GA を用いた駅周辺地域における道路・住空間配置最適化に関する研究
斜め方向を考慮した道路配置方法の検討

Optimization of Road and Dwelling Space around a Railroad Station
Study of road layout method considering diagonal direction○金山 佳史*1，山邊 友一郎*2，谷 明勲*3
Yoshifumi KANAYAMA＊1, Yuichiro YAMABE＊2 and Akinori TANI＊3*1 神戸大学大学院工学研究科

大学院生

Graduate Student, Graduate School of Engineering, Kobe University*2 神戸大学大学院工学研究科准教授

博士(工学)

Associate Professor, Graduate School of Engineering, Kobe University, Dr. Eng.
*3 神戸大学名誉教授

博士(工学)

Professor Emeritus, Kobe University, Dr. Eng.
キーワード：遺伝的アルゴリズム; 配置最適化; 道路; 駅周辺地域;
Keywords: GA; allocation optimization; road; around a railroad.

1. はじめに
現代日本では主に三大都市圏（首都圏・中京圏・近畿圏）を中心とした一部の地域で，転入超過数が増加傾向にあり
1)，日本全体では人口が減少している一方で，一部の地域では住宅需要が高まっていると考えられる。また，住宅価格の高騰により職場に近い地域に住宅の確保が困難となっているため，主に東京都市圏を中心に通勤時間が長くなっており 2)，労働者の負担となっている。本研究は，駅周辺地域を対象として，利便性の高い住空間を可能な限り多く確保することで，一部の都市での住宅不足，長い通勤時間等の問題を改善する都市形態の探索を目的とする。
これまで都市をグリッド状に分割したモデルを構築し，住宅や施設配置について，GA（遺伝的アルゴリズム）を用いて施設配置最適化を図る研究は多数行われているが 3)~4)，
建物の形状や道路の位置等，住空間と道路配置に多くの制約条件があった。筆者らは，都市圏の限られた土地を最大限有効活用することを目的に，住宅の形を決めず，最寄り施設との道路上の距離や，接道条件を評価し配置最適化を行った 5)が，行き止まりや斜め方向の道路を考慮できていないという課題があった。そこで本研究では，上記の課題を解決するためモデルの改善を行った。
図12. シミュレーション設定
2.1. 空間設定

シミュレーション対象敷地価値を計算する際に用い，同一中セル内に含まれる住宅セ本研究では，図 1 に示す 181m×181m の敷地を対象にル又は道路セルは，各中セル中央の●又は○で表した代表

GA を用いて道路配置最適化を行う。セルは，5×5m のセ点に位置すると考える。道路は幅員が 4m, 任意の●を始ル(ただし，端部は 5×3m とする。以下，中セル)，0.5×点とし，上･右上･右･右下･下･左下･左･左上の 8 パターン0.5m のセル(以下，小セル)とした。各小セルは，住宅セル：のいずれかの向きにある敷地端の●を終点として，この始■又は道路セル：■のいずれかとした。中セルは距離や評点と終点とを結ぶ線分として設定した｡道路数は，1～9 本

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 555-558 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 555-558 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 555 －

のいずれかとした。ここでは残ったセルを住宅セル, 駅出

2.4. メンバシップ関数設定

入口を▼とする。なお，駅出入口はケーススタディ毎に図1) 評価方法１（駅からの道路上の距離に応じた評価）

1 の最上辺に一箇所設定する。

住宅から駅までの移動は一般に徒歩で行われ，駅までの距離が近いほど不動産評価は高くなると考えられる。そこ

2.2. 遺伝子設定

で，駅出入口からの道路上距離が大きいほど評価値が小さ

図 2 の一本の道路 n の遺伝子設定から，道路本数を n 本

くなる評価方法１，Ev.1（駅からの道路上の距離に応じたとすると遺伝子長さは 7n，遺伝子座は 0~7n-1 番までとな評価）を導入した。
（図 5 左参照）

る。ここで整数 k(0≦k≦n-1)を用いると，7k，7k+1 番目

駅出入口からの道路上距離を𝑥1(m)とするとの遺伝子座の値は 0~12 までのいずれかの整数でそれぞれ道路始点の i 座標，j 座標を表し，(i, j)番目の●に対応す

𝐸𝑣. 1 = 1 − 2.5 × 10−4 𝑥1(1)2) 評価方法 2（道路-住宅セル間の距離に応じた評価）

る。7k+2～7k+6 番目は道路の回転方向を表しており，一般に，道路からの奥行きが長い場合，間口が狭い土地

7k+2～7k+4 番目は 0～1，7k+5 番目は 0～2，7k+6 番目や旗竿地等，土地を利用しにくくなると考えられるため，は 0～4 のいずれかの値をとり，2×2×2×3×5=120 通り，道路からの距離が離れるほど評価値が小さくなる評価方

0~119 までを表現している。道路始点の●が敷地の四隅の法 2, Ev.2（道路セルから住宅セルまでの距離に応じた評

場合，0~39，40~79，80~119 が 3 方向，●が敷地の上辺，価）を導入した。
（図 5 右参照）

右辺，下辺，左辺の場合，0~23，24~47，48~71，72~95，

道路と住宅セル間の距離を𝑥2(m)とすると96~119 が 5 方向，●がそれ以外の場合，0~14，15~29，𝐸𝑣. 2 = 1 − 2.5 × 10−2 𝑥2(2)30~44，45~59，60~74，75~89，90~104，105~119 が 8方向に対応している（図 3）。

図21.414

11.4141(i,j)

11.414

11.414

図4道路セルの数え方

図5メンバシップ関数

道路 n の遺伝子設定

3. ケーススタディの設定
表 1 に示す通り，評価方法 1，2 の組み合わせ，駅出入口の位置，道路本数を変化させ計 36 種類のケーススタデ
ィを行った。
図3

遺伝子と道路方向の対応

表1

ケーススタディ（評価方法と駅出入口の位置）
ケース

評価方法

駅出入口の位置1

評価 2上辺中央

2

評価 2上辺右端動するが，斜め方向に移動する場合，1.414 セルの距離を3

評価 1+2上辺中央移動すると考える。道路住宅間距離も中セル単位で，道路4

評価 1+2上辺右端

2.3. 距離計算方法
道路上距離は，中セル単位で図 4 に示すムーア近傍を用いて求める。上下左右への移動の場合，１セルの距離を移セル，住宅セル間の直線距離を実際に計算し求める。
また，ケース 1～4 は配置する道路本数に応じてケース 1－1～1－9 のように，それぞれ 9 種類の最適化を行った

報告 H108－ 556 －

（表 2 参照）。
表2
ケース

ケーススタディ（道路本数）

道路本数ケース道路本数

ケース

道路本数

1－111－441－771－121－551－881－131－661－993.1. 目的関数設定（ケース 1 またはケース 2）

図6

ケース 1_4 実行結果（適応度 Ev＝1.9261×108）

図7

ケース 1_5 実行結果（適応度 Ev＝2.0667×108）

図8

ケース 1_6 実行結果（適応度 Ev＝2.1478×108）

図9

ケース 1_7 実行結果（適応度 Ev＝2.1694×108）

図 10

ケース 1_8 実行結果（適応度 Ev＝2.1990×108）

本ケースでは，評価方法 2（道路-住宅セル間の距離に応じた評価）を用いて評価を行った。0.5×0.5m の小セル単位で各住宅セルに与えられた評価値を敷地全体で足し合わせ目的関数としている。1×1m あたりの評価値が 0～10,000 となる様に 4 で除している。
(0≦i≦361, 0≦j≦361)
361 361

1𝐸𝑣 = ∑ ∑ × 10,000 × 𝐸𝑣. 24(3)𝑖=0 𝑗=03.2. 目的関数設定（ケース 3 またはケース 4）
本ケースでは，評価方法１（駅からの道路上の距離に応じた評価），評価方法 2（道路-住宅セル間の距離に応じた評価）を用いて評価を行った。0.5×0.5m の小セル単位で各住宅セルに与えられた評価値を敷地全体で足し合わせ目的関数としている。1×1m あたりの評価値が 0～10,000となる様に 4 で除している。(0≦i≦361, 0≦j≦361)
361 3611
𝐸𝑣 = ∑ ∑ × 10,000 × 𝐸𝑣. 1(𝑖, 𝑗) × 𝐸𝑣. 2(𝑖, 𝑗)
4(4)𝑖=0 𝑗=04. 最適化実行結果
表 3 に示すパラメータを用いて GA を実行した。本設定
では道路数が増えるほど遺伝子が長くなるため，道路数が多いほど突然変異率を小さく設定している。実行結果の一部を図 6～12 に示す。図 6～11 では，各ケースについて，3 種類のシード値での最適化実行結果から最良のものを示している。また，図 12 は図 11 と同じケースの異なったシード値での最適化結果である。図 13 は道路数と適応度の関係を表している。ただし，シード値 1～3 の中から適応度が最大のものを採用した。各図中で，道路は灰色，住宅は評価値が大きいほど濃い赤色，低いほど薄く白に近い色，駅出入口を▼で表現している。
表 3 GA パラメータ
道路本数 世代数 個体数 シード 交叉率 突然変異率
値
1-5 本 2,000100
1,2,30.60.05
6-7 本 2,000100
1,2,30.60.03
8-9 本 2,000100
1,2,30.60.02

報告 H108－ 557 －に平行な縦横方向の道路より，対角線方向の斜め道路の方の距離が長くなるため，広範囲の住宅セルに隣接し，適応度を高くすることができるためと考えられる。道路本数が6 本以上になると，全ケースに共通して縦横方向道路が最適解として選択される場合が多くなっている（図 8～11）。
道路数増加に応じ，狭い範囲しかカバーできていない道路がみられ始めたため（図 12），道路は十分に足りていると考えられる。ただし，本設定では道路同士が完全に重な
図 11

ケース 1_9 実行結果①（適応度 Ev＝2.2023×108）

り道路が消失するケースを許容しているが，道路本数を増加させても最適解に道路が重なった解は現れず，道路が少ないケースより適応度が悪化している解が複数見られた。
この結果から，道路数を増え組み合わせ数が増加すると，最適化が困難になると考えられる。
駅からの距離を考慮する評価では，道路同士をつなぐ道路が駅出入口近くに現れているのに対し，距離を考慮しない場合は駅から離れた位置にこの道路が表れる解が最適解として現れた（図 9）。これは，駅からの距離を考慮する

図 12ケース 1_9 実行結果②（適応度 Ev＝2.1808×108）

場合，駅出入口近くに多くの道路を配置することで，評価値の高い住宅セルが増えるためだと考えられる。
6. まとめ本研究では，駅周辺地域に対して，GA を用いて斜め方向を考慮した道路配置最適化を行った結果，以下の点を明らかにした。
多数の道路が平行に配置され，それ以外の少数の道路が前者の道路を繋ぐ様，直交して配置される形が最適解となる傾向にある。
本設定の正方形敷地の場合，道路数が十分である時，敷地の 4 辺に垂直または平行な道路配置が最適であると考えられる。
今後は，より多くの組み合わせに対応するため，最適化

図 13

道路本数と適応度

5. 考察

手法の改善や，複雑な形の都市を詳細まで表現するため，モデルの改善を行う予定である。

道路数を変化させて最適化を実行した結果，ケース 1～
4 の全ケースに共通して，道路数が７本程度までは，道路数増加に応じて適応度が高くなる傾向にあったが，それ以上道路数を増やしても適応度の変化は小さかった（図 13）。
最適化結果の図から，全体を通して，道路数–1 本の道路が平行に配置され，残りの 1 本がそれ以外の道路に対して垂直方向に，それ以外の道路を結ぶように配置される形が最適解となる傾向がみられた（図 6～12）。
不規則な形の道路配置は，仮に最適化結果として現れても，規則的に道路が配置された解と比較して，適応度が低いケースが多く（図 12），最適化が十分に進まなかったため生まれた解だと考えられる。道路数が 5 本以下の場合は，斜め方向の道路が表れやすくなっている（図 6～7）。
これは本設定では，敷地を正方形としているため，４辺報告 H108

［参考文献］
1） 都市部への人口集中、大都市等の増加について（総務省）
https://www.soumu.go.jp/main_content/000452793.pdf
2021 年 9 月 24 日利用
2） 通勤時間の状況（総務省統計局）
https://www.stat.go.jp/data/jyutaku/2008/nihon/4_3.html
2021 年 9 月 24 日利用
3） 栗本祐嗣, 谷明勲, 山邊友一郎:：GA による駅を中心とした都市形態最適化 道路に関する評価の追加, 日本建築学会大会学術講演梗概集, pp.65-66, 2014.94） 成本裕貴，讃岐亮，吉川徹，野口雄史：施設利用時の総移動時間最小化を想定した商業地と居住地及び駐車場の最適配置，日本建築学会大会学術講演梗概集，pp.111-112，2013.8
5） 金山佳史，山邊友一郎，谷明勲：GA を用いた駅周辺地域における道路・店舗・住空間配置に関する研究―店舗配置方法の検討―，日本建築学会大会学術講演梗概集，pp57-58，
2021.9－ 558 －