S4 Simulation System

シミュレーションに必要な基本的な部品は全て用意されています。簡単なGUI操作でそれらを組み合わせることで、複雑なプログラミングを行なうことなく、独自のモデルを作成・編集することが出来ます。

Python 言語を用いて独自のデータ構造やアルゴリズムなどを組み込み、より柔軟なモデルを記述することが出来ます。これによりモデル記述は無限の柔軟性・拡張性を持つことになります。 psim言語の解説はこちらをご覧ください。

報酬と呼ばれる行動の良し悪しを最大化するような、振る舞いを学習する機械学習の一種です。 シミュレーションによって観測されたデータから、最適な行動ルールの学習を行います。 例えば、生産スケジューリング、配送計画最適化、信号制御の最適化、コールセンターでの自動割振りなど、さまざま な場面で用いる事が出来ます。

人流シミュレーションや歩行者シミュレーションに用いる機能です。群集行動の力学ベースモデルの一つであるソーシャルフォースモデルが組み込まれています。 施設内の障害物回避や歩行者同士の衝突などの動きをよりリアルにモデリングする事が出来ます。エージェントの経路探索アルゴリズムには、経路グラフ上での 経路探索の他、CMM(Corridor Map Method)、TIM(Trajectory Improve Method)が組み込まれています。エージェントの視野の概念や、立ち止り、 移動スケジューリング等の便利な機能も組み込まれています。

人や車が道路ネットワークを移動するようなシミュレーションが出来る機能です。イベント会場における混雑度の推移予測や、都市における人や車の 交通シミュレーションなどに応用することが出来ます。OpenStreetMapからエクスポートした地図情報（道路ネットワーク情報）を取り込み、広範囲のシミュレーションモデルを構築する事も可能です。

ソーシャルフォースモデルやネットワークシミュレーションで用いる地図空間を作成するエディタ機能が備わっています。エディタ上で、矩形や多角形を組み合わせて、障害物の設定が出来、経路地点 やそのリンク生成も簡単に設定できるようになります。GUIで直観的に地図空間の構築にかかる工数が大幅に削減することが出来る他、スクリプティング機能で、一括で 障害物や経路地点の設定も出来ます。また、CADソフトで作成した図面を、DXFファイル形式で読み込み、背景として表示したり、DXFファイルの、Line、PolyLine、 Circle、Arcエンティティを認識し、地図空間の構築に用いることが出来ます。オープンソースの地図情報システムである QGIS等の外部ソフトと連携が出来るように GeoJSON形式のファイルのインポート、エクスポート機能も備わっています。