土木学会第62回年次学術講演会(平成19年9月)

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マルチエージェントシミュレーションを用いた都市鉄道の列車速度の推定手法
荒川区役所 正会員 ○宮崎 信介

１．はじめに

九州旅客鉄道株式会社 非会員

藤代 隆正

芝浦工業大学 正会員

岩倉 成志

３．シミュレーションの構成

東京圏におけるピーク時間帯の通勤混雑は，極めて厳シミュレーションの構成として，新百合ヶ丘〜新宿間しい状況にある．運輸政策審議会は，都市鉄道の整備水の上り線をシミュレーション空間と定義し，その区間に準として「三大都市圏の鉄道においては，すべての区間存在する列車・駅・信号機をエージェントと見なす．のそれぞれの混雑率を 150％（但し，東京圏は当面３．１ シミュレーション空間の設定180％以内）とすることを目指す」としている．鉄道事

縮尺は 1/50 に設定し，線路という空間上に列車・信号業者は，混雑率 180％を目標として，運行本数の増発や機・駅といったエージェントを配置した．各エージェン

列車の長編成化に取り組み対応してきたが，ダイヤが飽

トは，与えられたルールに従いステップ毎に自身の行動和状態となり，列車速度の低下や慢性的な遅延が発生すを決定する．また，１ステップ＝１秒と設定した．

る状態に陥っている．

３．２ エージェントルールの設定

本研究では，この「線路内の混雑」に着目し，シミュ上記のデータを基に，各エージェントの行動をルールレーションを用いた列車速度の推定方法の構築を目的と化した．例として，列車エージェントの行動ルールを示する．複雑な列車種別が設定されている路線においては，す(図１)．実際に運転士が取る運転行動パターンをアル

先行列車が種別の異なる後続列車に与える影響などを考ゴリズム化した．まず，前方に位置する信号機の現示色慮した推定を行う必要がある．そこで，主体間の相互作を確認し，列車の加減速を決定する．さらに，前方に停用によって動的に変化する複雑な現象をシミュレートす

車駅を確認した場合には，停止目標に合わせて減速する．

る必要があることから，本研究では，マルチエージェン

この処理を繰り返すことにより，列車の挙動が再現されトシミュレーションシステムを用いることとした．

る．また，全列車の挙動を同時に再現することにより，２．分析対象と使用データ列車が相互に与える影響をリアルタイムに考慮したシミ

分析対象は，東京圏の通勤路線としての性質を持ったュレーションが可能となる．

小田急小田原線の新百合ヶ丘〜新宿間とする（表１）．
時間帯は，4 時 49 分に経堂を出発する始発列車から 10列車エージェント

時 56 分に新宿に到着する列車までの間とする．現在，

START

和泉多摩川〜梅ヶ丘間で複々線化が進められたが，時刻表上でも新百合ヶ丘〜新宿間の急行列車の所要時間はオ

赤フピーク時で 25 分であるのに対し，ピーク時で 36 分と信号現示

青黄

列車速度に差が見られる．
シミュレーションの構築にあたり，小田急電鉄株式会停車するまでループ社の協力を得て，運転曲線等の実際の列車運行に使用されるデータを利用する．

停車駅

停車駅
YES
減速

減速

NO
惰行

YES
減速

表１．分析対象

区間
時間帯
列車

新百合ヶ丘〜新宿
4:49経堂発（始発）〜10:56新宿着まで各駅停車
区間準急
準急
急行

42
31342

多摩急行
快速急行
特急
計GOAL

349116

図１．運転アルゴリズム

キーワード 鉄道計画，交通流，マルチエージェントシミュレーション，連絡先〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 TEL:03-5859-8354-41-NO加速

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土木学会第62回年次学術講演会(平成19年9月)

４．シミュレーション結果

120(km/h)

シミュレーションより出力されるデータを分析し，シ：シミュレーション値
：運転曲線
：運転曲線

急行
100

ミュレーションの再現性を考察する．
80

４．１ シミュレーションの再現性
図２に，シミュレーションより出力された速度を示す．
横軸に距離，縦軸に速度をとって，列車速度の変化をグラフ化したもので，一般的に運転曲線（前方の列車の影60

各停
4020

響を受けない自由走行状態で，車両性能や線路条件から算出される理論上の速度変化グラフ）と呼ばれる．シミ

00

1000

2000

3000

4000

5000

6000

Ｄ駅 向ヶ丘遊園
Ａ駅
Ｂ駅
Ｃ駅
Ｅ駅
新百合ヶ丘
百合ヶ丘
読売ランド前
生田向ヶ丘遊園生田ュレーションで得た数値と小田急電鉄が作成している運(m)図２．速度変化の比較

転曲線を比較した結果，極めて近似的な結果が得られ，

表２．駅間走行時分の比較シミュレーションの再現性を確認できた．

４．２ 線路内混雑に関する考察
新百合ヶ丘〜新宿間における各列車のシミュレーショ
ン結果を，表２，図３に示す．但し，途中駅を出発する列車において，各駅に設定されているダイヤ出発時刻まで停車する事で時間調整をする場合と，最低でも基本駅停車時分だけ停車する為，ダイヤ出発時刻通りに発車出来ない場合が存在する．基本停車時分とは，ダイヤ作成の際に参照にされる数値であり，概ね 30 秒程度である．
表２は，急行が新百合ヶ丘〜向ヶ丘遊園間に要する時間を一覧したものである．ダイヤ走行時分と推定走行時分，いずれの平均値も，早朝からピーク時までほぼ増加する傾向にあり，以後は減少に転じる．これは，列車本数の増加に伴い線路内が混雑し，列車速度の低下が発生している事を再現している．また，全体的に推定値は早新百合ヶ丘〜向ヶ丘遊園間の結果（急行）駅間走行時分
時間帯差分
ダイヤ
推定値
Ａ
0:04:40
0:04:46 (+) 0:00:06
早朝オフピーク Ｂ 0:04:40
0:04:46 (+) 0:00:06（6時台）
Ｃ
0:04:50
0:04:48 (-) 0:00:02
平均値
0:04:43
0:04:47
D
0:07:40
0:07:15 (-) 0:00:25
朝オフピーク E
0:07:50
0:06:12 (-) 0:01:38（7時台）
F
0:07:40
0:07:02 (-) 0:00:38
平均値
0:07:43
0:06:50G
0:07:00
0:06:16 (-) 0:00:44
ピーク
H
0:07:30
0:07:10 (-) 0:00:20（8〜9時台）I
0:07:50
0:08:16 (+) 0:00:26
平均値
0:07:27
0:07:14J
0:04:50
0:04:46 (-) 0:00:04
昼オフピーク K
0:04:40
0:04:46 (+) 0:00:06（10時台）
L
0:04:50
0:04:46 (-) 0:00:04
平均値
0:04:47
0:04:46

着する傾向にある事が分かる．図３は，新百合ヶ丘〜新宿間におけるダイヤ上の所要時分と，シミュレーション

推定値
1:00:00

により推定所要時分をプロットして比較したグラフである．どの列車種別においても，高い相関が得られる結果0:50:00となった．また，列車種別による傾向として，各駅停車の所要時分の推定値がダイヤより長くなる列車が多く見られた．本来なら，微少な所要時分増は駅停車時分の短

0:40:00

0:30:00

縮により解消されるが，シミュレーションでは，基本駅停車時分だけ停車させたため，推定所要時分が増加した．

５．まとめ

各駅停車
区間準急

0:20:00

準急
急行
快速急行

0:10:00

本研究では，シミュレーションモデルを用いる事によ

1:00:00

0:50:00

0:40:00-42-

0:30:00

る時間を推定し，駅停車時分として用いる必要がある．

0:20:00

駅停車時分とするのではなく，実際に旅客が乗降に要す

0:10:00を得られた．今後は，各列車の駅停車時分の設定を基本

0:00:00であることを示した．駅間走行時分では良好な推定結果

0:00:00

ダイヤ

り，列車間の相互作用を考慮した列車速度の推定が可能

特急

図３．新百合ヶ丘〜新宿間の所要時分

謝辞：小田急電鉄株式会社にはデータの提供など，多大なご協力を頂きました．ここに感謝の意を記します．