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組み合わせ最適化による列車運行効率化

鉄道ダイヤの研究は、運転整理案の自動作成、列車ダイヤの評価、消費電力低減のための列車群制御など、ゴールまでの行き方（状態遷移）がたくさんある中から、最適なものを選ぶ、という性質のものを扱っています。たくさんの解から最適なものを選ぶタイプの問題を「組み合わせ最適化」と呼びます。問題を解ける形にモデル化することと、解の良しあしをどのように評価するかが最大の焦点です。

画像処理技術の人の行動分析への応用

画像分野の研究は、ドア前徘徊行動の検出や滞在時間計測のように、人間が目で見て判断していることをコンピュータにできるようにする、いわゆる「マシンビジョン」の研究と言えます。結果が目に見えるために、わかりやすいかもしれませんが、教科書にあるような処理でできることはたかが知れており、その程度であれば市販の画像処理ツールに任せておけばよいのです。本当に必要な情報や結果を得るためには、画像中での対象物の性質を的確に捉えてモデル化する必要があります。現実を撮影した画像をさらに別の次元に変換することも必要になり、それはもはや目で見ても意味がわからないものかもしれません。

動的最適配置の道路交通への応用

道路交通の分野の研究は、あえてITSと呼ばずに道路交通分野と呼ぶことにします。 ドライバーたる人間の判断は、駐車場案内での最適配分にせよ、認知地図情報の生成と利用にせよ、どんな道路網の状況を入力したらどのような進路を選択（出力）するのか、というモデルと見なすことができます。主にこのような人間のしている判断をコンピュータができるようにしています。「人工知能」と思う人もいるかもしれませんが、これもあえてそうは呼ばないことにします。