蛍の畦道 愛媛県松野町の松野南小学校を中心に行われているイベント。 蛍を再生し、児童数が極めて少ない小学校において、地域おこしのイベントをやる。畦道沿いに手作りの灯篭を設置し、小学校では出店やステージをやる。 蛍を生であれほど見たのは初めてで…

愛媛県松野町へ 松野東小学校の小学校5.6年生、7人と風景歩きをする。 周りを散策してもらって、よいと思った風景の絵を描いてもらう。 彼らにとっては当たり前の風景も、都会から来た僕らにとってはとても価値のあるよいものであったりするわけで、普段見過…

・スタートアップゼミ 均衡配分。何度聞いても、最適化問題で等価な問題に書き換えられるところはすごい。t_a(w)を交通量w=0からx_aまで積分した値をすべてのaについて足し合わせて得られる値、をminにすることが、等価だというのは、いかなる発想として生ま…

夏研究にむけて ArnottやRLを見てみる。 Arnottは、線形都市で、家からCBDに車で向かい、CBD付近の駐車場に車を止めてCBDまで歩くことを考える。駐車場の前にボトルネックを一つおき、そこでの渋滞も考える。 各ユーザのコストは、渋滞による待ちコスト＋通…

夏研究に向けてということで、先輩方などにも相談しつつ、レビューする既往研究を探していく。 イントロとかを読むと、相互にレビューしているわけで、そこから広げていくのもよい。 [1] Arnott, Richard, Andre De Palma, and Robin Lindsey. "A temporal a…

五月祭準備。 豊島区のよさみを巨大な地図上にプロットする。

○ スタートアップゼミの発表に関するメモ ・MNL ハフモデル 商圏の分析に利用、店舗の魅力度として売場面積を採用 尤度比 モデルとしての精度 基本的に説明変数を増やして、モデルの尤度比をあげる。選択肢固有定数は1番最後。 説明変数同士に強い相関がある…

・スタートアップゼミの課題を仕上げる 各アルゴリズムの原理についてまとめ直した。A*については、具体例も入れた。 発表のスライドを作る、という作業は、コンペにおけるパネル同様、それだけで時間を要するものなので、今後も理解と発表準備との時間配分…

・スタートアップゼミの課題に取り組む 経路選択モデルを様々なアルゴリズム、言語で実装して比較する。 アルゴリズムはDijkstra法、Bellman-Ford法、A*法、言語はCとPython。 ３つのアルゴリズムについて理解した後、実装。結果をGISで可視化。GISがなかな…

事務作業や雑務に追われて研究面での進捗はなかった

理論談話会二つ ・simplification decomposition 均衡配分を解く方法として、Frank-Wolfe法を非対称問題にまで拡張したもの。 1番時間の短いところに全てのフローを流す > 全部のフローを流した結果、先の最短経路以外で、最短のところができた場合、それら2…

・スタートアップゼミ 都市形成史分析。土地所有権の変遷を読み解く論文を題材に、文献の集め方、そのデータ化の方法などを扱った。 元来、歴史研究というのは、普遍性と固有性の塩梅が難しくて、研究としていかにシャープになるのかがわかっていなかったが…

・activityモデルの論文、part2、実装の方も読み終える。 実装の方の思想と読み合わせることで、理論の方の理解も深まった。実装をするとなると、何をインプットとして、何をアウトプットとするのか、どういう流れでやるのかがきちんとわかっていないと出来…

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、…

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…

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…

・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…

・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…

・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…

Dijkstra法のアルゴリズムをCで書く。 途中で、windowsだとgccコンパイルできないことに気づいて入れようとするもなぜか詰まる....

・理論談話会#1 1. DDRの論文 与えられたODセットの候補集合下で、観測iを再現する確率P(i | Si)を最大化すべく、式内の経路選択モデルP(p | C(s);β)のβを選んでくる。 経路選択モデルとして、path size logit とsub networkモデル。 path size logit はいく…

・スタートアップゼミ2 最短経路探索のプログラム。ダイクストラ法がPythonで書かれる。ダイクストラ法をようやく理解した。 各ノードは，最短時間が特定された集合Kと未特定の集合K_barとに分類される．初めは，出発ノードのみKに入っており，出発ノードに…

・VCGメカニズムの論文を読む。 まだ途中。ボスと従業員がいる組織で、従業員の意欲を引き出すゲームの設計。従業員へのpayoffとして、2パターン。 1. ボスの意向に合っていれば給料払う。合っていなければ払わない。 2. 固定給＋インセンティブ 1番は意向に…

・理論談話会#1で扱われるDDRの論文を読んだ。 Bierlaire, M., & Frejinger, E. (2008). Route choice modeling withnetwork-free data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies,16(2), 187-198. GPSデータやアンケート調査のデータから、用…

・機械学習の数理 2.1 最尤推定法 データ群からパラメータ推定 負の対数尤度を最小化 なぜ最尤推定法が良いか？M.L.E.の一致性、漸近正規性と有効性 2.2 ベイズの定理とMAP推定量 .... 2.3 教師なし学習と教師あり学習 パラメータ推定、モデル選択 ベイズ推…

・スタートアップゼミ#1 行動データの基礎集計、すなわち、モデル設計の上で重要なパラメータの決定をクロス集計で出す。RかJavaかでプログラムを作っておくと良い。去年のスタートアップゼミに資料あり。行動データを適当に分析して、GIS上に表示する課題。…

・昨日疑問に思っていた、両辺に未知数が入る連立方程式は、右辺を移項して、すなわち、左辺の行列をA-Eとすることで、右辺は零ベクトルとなり、従来の方法で解ける。 なお、Ax=bにおいて、Aが非正方行列なので、擬似逆行列を用いて解くことになる。 マルコ…

・マルコフ配分を簡単なネットワーク上で実装してみる 連立方程式をAx=Bの形で書いたとき、両辺に未知数を含んでしまう場合、どう処理するのか。u*=u*•P_0とu=u_s1+...u_srを連立させる際に困る。 移項して、右辺=0にして、Sympyで解くというやり方も試した…

週報(自己紹介)をまとめる 授業、機械学習の数理、きちんとしていそうなので履修しようかと思う 吸収マルコフ過程の論文を適当なネットワークで試そうと、プログラムを書く、午前中、手計算でやろうとしえ死んだので、午後は練習がてらPythonで書く。 ディス…

・吸収マルコフ過程による交通量配分を読み終える。 佐佐木綱：吸収マルコフ過程による交通量配分理論, 土木学会論文集, No. 121, pp. 28-32, 1965. 発表もあるので精読した。昨日を除いて5hくらい要した。 ネットワーク全体をマルコフ連鎖と捉えることで、…