前回は経路探索アルゴリズムの概要とビジネスにおける適用例を中心に説明しました。今回はR 言語とオープン地図データを使って、前回で紹介した代表的なアルゴリズムによる経路探索の実行手順を説明します。
1. R言語での経路探索について
経路探索アルゴリズムの実装を行う際、従来のアプリケーションでは計算速度の観点からC/C++、Javaなどのプログラミング言語が使われることがほとんどでした。しかし近年ではセンサ技術の発展に伴い、温度、湿度、風速、日射量、騒音レベル、大気汚染ガスの濃度など、空間属性情報の種類やデータのボリュームが急速に増加しており、より手軽にアルゴリズム改善が行えることの重要性が増しています。
C/C++、Javaなどのプログラミング言語では、比較的複雑なコーディングを行う必要があるため、より手軽に扱えるR言語を利用するケースが増えてきています。R言語はオープンソースの統計分析ツールの代表ですが、さまざまな空間属性情報処理のパッケージも充実しており、空間属性情報の収集、保存、解析、予測などのアナリティクス処理と、処理済みのデータを用いた経路探索処理を統合できる分析／開発環境です 。
また、R言語はデータ解析の結果確認が容易で、データ解析、科学研究、およびアプリケーションのプロトタイプ開発に適していることから、他の連載と同様に、本稿でもR言語を用いて解説します。
以下の内容では、R言語を用いた、動的計画法による経路探索の実践演習を説明します。なお、実践演習の内容は以下の順で進めます。
(1) osmarパッケージの導入
(2) 地図データのインポート
(3) 地図情報のプロット
(4) igraphパッケージの導入
(5) 地図データの変換、グラフデータの確認
(6) igraphパッケージを用いる経路探索の実施
(7) 探索した経路のプロット
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- 意志決定のためのデータサイエンス講座連載記事一覧
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- 【第九回】経路探索(後編) R言語と地図データによる実行
- 【第八回】経路探索(前編) アルゴリズムとビジネスへの適用
- 【第七回】クラスタ分析 (後編) 「R」を使ったクラスタ分析
- この記事の著者
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工藤 卓哉 （クドウ タクヤ）
Accenture
Data Science Center of Excellence
アクセンチュア アナリティクス 日本統括
マネジング・ディレクター慶應義塾大学を卒業しアクセンチュアに入社。コンサルタントとして活躍後、コロンビア大学国際公共政策大学院で学ぶため退職。同...※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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保科 学世（ホシナ ガクセ）
アクセンチュア株式会社 デジタル コンサルティング本部
マネジング・ディレクター
慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了 理学博士。アクセンチュアにてAFS［Accenture Fulfillment Service］、ARS［Accenture Recommend Service］など、アナリ...※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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佐伯 隆（サエキ タカシ）
アクセンチュア株式会社 デジタル コンサルティング本部
アクセンチュア アナリティクス シニア・マネジャー
アクセンチュア アナリティクスにおいて、金融機関の合併に伴うデータ統合管理方針策定、通信事業者向けのビッグデータを活用したマーケティング促進システムの構築、公益事業会社向けデータ...※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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飯澤 拓 （イイザワ ヒラク）
アクセンチュア株式会社 デジタル コンサルティング本部 シニア・マネジャー
福島大学 経済学部卒業。 SAPなどを活用した大規模基幹システム開発から、ビッグデータを取り扱う分析基盤に至るまで、インフラ・アーキテクチャの設計と実装を専門とする。近年は通信事業者における位置情報データ活用プロジェクトや、...※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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党 聡維（ダン コンウェイ）
アクセンチュア株式会社 デジタル コンサルティング本部 コンサルタント
東京大学大学院 情報理工学研究科 博士号取得。大手電気通信会社にて交通運輸分野における研究開発とシステム構築に従事。その後、アクセンチュアに入社し、ビッグデータアナリティクス分野に取り組む。※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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田内 真惟人（タウチ マイト）
アクセンチュア株式会社 デジタル コンサルティング本部 コンサルタント
京都大学大学院 人間・環境学研究科修士課程修了後、㈱構造計画研究所を経てアクセンチュア入社。アクセンチュア アナリティクスにおいて、主に小売業、製造業に対するコンサルティング、アナリティクス案件に従事。※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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