マルチエージェントシミュレーションを用いた列車速度の推定手法

１．はじめに

H02075

宮崎信介

指導教員

岩倉成志

関数によって分析し，駅停車時間は多項式によって，東京圏から都心へ向かう都市鉄道は，朝ラッシュ時それぞれ分析を行う．の劣悪な混雑に加えて，遅延する列車が多数存在して１）駅間走行時間の分析いる．国土交通省は，都市鉄道の整備水準として「三リンクコスト関数によって駅間毎の走行時間分析を

大都市圏の鉄道においては，全ての区間のそれぞれの行う．駅間走行時間を tl ，駅間最短走行時間を t l 0 ，当混雑率を 150％（但し，東京圏は当面 180％以内）とす

該列車 15 分前後の運行本数を X ，線路容量(7.5 本/15ることをめざす」としている．鉄道事業者は，混雑率分)を C とする． α , β はパラメータである．分析対象

180％を目標として，運行本数の増加や列車の長編成化

は，小田急小田原線新百合ヶ丘〜新宿(急行上り方面)により混雑の緩和を図ってきたが，同時にダイヤが飽とする．

和状態となり，速度低下や遅延の要因となっている．

分析によって得たパラメータ（表-1）から，駅間走解決策として，新線建設や複々線化が挙げられるが，行時間の推定値を算出して，実測値と推定値の比較を用地取得やコスト面，沿線住民の少子高齢化による鉄行った．到着駅が他路線への乗換駅や緩急乗換駅にな道事業者の投資意欲の減退など，ハード面の整備にはっている走行区間では，実測値と推定値に大きな誤差限界がある．

が出る結果となった．

今までの列車速度の推定手法として，リンクコスト２）駅停車時間の分析関数を用いた研究が行われているが，積み残された課多項式によって駅停車時間の分析を行う．駅停車時

題も多い．本研究ではリンクコスト関数の研究に加え間を t s ，１ドアあたりの乗降者数を x ，車内人数を y とて，シミュレーションタイプの列車速度推定モデルをする． γ ,η , ω はパラメータである．分析対象は，小田構築して，実際の列車の挙動に近い状況を作り出す．

急小田原線新百合ヶ丘〜代々木上原(急行上り方面)のそこから見えてくる遅延発生のメカニズムを明らかに急行停車駅とする．

することを目的とする．
２．使用データ算出したパラメータ（表-2）から，駅間走行時間と同様に駅停車時間の実測値と推定値の比較を行った結

実際の運行をシミュレーションするためには，現実果，高い再現性を示した．に近い列車運行環境を再現するためのデータが必要と

３）駅間所要時間の比較

なる．列車の運行に関係すると考えられる条件を抽出

駅間走行時間と駅停車時間の合計を，実測値と推定して，小田急電鉄株式会社が所有する「運行実績デー値で比較(図-1)を行った．走行区間によって，実測値

タ，運転曲線，信号設備位置図，信号現示系統図，列と推定値に大きさ誤差が出る結果となった．

車運行図表，列車性能表」のデータを得た．また，各＜駅間走行時間モデル＞

駅の乗降者数データは，平成 12 年大都市交通センサスを利用する．
３．リンクコスト関数による分析
従来研究が行われているリンクコスト関数を構築し，＜駅停車時間モデル＞

β⎧⎪⎛ X ⎞ ⎫⎪tl = tl 0 ⎨1+ α⎜ ⎟ ⎬⎪⎩⎝ C ⎠ ⎪⎭ts = γx2 +ηx + ωy

表-1.パラメータ推定結果
αβ

その問題点の把握を行う．列車の運行は走行と停車の0.589

2.000

繰り返しとなるので，駅間所要時間は駅間走行時間と表-2.パラメータ推定結果駅停車時間に分けて考えられる．駅間走行時間は BPR

重相関 観測数
0.625

γη

ω

-0.039

2.367

0.001

204

重相関 観測数0.920

204成城学園前〜下北沢

900

駅間所要時間(秒)

800

至新宿

新百合ヶ丘〜向ヶ丘遊園

700
600
500

向ヶ丘遊園〜登戸

下北沢〜代々木上原

400

列車はスムーズに先行する各駅停車が流れる駅に停車している為，後続の急行列車が300

下北沢駅

200

先に進めない登戸〜成城学園前

100
0

1 10 20 30 1 10 20 30 1 10 20 30 1 10 20 30 1 10 20 30

実測値

推定値

列車番号

世田谷代田駅図-1.リンクコスト関数による実測値と推定値の比較

図-2.シミュレーション画面
表-3.シミュレーション結果

４）リンクコスト関数の問題
急行列車と緩行列車が複雑に運行される路線を対象とする場合，列車種別毎にモデル化するため，先行列車が列車種別の異なる後続列車に与える影響を考慮しにくい問題がある．
４．シミュレーターの構築
鉄道運行の様に，先行列車の遅延による後続列車へ

下 北沢駅 推 定到着 時刻 ダイヤ到着 時刻
各駅停車1
8:38:09
8:38:15
急行1
8:39:24
8:40:20準急1
8:41:52
8:42:40
各駅停車2
8:45:19
8:45:00
急行2
8:46:33
8:47:00
準急2
8:49:00
8:49:00
各駅停車3
8:52:22
8:51:30
急行3
8:53:38
8:53:45
急行4
8:56:10
8:56:00

結果
0:00:06 早 着
0:00:56 早 着
0:00:48 早 着
0:00:19 遅 延
0:00:27 早 着0:00:00 定 時
0:00:52 遅 延
0:00:07 早 着
0:00:10 遅 延の遅延の伝播などの，複数の列車が影響を及ぼし合う状況のシミュレーションを行うには，膨大な計算が必

３）シミュレーション結果要となる．そこで，複数の列車の影響を考慮する事に今回のシミュレーションによって，下北沢駅付近に優れ，列車の挙動を視覚で確認することが可能な，マおける列車速度の低下や，先行列車が後続列車に与えルチエージェントシミュレーターを用いて列車運行をる影響を確認することが出来た．また，今回構築した再現する．列車の駅間走行時間を決める要因は，列車シミュレーションモデルでは，ランカーブ走行時間よ性能，線路設備，保安設備，運転規則，運行ダイヤでりも短い走行時間で駅間を通過する各駅停車が多数発ある．列車や信号設備や駅をエージェントと見立て，生する結果となった(表-3)．

エージェントに動作ルールを与えて，線路という空間５．まとめ上でシミュレーションを行う．分析対象は，リンクコ

リンクコスト関数による駅間走行時間の推定には大スト関数で分析した際に，実測値と推定値の誤差が大きな誤差が出る一方で，駅停車時間の推定には有意なきく，線路条件から最も列車本数が密集する区間でも結果を出すことが出来た．また，シミュレーションモある小田急小田原線下北沢〜梅ヶ丘(上り方面)の９列デル結果から，先行列車が後続列車に与える影響を確車(8:30〜9:00)とする．

認する事はできた．しかし，駅間走行時間が実測値と１）ルール設定推定値とで大きく異なる結果となった．実際のダイヤ

列車ルールに，①列車性能を踏まえた運転士の列車には，余裕を持たせた走行時間の設定がされているの操作，②列車種別停車駅，③信号機の表示色による速に対して，シミュレーターの列車エージェントは，常度制限を与える．信号機ルールに，表示色による速度に最高速度で次駅を目指すルールが設定されている事制限指示を与える．駅ルールに，停車時間モデルからや，勾配による速度抵抗を取り入れてない事から，到求めた推定駅停車時間を与える．スケールは，50m を着時刻が早まってしまったと思われる．今後は，分析１マスとし，1 秒を１ステップとする．

対象区間と分析対象列車を拡大して，分析を進めてい２）プログラム作成

きたい．

構造計画研究所のマルチエージェントシミュレータ

謝辞：本研究の分析の際，小田急電鉄株式会社にはデータのーを使ってプログラムを作成し，上記のルールを各エ提供など，多大なご協力を頂きました．ここに感謝のージェントに与える．

意を記します．