(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、
複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段と、
前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段と、
前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段と、
各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段と、を備え、
前記個人交通需要データは、各交通手段に対する利用度合いを更に表わし、
前記経路コストは、各交通手段に対する利用度合いを用いて算出され、
前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、
前記経験情報生成手段は、前記交通流計算手段により前記第１期間の単位で前記交通流が計算される毎に、各個人について、前記走行経験情報を生成し、
前記第１期間より長い第２期間の単位で、各個人について、前記変更手段により前記個人交通需要データを変更した回数、目的地までの旅行時間が所定時間以上であった回数、又は前記経路コストが所定値以上であった回数に基づいて、前記個人の個人交通需要データの各交通手段に対する利用度合いを変更する利用度変更手段を更に含み、
前記利用度変更手段によって各交通手段に対する利用度合いが変更された前記個人について、前記個人交通需要データの前記交通手段及び経路の組み合わせは、前記変更された各交通手段に対する利用度合いを用いて算出される記経路コストを最小にする前記交通手段及び経路の組み合わせに変更され、
前記交通流計算手段は、前記交通手段及び経路の組み合わせが変更された前記個人交通需要データを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する
ことを特徴とする交通流計算装置。
【請求項２】
前記利用度変更手段は、各個人について、前記変更手段により前記個人交通需要データを変更した回数が所定回数以上であった場合、目的地までの旅行時間が所定時間以上であった回数が所定回数以上であった場合、又は前記経路コストが所定値以上であった回数が所定回数以上であった場合、前記個人の個人交通需要データの車に対する利用度合いを小さくするように変更する請求項１記載の交通流計算装置。
【請求項３】
道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、
複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段と、
前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段と、
前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段と、
各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段と、を備え、
前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、
前記第１期間より長い第２期間の単位で、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、前記道路ネットワーク上の渋滞が発生するリンクを特定し、特定されたリンクをオペレータに提示する提示手段と、
前記特定されたリンクを提示したときに、交通施策を導入した場合の前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータの、前記オペレータによる入力を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けた前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータに応じて、前記道路ネットワーク記憶手段に記憶された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを変更するネットワーク変更手段と、を更に含み、
前記交通流計算手段は、前記ネットワーク変更手段により変更された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する
ことを特徴とする交通流計算装置。
【請求項４】
前記経験情報生成手段は、各個人について、前記目的地までの旅行時間及び前記目的地までの各リンクのリンク旅行時間を含む前記走行経験情報を生成し、
前記変更手段は、各個人について、前記目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記経路コストが所定値以上である場合、前記走行経験情報に含まれる各リンクのリンク旅行時間を用いて、前記経路コストを最小にする経路を探索して、前記個人交通需要データの経路を、前記探索された経路に変更する請求項１〜請求項３の何れか１項記載の交通流計算装置。
【請求項５】
前記変更手段は、各個人について、前記目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記経路コストが所定値以上である場合、前記走行経験情報に含まれる各リンクのリンク旅行時間を用いて前記経路コストを最小にする経路を探索し、前記探索された経路に対する経路コストが、前記所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データの出発時刻を所定時間だけ変更したときの前記経路コストを最小にする経路を更に探索し、前記個人交通需要データの経路を、前記探索された経路のうち前記経路コストが小さい経路に変更する請求項４記載の交通流計算装置。
【請求項６】
前記変更手段は、各個人について、前記目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記経路コストが所定値以上である場合、前記走行経験情報に含まれる各リンクのリンク旅行時間を用いると共に、前記走行経験情報に含まれていないリンクのリンク旅行時間として、予め求められたリンク旅行時間を用いて、前記経路コストを最小にする経路を探索して、前記個人交通需要データの経路を、前記探索された経路に変更する請求項４又は５記載の交通流計算装置。
【請求項７】
前記変更手段は、各個人について、前記個人に交通流の情報が提供される場合には、前記提供される前記交通流の情報から得られる各リンクのリンク旅行時間を更に用いて、前記経路コストを最小にする経路を探索して、前記個人の個人交通需要データの経路を、前記探索された経路に変更する請求項４〜請求項６の何れか１項記載の交通流計算装置。
【請求項８】
道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段とを含むコンピュータを、
前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段、
前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段、及び
各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段
として機能させ、
前記個人交通需要データは、各交通手段に対する利用度合いを更に表わし、
前記経路コストは、各交通手段に対する利用度合いを用いて算出され、
前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、
前記経験情報生成手段は、前記交通流計算手段により前記第１期間の単位で前記交通流が計算される毎に、各個人について、前記走行経験情報を生成し、
前記第１期間より長い第２期間の単位で、各個人について、前記変更手段により前記個人交通需要データを変更した回数、目的地までの旅行時間が所定時間以上であった回数、又は前記経路コストが所定値以上であった回数に基づいて、前記個人の個人交通需要データの各交通手段に対する利用度合いを変更する利用度変更手段を更に含み、
前記利用度変更手段によって各交通手段に対する利用度合いが変更された前記個人について、前記個人交通需要データの前記交通手段及び経路の組み合わせは、前記変更された各交通手段に対する利用度合いを用いて算出される記経路コストを最小にする前記交通手段及び経路の組み合わせに変更され、
前記交通流計算手段は、前記交通手段及び経路の組み合わせが変更された前記個人交通需要データを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段とを含むコンピュータを、
前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段、
前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段、及び
各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段
として機能させ、
前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、
前記第１期間より長い第２期間の単位で、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、前記道路ネットワーク上の渋滞が発生するリンクを特定し、特定されたリンクをオペレータに提示する提示手段と、
前記特定されたリンクを提示したときに、交通施策を導入した場合の前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータの、前記オペレータによる入力を受け付ける受付手段と、
前記受付手段によって受け付けた前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータに応じて、前記道路ネットワーク記憶手段に記憶された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを変更するネットワーク変更手段と、を更に含み、
前記交通流計算手段は、前記ネットワーク変更手段により変更された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通流計算装置及びプログラムに係り、特に、複数の個人に対する交通需要データに基づいて、道路ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、利用者から道路利用予定を収集して交通需要を予測し、予測交通需要に基づいて、渋滞予測情報を求め、渋滞予測情報が更新された場合、既に提供済みの道路利用予定を変更するか否かを利用者に対して確認して、予測交通需要に反映する交通情報提供システムが知られている（特許文献１）。
【０００３】
また、有料道路の管理サーバーに利用者がアクセスして予約し、予約件数が少ないほど利用料金が少なくなるように制御する有料道路管理システムが知られている（特許文献２）。
【０００４】
また、ドライバの経験回数を用いて、交通流の情報を考慮した旅行計画を作成し、ＯＤ交通量に反映させる交通状況予測装置が知られている（特許文献３）。この交通状況予測装置では、ドライバの経験回数に基づき情報信頼度を求めて翌日に走行する、といった繰り返し計算を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４０９８５２６号公報
【特許文献２】特開２００２−２４９８２号公報
【特許文献３】特開２００７−１６４２６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の特許文献１、２に記載の技術では、ユーザから直接、自動車利用予定を収集して交通状況を予測している。しかしながら、ユーザから直接予定を聞いた場合、ユーザの現在の意向しか分からず、精度のよい将来予測ができない、という問題がある。また、サーバーやシステムにアクセスするユーザの自動車利用予定だけを収集するために、サンプルに偏りが出てしまう。
【０００７】
また、上記の特許文献３に記載の技術では、本来、旅行時間への反映や満足／不満足の判断に用いられるトリップ経験を、情報信頼度を求めるためだけに用いているため、トリップ経験が、精度の良い交通流の計算に寄与していない、という問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、精度よく交通流を計算することができる交通流計算装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するために本発明に係る交通流計算装置は、道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段と、前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段と、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段と、各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段と、を備え、前記個人交通需要データは、各交通手段に対する利用度合いを更に表わし、前記経路コストは、各交通手段に対する利用度合いを用いて算出され、前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、前記経験情報生成手段は、前記交通流計算手段により前記第１期間の単位で前記交通流が計算される毎に、各個人について、前記走行経験情報を生成し、前記第１期間より長い第２期間の単位で、各個人について、前記変更手段により前記個人交通需要データを変更した回数、目的地までの旅行時間が所定時間以上であった回数、又は前記経路コストが所定値以上であった回数に基づいて、前記個人の個人交通需要データの各交通手段に対する利用度合いを変更する利用度変更手段を更に含み、前記利用度変更手段によって各交通手段に対する利用度合いが変更された前記個人について、前記個人交通需要データの前記交通手段及び経路の組み合わせは、前記変更された各交通手段に対する利用度合いを用いて算出される記経路コストを最小にする前記交通手段及び経路の組み合わせに変更され、前記交通流計算手段は、前記交通手段及び経路の組み合わせが変更された前記個人交通需要データを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算することを特徴としている。
【００１０】
本発明に係るプログラムは、道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段とを含むコンピュータを、前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段、及び各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段として機能させ、前記個人交通需要データは、各交通手段に対する利用度合いを更に表わし、前記経路コストは、各交通手段に対する利用度合いを用いて算出され、前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、前記経験情報生成手段は、前記交通流計算手段により前記第１期間の単位で前記交通流が計算される毎に、各個人について、前記走行経験情報を生成し、前記第１期間より長い第２期間の単位で、各個人について、前記変更手段により前記個人交通需要データを変更した回数、目的地までの旅行時間が所定時間以上であった回数、又は前記経路コストが所定値以上であった回数に基づいて、前記個人の個人交通需要データの各交通手段に対する利用度合いを変更する利用度変更手段を更に含み、前記利用度変更手段によって各交通手段に対する利用度合いが変更された前記個人について、前記個人交通需要データの前記交通手段及び経路の組み合わせは、前記変更された各交通手段に対する利用度合いを用いて算出される記経路コストを最小にする前記交通手段及び経路の組み合わせに変更され、前記交通流計算手段は、前記交通手段及び経路の組み合わせが変更された前記個人交通需要データを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算することを特徴としている。
本発明に係る交通流計算装置は、道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段と、前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段と、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段と、各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段と、を備え、前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、前記第１期間より長い第２期間の単位で、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、前記道路ネットワーク上の渋滞が発生するリンクを特定し、特定されたリンクをオペレータに提示する提示手段と、前記特定されたリンクを提示したときに、交通施策を導入した場合の前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータの、前記オペレータによる入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けた前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータに応じて、前記道路ネットワーク記憶手段に記憶された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを変更するネットワーク変更手段と、を更に含み、前記交通流計算手段は、前記ネットワーク変更手段により変更された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算することを特徴としている。
本発明に係るプログラムは、道路ネットワークを表わす道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶した道路ネットワーク記憶手段と、複数の個人に対する、出発時刻、出発地、目的地、及び前記道路ネットワーク上の前記出発地から前記目的地までの経路と車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段との組み合わせを表わす複数の個人交通需要データを記憶した交通需要記憶手段とを含むコンピュータを、前記複数の個人交通需要データに基づいて、前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算する交通流計算手段、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する経験情報生成手段、及び各個人について、前記走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は前記走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、前記個人の個人交通需要データを変更する変更手段として機能させ、前記交通流計算手段は、第１期間の単位で、前記交通流を繰り返し計算し、前記第１期間より長い第２期間の単位で、前記交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、前記道路ネットワーク上の渋滞が発生するリンクを特定し、特定されたリンクをオペレータに提示する提示手段と、前記特定されたリンクを提示したときに、交通施策を導入した場合の前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータの、前記オペレータによる入力を受け付ける受付手段と、前記受付手段によって受け付けた前記道路ネットワークデータのパラメータ又は前記公共交通ネットワークデータのパラメータに応じて、前記道路ネットワーク記憶手段に記憶された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを変更するネットワーク変更手段と、を更に含み、前記交通流計算手段は、前記ネットワーク変更手段により変更された前記道路ネットワークデータ又は前記公共交通ネットワークデータを更に用いて前記道路ネットワーク及び前記公共交通ネットワークにおける交通流を計算することを特徴としている。
【００１１】
本発明によれば、交通流計算手段によって、複数の個人交通需要データに基づいて、道路ネットワークにおける交通流を計算し、経験情報生成手段によって、交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間を含む走行経験情報を生成する。
【００１２】
そして、変更手段によって、各個人について、走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は走行経験情報から算出される経路コストが所定値以上である場合、個人の個人交通需要データを変更する。交通流計算手段によって、変更手段により変更された個人交通需要データを更に用いて道路ネットワークにおける交通流を計算する。
【００１３】
このように、各個人について、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は経路コストが所定値以上である場合、個人交通需要データを変更して、道路ネットワークにおける交通流を計算することにより、精度よく交通流を計算することができる。
【００１４】
本発明に係る経験情報生成手段は、各個人について、目的地までの旅行時間及び目的地までの各リンクのリンク旅行時間を含む走行経験情報を生成し、変更手段は、各個人について、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は経路コストが所定値以上である場合、走行経験情報に含まれる各リンクのリンク旅行時間を用いて、経路コストを最小にする経路を探索して、個人交通需要データの経路を、探索された経路に変更するようにすることができる。
【００１５】
また、上記の変更手段は、各個人について、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は経路コストが所定値以上である場合、走行経験情報に含まれる各リンクのリンク旅行時間を用いて経路コストを最小にする経路を探索し、探索された経路に対する経路コストが、所定値以上である場合、個人の個人交通需要データの出発時刻を所定時間だけ変更したときの経路コストを最小にする経路を更に探索し、個人交通需要データの経路を、探索された経路のうち経路コストが小さい経路に変更するようにすることができる。
【００１６】
上記の変更手段は、各個人について、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は経路コストが所定値以上である場合、走行経験情報に含まれる各リンクのリンク旅行時間を用いると共に、走行経験情報に含まれていないリンクのリンク旅行時間として、予め求められたリンク旅行時間を用いて、経路コストを最小にする経路を探索して、個人交通需要データの経路を、探索された経路に変更するようにすることができる。
【００１７】
また、上記の変更手段は、各個人について、個人に交通流の情報が提供される場合には、提供される交通流の情報から得られる各リンクのリンク旅行時間を更に用いて、経路コストを最小にする経路を探索して、個人の個人交通需要データの経路を、探索された経路に変更するようにすることができる。
【００１８】
本発明に係る道路ネットワーク記憶手段は、道路ネットワークデータを記憶すると共に、鉄道及びバスの公共交通ネットワークを表わす公共交通ネットワークデータを記憶し、交通需要記憶手段は、出発時刻、出発地、及び目的地と共に、車、鉄道、バスのうちの少なくとも１つの交通手段及び経路の組み合わせを表わす個人交通需要データを複数記憶し、交通流計算手段は、複数の個人交通需要データに基づいて、道路ネットワーク及び公共交通ネットワークにおける交通流を計算するようにすることができる。
【００１９】
上記の道路ネットワーク及び公共交通ネットワークにおける交通流を計算する本発明において、個人交通需要データは、各交通手段に対する利用度合いを更に表わし、経路コストは、各交通手段に対する利用度合いを用いて算出され、交通流計算手段は、第１期間の単位で、交通流を繰り返し計算し、経験情報生成手段は、交通流計算手段により第１期間の単位で交通流が計算される毎に、各個人について、走行経験情報を生成し、第１期間より長い第２期間の単位で、各個人について、変更手段により個人交通需要データを変更した回数、目的地までの旅行時間が所定時間以上であった回数、又は経路コストが所定値以上であった回数に基づいて、個人の個人交通需要データの各交通手段に対する利用度合いを変更する利用度変更手段を更に含み、利用度変更手段によって各交通手段に対する利用度合いが変更された個人について、個人交通需要データの交通手段及び経路の組み合わせは、変更された各交通手段に対する利用度合いを用いて算出される経路コストを最小にする交通手段及び経路の組み合わせに変更され、交通流計算手段は、交通手段及び経路の組み合わせが変更された個人交通需要データを更に用いて道路ネットワーク及び公共交通ネットワークにおける交通流を計算するようにすることができる。
【００２０】
また、上記の利用度変更手段は、各個人について、変更手段により個人交通需要データを変更した回数が所定回数以上であった場合、目的地までの旅行時間が所定時間以上であった回数が所定回数以上であった場合、又は経路コストが所定値以上であった回数が所定回数以上であった場合、個人の個人交通需要データの車に対する利用度合いを小さくするように変更するようにすることができる。
【００２１】
上記の道路ネットワーク及び公共交通ネットワークにおける交通流を計算する本発明において、交通流計算手段は、第１期間の単位で、交通流を繰り返し計算し、第１期間より長い第２期間の単位で、交通流計算手段により計算された交通流に基づいて、道路ネットワーク上の渋滞が発生するリンクを特定し、特定されたリンクをオペレータに提示する提示手段と、特定されたリンクを提示したときに、交通施策を導入した場合の道路ネットワークデータのパラメータ又は公共交通ネットワークデータのパラメータの、オペレータによる入力を受け付ける受付手段と、受付手段によって受け付けた道路ネットワークデータのパラメータ又は公共交通ネットワークデータのパラメータに応じて、道路ネットワーク記憶手段に記憶された道路ネットワークデータ又は公共交通ネットワークデータを変更するネットワーク変更手段と、を更に含み、交通流計算手段は、ネットワーク変更手段により変更された道路ネットワークデータ又は公共交通ネットワークデータを更に用いて道路ネットワーク及び公共交通ネットワークにおける交通流を計算するようにすることができる。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したように、本発明の交通流計算装置及びプログラムによれば、各個人について、目的地までの旅行時間が所定時間以上である場合、又は経路コストが所定値以上である場合、個人交通需要データを変更して、道路ネットワークにおける交通流を計算することにより、精度よく交通流を計算することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る交通流計算装置を示すブロック図である。
【図２】個人交通需要データの例を示す図である。
【図３】初期経路の作成を説明するための図である。
【図４】トリップ目的に応じた経路選択の基準を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る交通流計算装置におけるシミュレーション処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施の形態に係る交通流計算装置におけるシミュレーション処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施の形態に係る交通流計算装置における代替案検討処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図８】個人交通需要データの例を示す図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態に係る交通流計算装置を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態に係る交通流計算装置におけるシミュレーション処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係る交通流計算装置におけるシミュレーション処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第３の実施の形態に係る交通流計算装置における重み変更処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第３の実施の形態に係る交通流計算装置における交通施策導入処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図１４】車に対する効用と、車保有をやめる確率との関係を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照して、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００２５】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る交通流計算装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤを備えたコンピュータで構成され、各個人（ドライバ）について、個人交通需要データを作成する交通需要作成部１２と、作成された各個人の交通需要データを記憶する交通需要データベース１４と、交通環境データを作成する交通環境作成部１６と、作成された交通環境データを記憶する交通環境データベース１８と、交通流をシミュレートする交通流シミュレーション部２０と、各個人の走行経験情報を生成する経験情報生成部２２と、交通情報を各個人に提供する交通情報提供部２４と、を備えている。
【００２６】
交通需要作成部１２は、旅行に関するアンケート調査結果や実測交通調査結果（例えば道路交通センサス）に基づき、複数の個人の各々について、図２に示すような、ＩＤ、出発日時、出発地、目的地、トリップ目的、及び経路が含まれる個人交通需要データを作成し、交通需要データベース１４に格納する。
【００２７】
個人交通需要データに含まれる初期経路は、図３に示すように、個人情報（ＩＤ、トリップ日時、出発地、目的地、トリップ目的）および道路ネットワークを入力データとして、トリッププラン機能により作成される。初期経路の作成では、例えばダイクストラ法を用いて、経路上のリンクコストの合計が最小となる経路を得る。リンクコストは、車両が該当リンクを走行するときの負担を表し、例えば、以下の（１）式によって計算される。
【００２８】
【数１】
0005273106.tif 000002
【００２９】
ここで、ＣＩＤは、リンクコストであり、Ｔは、リンク旅行時間である。また、Ｆは、通行料金であり、ｗID,1、ｗID,6は、重み係数である。
【００３０】
なお、初期経路作成時にはリンク旅行時間が分からないため、固定時速（たとえば３０ｋｍ／ｈ）とリンク長とから予め算出されたリンク旅行時間を用いる。重み係数ｗID,1、ｗID,6は、図４に示すように、各ドライバのトリップ目的に応じた経路選択の基準に基づいて、決定される。たとえば、トリップ目的が自由（観光などの非日常的な行動）の場合は、通行料金Ｆの係数ｗID,6の値が小さくなる。
【００３１】
交通環境作成部１６は、地図データや信号データに基づき、交通流シミュレーション部２０の入力フォーマットに合わせて、道路ネットワークデータを含む交通環境データ（例えば、リンク、ノード、信号の有無・現示など）を作成する。
【００３２】
交通流シミュレーション部２０は、交通需要データベース１４に記憶された各個人の個人交通需要データと、交通環境データベース１８に記憶された交通環境データとに基づいて、起点から終点まで、時間の経過に伴う道路ネットワーク上の交通流を、１秒毎に計算し、１日分になるまで繰り返し計算する。また、交通流シミュレーション部２０は、１日分について、各個人の車両の走行経路および旅行時間、さらに各道路の交通量および渋滞長を算出する。
【００３３】
また、交通流シミュレーション部２０は、所定期間（例えば１ヶ月）経過するまで、１日分の交通流を繰り返し計算する。
【００３４】
シミュレーションモデルは、スキャニングインターバル（＝１秒）ごとに車両を移動させる交通流モデルで構成される。交通流モデルは、各個人の個人交通需要データの経路情報に従って、各車両をネットワーク上で移動させ、各リンクの旅行時間を計算し出力する。
【００３５】
経験情報生成部２２は、交通流シミュレーション部２０によって計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの経路の旅行時間及び経路上の各リンク旅行時間を含む走行経験情報を生成する。
【００３６】
交通情報提供部２４は、交通情報を受信する一部の個人を決定する。例えば、トリップ目的別に入力した交通情報の利用割合に応じて、乱数で交通情報を受信する個人を決定する。交通情報提供部２４は、交通情報を、決定された個人に対してのみ提供する。なお、本実施の形態では、交通情報を受信可能な個人が、Ｗｅｂｐａｇｅ、ラジオ、他の利用経験者の意見などで、区間の所要時間を表わす交通情報を得ると仮定している。
【００３７】
交通情報を受信すると決定された個人に対してのみ、交通需要作成部１２における経路決定時に、提供された交通情報から得られる区間旅行時間を利用する。提供される交通情報の区間旅行時間は、交通流シミュレーション部２０で得た区間旅行時間を用いる。交通情報を得たユーザは、上記（１）式の該当リンクの旅行時間の値を、交通情報の区間旅行時間から得られるリンク旅行時間の値に変更して再探索を行う。
【００３８】
なお、交通情報を受信しない個人は、他の個人からの意見により交通情報を得るとしてもよい。ただし、他の利用者からの情報の場合は、それに誤差を含める。
【００３９】
また、交通流計算装置１０は、更に、走行経験情報に基づいて、走行経路の代替案を検討するドライバ判断部２６と、代替案に基づいて交通需要データベースの個人交通需要データを修正する交通需要修正部２８とを備えている。なお、ドライバ判断部２６及び交通需要修正部２８は、変更手段の一例である。
【００４０】
ドライバ判断部２６は、各個人について、目的地までの旅行時間が、自由走行速度での旅行時間より、所定時間（Ｔ分／ｋｍ×目的地までの距離）以上多くかかったか否かを判定する。また、ドライバ判断部２６は、各個人について、上記の判定結果が肯定された回数が、所定回数以上であるか否かを判定する。
【００４１】
ドライバ判断部２６は、旅行時間に関する判定結果が所定回数以上肯定された個人について、以下に説明するように、走行経路の代替案を検討する。
【００４２】
まず、走行経験情報を用いて、上記（１）式による最小コスト経路を探索する（経路Ａとする）。例えば、走行経験情報から得られるリンク旅行時間を、上記（１）式のリンク旅行時間Ｔに反映させて上記（１）式を計算する。そのとき、経験には個人の誤差があるために誤差を含んだ値にする。また、交通情報が提供される個人である場合には、交通情報から得られるリンク旅行時間を、上記（１）式のリンク旅行時間Ｔに反映させて上記（１）式を計算する。交通情報が得られない場合、走行経験したリンク以外については、リンク旅行時間として、固定時速とリンク長とから予め算出された予測時間を用いて、上記（１）式を計算する。
【００４３】
そして、経路Ａのコストが個人の予め定めた限界値Ｃｍａｘ以上であるか否かを判定し、限界値Ｃｍａｘ未満であれば、経路Ａを代替経路とする。一方、限界値Ｃｍａｘ以上である場合には、次に、出発時刻を所定時間だけずらすように変更した場合のコスト計算を行い、最小コスト経路を決定する（経路Ｂとする。）
そして、経路Ｂのコストが個人の予め定めた限界値Ｃｍａｘ以上であるか否かを判定し、限界値Ｃｍａｘ未満であれば、経路Ｂを代替経路とする。一方、限界値Ｃｍａｘ以上である場合には、当該個人のトリップ目的が観光目的であれば、外出しないことを決定する。観光目的でなければ、経路Ａと経路Ｂを比較し、コストが小さいほうを、代替経路として選択する。
【００４４】
なお、出発時刻を時間変更した場合の再経路探索では、変更後の時刻のリンク旅行時間を用いて、上記（１）式を計算する。また、交通情報が受信可能な個人である場合には、交通情報から得られるリンク旅行時間を用いて上記（１）式を計算し、交通情報が受信不能な個人である場合には、固定時速から算出されるリンク旅行時間を用いて上記（１）式を計算する。
【００４５】
次に、第１の実施の形態に係る交通流計算装置１０の動作について説明する。
【００４６】
オペレータによって、シミュレーションの開始指示が入力されると、交通流計算装置１０において、図５、６に示すシミュレーション処理ルーチンが実行される。
【００４７】
まず、ステップ１００において、経路情報を除く、各個人の個人交通需要データを作成して、交通需要データベース１４に格納する。また、全ての個人の中から、交通情報を受信可能な個人を決定する。そして、ステップ１０２において、時間超過回数をカウントする変数Ｋｉｄ（ｉｄ＝０，・・・，Ｎ−１）の初期化と、日にちの設定を行う。
【００４８】
そして、ステップ１０４において、処理対象の個人を決定し、ステップ１０６において、処理対象の個人の個人交通需要データに基づいて、上記ステップ１０２又は後述するステップ１３８で設定された日にちが、処理対象の個人のトリップ予定日であるか否かを判定する。トリップ予定日でない場合には、ステップ１１６へ移行するが、一方、トリップ予定日である場合には、ステップ１０８で、個人交通需要データにおいて、経路情報が作成済みであるか否かを判定する。経路情報が作成済みである場合には、ステップ１１２へ移行するが、一方、経路情報がまだ作成されていない場合には、ステップ１１０において、固定速度から予め求められたリンク旅行時間を用いて、最小コスト経路を探索して、初期経路を作成し、個人交通需要データの経路情報として格納し、ステップ１１６へ移行する。
【００４９】
ステップ１１２では、処理対象の個人が、交通情報を受信可能であるか否かを判定し、交通情報を受信不能である場合には、ステップ１１６へ移行するが、一方、交通情報が提供される個人として決定されている場合には、ステップ１１４において、前回のステップ１１８で計算された交通流に基づいて提供される交通情報から得られるリンク旅行時間を用いて、最小コスト経路を再探索して、目的地までの経路を作成し、個人交通需要データの経路情報として格納し、ステップ１１６へ移行する。
【００５０】
ステップ１１６では、全ての個人について、上記ステップ１０４〜ステップ１１４の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、ステップ１１８へ進む。一方、上記ステップ１０４〜ステップ１１４の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ１０４へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
【００５１】
ステップ１１８では、交通需要データベース１４に記憶された各個人の個人交通需要データ、及び交通環境データベース１８に記憶された交通環境データに基づいて、１日分の交通流を計算する。
【００５２】
そして、ステップ１２０において、上記ステップ１１８で計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間、及び経路上の各リンク旅行時間を含む走行経験情報を生成する。
【００５３】
次のステップ１２２では、現在の日にちが、最終日（例えば、１ヶ月を経過した日）であるか否かを判定する。最終日である場合には、シミュレーション処理ルーチンを終了する。一方、最終日でない場合には、ステップ１２４において、処理対象の個人を決定する。
【００５４】
そして、ステップ１２６において、処理対象の個人の走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が、閾値（自由走行速度での旅行時間より、所定時間（Ｔ分／ｋｍ×目的地までの距離）多い時間）以上であるか否かを判定する。閾値以上である場合には、ステップ１２８において、処理対象の個人に対する変数Ｋｉｄをインクリメントして、ステップ１３０へ移行する。一方、上記ステップ１２６において、閾値未満である場合には、ステップ１３０へ移行する。
【００５５】
ステップ１３０では、処理対象の個人に対する変数Ｋｉｄが、閾値（例えば、３）以上であるか否かを判定する。閾値未満である場合には、ステップ１３６へ移行するが、一方、閾値以上である場合には、ステップ１３２において、処理対象の個人の経路について、代替案を検討して、個人交通需要データの経路情報を変更し、ステップ１３４で、処理対象の個人に対する変数Ｋｉｄを初期化する（Ｋｉｄ＝０）。
【００５６】
ステップ１３６では、全ての個人について、上記ステップ１２４〜ステップ１３４の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、ステップ１３８へ進む。一方、上記ステップ１２４〜ステップ１３４の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ１２４へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
【００５７】
ステップ１３８では、現在の日にちを次の日に更新して、上記ステップ１０４へ戻る。
【００５８】
上記のように、シミュレーション処理ルーチンが実行されることにより、例えば１ヶ月分の交通流が計算される。
【００５９】
上記ステップ１３２の処理は、図７に示す代替案検討処理ルーチンによって実現される。
【００６０】
まず、ステップ１４０において、処理対象の個人が、交通情報を受信可能であるか否かを判定し、交通情報が提供される個人として決定されている場合には、ステップ１４２において、提供される交通情報、及び処理対象の個人の走行経験情報を用いて、最小コスト経路である経路Ａを探索する。一方、処理対象の個人が、交通情報を受信不能である場合には、ステップ１４４において、処理対象の個人の走行経験情報を用いて、最小コスト経路である経路Ａを探索する。
【００６１】
次のステップ１４６では、上記ステップ１４２又は１４４で探索された経路Ａのコストが閾値（限界値Ｃｍａｘ）以上であるか否かを判定する。経路Ａのコストが閾値未満である場合には、ステップ１６０へ移行する。一方、経路Ａのコストが閾値以上である場合には、ステップ１４８において、出発時刻を所定時間だけずらすように変更して、最小コスト経路である経路Ｂを探索する。なお、処理対象の個人が、交通情報を受信可能である場合には、提供される交通情報のリンク旅行時間を用いて、最小コスト経路である経路Ｂを探索する。
【００６２】
次のステップ１５０では、経路Ｂのコストが閾値（限界値Ｃｍａｘ）以上であるか否かを判定する。経路Ｂのコストが閾値未満である場合には、ステップ１５８へ移行する。一方、経路Ｂのコストが閾値以上である場合には、ステップ１５２において、処理対象の個人の個人交通需要データに基づいて、トリップ目的が、観光目的であるか否かを判定する。観光目的である場合には、ステップ１５４において、処理対象の個人の個人交通需要データを、外出しないように変更して、代替案検討処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップ１５２で、観光目的でないと判定された場合には、ステップ１５６において、経路Ａのコストより、経路Ｂのコストの方が小さいか否かを判定する。経路Ｂのコストの方が小さい場合には、ステップ１５８において、処理対象の個人の個人交通需要データについて、経路Ｂに変更すると共に、上記ステップ１４８で変更した出発時刻に変更して、代替案検討処理ルーチンを終了する。
【００６３】
上記ステップ１５６で、経路Ａのコストが、経路Ｂのコスト以下である場合には、ステップ１６０へ移行する。ステップ１６０では、処理対象の個人の個人交通需要データについて、経路Ａに変更して、代替案検討処理ルーチンを終了する。
【００６４】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る交通流計算装置によれば、各個人について、走行経験情報に基づいて目的地までの旅行時間が閾値以上であると判定された回数が、所定回数以上である場合、個人交通需要データの経路又は出発時刻を変更して、道路ネットワークにおける交通流を計算することにより、個人の経験に応じたトリップ計画を反映することができ、精度よく交通流を計算することができる。
【００６５】
また、交通需要を個人毎にＩＤ形式でデータを持たせ、交通流シミュレーション部により渋滞などの動的な状況を再現し、トリップ経験で得た旅行時間に基づいて、個人の短期（例えば、１日）トリップの満足度（旅行時間が閾値未満であること）を判定する。その判定結果をもとに、経路の変更、又は出発時間の変更を行って、次のトリップを計画する。それらを繰り返すことにより、個人の行動が明確になり、全体としてより実際に近い交通状況の再現が可能となる。また、従来技術のように交通需要を、集合として定義するのではなく、個人の属性や経験に応じた扱いにし、個人の満足度を取り入れることにより、精度の良い将来の交通予測が可能である。また、現在のみならず将来の予測を全ユーザに対して偏りなく予測することが可能である。
【００６６】
なお、上記の実施の形態では、上記（１）式を用いてリンクコストを計算する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、以下の式を用いて、リンクコストＣＩＤを計算するようにしてもよい。
【００６７】
【数２】
0005273106.tif 000003
【００６８】
ここで、Ｔはリンク旅行時間、Ｌはリンク長、Ｒｋは道路種別、Ｒｗは車線数である。また、Ｄは右左折の有無、Ｆは通行料金、ｗID,1，・・・，ｗID,6は重み係数である。
【００６９】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態に係る交通流計算装置は、第１の実施の形態と同様の構成であるため、同一符号を付して説明を省略する。
【００７０】
第２の実施の形態では、道路ネットワークと共に公共交通ネットワークの交通流を計算している点と、コストを最小にする、経路と、公共交通（徒歩や、鉄道、バス）を含む交通手段との組み合わせを探索するようにしている点とが、第１の実施の形態と主に異なっている。
【００７１】
第２の実施の形態に係る交通流計算装置の交通需要作成部１２は、複数の個人の各々について、図８に示すような、ＩＤ、出発日時、出発地、目的地、トリップ目的、各交通手段（例えば、車、徒歩、鉄道、バス）に対する、利用度合いを示す重み、及び経路と交通手段との組み合わせが含まれる個人交通需要データを作成し、交通需要データベース１４に格納する。本実施の形態における交通需要作成部１２では、車を保有しない個人（ドライバでない個人）についても、個人交通需要データを作成し、個人交通需要データには、更に、車の保有状況（車の有無）が含まれる。
【００７２】
個人交通需要データに含まれる初期の経路及び交通手段の組み合わせは、個人情報（ＩＤ、トリップ日時、出発地、目的地、トリップ目的、各交通手段に対する重み）、道路ネットワーク、及び公共交通ネットワークを入力データとして、トリッププラン機能により作成される。
【００７３】
初期の経路及び交通手段の組み合わせの作成では、例えばダイクストラ法を用いて、経路上のリンクコストの合計が最小となる経路及び交通手段の組み合わせを得る。リンクコストは、人が該当リンクを移動するときの負担を表し、例えば、以下の（２）式によって計算される。
【００７４】
【数３】
0005273106.tif 000004
【００７５】
ここで、ＣＩＤは、リンクコストであり、Ｔは、リンク旅行時間である。また、Ｆは、通行料金、利用料金、ガソリン代であり、Ｓは、乗車外時間であり、Ｒは、乗り換え回数である。また、ｗID,1、ｗID,6、ｗID,8、ｗID,9は、重み係数である。
【００７６】
作成される経路及び交通手段の組み合わせでは、経路上のリンク単位で、複数の交通手段の何れか１つが定められており、リンク単位で、交通手段の切り替わりが表わされる。
【００７７】
交通環境作成部１６は、地図データや、信号データ、及び公共交通機関データに基づき、交通流シミュレーション部２０の入力フォーマットに合わせて、道路ネットワークデータを含む交通環境データ、及び公共交通ネットワークを含む公共交通データ（例えば、鉄道ネットワーク、バスネットワーク、鉄道やバスのダイヤ、利用料金）を作成して、交通環境データベース１８に格納する。
【００７８】
交通流シミュレーション部２０は、交通需要データベース１４に記憶された各個人の個人交通需要データと、交通環境データベース１８に記憶された交通環境データ及び公共交通データとに基づいて、起点から終点まで、時間の経過に伴う道路ネットワーク上の交通流及び公共交通ネットワーク上の交通流を１秒毎に計算し、１日分になるまで繰り返し計算する。また、交通流シミュレーション部２０は、１日分について、各個人の移動経路および旅行時間、待ち時間、さらに各道路の交通量、渋滞長、及び公共交通の混雑度を算出する。
【００７９】
交通流シミュレーション部２０は、所定期間（例えば１ヶ月）経過するまで、１日分の交通流を繰り返し計算する。
【００８０】
経験情報生成部２２は、交通流シミュレーション部２０によって計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの経路の旅行時間、及び経路上の各リンク旅行時間と交通手段との組み合わせを含む走行経験情報を生成する。
【００８１】
ドライバ判断部２６は、各個人について、目的地までの旅行時間が、自由走行速度での旅行時間より、所定時間（Ｔ分／ｋｍ×目的地までの距離）以上多くかかったか否かを判定する。また、ドライバ判断部２６は、各個人について、上記の判定が肯定された回数が、所定回数以上であるか否かを判定する。
【００８２】
ドライバ判断部２６は、上記の判定が所定回数以上肯定された個人について、以下に説明するように、移動経路及び交通手段の組み合わせの代替案を検討する。
【００８３】
まず、上記（２）式における最小コストとなる経路及び交通手段の組み合わせを決定する（経路／手段Ａとする）。ただし、経路走行経験があるために、その経験したリンク旅行時間及び交通手段の組み合わせを、上記（２）式のリンク旅行時間Ｔに反映させて計算する。また、交通情報が提供される個人である場合には、交通情報のリンク旅行時間を、上記（２）式の、車によるリンク旅行時間Ｔに反映させて計算する。交通情報が得られない場合には、経験していないリンクについて、車によるリンク旅行時間として、固定時速から算出される予測時間を用いて上記（２）式を計算する。また、経験していないリンクに対する、公共交通によるリンク旅行時間として、ダイヤから算出される予測時間を用いて上記（２）式を計算する。
【００８４】
そして、経路／手段Ａのコストが、予め定めた限界値Ｃｍａｘ以上であるか否かを判定し、限界値Ｃｍａｘ未満であれば、経路／手段Ａを、移動経路及び交通手段の組み合わせの代替案とする。一方、限界値Ｃｍａｘ以上である場合には、次に、出発時刻を所定時間だけ変更した場合のコスト計算を行い、最小コストとなる経路及び交通手段の組み合わせを決定する（経路／手段Ｂとする）。
【００８５】
そして、経路／手段Ｂのコストが予め定めた限界値Ｃｍａｘ以上であるか否かを判定し、限界値Ｃｍａｘ未満であれば、経路／手段Ｂを、移動経路及び交通手段の組み合わせの代替案とする。一方、限界値Ｃｍａｘ以上である場合には、観光目的であれば、外出しないことと決定する。観光目的でなければ、経路／手段Ａと経路／手段Ｂを比較し、コストが小さいほうを選択する。
【００８６】
なお、出発時刻を時間変更した場合の再経路探索では、変更後の時刻のリンク旅行時間を用いて、上記（２）式を計算する。また、交通情報が得られれば、交通情報から得られる、車によるリンク旅行時間を用いて上記（２）式を計算し、交通情報が得られなければ、固定時速から算出される予測時刻を、車によるリンク旅行時間として用いて上記（２）式を計算する。
【００８７】
なお、第２の実施の形態に係る交通流計算装置の他の構成及び作用は、第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【００８８】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る交通流計算装置によれば、各個人について、走行経験情報に基づいて目的地までの旅行時間が閾値以上であると判定された回数が、所定回数以上である場合、個人交通需要データの経路及び交通手段の組み合わせ又は出発時刻を変更して、道路ネットワーク及び公共交通ネットワークにおける交通流を計算することにより、個人の経験に応じたトリップ計画を反映することができ、精度よく交通流を計算することができる。
【００８９】
また、個々人の経験や情報をフィードバックすることにより、より実際に近い交通状況を再現でき、公共交通との分担をより正確に再現できる。交通需要を集合として定義するのではなく、個人の属性や経験に応じた扱いにすることにより、現在の状況だけでなく、将来の交通予測及び機関分担予測が可能である。
【００９０】
また、自動車だけでなく、バスや鉄道などの公共交通も取り入れ、各個人の交通手段に対する重み（価値観）などを用いて、経路コストを計算し、機関分担を行う。これにより、公共交通のあり方やパークアンドライドなどの車と公共交通の組み合わせた施策の評価が可能となる。
【００９１】
また、自動車及び公共交通シミュレーション機能により、渋滞、混雑や待ち時間などの動的な状況を再現し、トリップ経験で得た旅行時間に基づいて、各個人の短期（１日）トリップの満足度（旅行時間が閾値未満であること）を判定する。その判定結果をもとに、経路の変更、出発時間の変更、又は交通手段の変更を行って、次のトリップを計画する。それらを繰り返すことにより、個人の行動が明確になり、全体としてより実際に近い交通状況が再現可能となる。
【００９２】
なお、上記の実施の形態では、上記（２）式を用いてリンクコストを計算する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、以下の式を用いて、リンクコストＣＩＤを計算するようにしてもよい。
【００９３】
【数４】
0005273106.tif 000005
【００９４】
ここで、Ｔはリンク旅行時間、Ｌはリンク長、Ｒｋは道路種別、Ｒｗは車線数である。また、Ｄは右左折の有無、Ｆは、通行料金、利用料金、ガソリン代、Ｊは混雑度である。また、Ｓは待ち時間、Ｅ（・）は疲労、ｅは年齢である。また、ｗID,1，・・・，ｗID,9は重み係数である。
【００９５】
なお、混雑度、車線数、右左折回数などの値は、交通シミュレーション実行時に、各リンクで時間平均値として保持しておいたものを用いればよい。渋滞や混雑など、平均から乖離がある状況の場合は、各個人交通需要データに保存し、その値を用いてもよい。あるいは、旅行時間だけでなく、混雑度や、待ち時間、疲労を、個人の走行経験情報に反映させて、リンクコストの計算に用いるようにしてもよい。
【００９６】
次に、第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態及び第２の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００９７】
第３の実施の形態では、走行経験情報に基づいて、各交通手段に対する重みを変更している点と、交通施策の導入によるパラメータの変更を受け付けている点とが、第２の実施の形態と主に異なっている。
【００９８】
図９に示すように、第３の実施の形態に係る交通流計算装置３１０は、交通需要作成部１２と、交通需要データベース１４と、交通環境作成部１６と、交通環境データベース１８と、交通流シミュレーション部２０と、経験情報生成部２２と、交通情報提供部２４と、ドライバ判断部２６と、交通需要修正部２８と、経験情報生成部２２によって生成された走行経験情報、及びドライバ判断部２６による代替案の検討履歴を蓄積する経験データベース３３０と、所定期間分（例えば、１ケ月分）の代替案の検討履歴に基づいて、各個人について、各交通手段に対する重みを変更する手段重み変更部３３２と、交通流シミュレーション部２０により計算された交通流から得られる交通情報を、過去の交通状況として蓄積する過去状況データベース３３３と、交通施策を導入した場合の道路環境データ及び公共交通データのパラメータを受け付けて、道路環境データ及び公共交通データのパラメータを変更する交通施策導入部３３４とを備えている。なお、手段重み変更部３３２は、利用度変更手段の一例であり、交通施策導入部３３４は、提示手段、受付手段、及びネットワーク変更手段の一例である。
【００９９】
交通需要作成部１２、交通需要データベース１４、交通環境作成部１６、交通環境データベース１８、交通流シミュレーション部２０、経験情報生成部２２、交通情報提供部２４、ドライバ判断部２６、及び交通需要修正部２８は、第２の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。
【０１００】
なお、交通流シミュレーション部２０で繰り返し計算される１日分の交通流は、第１期間の単位で計算される交通流に対応する。
【０１０１】
手段重み変更部３３２は、以下に説明するように、各個人について、各交通手段に対する重みを変更する。
【０１０２】
まず、１ヶ月間に、例えば１０日以上（１０回以上）、代替案の検討を行ったか否かを判定し、１０日以上、代替案の検討を行った場合には、現況トリップの不満が大きいと判断し、各交通手段に対する重みを変更する。
【０１０３】
例えば、車が主の交通手段である場合、１ヶ月に１０日以上、代替案の検討を行ったときには、（現在の車に対する重み−０．１ポイント）に、車に対する重みを変更する。
【０１０４】
また、１ヶ月の走行経験情報や、交通情報、車の本体価格、公共交通の利用料金を更に考慮して、各交通手段に対する重みを変更するようにしてもよい。
【０１０５】
なお、１ヶ月単位で、各交通手段に対する重みを変更することは、第２期間の単位で、各交通手段に対する利用度合いを変更することに対応している。
【０１０６】
交通施策導入部３３４は、まず、過去状況データベース３３３に１ヶ月分蓄積された交通情報に基づいて、主要路線の総渋滞長が所定距離以上あるか、あるいは、現況交通に不満を持つ個人が所定割合以上いるかを判定し、どちらも該当しなければ、交通施策の導入は行わない。交通施策導入部３３４は、交通施策を行う場合には、過去状況データベース３３３に１ヶ月分蓄積された交通情報に基づいて、渋滞が発生しているリンクを特定し、特定されたリンクを、オペレータに対して提示すると共に、交通施策候補を導入した場合の交通環境データ又は公共交通データのパラメータ値を設定する画面を表示する。交通施策候補には、ロードプライシング、Ｐ＆Ｒ、カーシェアリング、渋滞情報提供などが挙げられ、それらの交通施策を反映した、パラメータ値（例えば、料金）がオペレータによって設定される。
【０１０７】
交通施策導入部３３４は、設定画面を介してオペレータから入力されたパラメータを受け付けて、交通環境データベース１８の交通環境データ又は公共交通データのパラメータ値を変更する。
【０１０８】
なお、１ヶ月単位で、交通施策を導入した場合の道路環境データ及び公共交通データのパラメータを受け付けて変更することは、第２期間の単位で、交通施策を導入した場合の道路ネットワークデータ及び公共交通ネットワークデータのパラメータを受け付けて変更することに対応している。
【０１０９】
次に、第３の実施の形態に係るシミュレーション処理ルーチンを、図１０、１１を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理となる部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【０１１０】
まず、ステップ１００において、経路及び交通手段の組み合わせを示す経路／手段情報を除く、各個人の個人交通需要データを作成して、交通需要データベース１４に格納する。また、全ての個人の中から、交通情報を受信可能な個人を決定する。そして、ステップ１０２において、時間超過回数をカウントする変数Ｋｉｄ（ｉｄ＝０，・・・，Ｎ−１）の初期化と、日にちの設定を行う。
【０１１１】
そして、ステップ１０４において、処理対象の個人を決定し、ステップ１０６において、処理対象の個人の個人交通需要データに基づいて、上記ステップ１０２又は後述するステップ１３８で設定された日にちが、トリップ予定日であるか否かを判定する。トリップ予定日でない場合には、ステップ１１６へ移行するが、一方、トリップ予定日である場合には、ステップ１０８で、個人交通需要データにおいて、経路／手段情報が作成済みであるか否かを判定する。経路／手段情報が作成済みである場合には、ステップ１１２へ移行するが、一方、経路／手段情報がまだ作成されていない場合には、ステップ３５０において、固定速度から予め求められた車によるリンク旅行時間や公共交通のダイヤから予め求められた公共交通によるリンク旅行時間を用いて、最小コストとなる経路及び交通手段の組み合わせを探索して、初期経路及び交通手段の組み合わせを作成し、個人交通需要データの経路／手段情報として格納し、ステップ１１６へ移行する。
【０１１２】
ステップ１１２において、処理対象の個人が、交通情報を受信可能であるか否かを判定し、交通情報を受信不能である場合には、ステップ１１６へ移行するが、一方、交通情報が提供される個人として決定されている場合には、ステップ３５２において、前回のステップ１１８で計算された交通流に基づいて提供される交通情報の車によるリンク旅行時間を用いて、最小コストとなる経路及び交通手段の組み合わせを再探索して、目的地までの経路及び交通手段の組み合わせを作成し、個人交通需要データの経路／手段情報として格納し、ステップ１１６へ移行する。
【０１１３】
ステップ１１６では、全ての個人について、上記ステップ１０４〜１１２、３５０、３５２の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、ステップ１１８へ進む。一方、上記ステップ１０４〜１１２、３５０、３５２の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ１０４へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
【０１１４】
ステップ１１８では、交通需要データベース１４に記憶された各個人の個人交通需要データと、交通環境データベース１８に記憶された交通環境データ及び公共交通データに基づいて、道路ネットワーク及び公共交通ネットワークにおける１日分の交通流を計算する。
【０１１５】
そして、ステップ１２０において、上記ステップ１１８で計算された交通流に基づいて、各個人について、目的地までの旅行時間と、経路上の各リンク旅行時間及び交通手段の組み合わせを含む走行経験情報を生成して、経験データベース３３０に記憶させる。
【０１１６】
次のステップ１２２では、最終日（例えば、６ヶ月を経過した日）であるか否かを判定する。最終日である場合には、シミュレーション処理ルーチンを終了する。一方、最終日でない場合には、ステップ３５４において、所定期間（例えば、１ヶ月）経過したか否かを判定する。処理開始日から１ヶ月経過した場合、又は、前回１ヶ月経過した日から再び１ヶ月経過した場合には、ステップ３５６において、各個人について、交通手段に対する重みを変更する。次のステップ３５８では、交通施策を導入した場合のパラメータを設定して、ステップ１３８へ移行する。
【０１１７】
一方、上記ステップ３５４において、所定期間経過していないと判定された場合には、ステップ１２４において、処理対象の個人を決定する。
【０１１８】
そして、ステップ１２６において、処理対象の個人の走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が、閾値（自由走行速度での旅行時間より、所定時間（Ｔ分／ｋｍ×目的地までの距離）多い時間）以上であるか否かを判定する。閾値以上である場合には、ステップ１２８において、処理対象の個人に対する変数Ｋｉｄをインクリメントして、ステップ１３０へ移行する。一方、上記ステップ１２６において、閾値未満である場合には、ステップ１３０へ移行する。
【０１１９】
ステップ１３０では、処理対象の個人に対する変数Ｋｉｄが、閾値（例えば、３）以上であるか否かを判定する。閾値未満である場合には、ステップ１３６へ移行するが、一方、閾値以上である場合には、ステップ１３２において、処理対象の個人の経路及び交通手段の組み合わせについて、代替案を検討して、個人交通需要データの経路／手段情報を変更し、ステップ１３４で、処理対象の個人に対する変数Ｋｉｄを初期化する（Ｋｉｄ＝０）。
【０１２０】
ステップ１３６では、全ての個人について、上記ステップ１２４〜ステップ１３４の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、ステップ１３８へ進む。一方、上記ステップ１２４〜ステップ１３４の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ１２４へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
【０１２１】
ステップ１３８では、日にちを次の日に更新して、上記ステップ１０４へ戻る。
【０１２２】
上記のように、シミュレーション処理ルーチンが実行されることにより、例えば１ヶ月分の交通流が計算される度に、交通手段に対する重みの変更や、交通施策の導入によるパラメータ変更が行われる。また、例えば６ヶ月分の交通流が計算される。
【０１２３】
上記ステップ１３２の処理は、上記図７に示す代替案検討処理ルーチンにおいて、上記（２）式を用いて経路／手段Ａ、経路／手段Ｂを探索するように置き換えた処理により、実現される。また、各個人について、上記ステップ１３２により代替案が検討された回数が、カウントされる。
【０１２４】
上記ステップ３５６は、図１２に示す重み変更処理ルーチンによって実現される。
【０１２５】
まず、ステップ３６０において、処理対象の個人を決定し、ステップ３６２において、処理対象の個人について、代替案の検討回数が閾値以上であるか否かを判定する。代替案の検討回数が閾値以上である場合には、ステップ３６４において、例えば、車に対する重みを小さくするように、個人交通需要データの各交通手段に対する重みを変更する。次のステップ３６６では、個人交通需要データの経路／手段情報を消去して、ステップ３７０へ移行する。
【０１２６】
上記ステップ３６２において、代替案の検討回数が閾値未満であると判定された場合には、ステップ３７０へ移行する。
【０１２７】
ステップ３７０では、全ての個人について、上記ステップ３６０〜ステップ３６６の処理を終了したか否かを判定し、全ての個人について終了したと判定された場合には、重み変更処理ルーチンを終了する。一方、上記ステップ３６０〜ステップ３６６の処理が終了していない個人が存在する場合には、ステップ３６０へ戻り、当該個人を、処理対象の個人として設定する。
【０１２８】
例えば１ヶ月単位で、上記の重み変更処理ルーチンが実行されることにより、現況のトリップに不満を持つ個人について、各交通手段に対する重みを変更することができる。
【０１２９】
上記ステップ３５８は、図１３に示す交通施策導入処理ルーチンによって実現される。
【０１３０】
まず、ステップ３８０において、過去状況データベース３３３に記憶された１か月分の交通情報に基づいて、予め求められた主要路線について、総渋滞長を算出し、主要路線の総渋滞長が閾値以上であるか否かを判定する。主要路線の総渋滞長が閾値以上である場合には、ステップ３８４へ移行するが、一方、主要路線の総渋滞長が閾値未満である場合には、ステップ３８２において、代替案の検討回数が所定回数（例えば１０回）以上となる個人の割合が、閾値以上であるか否かを判定する。代替案の検討回数が所定回数以上となる個人の割合が、閾値以上である場合には、ステップ３８４へ移行するが、代替案の検討回数が所定回数以上となる個人の割合が、閾値未満である場合には、ステップ３９２へ移行する。
【０１３１】
ステップ３８４では、過去状況データベース３３３に記憶された１か月分の交通情報に基づいて、渋滞が発生する問題のリンクを特定し、特定されたリンクを示す画面を、交通流計算装置３１０に接続された表示装置（図示省略）に表示させる
そして、ステップ３８６において、交通環境データ及び公共交通データのパラメータを設定するための設定画面を、表示装置に表示させる。
【０１３２】
次のステップ３８８では、上記ステップ３８６で表示した設定画面を介して、オペレータによるパラメータの入力を受け付けたか否かを判定し、パラメータの入力を受け付けると、ステップ３９０へ進み、上記ステップ３８８で入力されたパラメータを反映するように、交通環境データベース１８の交通環境データ又は公共交通データを変更する。
【０１３３】
そして、ステップ３９２では、各個人に対する、代替案の検討回数をリセットして、交通施策導入処理ルーチンを終了する。
【０１３４】
例えば１ヶ月単位で、上記の交通施策導入処理ルーチンが実行されることにより、問題リンクの渋滞を解消するような交通施策を導入して、交通環境データ又は公共交通データを変更することができる。
【０１３５】
以上説明したように、第３の実施の形態に係る交通流計算装置によれば、短期予測（自動車および公共交通シミュレーション機能）により、渋滞や、混雑、待ち時間などの動的な状況を再現し、その経験をもとに、次のトリップを計画し、長期で、交通手段に対する重みを検討する。それらを繰り返すことにより、個人の行動が明確になり、全体としてより実際に近い交通状況が再現可能となる。また、従来技術のように、交通需要を集合として定義するのではなく、個人の属性や経験に応じた扱いにし、個人の価値観や満足度を取り入れることにより、将来の交通及び機関分担予測が可能であり、また、現行にない交通施策や新しいモビリティの導入に対する効果を評価することができる。
【０１３６】
また、交通需要データを個人毎にＩＤ形式でデータを持たせ、短期（１日）でトリップの満足度（旅行時間が閾値未満であること）を判定し、さらに長期（１ヶ月）で、経験の蓄積や交通手段に対する重みを求める。これによって、現在のみならず将来の予測を全ユーザに対して偏りなく精度良く予測することが可能である。
【０１３７】
なお、上記の実施の形態では、１ヶ月間での代替案の検討回数に基づいて、交通手段に対する重みを変更する場合を例に説明したが、更に、長期（数ヶ月〜１年）で、収入減か、車検時か、自宅周辺の公共交通の整備状況が変化したか、生活環境が変化したか、などを判定し、判定結果に基づいて、交通手段に対する重みを変更するようにしてもよい。
【０１３８】
また、長期で、車に対する効用を算出し、車の保有状況を検討するようにしてもよい。例えば、車に対する効用のプラス要因として、収入、利用距離、価値観があり、マイナス要因として、車の保有年数、公共交通の整備状況、車以外の手段の価値観が挙げられ、以下の式に従って、車に対する効用を計算する。
【０１３９】
車に対する効用＝Ｆ（収入（＋）、車の利用距離（＋）、車の保有年数（−）、公共交通の整備状況（−）、車の価値観（＋）、車以外の手段の価値観（−））
計算された車に対する効用を用いて、例えば図１４に示すように定義された車保有の確率に基づいて、車保有を継続するか、やめるかを判断して、個人交通需要データの車の保有状況を変更する。
【０１４０】
また、交通施策の導入に応じて、交通環境データ及び公共交通データのパラメータを変更する場合を例に説明したが、更に、新しいモビリティの導入に応じて、交通環境データ及び公共交通データのパラメータを変更するようにしてもよい。
【０１４１】
また、交通施策や新モビリティの導入に応じて、各交通手段に対する重みを変更するようにしても良い。例えば、交通施策や新モビリティ導入に応じて、利用料金などを変更し、以下の式に従って、各交通手段に対する重みを求めるようにしても良い。
【０１４２】
各交通手段に対する価値観＝Ｆ（走行経験情報、現在の各交通手段に対する重み、交通情報、本体価格、利用料金）
例えば、ロードプライシングであれば車の利用料金が上がり、上記の式により、車に対する価値観が下がる。
【０１４３】
また、交通施策として、カーシェアリングを導入する場合には、各個人について、カーシェアリング会員になるか否かの判断を行うと共に、交通環境データ及び公共交通データのパラメータを変更するようにすればよい。カーシェアリング会員になるか否かの判断では、収入減、車の利用距離が小さい、車検時である、デポからの距離が小さい、車に対する重みが小さいときに、カーシェアリングの会員になると判断すればよい。
【０１４４】
また、代替案の検討回数が閾値以上である場合に、交通手段に対する重みを変更する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、１ヶ月間における、目的地までの旅行時間が閾値以上となった累積回数が、閾値以上である場合に、交通手段に対する重みを変更するようにしてもよく、また、１ヶ月間における、走行経験情報に基づいて算出される経路コストが閾値以上となった累積回数が、所閾値以上である場合に、交通手段に対する重みを変更するようにしてもよい。
【０１４５】
また、上記の第１の実施の形態〜第３の実施の形態において、目的地までの旅行時間が閾値以上となった回数が、所定回数以上である場合に、経路の代替案を検討する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、走行経験情報に基づいて算出される経路コストが閾値以上となった回数が、所定回数以上である場合に、経路の代替案を検討するようにしてもよい。また、走行経験情報に基づいて、目的地までの旅行時間が閾値以上となった場合に、経路の代替案を検討するようにしてもよく、また、走行経験情報に基づいて経路コストが閾値以上となった場合に、経路の代替案を検討するようにしてもよい。
【０１４６】
また、経路探索では、ダイクストラ法により、リンクコストの合計が最小となる経路を探索する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、予め複数の経路候補を用意しておき、経路候補に対してコスト計算して、経路候補の中から最小コスト経路を選択するようにしてもよい。複数の経路候補を用意する手法として、ダイクストラ法により経路コストが最小の経路からｋ番目までの経路を選定する方法を用いればよい。あるいは、実際の走行履歴データやアンケート調査した結果を用いて、複数の経路候補を用意するようにしてもよい。
【０１４７】
また、短期を１日、長期を１ヶ月とした場合を例に説明したが、それぞれの期間の長さを限定するものではない。
【符号の説明】
【０１４８】
１０、３１０  交通流計算装置
１２   交通需要作成部
１４   交通需要データベース
１６   交通環境作成部
１８   交通環境データベース
２０   交通流シミュレーション部
２２   経験情報生成部
２４   交通情報提供部
２６   ドライバ判断部
２８   交通需要修正部
３３０ 経験データベース
３３２ 手段重み変更部
３３４ 交通施策導入部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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