j=1
S i = z l g * " ( 8 )
3‑3.Calculatingfitnessvalue
T h i s s t e p i s u s e d t o e v a l u a t e f e a s i b i l i t y o f e a c h B ‑ s h o p p l a n . A c c o r d i n g t o B ‑ s h o p p l a n n i n g o b i e c t i v e , t h e m o r e a r e a n e w B ‑ s h o p t r a d e c i r c l e s c o v e r , a n d t h e f i t t e r o n e p l a n i s . O t h e r w i s e , w e
haveathresholdofminimumareaZusedinGAfimction,denotingthetradecircleoftotalnew
f l o o r s p a c e s h o u l d c o v e r . T h e f i t n e s s v a l u e o f B ‑ s h o p p l a n g i s c a l c u l a t e d o u t u s i n g f b l l o w i n g
fbrmula:
k
兎＝ Z喝2
（9）j＝1
3‑4.Evolutionoperators
Theroulettewheelapproachisadoptedfbrselectingparents.Theprobabilityofachromosome beingselectedismeasuredbyfbllowingequation:
G
p g = 〃 Z 4 ( ' 0 ) Z （ ' 0 ）
g=1
Thebetterthechromosomesare,themorechancestobeselected・Crossoverisperfbrmedby pickinguponegenerandomlyfifomeachparentandexchangearandompointintheparent's sequencesandswitchingeverynumberinthesequenceafterthatpoint・Foreachgenethathasbeen modifiedbycrossover,arandomnumberrangingbetweenOandO・lisgenerated・Fortherandom numberthatissmallerthanthegivenmutationrate,thisgenewillbechangedtoeitherofothertwo differentnumbersdifferentfromitselfwithequalchance.
4.Conclusion
ThispaperproposedangeneticalgorithmtofindfeasibleB‑shopdevelopmentplansthatis consistentwithplanningobiectivesanddevelopmentregulationsaboutlocationusedastheplanner agent'sdecisionmakingtoolbasedonanmulti‑agentsystemcalledShopsim.Thisonlythefirst stepworkoftheplanneragenttoexaminethepossibleimpactsofplanningB‑shopsondowntown.
Inthisapproach,theplanneragentcodesB‑shoplocationplansintochromosomes,andcalculating theirfitnessvaluesmakinguseofenvironmentprovidedbyMAS・Byexperimentingwithdifferent planningobiectives,differentdevelopmentconstraintsandvariationstotherelativepriorities placedoneachoftheoMectives,asetofdevelopmentplanscanbegeneratedthatprovidesasetof feasibleplansfbrthesmdyarea・Plansgeneratedinthiswaythenwillbeimplementedand evaluatedinShopsimthroughsimulationtovisualizethepossibleimpactsonthedowntown commercialdevelopmentiftheseplanswerecarriedoutinthecity.
ThepresentpaperhasfbcusedonthedevelopmentofthegeneticalgorithmfbrcomplexB‑shop developmentplanning.Thestrikingcharacteristicofthisresearchistoarmtheplanneragentwith GAtomakedecisionandtovisualizethefeasibleplansandtheirpossibleimpacts・TheGA
approachbasedonMASissupposedasapromisingusefUltoolfbrsupportingB‑shopplanning
decision.
However,thissmdyhassomelimitations.Firstofall,theproposedGAisonlyappliedtoan artificialenvironment,soeffbrtsneedtovalidateapplicabilityoftheproposedmethodwiththe real‑worlddataset.Moreover,themethodtoallocatefloorspacefbrnewB‑shopsisalsojustneed tofilrtherimprovement,whichisdoneaccordingtotheareacoveredestimatedtradecirclesofnew B‑shops.Asfilrtherresearch,howtointegratethisdecisionmakingprocessoflarge‑scaleshopping centerslocationwithmultiagentsysteminShopsimwillbetakenintoaccount.
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第11章CAを用いたミクロな市街地形成シミュレーション
日 本 語 概 要
近年，都市計画事業の遂行などにおいてより一層の住民参加が求められてきている．そ のため，本研究では，計画設計段階で将来市街地像を提示できる計画支援ツールの開発す ることを目的にしている．地区レベルの市街地において，計画設計条件などによる宅地単 位のミクロな市街地形成をシミュレーションし，視覚化することができれば，計画設計段 階で都市の将来像をよりイメージしやすく理解することができる．土地区画整理事業の場 合，減歩や換地により宅地区画が整備されるが，施行後における市街地像が計画設計段階 で想定しにくく，事業後における共通な市街地像イメージの提示が重要な課題である．将 来市街地像には，宅地用途，建物形態，街並み景観などの提示が必要であり，持続可能な 地域社会構築という観点から,環境影響の状況を提示することも重要である.一般的には，
利用者が宅地用途や建物形態の基本方針を決めれば,用途地域などの規制にもとづいて建 築可能な空間形態がほぼ確定でき，それにもとづいて居住人口や車の所有数の推測も可能 で，街並み景観のイメージもある程度提示できる．このうち,宅地用途の決定は，市街地像 を提示するための重要な前提と考えられる．
本研究では，将来市街地像を提示するため，用途地域や前面道路などの計画設計条件の 影響によって事業後の宅地用途の変遷をシミュレーションすることが可能であれば，敷地 関連規制，宅地の形状や面積によって建築可能な空間の推測が可能になり，街並み景観を シミュレーションすることも可能と考えている.本章では,計画設計条件の影響を中心に，
宅地用途シミュレーションのモデル構築を試みたい．
また，ミクロな土地利用の都市活動を再現するため，隣接宅地間の相互作用を，既存研 究のCAの方法論を参考にして取り込み，計画設計段階で設定した用途地域，前面道路な どの計画設計条件の影響，宅地の幾何的特性の影響などを取り入れ，宅地単位での宅地用 途シミュレーションシステムを開発することを目的とする.なお,シミュレーシヨンでは，
利用者の意思も重要であるが，研究の初期段階であるので，利用者の意思などはまだ考慮 す る よ う な シ ス テ ム と は し て い な い ．