マルチエージェントシステムを用いた人工都市におけるインフルエンザの感染拡大シミュレーション
完了
柴崎 亮介
インフルエンザのパンデミックに対する施策の判断材料になっている感染シミュレーションの精度が低いことが問題となっている。これは、感染に寄与する実際の人々の行動がモデル化されていないことが原因である。そこで本研究は、感染に寄与する人の動きをモデル化することにより、感染シミュレーションの精度を向上させ、感染抑制のための施策の根拠となる新たな感染拡大の仕組みを発見することを目的としている。私は、感染拡大の主要因を電車内での感染と考え、都心の複雑な路線のネットワークを実装し、人を現実と同じように移動させるシステムを作成した。これにより、地域別による感染量の違いが表現できるようになった。また、現状は、1つの都市モデルという閉じられた空間においてシミュレーションを行っているが、今後は人の流出入を考慮したシミュレーションを行う予定である。
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奥本 良太 / 慶應義塾大学 理工学研究科 開放環境科学専攻
小國 健二 / 慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科
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2008年東京都市圏 人の流れデータセット
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