1. 平成18年度 修士論文
テーマパーク問題における
予定情報共有システムの提案と
混雑緩和効果の検証
Schedule-sharing System for Congestion
Reduction in Theme Park Problem
複雑系工学講座 調和系工学研究室
今川 孝博

2. 背景
• ユビキタスネット社会に向けた情報通信技術(ICT)利用環境の整備
• 群ユーザ支援 の実現
– 多数のユーザ間での譲り合い,合意形成が可能に
• 道路交通，テーマパークなど 混雑緩和を目的とする問題
– ユーザ：短時間で目的を達成したい
– 道路，アトラクション：全ユーザの滞在時間を小さくして，利用効率を上げたい
同期（多数のユーザが同時に，同対象を選択すること）の発生
– 利用されていない資源の存在 → 非効率的な状況
– 情報提示による輻輳の回避 → さらなる同期の発生 時間遅れの存在
Theme Park [Kawamura et al.，2003]
Traffic [Shiose et al., 2001]
[Yamashita et al., 2003],
[Tanahashi et al., 2002]

3. 目的
混雑緩和を目的とした予定情報共有システムの提案と
テーマパーク問題における効果の検証
• 予定情報の共有
– 各visitorとアトラクション間で情報を相互提供し，
アトラクションがvisitor全体の行動予定を共有することで，
混雑状況を予測し，各visitorの行動決定に反映させる

4. テーマパーク問題
[Kawamura,2003]
• 混雑状況，同期発生について検証が可能なモデル
– 待ち行列理論に基づくモデル
– テーマパークには，複数のアトラクションが存在
– visitorはできるだけ短い滞在時間で，すべての訪問予定アトラクションを
訪問したい
B C
visitor
・入場時刻
・訪問予定アトラクション attraction
A D ・サービス時間
・キャパシティ
A B D
S E 道路：移動時間
評価
テーマパークにおける，すべてのvisitorの滞在時間の平均
N
1 visitor数：N
( StayTime j ) min
N j 1 StayTimej：visitor vj の滞在時間

5. 予定情報共有システム
●visitorとアトラクション間の情報相互提供
訪問予定時刻
visitor訪問テーブル
N
visitor： サービス終了予定時刻を取得
attraction： 混雑状況予測に利用
Ｔ
サービス終了予定時刻 計算 arrive
現在の混雑状況（待ち行列長）と，
現在までのvisitorの訪問予定時刻
visitor： 滞在時間予測に利用 からサービス終了予定時刻を計算
attraction： 次の訪問予定時刻を取得

6. プラン作成・選択
プラン： 訪問予定アトラクションの訪問順序 アトラクション選択に利用
●visitorの候補プラン作成，計算・選択（ステップごとに以下の処理を行う）
ⅰ） 訪問予定アトラクションからランダムに候補プランを作成
ⅱ） 予想滞在時間の計算
10 20 25 30 … 60 予想滞在時間
A B D
A B D
10 40 45 55 80 予想滞在時間
A D B
候補プランの訪問予定アトラクションに
D B A
visitor 訪問予定時刻通知→サービス終了予定時刻取得
In out を繰り返し，滞在時間を計算する
ⅲ）プランを選択
10 20 25 30 … 60 予想滞在時間が最小となるプランを選択
A B D min
アトラクションはvisitorの訪問テーブルを更新

7. システムの評価
●提案手法と他のアトラクション選択方法との結果を比較する
ランダム選択
訪問予定アトラクションからランダムで次の訪問アトラクションを選択
A B D
A B D
random
[片岡,2006]
混雑情報利用
訪問予定アトラクションから混雑情報が最小のもの
（最も空いているアトラクション）を次の訪問アトラクションとして選択
0.6 0.4 0.1
A B D A B D アトラクションiの混雑情報
ServiceTim ei
info i 待ち行列の人数
min info
capacity i

8. 実験設定
アトラクション −アトラクション数 M
−サービス時間 10
−キャパシティ 5
−道路移動時間 10
visitor −visitor数 N
−入場時刻 到着率λに基づく
−訪問予定アトラクション数 MMVA （≦M）
−到着率λ 3.0
−候補プランの数 10
・ visitor数N，アトラクション数M，訪問予定アトラクション数MMVAを変えて，
結果を比較する
値を変えることで，アトラクションの混雑状況の変化を期待し，
各選択手法の結果に与える影響について検証する
評価値は50試行の平均

9. 実験1
visitor数を固定し，アトラクション数・訪問予定アトラクション数を変化させる
450 450
ランダム ランダム
400 400
混雑情報利用 混雑情報利用
350 350 プラン利用
プラン利用
300 300
Eva_ave
Eva_ave
250 250
200 200
150 150
100 100
50 50
0 0
2/4 4/4 5/8 2/4 4/4 5/8
訪問予定アトラクション数/アトラクション数 訪問予定アトラクション数/アトラクション数
visitor数 N=100 visitor数 N=300
・ランダムと混雑情報利用に有意な差がみられない → 同期の発生による影響
・訪問予定アトラクションが重なる場合，評価値（滞在時間平均）がより高い
・提案手法による評価値が，他の手法よりも低い

10. 実験2
アトラクション数・訪問予定アトラクション数を固定し，visitor数を変化させる
450 450
ランダム ランダム
400 400
混雑情報利用 混雑情報利用
350 350
プラン利用 プラン利用
300 300
E v a l_a v e
E v a l_a v e
250 250
200 200
150 150
100 100
50
50
0
0
100 200 300 100 200 300
visitor数 visitor数
アトラクション数 M =8 アトラクション数 M =4
訪問予定アトラクション数 MMVA =5 訪問予定アトラクション数 MMVA =4
・visitor数の増加によって評価値が高くなる傾向がある
・実験１と同様，提案手法による評価値が他の手法より低い

11. 考察 プラン変更の頻度 赤： プラン変更有
テーマパークに滞在しているvisitorのプラン変更 水色： プラン変更無
（より滞在時間が短くなるようなプランを選択）の 緑： アトラクション内
頻度に着目
滞在ステップ数
100
200
300
400
visitor数 N = 300， アトラクション数 M = 8， 訪問予定アトラクション数 MMVA= 5
100
200
300
400
500
visitor数 N = 300， アトラクション数 M = 4， 訪問予定アトラクション数 MMVA= 4
・プランの変更は初期段階に集中しており，後半ではプラン変更はされていない
→訪問予定アトラクション数の減少や，最小滞在時間の収束によると考えられる

12. 結論
• テーマパークなどで発生する混雑の緩和を目的として，
visitorとアトラクション間で予定情報を相互に提供する
予定情報共有システムを提案した
• テーマパーク問題を対象に効果の検証を行い，
以下について示した
– 混雑状況は，visitor数やアトラクション数，訪問予定アトラクション数の
違いによって影響する
– 提案手法は，ランダムにアトラクションを選択する手法や，
同期が発生する場合における混雑情報を利用した選択する
手法よりも有効である