ソフトウェアエージェントによるによる社会シミュレーション
複雑な社会の動きの完璧な予測や、瞬間的な社会の状態の正確な把握は、AIを用いても極めて困難である。一方で、生物や人間など多くのシステムは、動的かつ予測不能な局面において極めて柔軟に対処している。 本研究では、様々な生物や物体を模擬したソフトウェア（エージェント）を作成し、エージェントの自律行動や相互作用によって、社会に実在する問題や、現実では実現しにくい社会環境での生物の振る舞いなどを検証する。
都市のオープンスペースにおける樹木配置の最適化 －日照時間とコストを目的関数とした遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いて－
都市のヒートアイランド現象は、最近の気温上昇に伴い、ますます問題視されることが予想されます。その緩和策のひとつとして、顕熱・潜熱に対する効果や蒸散作用を持つ植物による緑化が効果的です。この研究は、その緑化を効率よく行うために、地面の日照時間を最小化し、一方で植樹のためのコストを最小化することを目的とした最適解を遺伝的アルゴリズム（GA:Genetic Algorithm）を用いて導き出しています。
解析方法・結果
2004年に「緑化地域制度」が創設され、民有地の緑化を促進することが図られたことを受けて、総合設計制度の公開空地を対象に、日照時間とコストを目的関数としてパレート(多目的)最適解を求めました。
Fig.1.に解析モデル、Fig.2.に解析概要を示しています。Fig.3. がコストと平均日照時間の関係を示し、Fig.4.がパレート最適解を図示しています。Fig.5.が樹木本数と平均日照時間、Fig.6.が高木比率と平均日照時間の関係をそれぞれ示しています。
結論
遺伝的アルゴリズムを用いることにより、植樹のコストと日照時間のトレードオフの関係、つまりそれらのパレート最適解を求めることができました。また、樹木本数や高木比率と平均日照時間との関係性が明らかになり、樹木本数よりも高木比率を高めることが日照時間の軽減により効果的であることがわかりました。このように快適性と経済性を考慮した樹木配置に係る設計基準を提示することができました。
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