1. 複雑系工学講座 調和系工学分野
４年 片岡 崇
テーマパーク問題における
混雑状況の提示とその効果

2. 背景
携帯電話などの普及により、ユビキタス環境が実現されつつある
テーマパーク [Kawamura et.al.，2003]，[服部，他 2000]
イベント会場 [Suzuki et. al.，2003]
交通 [Shiose et. al., 2001]
混雑情報提示に関する先行研究
混雑情報をもとに混雑を避けるエージェントの割合を
変化させていったときのエージェント全体の平均待ち時間
全エージェントが混雑情報をもとに行動することが最適ではない

3. 混雑情報の提示とその効果の検証
本研究の目的
[高橋，他 2002] [Shiose et. al., 2001]
先行研究の結果
目的地選択と到着までに時間的な遅れ
情報の時間遅れ
混み具合
情報を使う人の割合

4. モデルテーマパーク問題
複数の施設で構成されるテーマパーク内を多数のエージェントが訪問するとき，
エージェントの訪問スケジュールを調整し，エージェント全体の満足度の向上を
図る
全体の平均待ち時間
入り口 出口
広場
アトラクション

5. アトラクションの持つパラメータ
st：サービス時間
c ：キャパシティ
q ：待ち行列の長さ
エージェント
・Congestion Disregard (CD) 戦略 ：ランダムに選択（混雑情報不使用）
・Congestion Avoidance (CA) 戦略 ：現在の待ち時間の少ないほうを選択（混雑情報使用）
d ：入り口からアトラクションまで
の距離（ステップ）入り口 出口
d
アトラクション２
アトラクション１
実験
I. 距離 d を変化させる
II. 到着率λを変化させる
入り口
ポアソン分布 到着率：λ
混雑情報：
現在の待ち時間
CACD
入り口 出口
d
アトラクション２
アトラクション１
実験設定
混雑情報：
現在の待ち時間 = q × st / c
情報の時間遅れ
混み具合

6. λ= 3.2, d = 10
1
2
3
4
5
6
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
0.66
0.72
0.78
0.84
0.9
0.96
ＣＡ（混雑回避）戦略エージェントの割合
平均待ち時間
実験Ⅰ（距離dを変化させる）
c1 = c2 = 10
st1 = 6, st2 = 4
エージェント数：N = 1000
設定
CA戦略エージェントの割合に対して平均待ち時間が最も少なくなる点（最小点）が
途中にあり，それ以上大きくなると平均待ち時間は増える
d が大きくなるほど，全員がCAエージェントだと待ち時間は非常に大きくなっていく
最小点では d がそれほど影響しない
2
4
6
8
10
12
14
16
18
2
6
10
14
18
22
26
30
34
38
42
46
50
d
平均待ち時間
最小点
ALLCA
(混雑回避)
400回平均

7. 0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.3
0.9
1.5
2.1
2.7
3.3
3.9
4.5
5.1
5.7
λ
実験Ⅱ（到着率λを変化させる）
最小点／ランダム
待ち時間が小さくなる点が途中にある
あまり混雑していない状況，非常に混雑した状況では
待ち時間はほとんど減少しない
d = 10
c1 = c2 = 10
st1 = 6, st2 = 4
エージェント数：N = 1000
λ= 3.2, d = 10
1
2
3
4
5
6
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
0.66
0.72
0.78
0.84
0.9
0.96
ＣＡ（混雑回避）戦略エージェントの割合
平均待ち時間
待
ち
時
間
比

8. 実験設定（複数のアトラクションを訪れ
る）
入り口 出口
d
CD戦略：未訪問のアトラクションからランダムに選ぶ
CA戦略：未訪問のアトラクションから現在の待ち時間の最も少ないものを選ぶ
途中で戦略は変更しない

9. 0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.3
0.9
1.5
2.1
2.7
3.3
3.9
4.5
5.1
5.7
6.3
λ
実験Ⅲ（複数のアトラクションを訪れる）
アトラクション８つ中５つ訪れる
st = 6, st = 4 がそれぞれ４つずつ
最小点／ランダム
アトラクションが２つの場合よりも待ち時間が減少する
範囲が大きい
d = 10
待
ち
時
間
比

10. 1.5
2.5
3.5
4.5
5.5
0
0.06
0.12
0.18
0.24
0.3
0.36
0.42
0.48
0.54
0.6
0.66
0.72
0.78
0.84
0.9
0.96
CAエージェントの割合
平均待ち時間
平均待ち時間
CD（ランダム）戦略
CA（混雑回避）戦略
CAエージェントの待ち時間がCDエージェントより多くなる点（均衡点）がある
ジレンマ構造
考察
エージェントがどちらの戦略を取るか自由に選択できると考えた場合
λ= 2.0

11. まとめ
CA（混雑回避）戦略エージェントの割合が多くなれば，選択と到着の間のずれが
大きいほど待ち時間は非常に大きくなってしまう
テーマパークが複雑化すると混み具合に対して待ち時間の減少が期待される範
囲が大きくなる
ジレンマ構造が存在することがわかった
課題
均衡点を最小点に近づけるための混雑情報提示
目的地選択において，アトラクションに対する選好度・距離などの概念の導入
それに伴うエージェントの満足度の評価