土木学会第70回年次学術講演会(平成27年9月)

Ⅳ‑061

運転整理ルールを内生化した列車遅延連鎖シミュレーションの開発
芝浦工業大学大学院

学生会員

○小 林

渉

前芝浦工業大学大学院

正 会 員

川村孝太朗

芝 浦 工 業 大 学

正 会 員

岩倉成志

1.はじめに50
平均6.1分 標準偏差3.4分

40
発生日数(日)都市鉄道は朝ラッシュ時の高頻度運行に伴う列車間の余裕時間の減少により，列車遅延問題を引き起こしている．当研究室では，列車 1 本ごとの駅間の走行と駅での停車を再現する，列車遅延連鎖シミュ

平均2.9分 標準偏差3.3分

30

突発的な停車あり
突発的な停車なし

20100

レーションシステムを開発し，遅延対策の検討をお02

こなってきた 1)．

4

6810

最大遅延時間(分)121416

図 1 渋谷駅での最大遅延時間
永田町

九段下

渋谷
池尻大橋
三軒茶屋
駒沢大学
桜新町
用賀
二子玉川

溝の口梶が谷

鷺沼
たまプラ
あざみ野
江田

藤が丘
青葉台

再現できる反面，突発的な停車（本研究では車内急

長津田

中央林間

このシステムは，実際の運行を非常に高い精度で進行
方向

病人やドア引き込まれ等，突発的に発生する支障時間が 10 分以下の停車を扱い，人身事故等の長時間停車は対象外とする）や，それに伴う運転間隔調整を目的とした運転整理は，時刻表の所定の停車時間+60秒以上の停車をした場合，停車時間を外生的に与え西東ていた．これは再現性が向上する一方，遅延対策を講じたときの予測値の感度が低下する問題がある．

超過停車時間黒：突発的な停車
白：運転整理
6分
5分
4分
3分
2分
1分

本研究では，外生的に与える停車を減らすため，運行実績データを解析した上で運転整理をルール化する．その後，突発的な停車のみ外生的に与え，エージェントシミュレーションの再現精度の変化を報

図 2 突発的な停車と運転整理告する．

2)運転整理の範囲をルール化しプログラミング

2.分析概要3)シミュレーションを実行，再現性の検証

本研究では，東急田園都市線中央林間駅から東京メトロ半蔵門線押上駅を対象とする．この路線の3.分析結果

2013 年と 2014 年の各 4～11 月，計 16 か月での突発

3-1.運転整理の範囲取得

的な停車の有無による各日の渋谷駅での最大遅延時

図 2 は突発的な停車発生直後の前後の駅にて，時間を図 1 に示す．突発的な停車は全体の 62%にあた刻表の所定の停車時間+60 秒以上の停車が存在した

る 204 日発生している．

場合，突発的な停車による運転整理として，突発的シミュレーションの構築には，信号コード表，発な停車をした列車と運転整理をした列車との関係を着時刻表，応荷重データ等を用いた．また 2014 年 7，示したものである．この結果から，突発的な停車の10，11 月のうち特定の平日 20 日間の運行実績データ

発生駅や停車時間により，運転整理の範囲が異なる

および遅延実績データから突発的な停車を抽出し，ことや，同一の突発発生駅でも運転整理の範囲に多以下に示す手順で分析を行った．

少のばらつきがあることが分かる．

1)突発的な停車と運転整理の時空間範囲の特定【キーワード】都市鉄道，列車遅延，運転整理，マルチエージェントシミュレーション【連〒135-8548

絡先】

東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32‑121‑

芝浦工業大学

交通計画研究室

TEL 03-5859-8354

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Ⅳ‑061

3-2.運転整理のルール化

突発的な
停車の発生

発生場所が鷺沼以東

Yes

運転整理の範囲の決定ルールを，図 3 のフローチ

停車時間が2分半以上

ャートに示す．図中にある運転整理指示の駅数は，桜新町付近までの列車に運転整理指示記載の範囲内でランダムに与える．また，発生箇所がたまプラーザ以西の場合は，前方の運転整理端部

停車時間が5分半以上を用賀―駒沢大学間にある駅でランダムに与える．

Yes

3～5駅前の駅までの列車に運転整理指示

発生場所が東急線内

Yes

運転整理指示範囲を東急線内に限定

停車時間が4分半以上

Yes

2～6駅後ろの駅までの列車に運転整理指示

Yes

運転整理駅数を固定とせずランダムに与える理由は，4駅後ろの駅までの列車に運転整理指示

3-1.の結果より，運転整理範囲は司令員の経験知で判終了

断が異なると考えられるためである．運転整理範囲

図 3 運転整理のフロー内の駅停車時間は最初の突発停車時間と同値とし，

表 1 外生的に与えた停車回数

前方の運転整理端部の駅のみ，その 1/2 の値とした．

全停車回数

77640 停車/20日

シミュレーションで外生的に与える停車の回数を外生モデル（従来）で与えた停車回数

1263 停車/20日

表 1 に示す．運転整理を内生化したことで，外生的内生モデル（新規）で与えた停車回数

全停車に対する割合
全停車に対する割合に与える停車回数は従来から 98%削減できた．
600

3-3.運転整理内生モデルの再現精度

450
遅延時間 （秒）突発的な停車のみを与え運転整理を内生化させ，シミュレーションを行った結果（以下，内生モデル）と，所定の停車時間+60 秒以上の停車があれば，全300
150

1.6 ％
27 停車/20日0.035 ％

実績平均
実績平均±1σ
外生モデル平均外生モデル平均±1σ
内生モデル平均内生モデル平均±1σ

0て停車時間を与えてシミュレーションを行った従来‐150
7:00の結果（以下，外生モデル）を図 4 に示す．図 4 の

7:30

8:00

8:30
半蔵門駅到着時刻

9:009:30

図 4 長津田―半蔵門間遅延時間

平均値と標準偏差(±1σ)の算出方法を以下に記す．

表 2 区間別再現性

・実績値：20 日間の平均値と標準偏差．
・推計値：各日 5 回のシミュレーション結果の平均区間値を算出し，一番平均に近い 1 回の結果を当該日の長津田→半蔵門
長津田→鷺沼鷺沼→二子玉川
二子玉川→渋谷
渋谷→半蔵門

代表値とする 20 日間の平均値と標準偏差．
長津田→半蔵門間で見ると，どちらのモデルも再500

現性に差異がないという結果になった．

400
遅延時間 （秒）一方で，図 4 の標準偏差に着目すると内生モデルは，外生モデルや実績平均と比較し小さい結果となった．また，表 2 に示すように二子玉川→渋谷間や300
200

実績と実績と内生モデルと外生モデル
内生モデル 外生モデルとの 区間長
残差RMS(秒) 残差RMS(秒) 残差変化量(秒) (km)
50.3
44.8
-5.5
30.7
38.3
28.4
-9.8
9.9
38.7
39.0+0.3
5.3
47.9
87.9
+40.0
9.4
109.7
164.5+54.8
5.1

実績平均
実績平均±1σ
外生モデル平均外生モデル平均±1σ
内生モデル平均内生モデル平均±1σ

1000

渋谷→半蔵門間では，内生モデルが外生モデルと比‐100

較し残差 RMS の値が著しく大きい結果となった．最7:00

7:30

8:00

8:30
半蔵門駅到着時刻

9:00

9:30

初の突発停車のみを外生させる内生モデルは，突発

図 5 渋谷―半蔵門間遅延時間的な停車と運転整理以外の停車で，各日で生じる旅行実績データを用いて解析を行い，運転整理をルー

客の乗降時間のばらつきを十分再現できていないた

ル化しシミュレーションモデルに組み込んだ．外生

め，乗降時間が過小に推計される傾向があることが的に与えていた停車数を大幅に削減しても，再現性分かった．そのため二子玉川→渋谷間では遅延時間に大きな精度低下はなかった．今後の課題として，が小さくなる分，図 5 に示すように渋谷→半蔵門間乗降時間のさらなる精度向上が挙げられる．

で列車間隔が狭まり遅延時間が増大している．
4.おわりに
本研究では，突発的な停車と運転整理について運【謝辞】
データのご提供および研究に対する数多くのご意見をいただいた，東京急行電鉄株式会社および東京地下鉄株式会社の方々に心より感謝申し上げます．
【参考文献】
1)川村孝太朗，神田大輔，岩倉成志：複数の列車遅延対策案の効果分
析～東急田園都市線と東京メトロ半蔵門線を対象に～，第 21 回鉄道技術・政策連合シンポジウム，S9-1，2014‑122‑