計画行動・即応行動を考慮した回遊行動エージェントモデルの開発
名古屋工業大学大学院工学研究科社会工学専攻博士後期課程 吉田琢美※
名古屋工業大学大学院工学研究科社会工学専攻 兼田敏之

本論文では、計画行動と即応行動を備えた回遊行動エージェントによるシミュレーションモデル開発の枠組を述べると共に、試作版を用いたシミュレーション結果の分析を行う。
まず、回遊行動の特徴である計画行動と即応行動について考察した。本研究では、回遊行動を４階層に分類する。第１は計画行動であり、来訪者が商業地来訪前に来訪施設と来訪時刻を予定した行動である。これに対し即応行動には、(a)施設来訪時に用事解消に失敗した際、知識と状況を踏まえて代わりとなる施設へ来訪する代替行動；(b)突発的にこれら以外の施設へ立寄る随時行動；(c)最短経路から外れて歩行し、その経路上に立地する施設へ立寄る寄り道行動が存在する。本研究では、計画行動と代替行動を行うエージェン
トの行動モデル設計に取り組んだ。
続いて、本モデルの概要について述べる。単極性の商業地を想定した際のエージェントの行動モデルは、(1)自宅における来訪準備モデル；(2)商業地内回遊モデル；(3)自宅・商業地間移動モデルの 3 モデルより構成される。また、本モデルでは、性別(男性/女性)・住所(近距離/中距離/遠距離)・年齢(30 歳未満/30 歳〜49歳/50 歳以上)・職業(会社員/自営業/主婦/学生)・交通手段(鉄道/自動車) の 5 種別をエージェントの属性として設定した。来訪準備モデルは(1)用事生成、(2)商業地来訪意思決定、(3)タイムバジェット生成、(4)計画立案の４モジュールで構成され、商業地回遊モデルは(1)施設間移動、(2)用事解消、(3)代替行動、(4)行動後処理の４モジュールから構成される。一方、商業地の空間モデルは 3 層の階層構造として表現する。すなわち(1)商業地全体を表現する全域モデル；(2)商業地内の各地区を表現する地区モデル；(3)各地区同士を結ぶ地区間経路；(4)各地区内に存在する施設；(5)各地区内において施設間を結ぶ経路を表現する地区内経路である。(1)は本モデル内で最上位に位置し、(2)及び(3)を持つものとする。同様に(2)は(4)及び(5)を持つものとする。
次に、本シミュレーションモデルの妥当性を評価するため、既存調査に基づき名古屋市中区大須地区を対象としたシミュレーションを行い、ログの解析により得られた個々のエージェントの回遊行動を観察した。
その結果、計画行動と代替行動が本モデルで表現されていることが確認でき、本研究の開発目標の達成が実証された。
今後は以上の結果を踏まえ、諸パラメータの調整・機能の拡張を通じ、商業地評価の分析により一層寄与するシミュレータに発展させるべく開発を進める。

An Development of Pedestrians' Shop-Around Behavior Model inside commercial
district by using Agent-Based Approach
Takumi YOSHIDA (Graduate School of Engineering NAGOYA Institute of Technology PhD
Candidate)*
Toshiyuki KANEDA (Graduate School of Engineering NAGOYA Institute of Technology)
This paper deals with our research and development plan for a simulation model of pedestrians'
shop-around behavior in a commercial district using an agent-based approach; particular attention waspaid to the planned actions and improvised actions of agents.
First, planned action and improvised action, which are key characteristics of pedestrian behavior,
were examined. In the research, pedestrian behavior is classified into 4 levels. However, the research
addressed behavior model architecture for an agent that conducts Planned Action and Alternative Visit.
Second, our pedestrian agent model consists of the following three sub-models: (1) Planning Model athome; (2) Shop-Around Model in the commercial district; and (3) Travel Model between home and thedistrict. Fig. 1 shows the concepts for an agent behavior model as mentioned above. So as to moreclearly represent the outflow insertion of a commercial district visitor it is modeled as a unipole-city.
Planning Model expresses an agent’s action about from given an errand to visiting the commercial
district, and consists of the following four modules: (1) Errand Generation Module: a module togenerate an errand, (2) Commercial District Visit Decision Module: a module to make a decision for avisit to a commercial district, (3) Time-Budget Generation Module: a module to generate a time-budget,and (4) Plan-Making Module: a module to form a plan. This model has the feature that expresses
Planned actions in the form of solutions to the problem of satisfying constraints in scheduling. On theother hand, Shop-Around Model in a commercial district consists of four modules: (1) Trip to Facility
Module; (2) Errand Achievement Module; (3) Alternative Visit Action Module; and (4) Post-Action
Processing Module. This model has a reinforcement learning algorithm that updates the preference
value according to the success or failure of an errand.
In addition, we ran this model in order to use it as a prototype for application to the Osu District ofNagoya City. Based on the simulation results, the behavioral performance of some pedestrian agents isillustrated. From that results, it was confirmed that planned action and improvised action, which are
key features of random behavior, are expressed in the model and it can be said that the objective
mentioned at the beginning was achieved.
To the above mentioned, our research designed a pedestrian agent model that expresses Planned
Action and one category of improvised action, Alternative Visit, as the first step of the development
framework for a pedestrian shop-around behavior model. Further works include the matching between
the actual data and the simulation results, after the tuning of parameters is done.