JPH05233594A - Ｏｄ表整数推定装置 - Google Patents
Ｏｄ表整数推定装置Info
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- JPH05233594A JPH05233594A JP3538292A JP3538292A JPH05233594A JP H05233594 A JPH05233594 A JP H05233594A JP 3538292 A JP3538292 A JP 3538292A JP 3538292 A JP3538292 A JP 3538292A JP H05233594 A JPH05233594 A JP H05233594A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】正確な整数推定を行うことができるＯＤ表整数
推定装置を得ることにある。 【構成】推定ＯＤ表の行和および列和を計算する推定Ｏ
Ｄ表行和・列和計算手段５と、先験的ＯＤ表と推定ＯＤ
表の初期値の離れを計算する離れ計算手段３と、推定Ｏ
Ｄ表の行和および列和と行和・列和格納手段４で格納さ
れている行和および列和の差をそれぞれ計算する行和・
列和の差の計算手段６と、この計算手段６が計算された
行和および列和の差と、離れ計算手段３で計算された離
れを入力して遺伝的算法に基づき、先験的ＯＤ表と推定
ＯＤ表の離れを最小化する離れ最小化手段７と、推定Ｏ
Ｄ表の指定した要素の変更を行う推定ＯＤ表の要素変更
手段８とを備えたもの。
推定装置を得ることにある。 【構成】推定ＯＤ表の行和および列和を計算する推定Ｏ
Ｄ表行和・列和計算手段５と、先験的ＯＤ表と推定ＯＤ
表の初期値の離れを計算する離れ計算手段３と、推定Ｏ
Ｄ表の行和および列和と行和・列和格納手段４で格納さ
れている行和および列和の差をそれぞれ計算する行和・
列和の差の計算手段６と、この計算手段６が計算された
行和および列和の差と、離れ計算手段３で計算された離
れを入力して遺伝的算法に基づき、先験的ＯＤ表と推定
ＯＤ表の離れを最小化する離れ最小化手段７と、推定Ｏ
Ｄ表の指定した要素の変更を行う推定ＯＤ表の要素変更
手段８とを備えたもの。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えばビル内の出発地
点から到着地点への交通・通信量を把握するために用い
るＯＤ（OriginーDestination ）表の整数推定装置に関
する。
点から到着地点への交通・通信量を把握するために用い
るＯＤ（OriginーDestination ）表の整数推定装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】ＯＤ表は、人や物の交通量や情報の通信
量に関する基礎資料であり、交通・通信システムの設計
・サービス改善に使用する最も重要なデータの一つであ
る。多地点間の輸送・通信機関があるときに、その内の
２地点（出発地点と到着地点の組合せ）の間に、どれだ
けの交通・通信量があるかを表にしたものであり、図７
はこれを示している。ＯＤ表の要素ｘijは、出発地点ｉ
から到着地点ｊへの交通・通信量を表す。
量に関する基礎資料であり、交通・通信システムの設計
・サービス改善に使用する最も重要なデータの一つであ
る。多地点間の輸送・通信機関があるときに、その内の
２地点（出発地点と到着地点の組合せ）の間に、どれだ
けの交通・通信量があるかを表にしたものであり、図７
はこれを示している。ＯＤ表の要素ｘijは、出発地点ｉ
から到着地点ｊへの交通・通信量を表す。
【０００３】このようなＯＤ表は、時間、費用の面で実
測が困難な場合が多く、このため現実には全数調査は行
われないことが多い。これは、どこからどこへどれだけ
の移動があったか追跡調査を行う必要があることから、
想像される通りである。実測が比較的容易な事項は次の
通りである。
測が困難な場合が多く、このため現実には全数調査は行
われないことが多い。これは、どこからどこへどれだけ
の移動があったか追跡調査を行う必要があることから、
想像される通りである。実測が比較的容易な事項は次の
通りである。
【０００４】
【数１】
【０００５】そこで、ＯＤ表｛ｘij｝が必要な場合は、
行和ｘi.，列和ｘ.j，交通量・通信量の総和ｘ..を測定
してこれから推定するのが現実的な方法である。すなわ
ち、行和、列和のつじつまを合わせながら、ＯＤ表の中
身ｘijを埋める。これは、推定すべき母数数の方が標本
の大きさよりも大きい推定である。従って、不足してい
る情報を、先験的確率の形で与えて、なるべく常識に合
うような推定を行おうとする。
行和ｘi.，列和ｘ.j，交通量・通信量の総和ｘ..を測定
してこれから推定するのが現実的な方法である。すなわ
ち、行和、列和のつじつまを合わせながら、ＯＤ表の中
身ｘijを埋める。これは、推定すべき母数数の方が標本
の大きさよりも大きい推定である。従って、不足してい
る情報を、先験的確率の形で与えて、なるべく常識に合
うような推定を行おうとする。
【０００６】従来は、先験的ＯＤ表と推定ＯＤ表との距
離を最小化するという方法で、ＯＤ表を推定するとき
に、ＯＤ表の要素が整数に限られるとわかっていても、
反復尺度法をはじめとする実数推定法により、実数の範
囲の推定を行っていた。
離を最小化するという方法で、ＯＤ表を推定するとき
に、ＯＤ表の要素が整数に限られるとわかっていても、
反復尺度法をはじめとする実数推定法により、実数の範
囲の推定を行っていた。
【０００７】ところが、現実にはＯＤ表の要素が、整数
に限られる場合が多い。例えば、ＯＤ表の要素が交通に
おける車の台数、船の隻数、荷物やコンテナの個数、エ
レべータや自動車乗降人数や、通信における回線の接続
回数、パケットの個数などを表す場合は、すべて整数で
ある。
に限られる場合が多い。例えば、ＯＤ表の要素が交通に
おける車の台数、船の隻数、荷物やコンテナの個数、エ
レべータや自動車乗降人数や、通信における回線の接続
回数、パケットの個数などを表す場合は、すべて整数で
ある。
【０００８】図８は、この従来の方法を用いて、ビル内
に設置されているエレベータであって、例えば１２階床
をサービスする場合のＯＤ表を実数推定したものであ
る。具体的には、図５（ａ）の先験的ＯＤ表と、予め各
階床毎に観測した図５（ｂ）の行和および図５（ｃ）の
列和を与えて公知の反復尺度法により、空白のＯＤ表の
中身を埋めたものである。なお、図５（ａ）の先験的Ｏ
Ｄ表において、ある階床から同じ階床へ行く人はいない
ので、対角元をすべて０とし、またある階床から他の階
床に行く人があると考え、非対角元をすべて平等に１と
してある。
に設置されているエレベータであって、例えば１２階床
をサービスする場合のＯＤ表を実数推定したものであ
る。具体的には、図５（ａ）の先験的ＯＤ表と、予め各
階床毎に観測した図５（ｂ）の行和および図５（ｃ）の
列和を与えて公知の反復尺度法により、空白のＯＤ表の
中身を埋めたものである。なお、図５（ａ）の先験的Ｏ
Ｄ表において、ある階床から同じ階床へ行く人はいない
ので、対角元をすべて０とし、またある階床から他の階
床に行く人があると考え、非対角元をすべて平等に１と
してある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】以上述べたように、従
来のＯＤ表の要素が整数の場合であっても、図８のよう
に実数推定しか行われず、その推定結果も当然のことな
がら不正確であるという欠点があった。このようなこと
から、従来、ＯＤ表の要素が整数の場合には、整数推定
が正確に行える装置の開発が望まれていた。そこで、本
発明はこのような要望を満足すべく、ＯＤ表の整数推定
を、正確に行うことができるＯＤ表整数推定装置を提供
することを目的とする。
来のＯＤ表の要素が整数の場合であっても、図８のよう
に実数推定しか行われず、その推定結果も当然のことな
がら不正確であるという欠点があった。このようなこと
から、従来、ＯＤ表の要素が整数の場合には、整数推定
が正確に行える装置の開発が望まれていた。そこで、本
発明はこのような要望を満足すべく、ＯＤ表の整数推定
を、正確に行うことができるＯＤ表整数推定装置を提供
することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は以上の目的を達
成するために、出発地点から到着地点への交通・通信量
を表す推定ＯＤ表を格納する推定ＯＤ表格納手段と、
成するために、出発地点から到着地点への交通・通信量
を表す推定ＯＤ表を格納する推定ＯＤ表格納手段と、
【００１１】前記推定ＯＤ表に表すために予め観測され
た出発地点における交通・通信統計、すなわち、行和お
よび到着地点における交通・通信統計、すなわち、列和
を格納する行和・列和格納手段と、
た出発地点における交通・通信統計、すなわち、行和お
よび到着地点における交通・通信統計、すなわち、列和
を格納する行和・列和格納手段と、
【００１２】観測データがない状態で出発地点から到着
地点への地点間にどの程度の交通量があるものと予想さ
れる交通・通信統計の先験的ＯＤ表を格納する先験的Ｏ
Ｄ表格納手段と、前記推定ＯＤ表の行和および列和を計
算する推定ＯＤ表行和・列和計算手段と、前記先験的Ｏ
Ｄ表と前記推定ＯＤ表の初期値の離れを計算する離れ計
算手段と、前記推定ＯＤ表の行和および列和と前記行和
・列和格納手段で格納されている行和および列和の差を
それぞれ計算する行和・列和の差の計算手段と、
地点への地点間にどの程度の交通量があるものと予想さ
れる交通・通信統計の先験的ＯＤ表を格納する先験的Ｏ
Ｄ表格納手段と、前記推定ＯＤ表の行和および列和を計
算する推定ＯＤ表行和・列和計算手段と、前記先験的Ｏ
Ｄ表と前記推定ＯＤ表の初期値の離れを計算する離れ計
算手段と、前記推定ＯＤ表の行和および列和と前記行和
・列和格納手段で格納されている行和および列和の差を
それぞれ計算する行和・列和の差の計算手段と、
【００１３】この行和・列和の差の計算手段が計算され
た行和および列和の差と、前記離れ計算手段で計算され
た離れを入力して前記ＯＤ表の要素が整数であることを
拘束条件として遺伝的算法に基づき、前記先験的ＯＤ表
と推定ＯＤ表の離れを、最小化する離れ最小化手段と、
前記推定ＯＤ表の指定した要素の変更を行う推定ＯＤ表
の要素変更手段とを備えたものである。
た行和および列和の差と、前記離れ計算手段で計算され
た離れを入力して前記ＯＤ表の要素が整数であることを
拘束条件として遺伝的算法に基づき、前記先験的ＯＤ表
と推定ＯＤ表の離れを、最小化する離れ最小化手段と、
前記推定ＯＤ表の指定した要素の変更を行う推定ＯＤ表
の要素変更手段とを備えたものである。
【００１４】
【作用】本発明によれば、先験的ＯＤ表と、推定するＯ
Ｄ表の行和・列和・総和が入力データとして与えられる
と、推定ＯＤ表の初期値と先験的ＯＤ表の離れが計算さ
れ、出力される。この離れを最小化することによって、
推定ＯＤ表が求められる。このように、先験的ＯＤ表と
の離れがＯＤ表の要素が整数であることを拘束条件とし
て最小になるように推定を行うため、正確なＯＤ表推定
が可能になる。
Ｄ表の行和・列和・総和が入力データとして与えられる
と、推定ＯＤ表の初期値と先験的ＯＤ表の離れが計算さ
れ、出力される。この離れを最小化することによって、
推定ＯＤ表が求められる。このように、先験的ＯＤ表と
の離れがＯＤ表の要素が整数であることを拘束条件とし
て最小になるように推定を行うため、正確なＯＤ表推定
が可能になる。
【００１５】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。図１は、本発明のＯＤ表整数推定装置の一
実施例を示すブロック図であり、先験的ＯＤ表格納手段
１と、推定ＯＤ表格納手段２と、先験的ＯＤ表と推定Ｏ
Ｄ表の初期値の離れを計算する離れ計算手段３と、行和
・列和格納手段４と、推定ＯＤ表の行和・列和計算手段
５と、行和・列和の差の計算手段６と、ＧＡ法(Genetic
Algorithms ：遺伝的算法）による離れ最小化手段７
と、推定ＯＤ表の要素変更手段８からなっている。先験
的ＯＤ表格納手段１は、入力データである先験的ＯＤ表
を格納するものである。推定ＯＤ表格納手段２は、離れ
計算手段３において推定ＯＤ表の離れ最小化の計算過程
における値と、最終的な推定値を格納するものである。
て説明する。図１は、本発明のＯＤ表整数推定装置の一
実施例を示すブロック図であり、先験的ＯＤ表格納手段
１と、推定ＯＤ表格納手段２と、先験的ＯＤ表と推定Ｏ
Ｄ表の初期値の離れを計算する離れ計算手段３と、行和
・列和格納手段４と、推定ＯＤ表の行和・列和計算手段
５と、行和・列和の差の計算手段６と、ＧＡ法(Genetic
Algorithms ：遺伝的算法）による離れ最小化手段７
と、推定ＯＤ表の要素変更手段８からなっている。先験
的ＯＤ表格納手段１は、入力データである先験的ＯＤ表
を格納するものである。推定ＯＤ表格納手段２は、離れ
計算手段３において推定ＯＤ表の離れ最小化の計算過程
における値と、最終的な推定値を格納するものである。
【００１６】離れ計算手段３は、先験的ＯＤ表［ｙij］
と推定ＯＤ表［ｘij］の離れＤ｛［ｘij］，［ｙij］｝
を計算して、後述する離れ最小化手段７に渡すものであ
り、離れを計算する方法により、例えば次のようなＯＤ
表推定装置が構成可能である。 （１）先験的ＯＤ表と推定ＯＤ表の離れを計算する手段
としてＫＬ(KullbackLeibler)ー情報量を用いることを
特徴とするＯＤ表推定装置である。このＯＤ表推定装置
では、両ＯＤ表の離れとして
と推定ＯＤ表［ｘij］の離れＤ｛［ｘij］，［ｙij］｝
を計算して、後述する離れ最小化手段７に渡すものであ
り、離れを計算する方法により、例えば次のようなＯＤ
表推定装置が構成可能である。 （１）先験的ＯＤ表と推定ＯＤ表の離れを計算する手段
としてＫＬ(KullbackLeibler)ー情報量を用いることを
特徴とするＯＤ表推定装置である。このＯＤ表推定装置
では、両ＯＤ表の離れとして
【００１７】
【数２】 を用いる。 （２）先験的ＯＤ表と推定ＯＤ表の離れを計算する手段
としてχ2 を用いることを特徴とするＯＤ表推定装置で
ある。このＯＤ表推定装置では、両ＯＤ表の離れとして
としてχ2 を用いることを特徴とするＯＤ表推定装置で
ある。このＯＤ表推定装置では、両ＯＤ表の離れとして
【００１８】
【数３】 を用いる。
【００１９】（３）先験的ＯＤ表と推定ＯＤ表の初期値
の離れを計算する手段としてＭＡＤ（mean average de
viation ) を用いることを特徴とするＯＤ表推定装置で
ある。このＯＤ表推定装置では、両ＯＤ表の離れとして
の離れを計算する手段としてＭＡＤ（mean average de
viation ) を用いることを特徴とするＯＤ表推定装置で
ある。このＯＤ表推定装置では、両ＯＤ表の離れとして
【００２０】
【数４】 を用いる。
【００２１】行和・列和格納手段４は入力データである
行和・列和を格納するものである。推定ＯＤ表の行和・
列和計算手段５は、推定ＯＤ表について、行和と列和を
計算するものである。
行和・列和を格納するものである。推定ＯＤ表の行和・
列和計算手段５は、推定ＯＤ表について、行和と列和を
計算するものである。
【００２２】行和・列和の差の計算手段６は、入力デー
タである行和・列和と推定ＯＤ表の行和・列和のそれぞ
れの差を計算し、離れ最小化手段７に入力するものであ
る。離れ最小化手段７は、前記差と先験的ＯＤ表と推定
ＯＤ表の離れを同時に最小にするために、推定ＯＤ表の
どの要素をどれだけ変更すべきかを判断して、行・列の
要素の値のデータを推定ＯＤ表の要素変更手段８に渡
し、推定の完了も判定するものである。
タである行和・列和と推定ＯＤ表の行和・列和のそれぞ
れの差を計算し、離れ最小化手段７に入力するものであ
る。離れ最小化手段７は、前記差と先験的ＯＤ表と推定
ＯＤ表の離れを同時に最小にするために、推定ＯＤ表の
どの要素をどれだけ変更すべきかを判断して、行・列の
要素の値のデータを推定ＯＤ表の要素変更手段８に渡
し、推定の完了も判定するものである。
【００２３】ここで、ＧＡ法についての概略説明を、図
４を参照して行う。ＧＡ法は、生物の個体集団（解集
団）から２つの親から、生物界における遺伝的オペレー
ション（交差、突然変異）を真似して子供をつくり、優
秀な子孫を生き残らせることによって、最終的に評価値
のよい方へ向うように進化させる方法である。例えば、
個体ａと個体ｂを掛け合わせると、個体ｃという評価値
の良い子が生まれ、その個体ｃと新たな個体ｄを掛け合
わせると、個体ｅと言う、さらに評価値の良い子が生ま
れると言う方法である。
４を参照して行う。ＧＡ法は、生物の個体集団（解集
団）から２つの親から、生物界における遺伝的オペレー
ション（交差、突然変異）を真似して子供をつくり、優
秀な子孫を生き残らせることによって、最終的に評価値
のよい方へ向うように進化させる方法である。例えば、
個体ａと個体ｂを掛け合わせると、個体ｃという評価値
の良い子が生まれ、その個体ｃと新たな個体ｄを掛け合
わせると、個体ｅと言う、さらに評価値の良い子が生ま
れると言う方法である。
【００２４】この方法でＯＤ表を評価するには、以下の
ように行う。すなわち、初期設定した推定ＯＤ表の評価
値を計算し、評価値の良いものを残し、新たな世代を生
成するため、推定ＯＤ表の要素変更を行う。このような
過程を予め定めた世代数になるまで繰り返すことによ
り、ほぼ最適な推定ＯＤ表が求まる。次世代に生き残る
推定ＯＤ表は、選択確率に基づいて求められる。この選
択確率は、各推定ＯＤ表の評価値をその世代における評
価値の総和で除算した値である。そして、推定ＯＤ表の
要素を切り張りして、新たな推定ＯＤ表を得る交差を行
ったり、この交差だけではすべてＯＤ表を推定できない
ので、予め定められた確率で突然変異を起こし、ＯＤ表
の要素を任意の要素に置き換え、次世代を生成する方法
である。
ように行う。すなわち、初期設定した推定ＯＤ表の評価
値を計算し、評価値の良いものを残し、新たな世代を生
成するため、推定ＯＤ表の要素変更を行う。このような
過程を予め定めた世代数になるまで繰り返すことによ
り、ほぼ最適な推定ＯＤ表が求まる。次世代に生き残る
推定ＯＤ表は、選択確率に基づいて求められる。この選
択確率は、各推定ＯＤ表の評価値をその世代における評
価値の総和で除算した値である。そして、推定ＯＤ表の
要素を切り張りして、新たな推定ＯＤ表を得る交差を行
ったり、この交差だけではすべてＯＤ表を推定できない
ので、予め定められた確率で突然変異を起こし、ＯＤ表
の要素を任意の要素に置き換え、次世代を生成する方法
である。
【００２５】次に、以上のように構成された本実施例の
動作を、１２階床のサービスを行うエレベータのＯＤ表
を整数推定する場合を例にあげて説明する。先験的ＯＤ
表格納手段１には、図５（ａ）に示す先験的ＯＤ表が格
納され、また、行和・列和格納手段４には、入力デー
タ、すなわち図５（ｂ），（ｃ）に示す行和および列和
が格納されている。離れ計算手段３において、先験的Ｏ
Ｄ表と推定ＯＤ表格納手段２で格納されている推定ＯＤ
表の初期値との離れが計算される。また、行和・列和の
差の計算手段６において、図５（ｂ），（ｃ）に示す行
和・列和と推定ＯＤ表の行和・列和の差がそれぞれ計算
される。このように計算された両ＯＤ表の離れおよび行
和・列和の差が、ＧＡ法による離れ最小化手段７に入力
され、ここで該離れの最小化処理が行われる。例えば、
該離れとしてχ2 を用いると、このＯＤ推定装置ではＧ
Ａ法の評価値として、両ＯＤ表の離れと、入力データで
ある行和・列和のそれぞれ差との和
動作を、１２階床のサービスを行うエレベータのＯＤ表
を整数推定する場合を例にあげて説明する。先験的ＯＤ
表格納手段１には、図５（ａ）に示す先験的ＯＤ表が格
納され、また、行和・列和格納手段４には、入力デー
タ、すなわち図５（ｂ），（ｃ）に示す行和および列和
が格納されている。離れ計算手段３において、先験的Ｏ
Ｄ表と推定ＯＤ表格納手段２で格納されている推定ＯＤ
表の初期値との離れが計算される。また、行和・列和の
差の計算手段６において、図５（ｂ），（ｃ）に示す行
和・列和と推定ＯＤ表の行和・列和の差がそれぞれ計算
される。このように計算された両ＯＤ表の離れおよび行
和・列和の差が、ＧＡ法による離れ最小化手段７に入力
され、ここで該離れの最小化処理が行われる。例えば、
該離れとしてχ2 を用いると、このＯＤ推定装置ではＧ
Ａ法の評価値として、両ＯＤ表の離れと、入力データで
ある行和・列和のそれぞれ差との和
【００２６】
【数５】 をとる。
【００２７】前記離れ最小化手段７では、初期設定した
推定ＯＤ表の評価値を計算し、評価値の良いものを残
し、新たな世代を生成するため、推定ＯＤ表の要素変更
手段８に変更を指示する。このような過程を予め定めた
世代数になるまで繰り返すことにより、ほぼ最適な推定
ＯＤ表が求まる。次世代に生き残る推定ＯＤ表は、選択
確率に基づいて求められる。この選択確率は、各推定Ｏ
Ｄ表の評価値をその世代における評価値の総和で除算し
た値である。推定ＯＤ表の要素変更手段８で、推定ＯＤ
表の要素を切り張りして、新たな推定ＯＤ表を得る操作
を交差という。また、交差だけではすべてＯＤ表を推定
できないので、予め定められた確率で突然変異を起こ
し、ＯＤ表の要素を任意の要素に置き換え、次世代を生
成する。
推定ＯＤ表の評価値を計算し、評価値の良いものを残
し、新たな世代を生成するため、推定ＯＤ表の要素変更
手段８に変更を指示する。このような過程を予め定めた
世代数になるまで繰り返すことにより、ほぼ最適な推定
ＯＤ表が求まる。次世代に生き残る推定ＯＤ表は、選択
確率に基づいて求められる。この選択確率は、各推定Ｏ
Ｄ表の評価値をその世代における評価値の総和で除算し
た値である。推定ＯＤ表の要素変更手段８で、推定ＯＤ
表の要素を切り張りして、新たな推定ＯＤ表を得る操作
を交差という。また、交差だけではすべてＯＤ表を推定
できないので、予め定められた確率で突然変異を起こ
し、ＯＤ表の要素を任意の要素に置き換え、次世代を生
成する。
【００２８】具体的には、図２のフローチャートおよび
図３の模式図に示すように、Ｓ１では、世代数ｔを０と
し、世代数ｔの最大値ＭＡＸを決める。Ｓ２では、１世
代にｍ個のＯＤ表があるとする（ｍの初期化）。Ｓ３で
は、推定ＯＤ表の要素をランダムに並び換え、ｍ個のＯ
Ｄ表を持つ世代Ｐt （ｔ世代のＯＤ表の集まり）を作
る。Ｓ４では、Ｐt に属するｍ個のＯＤ表の評価値を求
める。Ｓ５では、選択確率を次の式で求める。 ｆ（Ｃi ）/ Ｆ（適応度の総和） Ｓ６では、選択確率に基づいてｋ個のＯＤ表を選択し、
Ｐ´（Ｐt の中から選択確率を満たしたＯＤ表の集ま
り）という世代を作る。
図３の模式図に示すように、Ｓ１では、世代数ｔを０と
し、世代数ｔの最大値ＭＡＸを決める。Ｓ２では、１世
代にｍ個のＯＤ表があるとする（ｍの初期化）。Ｓ３で
は、推定ＯＤ表の要素をランダムに並び換え、ｍ個のＯ
Ｄ表を持つ世代Ｐt （ｔ世代のＯＤ表の集まり）を作
る。Ｓ４では、Ｐt に属するｍ個のＯＤ表の評価値を求
める。Ｓ５では、選択確率を次の式で求める。 ｆ（Ｃi ）/ Ｆ（適応度の総和） Ｓ６では、選択確率に基づいてｋ個のＯＤ表を選択し、
Ｐ´（Ｐt の中から選択確率を満たしたＯＤ表の集ま
り）という世代を作る。
【００２９】Ｓ７では、ランダムな位置の交差や書き換
え（突然変異）を起こし、新しい個体（子供）を作る。
子供と親をＰo に戻す。このとき、子供の数だけ、Ｐo
のＳ６ステップで選ばれなかったＯＤ表を捨て、新しい
世代Ｐ´´（Ｐ´のＯＤ表に交差や突然変異を起して、
新しく生成されたＯＤ表の集まり）を作る。
え（突然変異）を起こし、新しい個体（子供）を作る。
子供と親をＰo に戻す。このとき、子供の数だけ、Ｐo
のＳ６ステップで選ばれなかったＯＤ表を捨て、新しい
世代Ｐ´´（Ｐ´のＯＤ表に交差や突然変異を起して、
新しく生成されたＯＤ表の集まり）を作る。
【００３０】Ｓ８では、新しい世代Ｐ´´を次世代Ｐt
とする。Ｓ９では、世代数ｔがＭＡＸを越えていないか
判定し（終了条件：ｔ≦ＭＡＸ）、この終了条件を満た
していない場合には、Ｓ４〜Ｓ８を繰り返す。Ｓ１０で
は、ｔ＞ＭＡＸの場合には、Ｐt の中から一番評価値の
の良いものを取り出し、それを解とする。
とする。Ｓ９では、世代数ｔがＭＡＸを越えていないか
判定し（終了条件：ｔ≦ＭＡＸ）、この終了条件を満た
していない場合には、Ｓ４〜Ｓ８を繰り返す。Ｓ１０で
は、ｔ＞ＭＡＸの場合には、Ｐt の中から一番評価値の
の良いものを取り出し、それを解とする。
【００３１】図５に先験的ＯＤ表、行和、列和を示して
いる。先験的ＯＤ表は、出発階床と到着階床は必ず異な
ることを表している（ｘij＝０）。図５のデータに基づ
いて、従来の実数の範囲の推定法であるＩＳ (Iterativ
e Scaling ) 法で離れとしてエントロピーを用いて推定
を行った結果を図８に示している。
いる。先験的ＯＤ表は、出発階床と到着階床は必ず異な
ることを表している（ｘij＝０）。図５のデータに基づ
いて、従来の実数の範囲の推定法であるＩＳ (Iterativ
e Scaling ) 法で離れとしてエントロピーを用いて推定
を行った結果を図８に示している。
【００３２】一方、本発明の実施例装置により、整数推
定を行った結果を図６に示している。図８と図６を比較
してわかるように、本実施例装置の方が、より正確なＯ
Ｄ表の推定が可能である。なお、図６および図８におい
て、与行和と与列和は、いずれも始めに行和と列和とし
て与えた値を示している。
定を行った結果を図６に示している。図８と図６を比較
してわかるように、本実施例装置の方が、より正確なＯ
Ｄ表の推定が可能である。なお、図６および図８におい
て、与行和と与列和は、いずれも始めに行和と列和とし
て与えた値を示している。
【００３３】以上述べた実施例では、ビル内の１２階床
サービスエレベータの交通量把握のためのＯＤ表に適用
した場合を例にあげて説明したが、これ以外の交通量あ
るいは通信量を把握するためのＯＤ表における整数推定
にも適用できることは言うまでもない。
サービスエレベータの交通量把握のためのＯＤ表に適用
した場合を例にあげて説明したが、これ以外の交通量あ
るいは通信量を把握するためのＯＤ表における整数推定
にも適用できることは言うまでもない。
【００３４】
【発明の効果】本発明によれば、推定ＯＤ表の初期値と
先験的なＯＤ表の離れを最小にすることにより、より正
確な推定を行うことができるＯＤ表整数推定装置を提供
できる。
先験的なＯＤ表の離れを最小にすることにより、より正
確な推定を行うことができるＯＤ表整数推定装置を提供
できる。
【図１】本発明によるＯＤ表整数推定装置の一実施例を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図２】図１のＧＡ法による離れ最小化手段の動作を説
明するためのフローチャート。
明するためのフローチャート。
【図３】図１のＧＡ法による離れ最小化手段の動作を説
明するための模式図。
明するための模式図。
【図４】ＧＡ法の概略を説明するための図。
【図５】図１の装置の入力データである先験的ＯＤ表と
行和・列和を示す図。
行和・列和を示す図。
【図６】本実施例装置によって整数推定された結果を示
す図。
す図。
【図７】一般的なＯＤ表の概念図。
【図８】従来装置により推定されたＯＤ表を示す図。
１…先験的ＯＤ表格納手段、２…推定ＯＤ表格納手段、
３…離れ計算手段、４…行和・列和格納手段、５…推定
ＯＤ表の行和・列和計算手段、６…行和・列和の差の計
算手段、７…ＧＡ法による離れ最小化手段、８…推定Ｏ
Ｄ表の要素変更手段。
３…離れ計算手段、４…行和・列和格納手段、５…推定
ＯＤ表の行和・列和計算手段、６…行和・列和の差の計
算手段、７…ＧＡ法による離れ最小化手段、８…推定Ｏ
Ｄ表の要素変更手段。
Claims (1)
- 【請求項１】 出発地点から到着地点への交通・通信量
を表す推定ＯＤ表を格納する推定ＯＤ表格納手段と、 前記推定ＯＤ表に表すために予め観測された出発地点に
おける交通・通信統計、すなわち、行和および到着地点
における交通・通信統計、すなわち、列和を格納する行
和・列和格納手段と、 観測データがない状態で出発地点から到着地点への地点
間にどの程度の交通量があるものと予想される交通・通
信統計の先験的ＯＤ表を格納する先験的ＯＤ表格納手段
と、 前記推定ＯＤ表の行和および列和を計算する推定ＯＤ表
行和・列和計算手段と、 前記先験的ＯＤ表と前記推定ＯＤ表の初期値の離れを計
算する離れ計算手段と、 前記推定ＯＤ表の行和および列和と前記行和・列和格納
手段で格納されている行和および列和の差をそれぞれ計
算する行和・列和の差の計算手段と、 この行和・列和の差の計算手段が計算された行和および
列和の差と、前記離れ計算手段で計算された離れを入力
して前記ＯＤ表の要素が整数であることを拘束条件とし
て遺伝的算法に基づき、前記先験的ＯＤ表と推定ＯＤ表
の離れを、最小化する離れ最小化手段と、 前記推定ＯＤ表の指定した要素の変更を行う推定ＯＤ表
の要素変更手段と、を備えたＯＤ表整数推定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3538292A JPH05233594A (ja) | 1992-02-21 | 1992-02-21 | Ｏｄ表整数推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3538292A JPH05233594A (ja) | 1992-02-21 | 1992-02-21 | Ｏｄ表整数推定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05233594A true JPH05233594A (ja) | 1993-09-10 |
Family
ID=12440354
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3538292A Pending JPH05233594A (ja) | 1992-02-21 | 1992-02-21 | Ｏｄ表整数推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05233594A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019087716A1 (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-09 | 株式会社日立製作所 | ビル内交通推定方法およびビル内交通推定システム |
-
1992
- 1992-02-21 JP JP3538292A patent/JPH05233594A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019087716A1 (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-09 | 株式会社日立製作所 | ビル内交通推定方法およびビル内交通推定システム |
| JP2019081617A (ja) * | 2017-10-30 | 2019-05-30 | 株式会社日立製作所 | ビル内交通推定方法およビル内交通推定システム |
| US12182736B2 (en) | 2017-10-30 | 2024-12-31 | Hitachi, Ltd. | Method for estimating intra-building traffic, and system for estimating intra-building traffic |
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