グラフニューラルネットワークによる避難行動のマルチエージェントシミュレーション結果の推定

抄録

本研究では，避難行動をマルチエージェントシミュレーション(Multi-agent Simulation; MAS)で計算した結果をグラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network; GNN)で推定する．MAS による網羅的な計算は，災害発生時の誘導戦略の決定や建物の設計に役立てられる．しかし，計算時間はエージェント数やエージェントモデルの複雑度に影響される．そこで， 機械学習で MASの計算を代替することを考える．具体的には，建物構造をグラフで表現した GNN に， MAS のある時点までのエージェント位置を入力し，それに続くエージェント位置を推定する．MAS で生成した避難行動データを GNNで推定した結果，避難行動特有の性質を GNNが表現していることが明らかになった．