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はてなキーワード:線形計画法とは

2025-03-06

東北新幹線内併結中止時のダイヤ案(PerplexityAI

東北新幹線分離事故後のダイヤ改正における戦略的考察

過去半年間に2度発生した東北新幹線の分離事故を受け、山形新幹線秋田新幹線の併結運転中止に伴うダイヤ改正可能性について、多角的視点から検討を加える。

本報告では、安全性確保を前提とした輸送体系の再構築、既存車両効率的運用乗客利便性の維持向上を三本柱とし、具体的なダイヤ設計方向性提示する。

事故の経緯と現状分析

2024年9月19日東北新幹線はやぶさ」と秋田新幹線こまち」が時速315kmで走行中に連結部が分離する初の重大事象が発生。

その後2025年3月6日、同様の分離事故上野大宮間で再発し、東北山形秋田上越北陸新幹線が約3時間わたり運転を見合わせた。

事故とも自動ブレーキ作動により重大事故は回避されたものの、連結器の根本的な信頼性に疑問が生じた。

JR東日本2024年3月改正で新型車両E8系導入を計画していたが、今回の事態を受け連結運転の全面中止を決定。

これにより、従来の「はやぶさこまち」「やまびこ・つばさ」併結システム見直しが不可避となった。

単独運転体制への移行戦略

山形新幹線「つばさ」ダイヤ再編

山形新幹線従来の併結列車単独運転化する場合、以下の対策有効である

福島駅での線路切替時間を短縮するため、E8系車両の加速性能を最大限活用し、東京山形間の所要時間を現行より5分短縮可能と試算。

これにより、1時間あたり1本の運転間隔を維持しつつ、定期列車を14往復から16往復に増発する案が現実的となる。

郡山駅での折り返し運用を導入し、早朝・深夜帯の地域輸送を強化。

具体的には、東京発6:00の「つばさ101号」を郡山まりとし、郡山7:15発の区間列車を新設する。

これにより、福島県中通り地域通勤需要対応可能となる。

秋田新幹線こまち」の独立運転モデル

秋田新幹線単独運転化に際しては、盛岡駅での接続効率を最大化するダイヤ設計必要となる。

現行の「はやぶさ接続パターンを維持しつつ、盛岡駅到着後15分間隔で「こまち」を発車させる方式採用

例えば、東京発8:20はやぶさ3号」盛岡10:54着に対し、「こまち303号」を11:09発とする。

車両運用効率化の観点から秋田車両センターに予備編成を1本増備。

これにより、早朝の東京行き列車を30分繰り上げた6:30発「こまち201号」を新設し、秋田発着のビジネス需要対応する。

東北新幹線本線の容量拡充策

定期列車パターンダイヤ

連結運転中止に伴う線路容量の余剰を活用し、東北新幹線本線の輸送力を20%増強可能となる。

具体的には、以下の3つの運転パターンを組み合わせる:

  1. 東京新青森ノンストップはやぶさ」:1時間1本の運行
  2. 東京仙台快速やまびこ」:主要駅(大宮郡山福島)停車、1時間2本
  3. 東京盛岡各停はやて」:全駅停車、1時間1本

この構成により、最高速度320km/h運転継続しつつ、座席利用率の低い早朝・深夜帯の列車統合

例えば、現行の東京6:00発臨時はやて71号」を定期列車化し、大宮始発6:30発「はやて1号」に改編する。

新駅停車パターンの導入

白石蔵王駅を通過する「やまびこ列車を分割し、東京仙台行き各停列車を新設する案が有効である

これにより、沿線都市間地域輸送を強化するとともに、新幹線ネットワークの多重化を図る。具体的には:

乗継システム最適化

仙台ハブ機能の強化

従来、連結運転依存していた山形秋田方面への接続改善するため、仙台駅での乗換時間10分以内に短縮するダイヤ設計。具体的には:

これに伴い、仙台駅に新たに2番線を乗換専用ホームとして整備。在来線との連絡通路拡張し、10分間隔でのシャトルバス運行を導入する。

デマンド型連絡輸送の導入

郡山福島盛岡の各駅でAI活用した需要予測型連絡バス運行新幹線到着15分前までにアプリで予約した乗客に対し、最適な経路のバスを手配するシステムを構築する。

実験的に、郡山駅会津若松間で2025年10から試行運転を開始予定。

車両運用効率化の数理モデル

連結運転中止に伴う車両需要の変化を線形計画法モデル化。目的関数を「最小必要編成数」とし、制約条件として:

  1. 列車の所要時間
  2. 車両点検間隔(48時間毎)
  3. 乗務員拘束時間10時間以内)

を設定。シミュレーション結果によれば、山形新幹線E8系は従来14編成必要であったが、単独運転化と折り返し運用の導入で12編成に削減可能となる。

余剰編成2本を予備車両として活用し、故障時の予備率を15%から25%に改善できる。

経済的影響評価投資計画

ダイヤ改正必要な初期投資額を以下のように試算:

  1. 仙台駅改良工事120億円
  2. 予備車両購入費(E8系2編成):60億円
  3. AI連絡システム開発費:15億円

これに対し、予想される便益は:

投資回収期間を7年と見込み、2026年度から3か年計画での実施現実的である

ただし、沿線自治体との費用分担協定締結が必要となり、特に仙台駅改良工事に関しては宮城県財政支援が不可欠となる。

リスク管理戦略

想定されるリスク要因と対応策を以下のマトリクスで整理:

リスク要因 発生確率 影響度 緩和策
車両不足 15%路線から車両転用協定締結
乗務員不足 25%シミュレーター活用した効率的訓練
天候障害 30%気象予測連動ダイヤ調整システム導入
需要予測誤差20% 3か月単位での柔軟なダイヤ見直し

特に気象予測連動システムでは、台風接近時に自動的臨時列車を30分間隔で運休させるアルゴリズムを開発。

遅延情報リアルタイム乗客スマートフォン配信する機能を追加する。

社会的合意形成プロセス

ダイヤ改正案の円滑な実施には、以下のステークホルダー調整が必要不可欠である

  1. 国土交通省安全基準見直し特別認可手続き
  2. 沿線自治体:駅改良工事に伴う都市計画調整
  3. 労働組合乗務員労働環境改善交渉
  4. 利用者団体運賃体系変更への理解醸成

具体的には、改正案のパブリックコメント募集期間を従来の2か月から3か月に延長。オンライン説明会10回開催し、改正必要性をデータに基づき説明する。

特に安全性向上による事故リスク低減効果定量的に示すことが重要となる。

技術検証課題

今後の実現可能性を高めるため、以下の実証実験2025年度中に実施する必要がある:

  1. E8系単独運転時の加速性能試験郡山福島間)
  2. 仙台ホーム混雑シミュレーションピーク時想定)
  3. AI連絡バス需要予測アルゴリズムの精度検証
  4. 自動運転技術活用した折り返し運転効率

特に自動運転技術については、車両の方向転換時間を従来の15分から8分に短縮可能との予備実験結果を得ている。

この技術を応用すれば、郡山駅での折り返し運用効率を45%向上させられる。

総合評価と将来展望

改正案の実施により、以下の効果が期待される:

長期的視点では、2028年度を目処にフルデジタルダイヤ制御システムの導入を検討

リアルタイム需要変化に対応した柔軟な列車運行を実現し、新幹線ネットワーク最適化を更に推し進める必要がある。

今回の分離事故を契機として、新幹線システム根本的な安全性再検証が求められる中、単に従来の運転方式を変更するだけでなく、デジタル技術を駆使した次世代輸送体系の構築が急務である

提案したダイヤ改正案は、現行技術範囲内で最大限の改良を図るとともに、将来の技術進歩を見据えた柔軟な枠組みを提供するものである

Permalink |記事への反応(0) | 19:03

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2025-01-05

線型計画法の基礎

製品Aと製品Bの両方を生産することを前提とした線形計画法問題設定を考える。

問題設定

数式による表現

2x_A + x_B \leq100

3x_A + 2x_B \leq 180

x_A \geq10

x_B \geq 5

x_A, x_B \geq 0

ここで、x_A は製品Aの生産量、x_B は製品Bの生産量。最小生産量を設定することで、両方の製品を必ず生産するようにする。

Pythonによる実装

from scipy.optimize import linprog#目的関数の係数(利益は最大化したいため、符号を反転)c = [-50, -30]# 制約条件の係数A = [    [2, 1],   #労働力の制約    [3, 2]    #原材料の制約]# 制約条件の右辺b = [100, 180]# 最小生産量制約を追加(これらは不等式として扱われるため、逆に設定)A_eq = [    [1, 0],   #製品Aの最小生産量制約    [0, 1]    #製品Bの最小生産量制約]b_eq = [10, 5] # 最小生産量# 各変数の非負制約を設定bounds = [(10, None), (5, None)] # 最小値を設定#線形計画問題を解くresult = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs')# 結果の表示if result.success:print(f'Optimalvalue (最大利益): {-result.fun}')print(f'x_A (製品Aの生産量): {result.x[0]}')print(f'x_B (製品Bの生産量): {result.x[1]}')else:print("最適解が見つかりませんでした。")

実行結果

Optimalvalue (最大利益): 650.0

x_A (製品Aの生産量):10.0

x_B (製品Bの生産量): 5.0

Permalink |記事への反応(0) | 10:08

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2024-09-12

線形計画法って高校数学でやったが

大学ではどんな風にやるの?なんの役に立つの

Permalink |記事への反応(0) | 06:28

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2022-05-04

https://anond.hatelabo.jp/20220504095838


俺が東大文Ⅰに受かった2003年数学問題のセットは分析内容がありすぎた。  第2問の線形計画法問題はクソだったが

   1,3,4は冷静にみると、分析する事項が多すぎた。 俺は、4の確率はできなかったが、1,3を完答して合格した。

 

    それに対して2002年の数学があまりにもクソすぎた。

http://server-test.net/math/php_q.php?name=tokyo&v1=0&v2=2003&v3=1&y1=2003&n1=0_1&y2=2003&n2=0_2&y3=2003&n3=0_3&y4=2003&n4=0_4&y5=0000&n5=0&y6=0000&n6=0&y7=0000&n7=0

Permalink |記事への反応(0) | 10:02

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2021-12-12

大学で習ったこ

制御工学

最適化線形計画法

信号処理

情報理論

画像処理

アルゴリズム

オートマトン

AI(GOFAI)

遺伝的アルゴリズム

ニューラルネットワーク

統計

経済学

ゲーム理論

プロジェクトマネジメント

強そうなんだけどなー。

内容が薄くて、実験もなかったからなー。

Permalink |記事への反応(1) | 18:30

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2018-09-28

anond:20180919164125

ボクも大学受験私立文系型の勉強しかしていなかったので,大学はいって数学をやり直しました.高校ちゃんとやっていないのなら,日本人が書いた教科書じゃなくてアメリカ大学学部教科書翻訳)がいいと思います特に経済学用の数学教科書がとっつきやすいかも(事例としても経済経営問題がでてくるし).古いですが私が学部生の時に使ったのは数学では次の2つです:

G.C.アーチボルド (著), リチャード・G.リプシー (著), 作間 逸雄 (翻訳)『入門経済数学 』(1) と(2), 1982/9

学生版でなく,練習問題の解答が附属している2分冊になっている通常版(コレ)が良いです.アマゾン中古で数百円で買えます線形代数微分積分最適化問題線形計画法等をカバーしています

A.C. チャン (著), K. ウエイライト (著)『現代経済学数学基礎〈上〉〈下〉』単行本 – 2010/1/1

旧版なら,これもアマゾン中古で数百円で入手可.上の書籍カバーしている項目のに加え,微分方程式差分方程式が学べます

あと確率統計なら

T.H. Wonnacott, R.J. Wonnacott, Introductory Statistics for Business and Economics, 4thed. 1990.

が定評のあった教科書で,私もコレに助けられました.これもアマゾン中古で数百円.

Permalink |記事への反応(0) | 03:17

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2009-09-17

ランド研究所古典公開

ランド研究所というのはアメリカ空軍が設立したシンクタンクで、色々面白い研究をしている。

ゲーム理論とか線形計画法動的計画法帰納推論に正規表現論理回路の縮約法、パケット交換ネットワーク

RAND のレポートが先で、学術論文は後、そんな 1950 年代はアメリカ冷戦パラノイアいっぱい夢いっぱいの時代だった。

彼らがどうも昔のレポートを気まぐれに無料公開しているっぽい。2005年から毎年その数は増えている。半導体スイッチング速度が10ギガの壁にぶちあたり絶賛停滞中のわれらが人類文明だけど、近過去に目を転じると、けっこーすげーじゃん、って気分になれるかもしれない。

試しに

site:www.rand.org/pubs/papers/2008/

とか

site:www.rand.org/pubs/papers/2005/

とか、年号を変えてぐぐってみよう!

追記:

site:www.rand.org/pubs/research_memoranda/2005/

とかもためしてみてね。ペーパーとメモの違いは正直よくわかりません

Permalink |記事への反応(0) | 20:51

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