https://www.nikkoken.or.jp/pdf/project/2021/A-854.pdf

これまで述べてきたように、MATSimは移動の均衡をモデル化するための統合シミュレーションツールキットとして設計されました。このため、MATSimは交通需要と供給の両方をモデル化できる必要があります。の部分をモデル化する必要があります。この目的のために、MATSimは図2.3に示すように、均衡に収束するための共進化反復ループを採用しています。図2.3に示すとおりである(p.19)。

このループは、各個人の1日の行動とトリップチェーンという形で、最初の旅行需要から始まります。ループが始まる。このアクティビティとトリップチェーンは、Mobsimの段階で道路ネットワークにロードされる。一日のシミュレーションが終わると を計算し，その結果をもとに，各エージェントのアクティビティ・チェーン（計画）のスコアを計算する．最後の このとき，各エージェントは，以前の計画から生成された計画の集合を所有し を持つことになり，そのスコアに基づいて次の反復で実行するものを選択しなければならない．
ネットワーク負荷の部分では、MATSimのデフォルトとしてトラフィックフローモデルQSimが採用されている。この QSimは計算効率の良い待ち行列ベースのアプローチを適用している。基本的に、車両が道路セグメントに進入する際 を計算することができる．次に、その車両は道路の待ち行列の最後尾に挿入される。第二に，車両は道路の待ち行列の最後尾に挿入され，最後に，道路の流出能力に応じて道路を離れます．ここで、流出速度は各道路に固有であり、容量属性で指定される。

スコアリングとリプランニングの部分では、各エージェントにとって「より良い」プランと「より悪い」プランを区別する基準を提供するために、一般化された効用様式でスコアが定式化される。再計画では、このスコアをもとに、過去の計画、すなわち特定のエージェントが行った計画をもとに、完全に新しい計画を「品種改良」する遺伝的アルゴリズム（または進化的アルゴリズムと呼ばれる）を適用する。一般に、突然変異と選択という二つの演算子が使われる。突然変異演算子は、以前に実行された計画中の特定のコンポーネントを変更し、この変更された（すなわち、突然変異）計画を次の反復に使用する。次の反復処理に採用する。
MATSimで使用できるセレクタは、使用する平衡状態によって複数種類あります。
る平衡状態によって異なる。ベストリプライセレクタは、前回の反復からベストプランを選択するものです。
MNLセレクタは、プラン選択のアプローチを離散的選択の方法で適用し、エージェントの行動における以下の確率を考慮する。エージェントの行動には確率がある。

MATSim OSS & フリー Google Scholar(GS) 5750
http://bin.t.u-tokyo.ac.jp/kaken/pdf/2014_wakabayashi1.pdf
インプットデータ
・1日のスケジュール
・道路ネットワーク
・モデルのパラメータ
2. 1日のスケジュール効用を計算
𝑈𝑎𝑐𝑡 : 活動の効用 𝑈𝑡𝑟𝑎𝑣𝑒𝑙 : 移動の効用 𝑖:1回の活動
1. シミュレーションの実行
3. プランの変更
・出発時刻
・交通手段
・経路
・目的地
・駐車場
1~3を効用(Score)が収束するまで繰り返す
https://progsoft.net/ja/software/matsim

MATSimは、Javaで実装されたアクティビティベースの拡張可能なマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。
これはオープンソースであり、インターネットからダウンロードできます（MATSim、2016; GitHub、2015）。
フレームワークは大規模なシナリオ向けに設計されています。つまり、対象となる機能を効率的に処理するために、すべてのモデルの機能が取り除かれています。
並列化も非常に重要です（例：Dobler and Axhausen、2011; Charypar、2008）。 たとえば、ネットワーク負荷シミュレーションの場合、キューベースのモデルが実装され、非常に複雑で計算コストの高い自動車追従動作が省略されます（セクション1.3を参照）。
現時点では、MATSimは、アクティビティベースのモデルの分析の一般的な単位である1日をモデル化するように設計されています（たとえば、Bowmanによるレビュー、2009aを参照）。
それにもかかわらず、原則として、複数日モデルを実装することができます（Horni and Axhausen、2012年）。

SUMO OSS & フリー　交差点解析などに使われている様子  GS 35700
https://kudzuyu.github.io/SUMO-wiki-ja/SUMO_at_a_Glance/

• シミュレーション
  • 連続空間かつ離散時間での車の動き
  • 複数の自動車の種類
  • 車線変更のある複数車線道路
  • 異なった右側通行ルールや信号
  • 高速なopenGL GUI
  • 数万単位の枝(道路)を含むネットワークの制御
  • 高速起動(1GHzマシンにおいて10万台までの車を1秒以内に更新)
  • 起動中の他のアプリケーションとの相互利用性
  • ネットワーク範囲での道路、車、検知器基準の出力\
  • 人基準のマルチモーダル移動のサポート
    -

交通シミュレーションの研究をやっていることから、MATSimの調査を行っています。

もう、昨日から本当にドタバタやっているのですが、MATSimの環境構築について、記載されているドキュメントが、非常に乏しく、日本語のものはゼロと言って良いと思います。

いろいろやって、現時点で上手くいかなかったこと

> git clone https://github.com/maptic/matsim-docker.git

https://www.matsim.org/downloads/の

Visualization の翻訳

シミュレーションが実行されると、その出力ディレクトリに多くのファイルが作成されます。GUIには出力ディレクトリに到達するためのボタンがあることに注意してください。そのうちの1つは、いわゆるイベントファイルで、通常10回目のイテレーションごとに生成されます。0回目の繰り返しのイベントファイルは .../ITERS/it.0/...0.events.xml.gz に格納されています。これには可視化できる情報がたくさん含まれています。

MATSimの出力を視覚化する最も簡単な方法は、VIAを使うことです。エージェントの数に制限のある無料版がダウンロード可能です。VIAを起動すると、大きな黒い領域が表示されるはずです。ここがトラフィックを可視化する場所です。このエリアの左側に、上部に4つのアイコンがある小さなエリアがあります(「コントロール」)。最初のアイコン(Data Sources)をクリックします。このセクションにファイルをドラッグ＆ドロップするか（例：network.xml、events.xml.gz）、下部の「+」をクリックして追加するファイルを選択できます。いずれかの方法で、まずnetwork.xmlを利用可能なデータのリストに追加し、次にevents.xml.gzを追加します。これでビジュアライザーがデータを認識し、どのようにビジュアル化するかを指示することができます。

次に、コントロールセクションの 2 番目のアイコン ("レイヤー") をクリックします。初期状態では、背景レイヤーのみが表示されています。をクリックして、表示させたいデータを選択します。読み込んだnetwork.xmlでネットワークを視覚化するよう既に提案されているはずなので、「Add」をクリックします。しばらくすると、ネットワークが可視化エリアに表示されるはずです。をもう一度クリックし、今度はレイヤーの種類として「ビークル」を選択します。event.xml.gzファイルはすでに選択されています。追加]をクリックします。イベントに依存するレイヤと同様に、レイヤタグの下部に「データを読み込む」ボタンが表示されます。これをクリックすると、イベントから車両の位置が抽出されます。

VIAというビューアについて調査中

https://simunto.com/via/download

出典を忘れてしまいましたが、どなたかが作られたコードを丸パクリさせて頂きました。→たぶん"これ"

ノード1 → "A", ノード2 → "B", ノード3 → "C", ノード4 → "D", ノード5 → "E" として取り扱います。

package main

import (
	"errors"
	"fmt"
)

// ノード
type Node struct {
	name  string  // ノード名
	edges []*Edge // 次に移動できるエッジ
	done  bool    // 処理済みかを表すフラグ
	cost  int     // このノードにたどり着くのに必要だったコスト
	prev  *Node   // このノードにたどりつくのに使われたノード
}

func NewNode(name string) *Node {
	node := &Node{name, []*Edge{}, false, -1, nil}
	return node
}

// ノードに次の接続先を示したエッジを追加する
func (self *Node) AddEdge(edge *Edge) {
	self.edges = append(self.edges, edge)
}

// エッジ
type Edge struct {
	next *Node // 次に移動できるノード
	cost int   // 移動にかかるコスト
}

func NewEdge(next *Node, cost int) *Edge {
	edge := &Edge{next, cost}
	return edge
}

// 有向グラフ
type DirectedGraph struct {
	nodes map[string]*Node
}

func NewDirectedGraph() *DirectedGraph {
	return &DirectedGraph{
		map[string]*Node{}}
}

// グラフの要素を追加する (接続元ノード名、接続先ノード名、移動にかかるコスト)
func (self *DirectedGraph) Add(src, dst string, cost int) {
	// ノードが既にある場合は追加しない
	srcNode, ok := self.nodes[src]
	if !ok {
		srcNode = NewNode(src)
		self.nodes[src] = srcNode
	}

	dstNode, ok := self.nodes[dst]
	if !ok {
		dstNode = NewNode(dst)
		self.nodes[dst] = dstNode
	}

	// ノードをエッジでつなぐ
	edge := NewEdge(dstNode, cost)
	srcNode.AddEdge(edge)
}

// スタートとゴールを指定して最短経路を求める
func (self *DirectedGraph) ShortestPath(start string, goal string) (ret []*Node, err error) {
	// 名前からスタート地点のノードを取得する
	startNode := self.nodes[start]

	// スタートのコストを 0 に設定することで処理対象にする
	startNode.cost = 0

	for {
		// 次の処理対象のノードを取得する
		node, err := self.nextNode()

		// 次に処理するノードが見つからなければ終了
		if err != nil {
			return nil, errors.New("Goal not found")
		}

		// ゴールまで到達した
		if node.name == goal {
			break
		}

		// 取得したノードを処理する
		self.calc(node)
	}

	// ゴールから逆順にスタートまでノードをたどっていく
	n := self.nodes[goal]
	for {
		ret = append(ret, n)
		if n.name == start {
			break
		}
		n = n.prev
	}

	return ret, nil
}

// つながっているノードのコストを計算する
func (self *DirectedGraph) calc(node *Node) {
	// ノードにつながっているエッジを取得する
	for _, edge := range node.edges {
		nextNode := edge.next

		// 既に処理済みのノードならスキップする
		if nextNode.done {
			continue
		}

		// このノードに到達するのに必要なコストを計算する
		cost := node.cost + edge.cost
		if nextNode.cost == -1 || cost < nextNode.cost {
			// 既に見つかっている経路よりもコストが小さければ処理中のノードを遷移元として記録する
			nextNode.cost = cost
			nextNode.prev = node
		}
	}

	// つながっているノードのコスト計算がおわったらこのノードは処理済みをマークする
	node.done = true
}

func (self *DirectedGraph) nextNode() (next *Node, err error) {
	// グラフに含まれるノードを線形探索する
	for _, node := range self.nodes {

		// 処理済みのノードは対象外
		if node.done {
			continue
		}

		// コストが初期値 (-1) になっているノードはまだそのノードまでの最短経路が判明していないので処理できない
		if node.cost == -1 {
			continue
		}

		// 最初に見つかったものは問答無用で次の処理対象の候補になる
		if next == nil {
			next = node
		}

		// 既に見つかったノードよりもコストの小さいものがあればそちらを先に処理しなければいけない
		if next.cost > node.cost {
			next = node
		}
	}

	// 次の処理対象となるノードが見つからなかったときはエラー
	if next == nil {
		return nil, errors.New("Untreated node not found")
	}

	return
}

func main() {
	// 有向グラフを作る
	g := NewDirectedGraph()

	// グラフを定義していく
	g.Add("A", "B", 2)
	g.Add("A", "C", 7)
	g.Add("A", "D", 5)

	g.Add("B", "D", 4)

	g.Add("C", "E", 2)

	g.Add("D", "C", 1)
	g.Add("D", "E", 4)

	g.Add("E", "C", 2)

	// "s" ノードから "z" ノードへの最短経路を得る
	path, err := g.ShortestPath("A", "E")

	// 経路が見つからなければ終了
	if err != nil {
		fmt.Println("Goal not found")
		return
	}

	// 見つかった経路からノードとコストを表示する
	for _, node := range path {
		fmt.Printf("ノード: %v, コスト: %v\n", node.name, node.cost)
	}
}

出力結果

C:\Users\ebata> go run .\dijkstra.go
ノード: E, コスト: 8
ノード: C, コスト: 6
ノード: D, コスト: 5
ノード: A, コスト: 0

ラベル修正法の練習(だけ)

「Golangでcsvファイルを読み出す」の記事は多いのですが、特定の行まで引っ張り出す情報があまりないので、メモを残しておきます。

/*
以下のcsvファイル(kai_20220522holyday18.csv)の中身を取り出す
id,age,type,departure_name,departure_number,departure_lat,departure_lng,arrival_name,arrival_number,arrival_lat,arrival_lng
0,43,resident,,,34.173408,131.470684,,,34.155862,131.501246
1,24,resident,,,34.179449,131.482543,,,34.164116,131.471791
2,42,resident,,,34.168739,131.470768,,,34.160989,131.491124
3,21,resident,,,34.169494,131.469934,,,34.173498,131.471351
4,58,resident,,,34.185295,131.47414,,,34.191481,131.49456
5,48,resident,,,34.150778,131.480747,,,34.16536,131.471872
6,56,resident,,,34.16536,131.471872,,,34.174066,131.479312
7,73,resident,,,34.155731,131.500845,,,34.16776,131.472831
8,47,resident,,,34.167237,131.471785,,,34.155775,131.476531
9,21,resident,,,34.154931,131.50468,,,34.156678,131.49581
10,37,resident,,,34.16727,131.472899,,,34.171253,131.471177
11,40,resident,,,34.147241,131.474921,,,34.150675,131.486268
12,67,resident,,,34.173683,131.476347,,,34.173643,131.471027
13,28,resident,,,34.183079,131.484303,,,34.174245,131.474592
14,46,resident,,,34.146154,131.472711,,,34.159611,131.491548
15,25,resident,,,34.162497,131.489283,,,34.147212,131.475984
*/

package main

import (
	"encoding/csv"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"strconv"
)

func main() {
	file, err := os.Open("kai_20220522holyday18.csv") // 先ほど入手した郵便番号データをos.Openで開く
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer file.Close()

	r := csv.NewReader(file)
	rows, err := r.ReadAll() // csvを一度に全て読み込む
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 行ごとに
	for i, row := range rows {
		if i == 0 {
			continue // CSVのヘッダー行を無視
		}

		age := row[1]

		departure_lat, err := strconv.ParseFloat(row[5], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}
		departure_lng, err := strconv.ParseFloat(row[6], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		arrival_lat, err := strconv.ParseFloat(row[9], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		arrival_lng, err := strconv.ParseFloat(row[10], 64)
		if err != nil {
			log.Fatal(err)
		}

		fmt.Println(age, departure_lat, departure_lng, arrival_lat, arrival_lng)

	}
}

出力結果

C:\Users\ebata\yamaguchi\src_try1\others> go run main5.go
43 34.173408 131.470684 34.155862 131.501246
24 34.179449 131.482543 34.164116 131.471791
42 34.168739 131.470768 34.160989 131.491124
21 34.169494 131.469934 34.173498 131.471351
58 34.185295 131.47414 34.191481 131.49456
56 34.16536 131.471872 34.174066 131.479312
73 34.155731 131.500845 34.16776 131.472831
47 34.167237 131.471785 34.155775 131.476531
21 34.154931 131.50468 34.156678 131.49581
37 34.16727 131.472899 34.171253 131.471177
40 34.147241 131.474921 34.150675 131.486268
67 34.173683 131.476347 34.173643 131.471027
28 34.183079 131.484303 34.174245 131.474592
46 34.146154 131.472711 34.159611 131.491548
25 34.162497 131.489283 34.147212 131.475984

PostgreSQLで、新規のデータならinsert, 書き換えならupdate をしようと思ったのですが、なんか面倒くさいので、初期テーブルを沢山作っておくことで対応することしました。

というか、そういうメソッドを準備しておいて欲しい→あるみたいですが、上手く動かせませんでした。

package main

import (
	"database/sql"
	"fmt"
	"log"

	_ "github.com/lib/pq" // ←これを追記
)

func main() {
	// user_log, bike_logへのアクセス
	dbAgent, err := sql.Open("postgres", "user=postgres password=password host=192.168.0.23 port=15432 dbname=agent_db sslmode=disable")
	if err != nil {
		log.Fatal("dbAgent OpenError: ", err)
	}
	defer dbAgent.Close()
	err = dbAgent.Ping()
	if err != nil {
		log.Fatal(err, "\nHint: dbAgent Database may not have started")
	}
	// user_logテーブルの内容の全削除
	dbAgent.Query("delete from bike_log;")

	// insertのテスト
	for i := 0; i < 10; i++ {
		str := fmt.Sprintf("insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(%d, -1)", i)
		fmt.Println(str)
		dbAgent.Query(str)
	}

	// updateのテスト
	for i := 0; i < 10; i = i + 2 {
		str := fmt.Sprintf("update bike_log set num_bikes = %d where stationid = %d", i*2, i)
		fmt.Println(str)
		dbAgent.Query(str)
	}
}

出力結果

C:\Users\ebata\yamaguchi\src_try1\others> go run main4.go
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(0, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(1, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(2, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(3, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(4, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(5, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(6, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(7, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(8, -1)
insert into bike_log (stationid, num_bikes) values(9, -1)
update bike_log set num_bikes = 0 where stationid = 0
update bike_log set num_bikes = 4 where stationid = 2
update bike_log set num_bikes = 8 where stationid = 4
update bike_log set num_bikes = 12 where stationid = 6
update bike_log set num_bikes = 16 where stationid = 8

データベースの中身

agent_db=# select * from bike_log;
stationid | num_bikes
-----------+-----------
1 | -1
3 | -1
5 | -1
7 | -1
9 | -1
0 | 0
2 | 4
4 | 8
6 | 12
8 | 16
(10 rows)

何度やっても、エージェントが湯田温泉駅の北口に出てこないので、QGISを立ち上げて、OpenStreetMap(OSM)のノードを調べみたら、原因が分かりました。

湯田温泉駅のサイクルステーションにもっとも近いノードが、駅の南口側にあるので、ここにキャッチされて、エージェントが南口側に集合してしまっていました。

# 湯田温泉駅周辺のノードが少なすぎる (山口駅は、比較的沢山のノードがあるのに)

OSMデータの改竄(https://booth.pm/ja/items/3943484)という手もあるが、ちょっと手間がかかりすぎるので、取り敢えず、目的地を上の図の206号線の終端に移動することで対応しようと思っています。

ローカルネットワークにおける「オレオレ証明書」の作り方

"http: TLS handshake error from 192.168.0.22:59914: remote error: tls: unknown certificate"のエラーを、ようやく消せました

2023年1月9日追記
他のマシンで作った鍵は、動きません。"http: TLS handshake error from 127.0.0.1:51901: remote error: tls: unknown certificate"が出てきます→ 証明書の中にPCのホスト名称が記載されているようです。ですので、面倒ですが、別のマシンで動かす鍵は、別のマシンで再度作り直す必要があるようです。

2023年1月10日追記
クライアントとサーバを同じWindowBOXで実施している場合でも、"http: TLS handshake error"がでてきますので、下記の「5.4. Windowsの場合」を参考にして、「証明書のインストール」を実施して下さい。 

• 1. 目的
• 2. 狙い
• 3. mkcertの入手方法と鍵の作りかた
• 4. 鍵の使い方
  • 4.1. Goプログラムserver24.go, main.goの修正
    • 4.1.1. http.ListenAndServeTLSへの置き換え
    • 4.1.2. アドレスの修正
  • 4.2. index.htmlの修正
• 5. スマホ側への鍵の設定方法
  • 5.1. ルート証明書の場所
  • 5.2. iPad/iPhoneの場合
    • 5.2.1. ルート証明書を信頼する
  • 5.3. Andoroidの場合
    • 5.3.1. ルート証明書のインストール
  • 5.4. Windowsの場合
• 6. 結果

1. 目的

ローカルな実験環境で、Go言語で作ったサーバを動かし、Websocket用の鍵を作成し、TLS通信(https://)を実現します。

2. 狙い

最近、ブラウザの"https"縛りがきつくて、ローカルのindex.htmlを叩くだけでは、画面が出てこなくなりました。特にスマホで顕著です。セキュリティ的には良いことなのかもしれませんが、研究用の開発をする人間(私)にとっては、『正直、面倒くさいなぁ』と思っています。

あくまでインターナルな環境での動作テストで使えれば足り、インターネットに出るつもりはありません。つまりIPアドレス、直接指定で実験できれば足りるのです(e.g. https://192.168.0.8:8080)

ところが問題があります。当然、インターネットに出ないことが必要なのです(というかインターネットに出たらアウト(始末書もの))。

• 当然、公式の認証鍵はインターネットでの使用を前提としている上に、高価です。
• Let's encrypt (https://letsencrypt.org/ja/) は、IPアドレスは使えないようです(ドメイン名のみ)。またクローズなローカルネットでは使えません。
• ZeroSSL (https://zenn.dev/mattn/articles/b2c4c92c9116b1) は、インターネット上でオープンされているIPアドレスには使えますが、やはりクローズなローカルネットでは使えません。

という訳で、今回は、mkcert (https://qiita.com/k_kind/items/b87777efa3d29dcc4467) を使うことにしました。

このメモでは、mkcertを使って、インターネットに繋っていないローカルネットワークで、TLS通信を実現することを目的とするものです。

3. mkcertの入手方法と鍵の作りかた

https://github.com/FiloSottile/mkcert を覗いて、バイナリがダウンロードできそうことが分かりました。

もって、ここから、Windows10で使えそうなバイナリをダウンロードして下さい。

ダウンロードしたところから、直接叩いてみたら、最初に、

# mkcert -install

しろ、と言われます。

本当はmkcertにリネームした方が良いのでしょうが、面倒なので、そのまま

# mkcert-v1.4.1-windows-amd64.exe -install

を強行しました。

その後、"localhost","127.0.0.1","192.168.0.8"の3つのアドレスを追加することにしましたので、

# mkcert-v1.4.1-windows-amd64.exe localhost 127.0.0.1 192.168.0.8

としました。

この結果は以下の通りです。

>mkcert-v1.4.1-windows-amd64.exe localhost 127.0.0.1 192.168.0.8
Using the local CA at "C:\Users\ebata\AppData\Local\mkcert" 
Created a new certificate valid for the following names 
 - "localhost"
 - "127.0.0.1"
 - "192.168.0.8"

The certificate is at "./localhost+2.pem" and the key at "./localhost+2-key.pem" 

と入力すると、鍵が、カレントディレクトリにできるようです。

で、

• "localhost+1-key.pem"を "key.pem"とリネームして、
• "localhost+1.pem"を"cert.pem"とリネームして、

鍵を使うプログラム(main.go, server24.go)のあるディレクトリの全部に放り込んで下さい。

4. 鍵の使い方

4.1. Goプログラム(server24.go, main.go)の修正

4.1.1. http.ListenAndServeTLS()への置き換え

さらに、main.go, server24.goのhttp.ListenAndServe()を、以下のようなhttp.ListenAndServeTLS()に置き換えて下さい

    var addr = flag.String("addr", ":8080", "http service address")

    /*
        log.Fatal(http.ListenAndServe(*addr, nil)) // localhost:8080で起動をセット
    */

    var httpErr error
    if _, err := os.Stat("./cert.pem"); err == nil {
        fmt.Println("file ", "cert.crt found switching to https")
        if httpErr = http.ListenAndServeTLS(*addr, "./cert.pem", "./key.pem", nil); httpErr != nil {
            log.Fatal("The process exited with https error: ", httpErr.Error())
        }
    } else {
        httpErr = http.ListenAndServe(*addr, nil)
        if httpErr != nil {
            log.Fatal("The process exited with http error: ", httpErr.Error())
        }
    }

4.1.2. アドレスの修正

• "localhost"の記載を、外向きのipアドレス(192.168.0.8)に書き換えて下さい。

4.2. index.htmlの修正

• "localhost"の記載を、外向きのipアドレス(192.168.0.8)に書き換えて下さい。

5. スマホ側への鍵の設定方法

スマホ側は、当然に、"192.168.0.8"などというあやしげなサーバを信じる訳がないので、それを信じさせる処理を行う必要があります。

これをスマホに信じさせるには、ルート証明書の作成が必要となりますが、これはすでに出来ています。

5.1. ルート証明書の場所

# mkcert-v1.4.1-windows-amd64.exe -CAROOT

で、rootCA-key.pem rootCA.pem の場所が分かります。

("key.pem"、"cert.pem"は、使わないので注意して下さい(それに気がつかずにエラい目に遭いました))

C:\Users\ebata\Downloads>mkcert-v1.4.1-windows-amd64.exe -CAROOT
C:\Users\ebata\AppData\Local\mkcert

C:\Users\ebata\Downloads>cd C:\Users\ebata\AppData\Local\mkcert

C:\Users\ebata\AppData\Local\mkcert>ls
rootCA-key.pem  rootCA.pem

5.2. iPad/iPhoneの場合

1. スマホにrootCA.pemをメールで送り込みます。ただし、iPad/iPhoneの場合、gmailメーラからではrootCA.pemを直接インストールできないので、safariから、gmail.comにログインして、メーラーを出して、そこからrootCA.pemを叩いて取り出して下さい。
2. 次に、「設定」をクリックすると「プロファイルがダウンロード済み」というメッセージが出てくるので、そこをクリックして、「インストール」を押して下さい(ここでしつこく「パスコードの入力」を要求されますが、くじけずに何度でも入力して下さい)
   1.ダウンロードが出来たら、[設定]→ [プロファイルがダウンロード済み]を選択して下さい。

あとは、インストールボタンを押し続けて、インストールが完了して下さい。

5.2.1. ルート証明書を信頼する

1. [設定] → [一般] → [情報] → [証明書信頼設定] → ルート証明書を全面的に信頼するの項目で、インストールした証明書をONにして下さい。

2. [設定] → [プロファイル]でインストールしたプロファイルを選択するとルート証明書を確認できます。

5.3. Andoroidの場合

5.3.1. ルート証明書のインストール

1. rootCA.pem を、rootCA.cerにリネームして、スマホにrootCA.cerをメールで送り込みます。
2. メーラからrootCA.cerをクリックすれば、インストールされます(ことがあります)。

あるいは、

3. ルート証明書ファイルを端末の内部ストレージまたはSDカードのルートディレクトリに配置します。
4. ストレージからのインストールまたはSDカードからのインストールを選択します。
   • ストレージからインストールする場合:
     ［設定］−［ユーザー設定］−［セキュリティ］−［認証情報ストレージ］−［ストレージからのインストール］
   • SDカードからインストールする場合:
     ［設定］−［ユーザー設定］−［セキュリティ］−［認証情報ストレージ］−［SDカードからのインストール］
5. 証明書に名称を設定し、［OK］ボタンをタップして、インストールが完了します。

最後に、

6. 証明書がインストールされたか確認します。［設定］−［ユーザー設定］−［セキュリティ］−［認証情報ストレージ］−［信頼できる認証情報］の［ユーザー］タブで確認できます(ただし、私はこのメニューは確認できませんでした)

5.4. Windowsの場合

Windowsがスマホになることはないと思いますが、リモートの端末になることはあるので、記載しておきます。

1. rootCA.pemを、rootCA.cerにリネームして、Windowsに送り込みます。
2. rootCA.cerを右クリックして、「証明書のインストール」を選びます。
3. 「証明書をすべて次のストアに配置する(P)」のラジオボタンをクリックし、「参照」ボタンをクリックします。
   1.「使用する証明書ストアを選択してください(C)」の画面で、「信頼されたルート証明機関」を選択します。

5. 先ほどの画面に戻るので「次へ」ボタンを押下し、さらに「完了」ボタンを押下して下さい。正しくインポートされました。」と表示されればインストール成功です。

6. 結果

上記の処理を行うことで、iPhone,iPad,Android,WindowsBoxからのアクセスを行っても、サーバのコンソールから、

http: TLS handshake error from 192.168.0.22:59914: remote error: tls: unknown certificate
http: TLS handshake error from 192.168.0.22:59920: remote error: tls: unknown certificate
http: TLS handshake error from 192.168.0.22:59922: remote error: tls: unknown certificate

が出てこなくなり、ローカルネットでのセキュアなWebSocket通信が実現できる目処が立ちました。

以上

Dockerを使っていて、このメッセージにどれだけ苦しめられたことか分からない。

で、世界中の人も困っているようである。

コードにトレースログを仕込んでも、どうもコードではない部分で発生しているらしくて、手がつけられなかったが、調べている内に、こんなことが分かってきた。

1. Dockerの中にデフォルトに入っているコンテナ間名前解決に関するアドレスらしい
2. PostgreSQLに関する接続に関するところで発生るうことが多いらしい
3. で、試しに、docker-compose.yml の"db:"に関わるところに、3行ほど追加してみた(最近濫用している、セキュリティ無視の接続の呪文)

   db:
   image: postgis-pgrouting:latest
   build:
   context: docker/postgis-pgrouting
   expose:
   - "5432"
   ports:
   - "15432:5432"
   volumes:
   - data
   - ./:/hitachi_ride_hailing_go
   environment:
   POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD: 'trust'
   POSTGRES_PASSWORD: 'postgres'

そうしたら、いきなり、"dial tcp: lookup db on 127.0.0.11:53: no such host exit" が出てこなくなった。

理由は不明ですし、たまたまかもしれないけど、直ったので、それで良しとします。

https://www.ibm.com/quantum-computing/

Ibm_xxxxxxxxではログインできなかったので、googleのアカウントでログイン

うん、多分作れているんだろう。000」と「011」が約50%で発生している(上位ビットは無視して良い思う)から。1024回くらい繰返しているみたい。ただ、(当然だけど)量子の非局所化を確認する方法って、ないんだろうなぁ

第3章： スコアリングの詳細
第4章: MATSimの設定について
第5章: 利用可能な機能とその使用方法
第6章: MATSimのデータコンテナ
第7章: MATSimの初期入力の生成
第8章: MATSim JOSMNetworkエディタ
第9章 シンガポールにおけるMap-to-MapMatchingエディタ
第10章 ネットワークエディターの貢献
第11章: QSim
第12章 信号と車線
第13章 駐車場
第14章：電気自動車
第15章: ロードプライシング
第16章：MATSimによる公共交通のモデル化
第17章：「ミニバス」の貢献度
第18章 バス路線図マッチングの半自動化ツール
第19章 新しい動的イベントベースの公共交通ルータ
第20章 マトリックスベースの白金ルータ
第21章 "マルチモーダル "への貢献
第22章 カーシェアリング
第23章 カーシェアリング ダイナミックトランスポートサービス
第24章 貨物輸送 貨物輸送
第25章 貨物輸送 ワゴンシム
第26章 旅日記から読み解く貨物連鎖
第27章: デスティネーション・イノベーション
第28章 共同意思決定
第29章 ソクネトゲン
第30章: 日帰りリプランニング
第31章: MATSimエージェントを賢くする信念・願望・意図
第32章: CaDyTS: 動的トラフィックシミュレーションのキャリブレーション
第33章 セノゾンビア
第34章: OTFVis: MATSimのオープンソースビジュアライザー
第35章: アクセシビリティ
第36章: 排出ガスモデリング
第37章: MATSimを用いたインタラクティブな解析と意思決定支援
第38章: 「解析」の貢献
第39章: MATSimにおけるマルチモデリング。PSim
第40章: その他の計算性能に関する経験
第41章 避難計画 統合的アプローチ
第42章 都市シミュレーション MATSim4都市シム
第43章 廃止されたモジュール
第44章：組織 開発プロセス、コード構造、そして
第45章: 自分自身の拡張機能を書き、貢献する方法
第46章 MATSimの歴史
第47章 エージェントベースのトラフィックアサインメント
第48章: モンテカルロエンジンとしてのMATSim
第49章: MATSimにおける選択モデル
第50章: 運動学的波動の待ち行列表現
第51章：MATSimによる便益・費用に関するミクロ経済学的解釈
第52章 シナリオの概要
第53章：ベルリンI: BVGシナリオ
第54章 ベルリンII CEMDAP-MATSim-Cadytsシナリオ
第55章：スイス
第56章：チューリッヒ
第57章: シンガポール
第58章: ミュンヘン
第59章 スーフォールズ
第60章：アリアガ
第61章： 保定 家庭用新型ユーティリティの実証実験ケーススタディ
第62章 バルセロナ
第63章：ベルギー 河川洪水の経済的影響を評価するための推計フレームワークにおけるMATSimの利用
第64章：ブリュッセル
第65章：カラカス
第66章 コトブス 交通信号シミュレーション
第67章 ダブリン ダブリン
第68章 ヨーロッパの航空・鉄道輸送
第69章：ハウテン州
第70章： ドイツ
第71章：ハンブルク・ヴィルヘルムスブルク
第72章: ジョインビル
第73章： ロンドン ロンドン
第74章: ネルソン・マンデラ・ベイ
第75章: ニューヨーク
第76回：パダン パダン
第77章：パダン パトナ
第78章: フィリピン フィリピンにおけるエージェントベースの交通シミュレーションモデル
第79章: ポズナン
第80章: キト首都圏
第81章：ロッテルダム ロッテルダム 公共交通機関のレベニュー・マネジメント
第82章：サマラ
第83章: サンフランシスコ・ベイエリア スマートベイ・プロジェクト-コネクテッド
第84章 サンティアゴ・デ・チリ
第85章 シアトル地域
第86章: ソウル
第87章 上海
第88章: ソチ
第89章： ストックホルム
第90章：タンパ（フロリダ州 都市内移動の高解像度シミュレーションとその結果
第91章：テルアビブ
第92章：東京 ハイパーパスを用いた車両移動のシミュレーションと移動時間の信頼性に与える影響
第93章: トロント
第94章：トロント トロンハイム
第95章：ヤラウォンガとモルワラ。オーストラリア・ビクトリア州における需要対応型交通システム
第96章：横浜 MATSimのレジリエントな都市設計への応用
第97章: 研究の方向性

Chapter 3: A Closer Look at Scoring
Chapter 4: More About Configuring MATSim
Chapter 5: Available Functionality and How to Use It
Chapter 6: MATSim Data Containers
Chapter 7: Generation of the Initial MATSim Input
Chapter 8: MATSim JOSMNetwork Editor
Chapter 9: Map-to-MapMatching Editors in Singapore
Chapter 10: The Network Editor Contribution
Chapter 11: QSim
Chapter 12: Traffic Signals and Lanes
Chapter 13: Parking
Chapter 14: Electric Vehicles
Chapter 15: Road Pricing
Chapter 16: Modeling Public Transport with MATSim
Chapter 17: The "Minibus" Contribution
Chapter 18: Semi-Automatic Tool for Bus Route Map Matching
Chapter 19: New Dynamic Events-Based Public Transport Router
Chapter 20: Matrix-Based pt router
Chapter 21: The "Multi-Modal" Contribution
Chapter 22: Car Sharing
Chapter 23: Dynamic Transport Services
Chapter 24: Freight Traffic
Chapter 25: WagonSim
Chapter 26: freight Chains From Travel Diaries
Chapter 27: Destination Innovation
Chapter 28: Joint Decisions
Chapter 29: Socnetgen
Chapter 30: Within-Day Replanning
Chapter 31: Making MATSim Agents Smarter with the Belief-Desire-Intention
Chapter 32: CaDyTS: Calibration of Dynamic Traffic Simulations
Chapter 33: Senozon Via
Chapter 34: OTFVis: MATSim's Open-Source Visualizer
Chapter 35: Accessibility
Chapter 36: Emission Modeling
Chapter 37: Interactive Analysis and Decision Support with MATSim
Chapter 38: The "Analysis" Contribution
Chapter 39: Multi-Modeling in MATSim: PSim
Chapter 40: Other Experiences with Computational Performance
Chapter 41: Evacuation Planning: An Integrated Approach
Chapter 42: MATSim4 Urban Sim
Chapter 43: DiscontinuedModules
Chapter 44: Organization: Development Process, Code Structure and
Chapter 45: How toWrite Your Own Extensions and Possibly Contribute
Chapter 46: Some History of MATSim
Chapter 47: Agent-Based Traffic Assignment
Chapter 48: MATSim as aMonte-Carlo Engine
Chapter 49: Choice Models in MATSim
Chapter 50: Queueing Representation of Kinematic Waves
Chapter 51: Microeconomic Interpretation of MATSim for Benefit-Cost
Chapter 52: Scenarios Overview
Chapter 53: Berlin I: BVG Scenario
Chapter 54: Berlin II: CEMDAP-MATSim-Cadyts Scenario
Chapter 55: Switzerland
Chapter 56: Zuurich
Chapter 57: Singapore
Chapter 58: Munich
Chapter 59: Sioux Falls
Chapter 60: Aliaga
Chapter 61: Baoding: A Case Study for Testing a New Household Utility
Chapter 62: Barcelona
Chapter 63: Belgium: The Use of MATSim within an Estimation Framework for Assessing Economic Impacts of River Floods
Chapter 64: Brussels
Chapter 65: Caracas
Chapter 66: Cottbus: Traffic Signal Simulation
Chapter 67: Dublin
Chapter 68: European Air - and Rail-Transport
Chapter 69: Gauteng
Chapter 70: Germany
Chapter 71: HamburgWilhelmsburg
Chapter 72: Joinville
Chapter 73: London
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Chapter 77: Patna
Chapter 78: The Philippines: Agent-Based Transport SimulationModel for
Chapter 79: Poznan
Chapter 80: QuitoMetropolitan District
Chapter 81: Rotterdam: Revenue Management in Public Transportation with
Chapter 82: Samara
Chapter 83: San Francisco Bay Area: The SmartBay Project - Connected
Chapter 84: Santiago de Chile
Chapter 85: Seattle Region
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Chapter 88: Sochi
Chapter 89: Stockholm
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Chapter 91: Tel Aviv
Chapter 92: Tokyo: Simulating Hyperpath-Based Vehicle Navigations and its Impact on Travel Time Reliability
Chapter 93: Toronto
Chapter 94: Trondheim
Chapter 95: Yarrawonga andMulwala: Demand-Responsive Transportation in Regional Victoria, Australia
Chapter 96: Yokohama: MATSim Application for Resilient Urban Design
Chapter 97: Research Avenues