マルチエージェント深層強化学習を用いた水害復興過程における企業の行動制御
完了
龐 岩博
自然災害の激甚化・多様化に伴い，企業は浸水による直接被害だけでなく，サプライチェーンの寸断による間接的な経済被害が発生する事例が数多く見られるようになった．これに対し，企業は，災害時に早期復旧を目指すために企業間サプライチェーンネットワークの考慮や復興過程における企業の行動戦略の観点から事業継続計画(BCP)を策定することが求められている．そのため水害復興過程においてサプライチェーンを考慮した企業行動戦略の獲得を行う必要がある．そこで，本研究は水害を対象として，浸水想定データおよび企業間取引ビッグデータを用いて，発災から復興までのサプライチェーンの挙動について，企業を主体としたマルチエージェントベースのシミュレーションモデルを構築する．そして，深層強化学習の手法を用いた災害復興シミュレーションにおける個別企業の最適な行動戦略を得るための学習フレームワークを提案する．本手法は，企業エージェントはサプライチェーンの取引先を考慮して災害復興過程の各プロセスの環境を自ら判断し，企業は最適な行動を獲得することが可能になる．東京都の荒川における洪水を対象とした実験では，詳細な浸水シミュレーションビッグデータを用いて，本手法の有効性を確認する．
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小川 芳樹 / 東京大学空間情報科学研究センター
楊 少鋒 / 東京大学新領域創成科学研究科
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拡張版全国デジタル道路地図データベース 2020年版
2005-2015年不動産流動統計 東京都
2005-2015年不動産流動統計 兵庫県
2005-2015年不動産流動統計 高知県
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B08_2021年8月）
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B08_2020年8月）
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B92_2019年2月）
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