新型配車アルゴリズムを用いた幕張新都心における乗合型交通の実証実験へ参加します


2022年2月から3月にかけて実施する、幕張新都心における乗合型交通の実証実験へ、新型配車アルゴリズムを搭載したSAVSを提供します。
本実証実験はNEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)による、2018年度より継続中の「人工知能(AI)の社会実装の実現に向けた研究開発プロジェクト」における、「人工知能技術を用いた便利・快適で効率的なオンデマンド乗合型交通の実現」をテーマとする取り組みの一環として、株式会社NTTドコモ、北海道大学と共に実施します。

本実証実験では、本テーマとして研究、開発、シミュレーション評価、運行実験に取り組んで来た、従来の逐次最適挿入法の発展型である新型アルゴリズム(MaxSAT ※: Maximum satisfiability problem)を組み込んだSAVSを利用し、高需要下におけるデマンド交通の従来型アルゴリズムとの比較評価と、商用サービス化を想定したビジネス面での検証を行います。

従来の逐次最適挿入法(左)とMaxSAT(右)のシミュレーションによる評価
出典:人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 109(0), 09, 2019
An Incremental MaxSAT Approach for Solving the Realtime Taxi-Sharing Service Problem

※ MaxSAT (Maximum satisfiability problem)
数学用語の一つである充足最大化問題。一つの命題が与えられた際に、それを構成する要素を調整して全体を満足するという課題に対して、決められた評価基準がなるべく大きくするような構成を求める手法。

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