タクシーをで表す。 人をで表す。
人はランダムな時間間隔で座標(x、y)に発生する。発生した場所に taxiがくるまで人はたっている。発生したと同時に人はXも表示する。 Xの位置は人が行きたい場所を示す。taxiは人を乗せたら人をXの位置まで 運ぶ。つまり、タクシーは、ランダムに出現する人を人が行きたい場所 まで運ぶ作業を行うのである(あたりまえの事を文章で書くと恥ずかしいな (^^;;) taxiにこだわる必要はなかったかな?)。 その作業をエージェントの考えを導入して如何に効率的に行えるかを調査する。

目的
通常上記のような問題を考えた場合、taxiを集中管理し、taxi全てに indexをつけ、空いているtaxiを新しく出現した人に向かわせる。 taxi一台一台は自律的に行動する訳ではなく集中管理のなすがままになるし、 集中管理するものも大変である。 そこでエージェントの考えを導入する。taxi一台一台がそれぞれ自律的に 自分に与えられた局所的な問題(自分がどこに進むべきかを自分で解決する。) に取り組み、全体としてより効率的に振る舞えるかを調べる。次世代ネットワーク 機能満載taxiはこうでなきゃ。

ここが集中管理によるシミュレーションの一例です。