(57)【要約】【課題】最適解を求める際の制御部の処理負担や処理時間の軽減を可能にした情報統計システム、情報統計方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】係数Ｃの最適値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適値への適格度合いを示すスコア順にソートし（Ｓ１２、Ｓ２３）、パラメータ群の内から、ベースパラメータＰｂとベースパラメータＰｂとの比較対象となる比較パラメータＰｕをそれぞれ選択し（Ｓ１３、Ｓ１４）、ベースパラメータＰｂを基準として比較パラメータＰｕとの比較によって特定される範囲内にあるパラメータ値を新たなパラメータＰｉとして取得し（Ｓ１７）、新たなパラメータＰｉをパラメータ群に追加する（Ｓ２０、Ｓ２２）という一連の処理を終了条件を満たすまで繰り返し実行した後に、パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を係数Ｃの最適値として特定する（Ｓ２５）ように構成する。【選択図】図６
2016143267.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
最適パラメータ値を特定する情報統計システムであって、
最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートするソート手段と、
前記パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択するベースパラメータ選択手段と、
前記パラメータ群の内から、前記ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択する比較対象選択手段と、
前記ベースパラメータから前記比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定する遷移方向特定手段と、
新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定する遷移量決定手段と、
前記ベースパラメータを基準として前記遷移方向へ前記取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得する候補パラメータ取得手段と、
前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出するスコア算出手段と、
前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値を前記パラメータ群に追加する候補追加手段と、を有し、
終了条件を満たすまで前記ソート手段による前記パラメータ群のソートから前記候補追加手段による新たなパラメータ値の追加を繰り返し実行した後に、前記パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を前記最適パラメータ値として特定することを特徴とする情報統計システム。
【請求項２】
前記ベースパラメータ選択手段は、前記終了条件を満たすまで繰り返し実行される間において、最初はスコアが所定値以下のパラメータ値を前記ベースパラメータの選択対象とし、実行回数に応じてスコアが低いパラメータ値から順に前記所定値よりもスコアが高いパラメータ値についても前記ベースパラメータの選択対象に含めることを特徴とする請求項１に記載の情報統計システム。
【請求項３】
前記ベースパラメータ選択手段は、前記パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値が前記ベースパラメータの選択対象となった後は、実行回数に応じてスコアが低いパラメータ値から順に前記ベースパラメータの選択対象から除外することを特徴とする請求項２に記載の情報統計システム。
【請求項４】
前記比較パラメータ選択手段は、前記パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値から一様乱数で前記比較パラメータを選択することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の情報統計システム。
【請求項５】
前記遷移量決定手段は、前記終了条件を満たすまで繰り返し実行される間において、決定される前記取得範囲が実行回数に応じて徐々に狭くなることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の情報統計システム。
【請求項６】
前記候補追加手段は、前記パラメータ群に含まれるパラメータ値の数が所定数に到達している状態では、前記パラメータ群に含まれるいずれかのパラメータ値を前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値に入れ替えることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の情報統計システム。
【請求項７】
前記候補追加手段は、前記終了条件を満たすまで繰り返し実行される間において、最初は前記パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値を入れ替え対象とし、実行回数に応じて徐々にスコアが低いパラメータ値へと入れ替え対象を限定することを特徴とする請求項５に記載の情報統計システム。
【請求項８】
最適パラメータ値を特定する情報統計方法であって、
ソート手段が、最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートするステップと、
ベースパラメータ選択手段が、前記パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択するステップと、
比較対象選択手段が、前記パラメータ群の内から、前記ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択するステップと、
遷移方向特定手段が、前記ベースパラメータから前記比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定するステップと、
遷移量決定手段が、新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定するステップと、
候補パラメータ取得手段が、前記ベースパラメータを基準として前記遷移方向へ前記取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得するステップと、
スコア算出手段が、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出するステップと、
候補追加手段が、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値を前記パラメータ群に追加するステップと、を有し、
終了条件を満たすまで前記ソート手段による前記パラメータ群のソートから前記候補追加手段による新たなパラメータ値の追加を繰り返し実行した後に、前記パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を前記最適パラメータ値として特定することを特徴とする情報統計方法。
【請求項９】
最適パラメータ値を特定する情報統計システムにおいて実行され、
コンピュータを、
最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートするソート手段と、
前記パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択するベースパラメータ選択手段と、
前記パラメータ群の内から、前記ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択する比較対象選択手段と、
前記ベースパラメータから前記比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定する遷移方向特定手段と、
新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定する遷移量決定手段と、
前記ベースパラメータを基準として前記遷移方向へ前記取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得する候補パラメータ取得手段と、
前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出するスコア算出手段と、
前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値を前記パラメータ群に追加する候補追加手段と、して機能させる為のコンピュータプログラムであって、
終了条件を満たすまで前記ソート手段による前記パラメータ群のソートから前記候補追加手段による新たなパラメータ値の追加を繰り返し実行した後に、前記パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を前記最適パラメータ値として特定することを特徴とす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、最適パタメータ値を特定する情報統計システム、情報統計方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、最適解を求める手法として様々な最適化アルゴリズムが提案されている。例えば、降下法、焼きなまし法、タブーサーチ等がある。ここで、最適解としてはある限られた領域における最適解である局所的最適解よりも、より広い領域における最適解である大域的最適解を見つけることが望ましい。そこで、大域的最適解を見つける手法として特開平５−８９０８２号公報には、良いスコアのパタメータ値の周辺エリアについては密にパラメータ値をサンプリングする一方で、良いスコアのパラメータ値から遠いエリアについても疎にパラメータ値をサンプリングし、サンプリングされたパラメータ値のスコアを評価してよりスコアの良いパラメータ値へと収束させることにより最適解を得る最適化アルゴリズムについて記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−８９０８２号公報（第１１−１３頁）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に開示された最適化アルゴリズムでは、おおよその最適解を求めることは可能であるが、厳密な最適解を求める（即ち、最適解へとより収束させる）為には、降下法や区間の縮小といった別のアルゴリズムを更に実施する必要があった。従って、最適解を求めるまでの処理の効率が悪く、処理時間についても増加する結果となっていた。一方で、最初から降下法により最適解を求めようとすると、大域的最適解でなく局所的最適解に陥りやすい問題がある。
【０００５】
本発明は前記従来における問題点を解消するためになされたものであり、局所的最適解に陥ることなく大域的最適解を求めることが可能となるとともに、別のアルゴリズムを追加して実施することなく厳密な最適解を求めることが可能であり、最適解を求める際の制御部の処理負担や処理時間の軽減を可能にした情報統計システム、情報統計方法及びコンピュータ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】
【０００６】
前記目的を達成するため本発明に係る情報統計システムは、最適パラメータ値を特定する情報統計システムであって、最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートするソート手段と、前記パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択するベースパラメータ選択手段と、前記パラメータ群の内から、前記ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択する比較対象選択手段と、前記ベースパラメータから前記比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定する遷移方向特定手段と、新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定する遷移量決定手段と、前記ベースパラメータを基準として前記遷移方向へ前記取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得する候補パラメータ取得手段と、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出するスコア算出手段と、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値を前記パラメータ群に追加する候補追加手段と、を有し、終了条件を満たすまで前記ソート手段による前記パラメータ群のソートから前記候補追加手段による新たなパラメータ値の追加を繰り返し実行した後に、前記パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を前記最適パラメータ値として特定することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る情報統計方法は、最適パラメータ値を特定する情報統計方法である。具体的には、ソート手段が、最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートするステップと、ベースパラメータ選択手段が、前記パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択するステップと、比較対象選択手段が、前記パラメータ群の内から、前記ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択するステップと、遷移方向特定手段が、前記ベースパラメータから前記比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定するステップと、遷移量決定手段が、新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定するステップと、候補パラメータ取得手段が、前記ベースパラメータを基準として前記遷移方向へ前記取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得するステップと、スコア算出手段が、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出するステップと、候補追加手段が、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値を前記パラメータ群に追加するステップと、を有し、終了条件を満たすまで前記ソート手段による前記パラメータ群のソートから前記候補追加手段による新たなパラメータ値の追加を繰り返し実行した後に、前記パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を前記最適パラメータ値として特定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、最適パラメータ値を特定するコンピュータプログラムである。具体的には、コンピュータを、最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートするソート手段と、前記パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択するベースパラメータ選択手段と、前記パラメータ群の内から、前記ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択する比較対象選択手段と、前記ベースパラメータから前記比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定する遷移方向特定手段と、新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定する遷移量決定手段と、前記ベースパラメータを基準として前記遷移方向へ前記取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得する候補パラメータ取得手段と、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出するスコア算出手段と、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値を前記パラメータ群に追加する候補追加手段と、して機能させる為のコンピュータプログラムであって、終了条件を満たすまで前記ソート手段による前記パラメータ群のソートから前記候補追加手段による新たなパラメータ値の追加を繰り返し実行した後に、前記パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を前記最適パラメータ値として特定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
前記構成を有する本発明に係る情報統計システム、情報統計方法及びコンピュータプログラムによれば、局所的最適解に陥ることなく大域的最適解を求めることが可能となるとともに、別のアルゴリズムを追加して実施することなく厳密な最適解を求めることについても可能となる。その結果、厳密な最適解を容易な処理で迅速に求めることができ、従来に比べて最適解を求める際の制御部の処理負担や処理時間の軽減を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係る情報統計システムを示した概略構成図である。
【図２】本実施形態に係る情報統計システムの構成を示したブロック図である。
【図３】プローブ情報ＤＢに記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。
【図４】本実施形態に係るナビゲーション装置の構成を示したブロック図である。
【図５】本実施形態に係るプローブ情報整備プログラムのフローチャートである。
【図６】本実施形態に係る基準値設定処理プログラムのフローチャートである。
【図７】パラメータ群の一例を示した図である。
【図８】ベースパラメータＰｂの選択対象の範囲の変更態様について具体例を挙げて説明した図である。
【図９】遷移量の変更態様について具体例を挙げて説明した図である。
【図１０】遷移量の変更態様について具体例を挙げて説明した図である。
【図１１】入替対象パラメータＰｒの選択対象の範囲の変更態様について具体例を挙げて説明した図である。
【図１２】本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明に係る情報統計システムについて具体化した一実施形態に基づき図面を参照しつつ詳細に説明する。先ず、本実施形態に係る情報統計システム１の概略構成について図１及び図２を用いて説明する。図１は本実施形態に係る情報統計システム１を示した概略構成図である。図２は本実施形態に係る情報統計システム１の構成を示したブロック図である。
【００１２】
図１に示すように、本実施形態に係る情報統計システム１は、ナビゲーション装置２を搭載した各車両３と、各車両３からプローブ情報を収集し、収集したプローブ情報に基づく各種情報の作成・配信を行うプローブセンタ４とから基本的に構成されている。尚、ナビゲーション装置２の代わりにスマートフォンやタブレット型端末等の通信端末を用いる構成としても良い。
【００１３】
車両３は全国の各道路を走行する車両であり、プローブカーとして後述のプローブセンタ４とともにプローブカーシステムを構成する。ここで、プローブカーシステムとは、車両をセンサとして情報を収集するシステムである。具体的には、車両３が速度データをはじめ、ステアリング操作やシフト位置等の各システムの作動状況をＧＰＳの位置情報とともに予め車両３に搭載された携帯電話機やＤＣＭ等の車両用の通信モジュール（以下、単に通信モジュールという）を介してプローブセンタ４に定期的に送信し、センタ側でその収集データを様々な情報として再利用するシステムをいう。
【００１４】
また、プローブセンタ４は、全国各地を走行する各車両３から送信された現在時刻や走行情報等を含むプローブ情報を収集して蓄積するとともに、蓄積されたプローブ情報を統計することによって全国各リンクの旅行時間の平均値や分散（プローブ統計情報）を生成する。更に、生成されたプローブ統計情報と最適化アルゴリズムを用いて経路探索処理を行う際のコスト値の算出基準を設定し、ナビゲーション装置２からの要求に応じて経路探索処理についても実行する情報配信センタである。
【００１５】
また、車両３にはナビゲーション装置２が設置されている。ナビゲーション装置２は格納する地図データに基づいて自車位置周辺の地図を表示したり、地図画像上において車両の現在位置を表示したり、プローブセンタ４から配信された案内経路に基づいて目的地までの経路案内を行う車載機である。尚、ナビゲーション装置２の詳細については後述する。
【００１６】
続いて、情報統計システム１を構成するプローブセンタ４の構成について図２を用いてより詳細に説明する。
【００１７】
プローブセンタ４は、図２に示すようにサーバ１１と、サーバ１１に接続された情報記録手段としてのプローブ情報ＤＢ１２と、プローブ統計情報ＤＢ１３と、センタ通信装置１４とから基本的に構成されている。
【００１８】
サーバ１１は、プローブセンタ４における各種制御を行う電子制御ユニットである。そして、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ２１、並びにＣＰＵ２１が各種の演算処理を行うに当たってワーキングメモリとして使用されるＲＡＭ２２、制御用のプログラムのほか、収集したプローブ情報の統計を行う後述のプローブ情報整備プログラム（図５）や、最適化アルゴリズムを用いて経路探索処理を行う際のコスト値の算出基準を設定する後述の基準値設定処理プログラム（図６）や、ナビゲーション装置２の要求に応じて目的地までの推奨経路を探索する後述の経路探索処理プログラム（図１２）等が記憶されたＲＯＭ２３等の内部記憶装置を備えている。尚、サーバ１１は、後述のナビゲーションＥＣＵ３３とともに処理アルゴリズムとしての各種手段を構成する。例えば、ソート手段は、最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートする。ベースパラメータ選択手段は、パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択する。比較対象選択手段は、パラメータ群の内から、ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択する。遷移方向特定手段は、ベースパラメータから比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定する。遷移量決定手段は、新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定する。候補パラメータ取得手段は、ベースパラメータを基準として遷移方向へ取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得する。スコア算出手段は、候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出する。候補追加手段は、候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値をパラメータ群に追加する。
【００１９】
また、プローブ情報ＤＢ１２は、全国を走行する各車両３から収集したプローブ情報を累積的に記憶する記憶手段である。尚、本実施形態においては、車両３から収集されるプローブ情報として、特に（ａ）日時、（ｂ）車両３が走行したリンク、（ｃ）リンクを車両が通過するのに要した時間（以下、旅行時間という）に関する情報が含まれる。但し、プローブ情報としては必ずしも上記（ａ）〜（ｃ）に関する情報である必要はなく、各車両３のリンクの旅行時間が特定可能な情報であれば良い。例えば、リンクの境界ノードの通過時刻に関する情報や、リンク走行時の車速に関する情報であっても良い。
【００２０】
以下に、図３を用いてプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報についてより詳細に説明する。図３はプローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報の一例を示した図である。
【００２１】
図３に示すように、プローブ情報は、送信元の車両を識別する車両ＩＤと、上記（ａ）〜（ｃ）に関する情報等が含まれる。例えば、図３に示すプローブ情報は、２０１４年１０月１０日に、ＩＤ“１０１”の車両３がリンクａ、リンクｂ、リンクｃの順に走行し、各リンクを通過するのに要した旅行時間がそれぞれ２３秒、１３秒、４５秒であったことが記憶されている。同様にして、他のプローブ情報についても記憶されている。
【００２２】
そして、プローブセンタ４は、プローブ情報ＤＢ１２に記憶されるプローブ情報を統計することによって、全国各リンクの旅行時間の平均値や分散を算出する。更に、算出されたリンクの旅行時間の平均値及び分散と、予め実施したユーザの嗜好を把握する為のアンケート結果とを用いて、経路探索処理を行う際のコスト値の算出基準を設定する。より具体的には、目的地への到着時刻を早くすることと到着予想時刻の誤差を少なくすることのどちらに重きを置いた経路を探索するかについてユーザの嗜好を反映したコスト係数（経路探索処理でコストに積算したり加算することによってコストを調整する係数）を、最適化アルゴリズムを用いて設定する。尚、最適化アルゴリズムを用いたコスト値の算出基準の設定に関する詳細については後述する。そして、算出された全国各リンクの旅行時間の平均値及び分散、設定されたコスト値の算出基準に関する情報はプローブ統計情報ＤＢ１３に記憶される。
【００２３】
そして、プローブセンタ４は、プローブ統計情報ＤＢ１３に記憶されたプローブ統計情報やプローブ統計情報を用いて行われた経路探索処理の結果をナビゲーション装置２の要求に応じてナビゲーション装置２に配信する。一方で、プローブ統計情報や経路探索処理の結果が配信されたナビゲーション装置２は、配信されたプローブ統計情報や経路探索処理の結果を用いて案内経路を設定したり、走行案内を行う等の各種処理を実行する。
【００２４】
また、センタ通信装置１４は、車両３やＶＩＣＳ（登録商標）センタとネットワーク１５を介して通信を行う為の通信装置である。本実施形態では、センタ通信装置１４を介してプローブ情報や配信情報を各車両３との間で送受信する。
【００２５】
次に、車両３に搭載されたナビゲーション装置２の概略構成について図４を用いて説明する。図４は本実施形態に係るナビゲーション装置２を示したブロック図である。
【００２６】
図４に示すように本実施形態に係るナビゲーション装置２は、ナビゲーション装置２が搭載された車両３の現在位置を検出する現在位置検出部３１と、各種のデータが記録されたデータ記録部３２と、入力された情報に基づいて、各種の演算処理を行うナビゲーションＥＣＵ３３と、ユーザからの操作を受け付ける操作部３４と、ユーザに対して車両周辺の地図や後述の経路探索処理によって探索された経路に関する経路情報等を表示する液晶ディスプレイ３５と、経路案内に関する音声ガイダンスを出力するスピーカ３６と、記憶媒体であるＤＶＤを読み取るＤＶＤドライブ３７と、プローブセンタ４やＶＩＣＳ（登録商標：Vehicle Information and Communication System）センタ等の情報センタとの間で通信を行う通信モジュール３８と、から構成されている。
【００２７】
以下に、ナビゲーション装置２を構成する各構成要素について順に説明する。
現在位置検出部３１は、ＧＰＳ４１、車速センサ４２、ステアリングセンサ４３、ジャイロセンサ４４等からなり、現在の車両の位置、方位、車両の走行速度、現在時刻等を検出することが可能となっている。ここで、特に車速センサ４２は、車両の移動距離や車速を検出する為のセンサであり、車両の駆動輪の回転に応じてパルスを発生させ、パルス信号をナビゲーションＥＣＵ３３に出力する。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は発生するパルスを計数することにより駆動輪の回転速度や移動距離を算出する。尚、上記４種類のセンサをナビゲーション装置２が全て備える必要はなく、これらの内の１又は複数種類のセンサのみをナビゲーション装置２が備える構成としても良い。
【００２８】
また、データ記録部３２は、外部記憶装置及び記録媒体としてのハードディスク（図示せず）と、ハードディスクに記録された地図情報ＤＢ４５、配信情報ＤＢ４６及び所定のプログラム等を読み出すとともにハードディスクに所定のデータを書き込む為のドライバである記録ヘッド（図示せず）とを備えている。尚、データ記録部３２をハードディスクの代わりにメモリーカードやＣＤやＤＶＤ等の光ディスクにより構成しても良い。
【００２９】
ここで、地図情報ＤＢ４５は、例えば、道路（リンク）に関するリンクデータ、ノード点に関するノードデータ、各分岐点に関する分岐点データ、施設等の地点に関する地点データ、地図を表示するための地図表示データ、経路を探索するための探索データ、地点を検索するための検索データ等が記憶された記憶手段である。
【００３０】
また、配信情報ＤＢ４６は、プローブセンタ４から配信される配信情報が記憶された記憶手段である。尚、地図情報ＤＢ４５や配信情報ＤＢ４６は外部のサーバに記憶し、ナビゲーション装置２が通信により取得する構成としても良い。
【００３１】
一方、ナビゲーションＥＣＵ（エレクトロニック・コントロール・ユニット）３３は、ナビゲーション装置２の全体の制御を行う電子制御ユニットであり、演算装置及び制御装置としてのＣＰＵ５１、並びにＣＰＵ５１が各種の演算処理を行うにあたってワーキングメモリとして使用されるとともに、経路が探索されたときの経路データ等が記憶されるＲＡＭ５２、制御用のプログラム等が記録されたＲＯＭ５３、ＲＯＭ５３から読み出したプログラムを記憶するフラッシュメモリ５４等の内部記憶装置を備えている。
【００３２】
操作部３４は、走行開始地点としての出発地及び走行終了地点としての目的地を入力する際等に操作され、各種のキー、ボタン等の複数の操作スイッチ（図示せず）から構成される。そして、ナビゲーションＥＣＵ３３は、各スイッチの押下等により出力されるスイッチ信号に基づき、対応する各種の動作を実行すべく制御を行う。尚、操作部３４は液晶ディスプレイ３５の前面に設けたタッチパネルによって構成することもできる。また、マイクと音声認識装置によって構成することもできる。
【００３３】
また、液晶ディスプレイ３５には、道路を含む地図画像、交通情報、操作案内、操作メニュー、キーの案内、出発地から目的地までの案内経路、案内経路に沿った案内情報、ニュース、天気予報、時刻、メール、テレビ番組等が表示される。尚、液晶ディスプレイ３５の代わりに、ＨＵＤやＨＭＤを用いても良い。
【００３４】
また、スピーカ３６は、ナビゲーションＥＣＵ３３からの指示に基づいて案内経路に沿った走行を案内する音声ガイダンスや、交通情報の案内を出力する。
【００３５】
また、ＤＶＤドライブ３７は、ＤＶＤやＣＤ等の記録媒体に記録されたデータを読み取り可能なドライブである。そして、読み取ったデータに基づいて音楽や映像の再生、地図情報ＤＢ４５の更新等が行われる。尚、ＤＶＤドライブ３７に替えてメモリーカードを読み書きする為のカードスロットを設けても良い。
【００３６】
また、通信モジュール３８は、交通情報センタ、例えば、ＶＩＣＳ（登録商標）センタやプローブセンタ４等から送信された渋滞情報、規制情報、交通事故情報等の各情報を受信する為の通信装置であり、例えば携帯電話機やＤＣＭが該当する。また、プローブ情報や配信情報をプローブセンタ４との間で送受信するのにも用いられる。
【００３７】
続いて、上記構成を有する本実施形態に係る情報統計システム１を構成するプローブセンタ４のサーバ１１においてＣＰＵ２１が実行するプローブ情報整備プログラムについて図５に基づき説明する。図５は本実施形態に係るプローブ情報整備プログラムのフローチャートである。ここで、プローブ情報整備プログラムは所定時間間隔（例えば２４時間間隔）で実行され、各車両３から収集したプローブ情報に基づいてコスト値の算出基準を設定する為の準備として、収集したプローブ情報を整備するプログラムである。尚、以下の図５、図６、図１２にフローチャートで示されるプログラムは、サーバ１１が備えているＲＡＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されており、ＣＰＵ２１により実行される。
【００３８】
ここで、プローブ情報整備プログラムでは、プローブ情報をリンク毎に区分して整備する。従って、全国にあるリンク毎に以下のステップ（以下、Ｓと略記する）１以降の処理を繰り返し実行する。尚、時間帯毎や曜日毎に更に区分する構成としても良い。
【００３９】
先ず、Ｓ１においてＣＰＵ２１は、プローブ情報ＤＢ１２に格納されたプローブ情報（図３）の内、処理対象のリンクに該当するプローブ情報を抽出する。例えば、リンクａを処理対象としてプローブ情報の整備を行う場合には、リンクａを走行した走行履歴を有するプローブ情報をプローブ情報ＤＢ１２から抽出する。
【００４０】
次に、Ｓ２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１で取得したプローブ情報から各車両が処理対象のリンクの通過に要した旅行時間を特定し、その旅行時間の平均値μを算出する。前記Ｓ１でプローブ情報を１００個取得していれば、１００個の旅行時間の平均値が算出されることとなる。
【００４１】
続いて、Ｓ３においてＣＰＵ２１は、旅行時間の分散σ２を算出する。前記Ｓ１でプローブ情報を１００個取得していれば、１００個の旅行時間の分散が算出されることとなる。尚、各車両３の旅行時間のばらつきが大きい程、分散σ２についても大きくなる。即ち、リンク長が長いリンクや渋滞が発生し易いリンクにおいて大きくなる。
【００４２】
その後、Ｓ４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２やＳ３で算出されたリンクの旅行時間の平均値や分散を、プローブ統計情報としてＤＢに格納する。尚、前記Ｓ４で格納されたプローブ統計情報は、後述のように経路探索処理を行う際のコスト値の算出基準を特定する際や経路探索処理に用いられる。
【００４３】
続いて、情報統計システム１を構成するプローブセンタ４のサーバ１１においてＣＰＵ２１が実行する基準値設定処理プログラムについて図６に基づき説明する。図６は本実施形態に係る基準値設定処理プログラムのフローチャートである。ここで、基準値設定処理プログラムは所定時間間隔（例えば２４時間間隔）で実行され、前述したプローブ情報整備プログラム（図５）において生成されたプローブ統計情報を用いて、最適化アルゴリズムにより経路探索処理を行う際のコスト値の算出基準を特定し、設定するプログラムである。
【００４４】
ここで、本実施形態に係る情報統計システム１では、出発地から目的地までの経路探索処理を行う場合には、公知のダイクストラ法を用い、コスト値の合計が最小となる経路を推奨経路として特定する。
【００４５】
特に本実施形態では経路のコスト値の合計Ｓは以下の式（１）により算出する。
【数１】
2016143267.tif 000003
【００４６】
尚、式（１）において経路を構成する全てのリンクの旅行時間の平均値μｉ（ｉ＝０〜Ｎ−１）を加算した合計値は、経路を構成する“リンク列全体の旅行時間の平均値”に該当する。また、経路を構成する全てのリンクの旅行時間の分散σｉ２（ｉ＝０〜Ｎ−１）を加算した合計値の平方根は、経路を構成する“リンク列全体の旅行時間の分散”に該当する。そして、式（１）に示すように経路のコスト値の合計Ｓは、“リンク列全体の旅行時間の平均値”に係数（１−Ｃ）を乗じた値と、“リンク列全体の旅行時間の分散”に係数Ｃを乗じた値とを合計した値とする。ここで、ＣやＣ−１は、目的地への到着時刻を早くすることと到着予想時刻の誤差を少なくすることのどちらに重きを置いた経路を探索するかについてユーザの嗜好を反映する為のコスト係数である。そして、以下の基準値設定処理プログラムではコスト値の算出基準として特に係数Ｃの最適値（即ちユーザの嗜好を最も反映した値）を最適化アルゴリズムにより特定し、設定する構成とする。例えば、Ｃが０に近くなればコスト値の合計Ｓに対してリンク列の旅行時間の分散が占める割合が大きくなるので、到着予想時刻の誤差を少なくすることに重きを置いた経路探索となる。一方で、Ｃが１に近づけばコスト値の合計Ｓに対してリンク列の旅行時間の平均値が占める割合が大きくなるので、到着時刻を早くすることに重きを置いた経路探索となる。
【００４７】
先ず、Ｓ１１においてＣＰＵ２１は、予め実施したユーザの嗜好を把握する為のアンケート結果を取得する。ここで、実施されるアンケートとしては、目的地への到達時刻を早くすることと、目的地への到達予想時刻の誤差を少なくすることをそれぞれどの程度優先したいとユーザが考えているかを問うものである。そして、以降の係数Ｃの最適解を求める最適化アルゴリズムでは、係数Ｃの最適解の候補となるパラメータ値の最適値への適格度合いを示すスコアを算出する場合において、上記アンケート結果により特定されるユーザの嗜好に沿った経路を探索可能なパラメータ値ほど高いスコアが算出される。
【００４８】
次に、Ｓ１２においてＣＰＵ２１は、係数Ｃの最適値の候補となるパラメータ値を２個以上生成し、パラメータ値の集合からなるパラメータ群を形成する。尚、生成する各パラメータ値にはそれぞれ初期値を代入する。初期値は０〜１の範囲で適宜設定可能である。例えば、０〜１まで０．１単位で異なる１１個の初期値（０、０．１、０．２、・・・・、１）がそれぞれ代入された１１個のパラメータ値を生成する。また、ＣＰＵ２１は生成された各パラメータ値について、係数Ｃの最適値への適格度合いを示すスコアを算出する。具体的には、生成された各パラメータ値が係数Ｃである場合に上記式（１）を用いて探索できる経路と、前記Ｓ１１で取得したアンケート結果により特定されるユーザの嗜好とを比較し、ユーザの嗜好に沿った経路を探索可能なパラメータ値ほど高いスコアを算出するように構成する。更に、前記Ｓ１２でＣＰＵ２１は、パラメータ群を構成する各パラメータ値を、算出されたスコア順にソートすることについても行う。
【００４９】
ここで、図７はパラメータ群の一例を示した図である。尚、図７に示す矩形形状はパラメータ群を構成するパラメータ値を模式的に示したものである。例えば図７に示す例では計１５個のパラメータ値によってパラメータ群が構成される。また、各パラメータ値はスコア順にソートされて一列に並んで配置されている。
【００５０】
続いて、Ｓ１３においてＣＰＵ２１は、現在のパラメータ群の内から、ベースパラメータＰｂとするパラメータ値を選択する。ここで、ベースパラメータＰｂは新たなパラメータ値をパラメータ群に追加する際に、追加するパラメータ値をどのような値にするのかを決定する際に基準となるパラメータ値である。
【００５１】
そして、本実施形態では、前記Ｓ１３でベースパラメータＰｂを選択する際に、選択対象となるパラメータ値の範囲を、最適値を特定する為の以降のＳ１３〜Ｓ２４の処理を繰り返し実行する過程において徐々に変更するように構成する。具体的には、初期段階ではスコアが所定値（例えば３０点）以下のパラメータ値のみをベースパラメータＰｂの選択対象とする。その後は、実行回数に応じてスコアが低いパラメータ値から順に所定値よりもスコアが高いパラメータ値についてもベースパラメータＰｂの選択対象に含める。更に、パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値がベースパラメータＰｂの選択対象となった後は、実行回数に応じてスコアが低いパラメータ値から順にベースパラメータＰｂの選択対象から除外する。最終的にはスコアが所定値（例えば８０点）以上のパラメータ値のみをベースパラメータＰｂの選択対象とする。そして、本実施形態では、現在の選択対象範囲内にあるパラメータ値の内から一様乱数でベースパラメータＰｂを選択するように構成する。
【００５２】
ここで、図８は上記ベースパラメータＰｂの選択対象の範囲の変更態様について具体例を挙げて説明した図である。例えば図８に示す例ではＳ１３〜Ｓ２４の処理を１００回繰り返し実行することによって最適値を特定する条件が設定されているとする。図８に示すように、最初に前記Ｓ１３が実行される際には、スコアが３０点以下のパラメータ値のみをベースパラメータＰｂの選択対象とする。その後、実行回数に応じて選択範囲の上限を徐々にスコアが高い方へと移動させて範囲を広げ、５０回目の前記Ｓ１３が実行される際には、パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値をベースパラメータＰｂの選択対象とする。その後、実行回数に応じて選択範囲の下限を徐々にスコアが高い方へと移動させて範囲を狭くし、最終回の前記Ｓ１３が実行される際には、スコアが８０点以上のパラメータ値のみをベースパラメータＰｂの選択対象とする。
【００５３】
ベースパラメータＰｂの選択対象の範囲の変更について上記態様とするのは以下の理由がある。
先ず、初期段階ではパラメータ群を構成する各パラメータ値はランダムであり、良いスコアへと収束していない。そこで、スコアが悪いパラメータ値をベースパラメータＰｂとすることによって出来る限り良いスコアのパラメータ値が新たに追加されやすいようにする。その後、実行回数に応じて徐々にベースパラメータＰｂの選択対象をパラメータ群全体に広げることによって、パラメータ群全体を調査対象として大域的な最適値を探ることが可能となる。そして、パラメータ群全体を調べ終わった後には、大域的な最適解と考えられるスコアの良いパラメータ値の周辺を更に詳細に調べて厳密な最適解を特定する為に、スコアが良いパラメータ値をベースパラメータＰｂとする。
【００５４】
次に、Ｓ１４においてＣＰＵ２１は、現在のパラメータ群の内から、比較パラメータＰｕとするパラメータ値を選択する。ここで、比較パラメータＰｕは、ベースパラメータＰｂと比較することによって、追加するパラメータ値をベースパラメータＰｂに対してどの方向にあるパラメータ値とするのかを決定する為のパラメータ値である。尚、本実施形態では、現時点でのパラメータ群に含まれる全でのパラメータ値から一様乱数で比較パラメータＰｕを選択するように構成する。
【００５５】
続いて、Ｓ１５においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１３で選択されたベースパラメータＰｂのパラメータ値と前記Ｓ１４で選択された比較パラメータＰｕのパラメータ値とを比較し、ベースパラメータＰｂから比較パラメータＰｕへのパラメータ値の遷移方向を特定する。例えば本実施形態では、パラメータ値は０〜１までに含まれるいずれかの整数及び小数となるので、ベースパラメータＰｂよりも比較パラメータＰｕの方が値が大きければ、遷移方向は“１に近づく方向”となる。一方、ベースパラメータＰｂよりも比較パラメータＰｕの方が値が小さければ、遷移方向は“０に近づく方向”となる。尚、前記Ｓ１５で特定された遷移方向は、ベースパラメータＰｂからパラメータ群に追加する新たなパラメータ値への方向となる。
【００５６】
その後、Ｓ１６においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１３で選択されたベースパラメータＰｂを基準にして、パラメータ群に追加する新たなパラメータ値を取得する範囲である遷移量を決定する。そして、ＣＰＵ２１は、後述のように前記Ｓ１５で特定された遷移方向へ前記Ｓ１６で決定された遷移量の範囲内にあるパラメータ値を、新たにパラメータ群に追加するパラメータ値（即ち係数Ｃの最適値の新たな候補）として取得する。
【００５７】
そして、本実施形態では、遷移量を、最適値を特定する為の前記Ｓ１３〜Ｓ２４の処理を繰り返し実行する過程において徐々に変更するように構成する。具体的には、初期段階では遷移量を最大値とする。尚、最大値はベースパラメータＰｂのパラメータ値から、遷移方向のパラメータ値の取り得る上限又は下限（即ち０又は１）までの範囲である。即ちベースパラメータＰｂのパラメータ値が０．４であり、遷移方向が“１に近づく方向”であれば、遷移量は０．４〜１となる。そして、遷移量は実行回数に応じて徐々に小さくするように構成する。
【００５８】
ここで、図９及び図１０は上記遷移量の変更態様について具体例を挙げて説明した図である。例えば図９及び図１０に示す例ではＳ１３〜Ｓ２４の処理を１００回繰り返し実行することによって最適値を特定する条件が設定されているとする。また、図９は遷移方向が“１に近づく方向”の場合の例、図１０は遷移方向が“０に近づく方向”の場合の例を示す。先ず図９を用いて説明すると、最初に前記Ｓ１６が実行される際には、ベースパラメータＰｂのパラメータ値である０．４からパラメータ値の上限である１までの範囲が遷移量となり、パラメータ群に追加する新たなパラメータＰｉは後述のように０．４〜１の範囲から取得される。その後、実行回数に応じて遷移量を徐々に小さくし、最終回の前記Ｓ１６が実行される際には、初回の１０分の１の遷移量とする。即ち、ベースパラメータＰｂのパラメータ値である０．４から０．４６までの範囲が遷移量となる。次に、図１０を用いて説明すると、最初に前記Ｓ１６が実行される際には、ベースパラメータＰｂのパラメータ値である０．４からパラメータ値の下限である０までの範囲が遷移量となり、パラメータ群に追加する新たなパラメータＰｉは後述のように０〜０．４の範囲から取得される。その後、実行回数に応じて遷移量を徐々に小さくし、最終回の前記Ｓ１６が実行される際には、初回の１０分の１の遷移量とする。即ち、ベースパラメータＰｂのパラメータ値である０．３６から０．４までの範囲が遷移量となる。
【００５９】
遷移量の変更について上記態様とするのは以下の理由がある。
先ず、初期段階ではパラメータ群を構成する各パラメータ値は大域的な最適解へと収束していない。そこで、新たなパラメータ値の取得対象を広い範囲とすることによって、様々なパラメータ値をパラメータ群に追加してスコアを評価でき、大域的な最適値を探ることが可能となる。そして、処理が進むにつれて徐々にパラメータ群に含まれるパラメータ値が大域的な最適解に収束していくことから、大域的な最適解と考えられるスコアの良いパラメータ値の周辺を更に詳細に調べて厳密な最適解を特定する為に、ベースパラメータＰｂを前述したようにスコアが良いパラメータ値とし、新たなパラメータ値の取得対象についても良いスコアのパラメータ値周辺の狭い範囲とする。
【００６０】
次に、Ｓ１７においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１３で選択されたベースパラメータＰｂを基準にして、前記Ｓ１５で特定された遷移方向へ前記Ｓ１６で決定された遷移量の範囲内にあるパラメータ値を、パラメータ群に追加する新たなパラメータＰｉとして取得する。尚、本実施形態では、遷移量の範囲内から一様乱数でパラメータＰｉのパラメータ値を決定するように構成する。また、新たなパラメータＰｉは係数Ｃの最適値の新たな候補となるパラメータ値である。
【００６１】
続いて、Ｓ１８においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１７で追加された新たなパラメータＰｉについて、係数Ｃの最適値への適格度合いを示すスコアを算出する。具体的には、パラメータＰｉのパラメータ値が係数Ｃである場合に上記式（１）を用いて探索できる経路と、前記Ｓ１１で取得したアンケート結果により特定されるユーザの嗜好とを比較し、ユーザの嗜好に沿った経路を探索可能なパラメータ値ほど高いスコアを算出するように構成する。
【００６２】
次に、Ｓ１９においてＣＰＵ２１は、パラメータ群に含まれるパラメータの数が既に予め決められた上限数に到達しているか否か判定する。ここで、前記Ｓ１９の判定基準となる上限数は、固定値（例えば１５個）としても良いし、サーバ側で任意に変更可能に構成しても良い。尚、上限数を多くすればするほど、より信頼度の高い最適値を特定できるが、ＣＰＵの処理負担やメモリの記憶容量の負担は大きくなる。
【００６３】
そして、パラメータ群に含まれるパラメータの数が既に予め決められた上限数に到達していると判定された場合（Ｓ１９：ＹＥＳ）には、Ｓ２１へと移行する。それに対して、パラメータ群に含まれるパラメータの数が既に予め決められた上限数に到達していないと判定された場合（Ｓ１９：ＮＯ）には、Ｓ２０へと移行する。
【００６４】
Ｓ２０においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ１７で取得された新たなパラメータＰｉをパラメータ群に追加する。その後、Ｓ２３へと移行する。
【００６５】
一方、Ｓ２１においてＣＰＵ２１は、パラメータ群にこれ以上パラメータ値を追加できないことから、現在のパラメータ群の内から、新たなパラメータＰｉを追加する代わりにパラメータ群から除外する対象となる入替対象パラメータＰｒを選択する。
【００６６】
そして、本実施形態では、前記Ｓ２１で入替対象パラメータＰｒを選択する際に、選択対象となるパラメータ値の範囲を、最適値を特定する為の前記Ｓ１３〜Ｓ２４の処理を繰り返し実行する過程において徐々に変更するように構成する。具体的には、初期段階ではパラメータ群に含まれる全でのパラメータ値を入替対象パラメータＰｒの選択対象とする。その後は、実行回数に応じて徐々にスコアが低いパラメータ値へと選択対象を限定する。
【００６７】
ここで、図１１は上記入替対象パラメータＰｒの選択対象の範囲の変更態様について具体例を挙げて説明した図である。例えば図１１に示す例ではＳ１３〜Ｓ２４の処理を１００回繰り返し実行することによって最適値を特定する条件が設定されているとする。図１１に示すように、最初に前記Ｓ２１が実行される際には、パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値を入替対象パラメータＰｒの選択対象とする。その後、実行回数に応じて選択範囲の上限を徐々にスコアが低い方へと移動させて範囲を狭くし、９０回目の前記Ｓ２１が実行される以降は、スコアが最も低いパラメータ値のみを入替対象パラメータＰｒの選択対象とする。そして、本実施形態では、現在の選択対象範囲内にあるパラメータ値の内から一様乱数で入替対象パラメータＰｒを選択するように構成する。
【００６８】
入替対象パラメータＰｒの選択対象の範囲の変更について上記態様とするのは以下の理由がある。
先ず、初期段階ではパラメータ群を構成する各パラメータ値は大域的な最適解へと収束していない。そこで、どのパラメータ値が大域的な最適解を探る上で不要なものであるかがスコアのみからでは特定できない。そこで、パラメータ群の全体から入替対象パラメータＰｒをランダムに選択する。そして、処理が進むにつれて徐々にパラメータ群に含まれるパラメータ値が大域的な最適解に収束していくことから、スコアが悪いパラメータ値が大域的な最適解から離れた不要なパラメータ値であると特定できる。そこで、スコアが悪いパラメータ値を入替対象パラメータＰｒとする。
【００６９】
そして、Ｓ２２においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ２１で選択された入替対象パラメータＰｒをパラメータ群から除外するとともに、前記Ｓ１７で取得された新たなパラメータＰｉをパラメータ群に追加する。その後、Ｓ２３へと移行する。
【００７０】
次に、Ｓ２３においてＣＰＵ２１は、現在のパラメータ群を構成する各パラメータ値をスコア順にソートする。尚、パラメータ群に含まれる各パラメータ値のスコアについては前記Ｓ１２又は前記Ｓ１８で算出され、パラメータ値に対応付けてメモリに格納されている。
【００７１】
その後、Ｓ２４においてＣＰＵ２１は、最適化アルゴリズムの処理を終了する終了条件を満たしたか否か判定する。尚、本実施形態では前記Ｓ１３〜Ｓ２４の処理を計１００回繰り返し実行した場合に、終了条件を満たしたと判定する。尚、終了条件は他の条件としても良い。例えば、処理開始からの経過時間が所定時間に到達したことを終了条件としても良いし、パラメータ群に含まれる各パラメータ値の差分が所定範囲内（例えば最小値から最大値までが０．１以内）となった場合、即ちパラメータ値が最適値に十分に収束したことを終了条件としても良い。
【００７２】
そして、最適化アルゴリズムの処理を終了する終了条件を満たしたと判定された場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）には、Ｓ２５へと移行する。それに対して、最適化アルゴリズムの処理を終了する終了条件を満たしていないと判定された場合（Ｓ２４：ＮＯ）には、Ｓ１３へと戻る。その後、新たなパラメータＰｉをパラメータ群に追加し、スコアによるソートを行う。そして、終了条件を満たすまでＳ１３〜Ｓ２３の処理を繰り返した結果、最終的にパラメータ群に含まれる最もスコアの高いパラメータ値が係数Ｃの最適値として特定される。尚、特定された係数Ｃの最適値は、経路探索処理において目的地への到着時刻を早くすることと到着予想時刻の誤差を少なくすることのどちらに重きを置いた経路を探索するかについてユーザの嗜好を最も反映する為のコスト値の算出基準である。
【００７３】
その後、Ｓ２５においてＣＰＵ２１は、上記Ｓ１１〜Ｓ２４の処理を実行した結果、最終的に特定された最適値の係数Ｃを、経路探索処理におけるコスト値の算出基準として設定する。そして、サーバ１１では後述のように設定された最適値の係数Ｃを用いて推奨経路を探索する経路探索処理が実行される。
【００７４】
続いて、情報統計システム１を構成するプローブセンタ４のサーバ１１においてＣＰＵ２１が実行する経路探索処理プログラムについて図１２に基づき説明する。図１２は本実施形態に係る経路探索処理プログラムのフローチャートである。ここで、経路探索処理プログラムはナビゲーション装置２から経路探索要求を受信した場合に実行され、前述した基準値設定処理プログラム（図６）において最適化アルゴリズムを用いて設定されたコスト値の算出基準を用いて、出発地から目的地へと到る推奨経路を探索するプログラムである。
【００７５】
先ず、Ｓ３１においてＣＰＵ２１は、ナビゲーション装置２において指定された出発地及び目的地を特定する情報を取得する。尚、出発地は例えばナビゲーション装置２のユーザ（車両）の現在位置や、ユーザによりナビゲーション装置２で指定された任意の地点（例えば自宅）となる。また、目的地はユーザによりナビゲーション装置２で指定された施設や任意の地点等が該当する。
【００７６】
その後、Ｓ３２においてＣＰＵ２１は、前述した基準値設定処理プログラム（図６）において最適化アルゴリズムを用いて設定されたコスト値の算出基準（具体的には係数Ｃの最適値）を取得する。
【００７７】
次に、Ｓ３３においてＣＰＵ２１は、設定されたコスト値の算出基準を用いて前記Ｓ１１で取得された出発地から目的地までの経路探索処理を行う。具体的には、公知のダイクストラ法を用い、コスト値の合計が最小となる経路を推奨経路とする。特に本実施形態では経路のコスト値の合計Ｓは前述した式（１）により算出する。即ち、コスト値の合計Ｓは、“リンク列全体の旅行時間の平均値”に第１の係数（１−Ｃ）を乗じた値と、“リンク列全体の旅行時間の分散”に第２の係数Ｃを乗じた値とを合計した値とする。
【００７８】
尚、上記式（１）では、リンク列の旅行時間の平均値と分散のみを要素に用いてコスト値を算出する構成としているが、リンク列の旅行時間の平均値と分散に加えて他の要素についても考慮してコスト値を算出する構成としても良い。例えば、道路種別に基づくコスト、車線数に基づくコスト、渋滞度に基づくコスト、走行に必要な費用に基づくコスト等を上記式（１）に加算或いは乗算する構成としても良い。そして、算出されたコスト値の合計が最小となる経路を推奨経路とする。
【００７９】
その後、Ｓ３４においてＣＰＵ２１は、前記Ｓ３３で探索された推奨経路を、経路探索要求のあったナビゲーション装置２へと配信する。そして、推奨経路の配信されたナビゲーション装置２では、配信された推奨経路を液晶ディスプレイ３５等を介してユーザに案内する。そして、その後のユーザの操作に基づいて案内された推奨経路がナビゲーション装置２の案内経路として設定され、設定された案内経路に基づく走行案内が行われる。
【００８０】
尚、プローブセンタ４ではなくナビゲーション装置２において、経路探索処理（Ｓ３３）を実行させる構成としても良い。その場合には、プローブ情報整備プログラム（図５）において生成されたプローブ統計情報や、基準値設定処理プログラム（図６）で設定されたコスト値の算出基準（具体的には係数Ｃの最適値）をプローブセンタ４からナビゲーション装置２へと配信するように構成する。また、基準値設定処理プログラム（図６）についてもナビゲーション装置２で実行させる構成としても良い。
【００８１】
以上詳細に説明した通り、本実施形態に係る情報統計システム１、情報統計システム１による情報統計方法及び情報統計システム１で実行されるコンピュータプログラムでは、コスト値の算出基準である係数Ｃの最適値を最適化アルゴリズムを用いて特定する。具体的には、係数Ｃの最適値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適値への適格度合いを示すスコア順にソートし（Ｓ１２、Ｓ２３）、パラメータ群の内から、ベースパラメータＰｂとベースパラメータＰｂとの比較対象となる比較パラメータＰｕをそれぞれ選択し（Ｓ１３、Ｓ１４）、ベースパラメータＰｂを基準として比較パラメータＰｕとの比較によって特定される範囲内にあるパラメータ値を新たなパラメータＰｉとして取得し（Ｓ１７）、新たなパラメータＰｉをパラメータ群に追加する（Ｓ２０、Ｓ２２）という一連の処理を終了条件を満たすまで繰り返し実行した後に、パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を係数Ｃの最適値として特定する（Ｓ２５）ので、係数Ｃの最適値を求める際に、局所的最適解に陥ることなく大域的最適解を求めることが可能となるとともに、別のアルゴリズムを追加して実施することなく厳密な最適解を求めることについても可能となる。その結果、厳密な最適解を容易な処理で迅速に求めることができ、従来に比べて最適解を求める際の制御部の処理負担や処理時間の軽減を可能とする。
【００８２】
尚、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変形が可能であることは勿論である。
例えば、本実施形態では、最適化アルゴリズム（Ｓ１２〜Ｓ２５）により経路探索に用いるコスト値の算出基準である係数Ｃを特定する構成としているが、本実施形態に係る最適化アルゴリズムにより特定可能な最適値は上記係数Ｃの最適値に限られない。様々な分野や技術において最適解を求める際に適用することが可能となる。
【００８３】
また、本実施形態では、全国の各リンクについて旅行時間の平均値と分散を算出する方法としてプローブ情報を用いているが、ＶＩＣＳ情報やその他の交通情報を用いる構成としても良い。更に、経路探索を行う自車両の過去の走行履歴から算出しても良い。
【００８４】
また、本実施形態では図５に示すプローブ情報整備プログラム、図６に示す基準値設定処理プログラム及び図１２に示す経路探索処理プログラムの実行主体は、プローブセンタ４のサーバ１１であったが、ナビゲーション装置２が一部又は全部を実行する構成としても良い。尚、プローブ情報整備プログラムの全てをナビゲーション装置２が実行する場合には、各車両３から収集したプローブ情報をプローブセンタ４からナビゲーション装置２へと送信するように構成する。また、ナビゲーション装置２の代わりに、経路探索機能を有する他の装置で情報統計システム１を構成することも可能である。例えば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等が可能である。
【００８５】
また、本発明に係る情報統計システムを具体化した実施例について上記に説明したが、情報統計システムは以下の構成を有することも可能であり、その場合には以下の効果を奏する。
【００８６】
例えば、第１の構成は以下のとおりである。
最適パラメータ値を特定する情報統計システムであって、最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の集合からなるパラメータ群を、最適パラメータ値への適格度合いを示すスコア順にソートするソート手段と、前記パラメータ群の内から、ベースパラメータを選択するベースパラメータ選択手段と、前記パラメータ群の内から、前記ベースパラメータとの比較対象となる比較パラメータを選択する比較対象選択手段と、前記ベースパラメータから前記比較パラメータへのパラメータ値の遷移方向を特定する遷移方向特定手段と、新たな最適パラメータ値の候補となるパラメータ値の取得範囲を決定する遷移量決定手段と、前記ベースパラメータを基準として前記遷移方向へ前記取得範囲内にあるパラメータ値を新たな最適パラメータ値の候補として取得する候補パラメータ取得手段と、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値のスコアを算出するスコア算出手段と、前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値を前記パラメータ群に追加する候補追加手段と、を有し、終了条件を満たすまで前記ソート手段による前記パラメータ群のソートから前記候補追加手段による新たなパラメータ値の追加を繰り返し実行した後に、前記パラメータ群の内で最もスコアの高いパラメータ値を前記最適パラメータ値として特定することを特徴とする。
上記構成を有する情報統計システムによれば、局所的最適解に陥ることなく大域的最適解を求めることが可能となるとともに、別のアルゴリズムを追加して実施することなく厳密な最適解を求めることが可能であり、最適解を求める際の制御部の処理負担や処理時間の軽減を可能にした。
【００８７】
また、第２の構成は以下のとおりである。
前記ベースパラメータ選択手段は、前記終了条件を満たすまで繰り返し実行される間において、最初はスコアが所定値以下のパラメータ値を前記ベースパラメータの選択対象とし、実行回数に応じてスコアが低いパラメータ値から順に前記所定値よりもスコアが高いパラメータ値についても前記ベースパラメータの選択対象に含めることを特徴とする。
上記構成を有する情報統計システムによれば、初期段階ではパラメータ群を構成する各パラメータ値はランダムであり、良いスコアへと収束していないことから、スコアが悪いパラメータ値をベースパラメータとすることによって出来る限り良いスコアのパラメータ値が新たに追加されやすいようにすることが可能となる。その後、実行回数に応じて徐々にベースパラメータの選択対象をパラメータ群全体に広げることによって、パラメータ群全体を調査対象として大域的な最適値を探ることが可能となる。
【００８８】
また、第３の構成は以下のとおりである。
前記ベースパラメータ選択手段は、前記パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値が前記ベースパラメータの選択対象となった後は、実行回数に応じてスコアが低いパラメータ値から順に前記ベースパラメータの選択対象から除外することを特徴とする。
上記構成を有する情報統計システムによれば、パラメータ群全体を調べ終わった後には、大域的な最適解と考えられるスコアの良いパラメータ値の周辺からベースパラメータを選択することによって、スコアの良いパラメータ値の周辺を更に詳細に調べて厳密な最適解を特定することが可能となる。
【００８９】
また、第４の構成は以下のとおりである。
前記比較パラメータ選択手段は、前記パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値から一様乱数で前記比較パラメータを選択することを特徴とする。
上記構成を有する情報統計システムによれば、ベースパラメータがパラメータ群全体の中で最適解にどの程度近い位置にあるパラメータであるのかを、ランダムに選択された比較パラメータを用いて特定することが可能となる。
【００９０】
また、第５の構成は以下のとおりである。
前記遷移量決定手段は、前記終了条件を満たすまで繰り返し実行される間において、決定される前記取得範囲が実行回数に応じて徐々に狭くなることを特徴とする。
上記構成を有する情報統計システムによれば、初期段階では新たなパラメータ値の取得対象を広い範囲とすることによって、様々なパラメータ値をパラメータ群に追加してスコアを評価でき、大域的な最適値を探ることが可能となる。一方、処理が進むにつれて徐々にパラメータ群に含まれるパラメータ値が大域的な最適解に収束していくことから、新たなパラメータ値の取得対象をベースパラメータ周辺の狭い範囲とすることによって、大域的な最適解と考えられるパラメータ値の周辺を更に詳細に調べることが可能となる。
【００９１】
また、第６の構成は以下のとおりである。
前記候補追加手段は、前記パラメータ群に含まれるパラメータ値の数が所定数に到達している状態では、前記パラメータ群に含まれるいずれかのパラメータ値を前記候補パラメータ取得手段により取得された新たなパラメータ値に入れ替えることを特徴とする。
上記構成を有する情報統計システムによれば、新たに取得したより最適解に近いと考えられるパラメータ値をパラメータ群に追加することが可能となり、最適値へとパラメータ値を収束させることが可能となる。また、パラメータ群に含まれるパラメータの数が多くなり過ぎることが無いので、制御部の処理負担や処理時間の軽減を可能とする。
【００９２】
また、第７の構成は以下のとおりである。
前記候補追加手段は、前記終了条件を満たすまで繰り返し実行される間において、最初は前記パラメータ群に含まれる全でのパラメータ値を入れ替え対象とし、実行回数に応じて徐々にスコアが低いパラメータ値へと入れ替え対象を限定することを特徴とする。
上記構成を有する情報統計システムによれば、初期段階ではパラメータ群を構成する各パラメータ値は大域的な最適解へと収束しておらず、どのパラメータ値が大域的な最適解を探る上で不要なものであるかがスコアのみからでは特定できないので、パラメータ群の全体から入替対象となるパラメータをランダムに選択することが可能となる。そして、処理が進むにつれて徐々にパラメータ群に含まれるパラメータ値が大域的な最適解に収束していくことから、スコアが悪いパラメータ値が大域的な最適解から離れた不要なパラメータ値であると特定でき、スコアが悪いパラメータ値を入替対象のパラメータとすることが可能となる。
【符号の説明】
【００９３】
１              情報統計システム
２              ナビゲーション装置
３              車両
４              プローブセンタ
１１            サーバ
２１            ＣＰＵ
２２            ＲＡＭ
２３            ＲＯＭ
【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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