エントロピー最大化モデル (エントロピーさいだいかモデル、英語: Entropy Maximising Models )は、アラン・G・ウィルソン(英語版 ) により導出された空間的相互作用モデル である。このモデルではエントロピー の概念が使用されており、モデル式は統計力学 的な方法で、パーソントリップを分子運動のように捉えて導かれた。また、このモデルが重力モデル の理論的な根拠を説明したことで、重力モデルの問題点の一部が解消された。
モデル式
発生―吸収制約モデル 、発生制約モデル 、吸収制約モデル の場合について、モデル式は以下のように表される。
発生―吸収制約モデルの場合
T
i
j
=
A
i
B
j
O
i
D
j
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle T_{ij}=A_{i}B_{j}O_{i}D_{j}\exp(-\beta d_{ij})}
(1 )
ただし
A
i
=
1
∑
j
=
1
n
B
j
D
j
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle A_{i}={\frac {1}{\sum _{j=1}^{n}B_{j}D_{j}\exp(-\beta d_{ij})}}}
B
j
=
1
∑
i
=
1
m
A
i
O
i
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle B_{j}={\frac {1}{\sum _{i=1}^{m}A_{i}O_{i}\exp(-\beta d_{ij})}}}
発生制約モデルの場合
T
i
j
=
A
i
O
i
W
j
γ
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle T_{ij}=A_{i}O_{i}{W_{j}}^{\gamma }\exp(-\beta d_{ij})}
(2 )
ただし
A
i
=
1
∑
j
=
1
n
W
j
γ
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle A_{i}={\frac {1}{\sum _{j=1}^{n}{W_{j}}^{\gamma }\exp(-\beta d_{ij})}}}
吸収制約モデルの場合
T
i
j
=
B
j
V
i
α
D
j
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle T_{ij}=B_{j}{V_{i}}^{\alpha }D_{j}\exp(-\beta d_{ij})}
(3 )
ただし
B
j
=
1
∑
i
=
1
m
V
i
α
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle B_{j}={\frac {1}{\sum _{i=1}^{m}{V_{i}}^{\alpha }\exp(-\beta d_{ij})}}}
導出
発生―吸収制約モデルの場合の導出を以下に示す。
発地を
m
{\displaystyle m}
個、着地を
n
{\displaystyle n}
個、流動数の総和を
T
{\displaystyle T}
[注釈 1] 、地域
i
{\displaystyle i}
から地域
j
{\displaystyle j}
への流動を
T
i
j
{\displaystyle T_{ij}}
とする。このときの流動パターンを考え、流動量が最多となる場合の発着地の組合せを把握したい。このときの制約条件は以下の通りである(ただし
C
{\displaystyle C}
は総移動費用)。
∑
j
=
1
n
T
i
j
=
O
i
{\displaystyle \sum _{j=1}^{n}T_{ij}=O_{i}}
(4 )
∑
i
=
1
m
T
i
j
=
D
j
{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}T_{ij}=D_{j}}
(5 )
∑
i
=
1
m
∑
j
=
1
n
T
i
j
d
i
j
=
C
{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}T_{ij}d_{ij}=C}
(6 )
ここでは
T
{\displaystyle T}
を
T
i
j
{\displaystyle T_{ij}}
に分配する、場合の数
W
(
T
i
j
)
{\displaystyle W(T_{ij})}
の最大値の決定を行えばよい。このとき、
W
(
T
i
j
)
=
(
T
T
11
)
(
T
−
T
11
T
12
)
(
T
−
T
11
−
T
12
T
13
)
⋯
(
T
−
T
11
−
T
12
−
⋯
−
T
m
n
−
1
T
m
n
)
=
T
!
T
11
!
(
T
−
T
11
)
!
⋅
(
T
−
T
11
)
!
T
12
!
(
T
−
T
11
−
T
12
)
!
⋯
(
T
−
T
11
−
T
12
−
⋯
−
T
m
n
−
1
)
!
T
m
n
!
0
!
=
T
!
∏
i
=
1
m
∏
j
=
1
n
T
i
j
!
{\displaystyle {\begin{aligned}W(T_{ij})&={\binom {T}{T_{11}}}{\binom {T-T_{11}}{T_{12}}}{\binom {T-T_{11}-T_{12}}{T_{13}}}\cdots {\binom {T-T_{11}-T_{12}-\cdots -T_{mn-1}}{T_{mn}}}\\&={\frac {T!}{T_{11}!(T-T_{11})!}}\cdot {\frac {(T-T_{11})!}{T_{12}!(T-T_{11}-T_{12})!}}\cdots {\frac {(T-T_{11}-T_{12}-\cdots -T_{mn-1})!}{T_{mn}!0!}}\\&={\frac {T!}{\prod _{i=1}^{m}\prod _{j=1}^{n}{T_{ij}!}}}\end{aligned}}}
(7 )
が成立する。ここで、最大値の導出のために、式(7 )の両辺を自然対数変換すると以下の式が得られる。
ln
W
(
T
i
j
)
=
ln
T
!
−
∑
i
=
1
m
∑
j
=
1
n
ln
T
i
j
!
{\displaystyle \ln W(T_{ij})=\ln T!-\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}{\ln {T_{ij}!}}}
(8 )
ここで、スターリング近似 により、
T
{\displaystyle T}
が十分に大きいとき
ln
T
i
j
!
≈
T
i
j
ln
T
i
j
−
T
i
j
{\displaystyle \ln T_{ij}!\approx T_{ij}\ln T_{ij}-T_{ij}}
が成り立つため
ln
W
(
T
i
j
)
=
T
ln
T
−
T
−
∑
i
=
1
m
∑
j
=
1
n
(
T
i
j
ln
T
i
j
−
T
i
j
)
{\displaystyle \ln W(T_{ij})=T\ln T-T-\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}(T_{ij}\ln T_{ij}-T_{ij})}
(9 )
が導かれる。よって、
ln
W
(
T
i
j
)
{\displaystyle \ln W(T_{ij})}
の最大化を目標としていく。その際、ラグランジュの未定乗数法 を用いる。
λ
i
{\displaystyle \lambda _{i}}
は式(4 )、
γ
j
{\displaystyle \gamma _{j}}
は式(5 )、
β
{\displaystyle \beta }
は式(6 )のラグランジュ乗数とするとき、ラグランジュ関数
L
{\displaystyle L}
は
L
=
T
ln
T
−
T
−
∑
i
=
1
m
∑
j
=
1
n
(
T
i
j
ln
T
i
j
−
T
i
j
)
+
∑
i
=
1
m
λ
i
(
O
i
−
∑
j
=
1
n
T
i
j
)
+
∑
j
=
1
n
γ
j
(
D
j
−
∑
i
=
1
m
,
T
i
j
)
+
β
(
C
−
∑
i
=
1
m
∑
j
=
1
n
T
i
j
d
i
j
)
{\displaystyle L=T\ln T-T-\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}(T_{ij}\ln T_{ij}-T_{ij})+\sum _{i=1}^{m}\lambda _{i}(O_{i}-\sum _{j=1}^{n}T_{ij})+\sum _{j=1}^{n}\gamma _{j}(D_{j}-\sum _{i=1}^{m},T_{ij})+\beta (C-\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}T_{ij}d_{ij})}
(10 )
となる。ここで、
L
{\displaystyle L}
の最大値を与える
T
i
j
{\displaystyle T_{ij}}
は、偏微分方程式
∂
L
∂
T
i
j
=
0
{\displaystyle {\frac {\partial L}{\partial T_{ij}}}=0}
を解くことで求められる。よって、以下の式が成り立つ。
∂
L
∂
T
i
j
=
−
ln
T
i
j
−
λ
i
−
γ
j
−
β
d
i
j
=
0
{\displaystyle {\frac {\partial L}{\partial T_{ij}}}=-\ln T_{ij}-\lambda _{i}-\gamma _{j}-\beta d_{ij}=0}
(11 )
式変形すると、以下の式が得られる。
T
i
j
=
exp
(
−
λ
i
−
γ
j
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle T_{ij}=\exp(-\lambda _{i}-\gamma _{j}-\beta d_{ij})}
(12 )
さらに式変形すると、以下の式が得られる[注釈 2] 。
T
i
j
=
O
i
∑
j
=
1
n
exp
(
−
γ
j
−
β
d
i
j
)
⋅
D
j
∑
i
=
1
m
exp
(
−
λ
i
−
β
d
i
j
)
⋅
β
d
i
j
{\displaystyle T_{ij}={\frac {O_{i}}{\sum _{j=1}^{n}\exp(-\gamma _{j}-\beta d_{ij})}}\cdot {\frac {D_{j}}{\sum _{i=1}^{m}\exp(-\lambda _{i}-\beta d_{ij})}}\cdot \beta d_{ij}}
(13 )
が得られる。このとき、
A
i
=
exp
(
−
λ
i
)
O
i
=
1
∑
j
=
1
n
exp
(
−
γ
j
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle A_{i}={\frac {\exp(-\lambda _{i})}{O_{i}}}={\frac {1}{\sum _{j=1}^{n}\exp(-\gamma _{j}-\beta d_{ij})}}}
(14 )
B
j
=
exp
(
−
γ
j
)
D
j
=
1
∑
i
=
1
m
exp
(
−
λ
i
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle B_{j}={\frac {\exp(-\gamma _{j})}{D_{j}}}={\frac {1}{\sum _{i=1}^{m}\exp(-\lambda _{i}-\beta d_{ij})}}}
(15 )
とおくと、式(13 )は
T
i
j
=
A
i
B
j
O
i
D
j
exp
(
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle T_{ij}=A_{i}B_{j}O_{i}D_{j}\exp(-\beta d_{ij})}
(16 )
と表示でき、発生―吸収制約モデルのときのエントロピー最大化空間的相互作用モデルが導かれた。
この他、発生制約モデルの場合は式(4 )・式(6 )を、吸収制約モデルの場合は式(5 )・式(6 )を、無制約モデルの場合は式(6 )を制約条件として使用することで導出できる。
脚注
注釈
^
T
{\displaystyle T}
は、発着地の組合せ
m
n
{\displaystyle mn}
種類の流動数の総和であり、
T
=
∑
i
=
1
m
∑
j
=
1
n
T
i
j
{\displaystyle T=\sum _{i=1}^{m}\sum _{j=1}^{n}T_{ij}}
が成立する。
^ 式(12 )を、式(4 )・式(5 )に代入して得られる以下の2式
exp
(
−
λ
i
)
=
O
i
∑
j
=
1
n
exp
(
−
γ
j
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle \exp(-\lambda _{i})={\frac {O_{i}}{\sum _{j=1}^{n}\exp(-\gamma _{j}-\beta d_{ij})}}}
exp
(
−
γ
j
)
=
D
j
∑
i
=
1
m
exp
(
−
λ
i
−
β
d
i
j
)
{\displaystyle \exp(-\gamma _{j})={\frac {D_{j}}{\sum _{i=1}^{m}\exp(-\lambda _{i}-\beta d_{ij})}}}
を、さらに式(12 )に代入すればよい。
出典
参考文献