第1回建築と画像電子の共通領域(AIM)研究懇談会(2016/9/16)建築におけるマルチエージェントシステムの応用谷 明勲(神戸大学) 1)大規模で複雑→部品数が非常に多く,解体や解体時の分別も困難。 2)施工に要する時間が長く,携わる人の数も多い3)多目的性･多機能性→建物用途や機能が途中で変更されることがある。用途や機能が変更される場合，改修や改築,建て替えが行われる。 4)耐用年数が長い→他の工業製品に比べて耐用年数が長く,構造躯体,設備,内装等で耐用年数が異なる。 5)価格が高い→他の工業製品と同様の意識は共有されにくい6)不確実な外乱7)空間の評価は，人間の主観や感性等を基に行われる→主観的評価,感性評価,経験的評価等を客観的に記述することが必要8)空間を使用する人間の行動を考慮する必要がある建築・都市モデルの創生には，これらの特徴を考慮する必要があり、情報科学や計算科学の手法を導入建築構造物の有する特徴3 1)膨大な解空間における解探索→遺伝的アルゴリズム(GA)やABCアルゴリズム等の導入2)人間の主観的判断の考慮→ファジィ理論や帰属度関数の評価関数への導入3)多目的性の考慮→多目的最適化手法の導入4)人間行動の考慮→マルチエージェントシステムの導入建築計画を行う場合，対象空間の各種性能を予め予測しておくことは基本的に重要不特定多数が利用する施設・空間の場合群集としての振る舞いを予測することは困難ボトムアップ的アプローチ人間行動シミュレーションの利用
これまでの研究事例1
1)織田瑞夫,瀧澤重志,河村廣,谷明勲:エージェントモデルによる連続的空間における人間行動シミュレータの構築及び建築計画への応用.日本建築学会計画系論文集.第558号, pp.315-322, 2002.8. 2)勝山道夫,瀧澤重志,河村廣,谷明勲:エージェントによる美術館における人間行動モデル～絵画鑑賞中の行動パターンの追加～日本建築学会,第25回情報・システム・利用・技術シンポジウム論文集, pp.157-162, 2002.12. 3)Tani, A., Yamamura, T., Waridashi, Y., Kawamura, H. and Takizawa, A.: Simulation on Rescue in Case of Earthquake Disaster by Multi-Agent System, Proceeding of the 13th World Conference on Earthquake Engineering, DVD-ROM, Paper No.636, pp.1-12, 2004.8. 4)Shimada, Y., Kawamura, H., Tani A. and Takizawa, A.: Pedestrian Walking Agent Model Trained by Multilayered Neural Network and Parameter-free Genetic Algorithms, Proceeding of Joint 2nd International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 5th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS 2004), CD-ROM, THE-8-4, pp.1-6, 2004.9. 5)島田陽子,河村廣,瀧澤重志,谷明勲:ニューラルネットワークとパラメーターフリー遺伝的アルゴリズムを併用した人間歩行モデル—識別センサを有する複数対向・可変速度型エージェントの場合一.日本建築学会.第27回情報・システム・利用・技術シンポジウム論文集,論文, pp.1-6, 2004.12.
これまでの研究事例2
6)中野裕介.山邊友一郎.谷明勲:マルチエージェントシステムを用いた津波避難シミュレーション—避難意識・避難行動と人的被害との関係—.日本計算工学会.計算工学講演会論文集第17巻,論文番号F-8-2, pp.1-4, 2012.5. 7)楠本達平,山邊友一郎,谷明勲: MASとGAを用いたテナント配置の最適化,日本計算工学会,計算工学講演会論文集第20巻,論文番号D-9-5, pp.1-4, 2015.6. 8)谷明勲. 兼原一. 山邊友一郎:マルチエージェントによる避難シミュレーションを用いた経路形状毎の避難性能評価に関する研究.日本計算工学会,計算工学講演会論文集第21巻,論文番号E-7-3, pp.1-4, 2016.6. 9)末石朋熙.山邊友一郎.谷明勲:マルチエージェントを用いた歩行時ストレスの研究群衆密度と経路形状との関係性一,日本計算工学会,計算工学講演会論文集第21条E-7-4, pp.1-4, 2016.6.論文番号10)Kanehara, H. Tani, A. and Yamabe, Y.: Study on the Variation in Evacuation Pace Depending on Route Shape: Effect of Route Elements on Evacuation Performance, Proceedings of the 16th International Conference on Computing in Civil and Building Engineering, USB-ROM, pp.333-339, 2016.7.研究事例紹介ここでは, 6月の画像電子学会年次大会の論文谷明勲,山邊友一郎:情報科学技術を用いた建築・都市モデルの創生, 2016年度第44回画像電子学会年次大会予稿集,講演番号T5-8, pp.1-6, 2026.6.で紹介した以下のマルチエージェントシステムの応用事例について再度紹介する。 7)楠本達平,山邊友一郎,谷明勲:MASとGAを用いたテナント配置の最適化，日本計算工学会，計算工学講演会論文集第20巻,論文番号D-9-5, pp.1-4, 2015.6.
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システム概要でもやエージェント構成•入店間隔•2ステップに1人の間隔で入店•5人に1人の間隔で歩行速度1/2エージェントが入店•10人に1人の間隔で2人1組の歩行速度1/2エージェントが入店•購買活動•テナント中央のセル近傍8セルに到達すると行い•10ステップ間静止する事で表現するテナント表示•表に倣い表示色を設定•貸店舗に1つずつ配置
研究所属#次日時システムはよシミュレーション創業すとめエージェント表示•1人のエージェントを1つのセルで表す●:通常エージェント●:歩行速度1/2エージェント●:購買活動中エージェント株式会長株式日本気にな評価指標•EV1 (Case1,2) :移動負担  →移動距離•EV2   (Case3,4)  :売り上げ→購入回数•EV3   (Case5,6)  :混雑具合→接近回数•EV (Case7,8) :EV1～EV3 →総和で評価Case1,3,5,7は乱数系列1, Case2,4,6,8は乱数系列2 Case1～Case8は最大化問題として最適化EV1(Case1, 2):移動負担■消費者の購買時の移動負担軽減を評価■全てのエージェントが入店してから退店するまでに要した移動マス数の総和をA 1とし, A 1の1人あたりの平均値の逆数に1000を乗じた値をEV1とするEV1= N×10000 A1 ージェントの人数) (N :結果【Case1 (EV1):移動負担】 ①～①は集客Rankを示す【①:100%②:95%････(10:25%】 EV2(Case3, 4):売り上げ■フロア全体の売り上げ増加を評価■全てのエージェントが入店してから退店するまでに購買活動したテナントの数の総和をA 2とし, A₂の1人あたりの平均値に100を乗じた値をEV2とするEV 2 =
ジェントの人EV3(Case5, 6):接近回数■フロア内の混雑軽減を評価= 1ステップ毎にエージェント近傍8セルにいる他のエージェントを接近回数としてカウント■全てのエージェントが入店してから退店するまでの接近回数の総和をA 3とし, A 3の1人あたりの平均値の逆数に1000を乗じた値をEV3とするEV3= N×10000 A³エージェントの人数)結果【Case5 (EV3):接近回数】 ①～⑩は集客Rankを示す【①:100%②:95%････⑩:25%】 EV(Case7, 8):総合評価■ EV1〜EV3を総和で総合的に評価■式中の係数K 1 ～K 3は、EV1 ～EV3を単独で評価指標とした最適化結果の評価値を乱数系列1と乱数系列2でそれぞれ用いるEV = EV1×100 + EV2×100 + EV3×100 K1 K² K³ &Rankを示す【1):100%(2):95 #次日時みステムに