2019.5.7
GW明け。
論文ゼミに向けて、activity modelの論文、part1、theoretical の方を読み終えた。
思ったより時間がかかってしまったが、適当な具体例を考えられる程度には概ね理解した。
話を聞いてしまうと、activityモデルの方が行動モデルとして包括的な分、自然に感じられてしまうが、従前はより要素分解的な、静的なモデルが用いられていたのはなぜか。計算資源やデータが限られた中での工夫なのだろうか。
また、これをどう実装するのだろうという感じなので、part2の方に目を通したい。明日中に通読して、明後日スライドを作る感じになるか。
実装の部分を通じても、先の疑問が少し解けるかもしれない。
今週のどこかで、自分の研究に関してのミーティングが入るようなので、自分の研究にどう活かせるか、という視点も意識したい。
2019.5.1
ちょっと空いた時間に、週報で回ってきていた参考文献に少しだけ目を通した。
横浜における、自転車の利用権オークションの論文。原さん。
予定が不確定なために、利用権の予約、入札がが遅れてしまう、という状況ではオークションがうまくいかない。
- 先行研究
・高速道路の各リンクについて、capacity以下の利用権を設定して取引。予約制ではない。となると、利用者はそのシステムを完全に把握していなければならず、また、実証実験なし。
・利用権オークションの取引に要する価格は、利用権をはじめにうまく分配できていれば下げれる。
- 動的な意思決定における離散選択モデル
・MNLや、それから発展したプロビットモデルとかNLとか諸々は静的。
・マルコフ決定過程、Markov decision process(MDP)。不確実性をもった一連の意思決定過程。動的。実証実験あり。
・選択確率を導出する潜在的な変数として、価値関数を用いる。価値関数は、現在の効用と現在の割引された将来効用との和。ベルマン方程式。
ここまでしか読めなかった。
2019.4.27
基礎プロ1現地調査のTA
交通班、豊島区の現調のTA。
南池袋公園を出発し、池袋駅東口の駅まちを巡り、都バスに乗って西巣鴨まで行った後、都電に乗って大塚、雑司が谷と見て帰ってきた。
意図としては、交通なので、様々な交通モードに触れつつ、かつ、その結節点となっているところを、まちと合わせて重点的に見てみようということ。
池袋駅東口の駅まちは相変わらずであったが、昨年に比べて、ハレザは確実に進んでいて、2020年に開業するよう。車道と歩道の間にほんの少しの隙間があって、ハレザ側の敷地が浮いているように見えた。どういう仕組みなのかはよくわからなかったが。
また、サンシャインにある高速バス乗り場は駅から遠すぎで、バスタ新宿の凄さを感じた。
西巣鴨は初めていったが、住宅街で、巣鴨駅の方、地蔵通りとかまで出ないと面白みはあまりなかったのかもしれない。今回は都電にのることを優先した。住宅街の中に、古くから残っていると思しき区割りがあるのは、奇妙に曲がりくねった道というかたちで顕れていて面白かった。
都電荒川線がすさまじい乗車率だった。休みだからなのか？これだけ人がいれば、考える価値を感じる。
大塚は、やはり様々な交通モードの結節を非常にうまくやっていて、良い駅前の空間になっているし、まち自体も、地形の中で、様々な人が過ごし、色々な雰囲気を醸し出していて面白い。駅からすぐのところに昔ながらの商店街があって、結構賑わっていて、駅からうまく繋がれているのが印象的だった。
雑司が谷は去年よく調べ、歩いたので、変わらぬ良さがあって良かった。雑司が谷は非常に良いところ。霊園に行けなかったのは残念だったが。
総じて、都電荒川線に沿うかたちで、魅力の異なるまち、界隈が分布しているので、都電荒川線の将来を投擲して、線としてどうできるか、そこに自動運転とかも織り交ぜて考えるのは面白そう。また、池袋との関係性も考えられる。
2019.4.25
・スタートアップゼミ #3
行動モデル、MNL
以前、交通学でやっていたので、理解はしやすかった。
課題として出ていた、行動モデルのパラメータを推定し、自動運転タクシーの導入により、分担率がどう変わるか計算できる。自動運転車のLOSは適当に振って色々試せる。
また、NLについてのコードもあるので、それとの比較もできる。
・理論談話会 #2
1. Grovesメガニズム。VCGメガニズムの親玉。
インセンティブ構造として、
自分以外のpayoff func. の総和 - 組織全体のpayoff func. を各主体に還元する。
たとえば、3万の加湿器購入に際して、A,B,Cの3人がそれぞれ、2万を入札した場合、各自は、(2万+2万)-3万=1万の還元を受けると、結果的に、全員が1万ずつ払って買ってることになる。
これのいいところは、
- ボスが完全な情報を取得していなくても良いこと
- 各主体は嘘の申告をしないこと(組織の最適戦略が各主体の最適戦略と一致する)
の2点である。
・佐々木のマルコフ
結構しっかり読んで理解は出来ていた。
教授陣の姿勢を見て思ったこととして、各発表を自分の研究にどう活かせるか、という姿勢を持つ必要があるということがある。
2019.4.24
・Dijkstra法のCによる書き換え
結構苦しんだが、最終的にはある程度の形にはなった。
一応プログラムが完成したので、Pythonと比較すると、Cは圧倒的に早い。
Pythonだと20分以上かかる計算を、Cは5秒くらいでやってしまう。正直これほどの差が出るとは思ってなかったので、愕然とした。
ただ、解決していない問題があるので、その辺はおいおい考える。
- pythonの実行結果とCの実行結果とで、最短経路は同じだが、距離が10程度変わってしまう。ノードの番号のずれ、すなわち、配列が0から始まることによって、ノードがずれてる問題かと思ったが、そういうわけでもなさそう？Pythonの方のコードをきちんと理解する必要がありそう。
- 今は、接続行列をいったん手動でtxtファイルにしてから読み込んでいるが、csvから直接読み込みたい。その際、カンマを文字として読み込まないようにしなければならないが、これをfor文とかで書くのはどうするのか。
- 今はノード数を先に与えて、配列を準備しているが、cavファイルの読み込みと同時に、動的に配列を確保したい。
- スタックオーバーフローを避けるために、スタックの上限を20MBとかでとってるがいいのか。もう少しスマートな方法なないのか。
・最適化の本読みは全然進まなかった。
2019.4.23
・Simplical decomposition の論文を読み始めるが、最適化に関しての基礎知識の不足により、全然理解できない。
これを機に、最適化、凸解析、そのまま出来れば離散最適化まで、いったん勉強してしまおうと思いたつ。
工学部教程の最適化と変分法で、最適化と凸解析について標準的なところをざっとやってしまいたい。今日はとりあえず一章は大体終わって、最適化の定式化や分類についてまで終わった。
・Dijkstra法をCでかく
標準入力に対して、計算できるようにはなったので、次はファイルの読み込みからやる。隣接行列のcsvファイルを読み込んで列数をカウントして、配列やノード数を自動で用意するようにしたい。
