構成したグラフ上で制約付き最短路問題を解きます。これらの工程は数学的に定義されており、コンピュータを使うことによって自動的に処理することができます。研究結果と考察シミュレーションの結果トヨタ自動車様から提供していただいたハイブリッドシミュレーターを用いて、アルゴリズムの検証をおこないました。走行前後のバッテリー残量と消費燃料。エンジントルク値、消費燃料、バッテリー残量の時間変化。バッテリー残量が減っている区間が、モータを使っている区間に対応する。エンジントルク値が正となる区間が、エンジンを使っている区間に対応する。(それぞれオレンジ色と青色で描写しています)。下回らないように制限しています。速度データを表しています。バッテリー残量に注目すると、どちらのパターンにおいても走行開始時と終了時のバッテリー残量がほぼ揃えられており、我々のアルゴリズムがうまく機能していることが見て取れます。つのパターンでそれほど違っていませんでした。秒付近では明らかな違いが見られます。見てみると山なりになっており、この区間では加速から減速へと移っていることがわかります。エンジンを動作させていることが分かります。下回ってしまうため、バッテリーを充電するために仕方なくエンジンを動作させていると理解できます。いった加速・減速の頻ぱんな繰り返しは、街中を走るときによく見られます。したがって、我々のアルゴリズムによって繊細な制御を実現できたということは、生活スタイルに合わせた柔軟な制御へとつながる重要な成果です。(下図)上のグラフがもともとのグラフです。解きたい問題を近似した部分問題を用いることで、不必要な枝の計算を省略するように工夫したところ、下のグラフが得られました。もの枝が削減されています。倍ほど処理時間を高速化することに成功しました。今回の研究ではシミュレータの制御に注力してきましたが、将来的にはリアルタイムでの最適制御によってドライバーを補助することも視野に入れています。時間ほどで計算できています。時間分の制御法を計算することができます。リアルタイム制御の場合には、将来の速度変化が分からない状況で制御する必要があるため、新たな拡張が必要となると考えられます。ドライバーによって運転の荒さなど特徴が異なるため、ドライバーに適した車両制御を見つけることにも興味があります。制御理論やハイブリッド車の構造などは、ほぼ知らない状態から研究が始まりました。そのためトヨタ自動車の方と打ち合わせを重ねて、様々なことを教えていただきながら研究を進めていきました。研究室の先生や学生達と議論を行いながらアルゴリズムのアイデアを詰めていきました。数学は孤独な学問と思われがちですが、そうではない一面を感じることができました。車の燃費が良い理由は、ガソリンと電気の良いとこどりをしたエネルギー運用にあります。発進時には電気モーターを使うことで、エネルギーロスを少なくします。減速時には車輪の回転をモーターへと伝えることで発電し、運動エネルギーを電気エネルギーとして回収します。中高速時ではより効率の良いガソリンエンジンに切り替えつつ、余ったエネルギーで発電します。車はエンジン自動車よりも高い燃費性能を達成しています。数学におけるグラフとは、点とそれらを結ぶ枝からなるデータ構造を指します。枝は点と点と関連具合を表します。鉄道の路線図では、駅が点、駅と駅を結ぶ路線が枝として表現されます。困難に属する問題は多項式時間で解けません。問題の大きさ、今回でいうとグラフの点や枝の数が増えるにつれて、求解にかかる時間が爆発的に増えるということになります。要するに解くのにとても時間がかかる問題であるといえます。University.。