと解釈されなければならない。
【図１】
0006375588.tif 000008
【図２】
0006375588.tif 000009
【図３】
0006375588.tif 000010
【図４】
0006375588.tif 000011
【図５】
0006375588.tif 000012
【図６】
0006375588.tif 000013
【図７】
0006375588.tif 000014
【図８】
0006375588.tif 000015
【図９】
0006375588.tif 000016
【図１０】
0006375588.tif 000017