抄録
現代の日本社会は電車等の公共交通機関によって支えられていているが、制約条件（時刻情報や制限速度等）の変化が生じると輸送量が減り、社会に大きな影響がでてしまう。このように所定の制約条件が変化するとパフォーマンスの最適化が困難になり、当初の目的達成が困難になってしまうという問題がある。この問題に対し熟練者は、変化する制約条件の情報や目的地までの距離や時間等を時々刻々評価しながら複数の操作候補を挙げ、それらの中から最適な操作候補を選択しパフォーマンスの最適化（目的地到着時刻の最短化）を図っている。そこで本研究では上記問題に対し電車を適用例として、人間の感覚や知識を取り入れた知的制御の適用を考える。そして制約条件の変化を考慮した操作量を時々刻々決定し、制約条件が変化しても目的地到着時刻を最短化(輸送量の回復)できる的確で柔軟な知的運転支援を実現し、シミュレーションによりシステムの有用性を検証する。
