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1 2025-02-28 第114回NearMe技術勉強会 Futo Ueno ルートの質を評価する指標について

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2 背景 ‧タスクでrouting-apiのパラメータチューニングについて考えていた ‧UXと相乗り数(GpT)はトレードオフの関係にある → UXとGpTのバランスが良いパラメータを探索したい UXの良さとは？ → UXのうち「ルートの質」を定量化する⽅法についてお話しします

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3 ルートの質 start end pick up start end pick up start end pick up ⾃然なルートで 相乗りできている やや不⾃然

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4 フレシェ距離 X, Y : 0 ≤ t ≤ 1でパラメータ付けられた曲線 α, β : [0, 1]から[0, 1]への単調⾮減少な再パラメータ付け d(‧, ‧) : ユークリッド距離

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5 フレシェ距離 X, Y : 0 ≤ t ≤ 1でパラメータ付けられた曲線 → ルート α, β : [0, 1]から[0, 1]への単調⾮減少な再パラメータ付け → 歩き⽅ d(‧, ‧) : ユークリッド距離 → 普通の距離

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6 フレシェ距離の解釈 ⽚⽅が直線だとわかりやすい おそらくこの辺り 「曲線X, Y上をなるべく離れないように歩いた時に、どうしても離れてしまう距離」

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7 フレシェ距離によるルートの質の評価 start end pick up start end pick up start end pick up フレシェ距離 ⼩ フレシェ距離 ⼤ フレシェ距離 ⼤？

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8 フレシェ距離の弱点① ‧使う道路が変わると必然的にフレシェ距 離は⼤きくなる ‧使う道路が変わってもルートの質に⼤き く差が⽣じない場合であっても、フレシェ 距離には「異常」として反映されてしまう start end ⾼速 1 ⾼速 2 ⼀般道 + ⾼速

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9 フレシェ距離の弱点② start end pick up start end pick up start end pick up ⽬的地から遠ざかっている ⾏ったり来たりしている ⾃然 → これらのフレシェ距離はそれほど⼤きな値にはならず、⾃然な相乗りとの区別がつかない

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10 Geodesic Tortuosity start end ‧始点から終点まで辿り着くために必要な 「最⼩限の移動量」が直線距離 ‧あるルートによる「実際の移動量」が 「最⼩限の移動量」に⽐べてどのくらい嵩んで しまうかを表している 𝑙 𝑅

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11 GT による評価 start end pick up 𝑅!"#$% 𝑅!&'& 𝑙

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12 GTによる評価 start end 𝑅!"#$% pick up 𝑅!&'& ‧ルートの⻑さに差がなければGTにも 差は⽣じない → 使う道路が違ってもルートの質が 同⽔準であることを捉えられている

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13 start end pick up start end pick up end ⽬的地から遠ざかっている ⾏ったり来たりしている ⾃然 →⽬的地から遠ざかったり⾏ったり来たりするとGTは悪化する GTによる評価 pick up start

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14 「迂回係数」との⽐較 ←概ね連動しているが、 迂回係数が⼤きくなるにつ れて差が⽣じている

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15 「迂回係数」との⽐較 → 「元々のルートのGT」 が反映されている

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16 今後の課題 ‧時間的な質を反映させた指標 ‧最適化に組み込む (制約や⽬的関数) ‧⽬的地から遠ざかったり⾏ったり来たりする部分を 「強調」するような形に拡張 → ルートの異常検知

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17 references ‧https://mist.math.chalmers.se/geodesic-tortuosity/ ‧https://www.researchgate.net/figure/Definition-of-the-geodesic- tortuosity_fig16_312874680

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18 Thank you