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進化計算を用いた即売会におけるブース巡回の最適化

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進化計算を用いた即売会におけるブース巡回の最適化
進化計算を用いた即売会におけるブース巡回の最適化
Optimization of Booth Path in Exhibition and Sale Meeting by Evolutionary Computation
感性情報学講座 0312012157 山﨑佑磨
指導教員:小嶋 和徳 伊藤 慶明
1. はじめに
近年,日本ではコミックマーケットと呼
提示することで,ユーザーのブース巡回路
決定の補助となるシステムを構築する.
ばれる即売会が行われている.毎年 50 万人
を超える参加者が集まる中,目的の物販を
購入するためには,事前にどこのブースを
訪れるかあらかじめ計画を立てておく必要
3. 使用するデータ
今回使用する会場のブース配置関係とし
ては図 1 を想定する.
がある.たくさんあるブースの中から自分
の訪れたいブースをどのように巡回するか,
初めて参加する人には難しい問題である.
本研究では,進化計算を用いてブース巡
回路を最適化し,ユーザーに提示する手法
について検討する.
2. 関連研究
関連研究として,後藤らの研究 [1]があ
る.この研究では,テーマパークにおける来
場者のアトラクション選考がテーマパーク
内の混雑状況に影響するかを検討した.ま
図 1 使用する配置図
各ブースには番号,重要度,物販数,待機
た,類似システムとして,
「ランドへ GO!」
数が設定されている.番号は各ブースに割
[2]がある.これは東京ディズニーランド,
り当てたブース番号,重要度は訪問したい
ディズニーシーにおけるアトラクションの
ブースを示す.また,物販数はブースにある
待ち時間を調べ,スケジュールを組み立て
物販の数を示す.そして,待機数は各ブース
ることができる.
の待機人数を示す.今回は開始時の状況を
しかし,前者はエージェントに設定され
想定し,重要度の大きいブースを優先して
た一定のルールにより選択するため訪れる
訪問するようにする.また,それとは逆に物
場所には個体ごとの差が生じる.また,後者
販数と待機数は小さいブースを優先して訪
ではスケジュールの入力が手動なので自分
問するようにする.今回使用するデータは
で考える必要がある.
擬似的に作成したものである.また,単一
本研究では,ユーザーの意志に沿うよう
にブース巡回路を進化計算により最適化,
ユーザーとしての状況を想定する.
4. 実験
今回,進化計算に関わるパラメータは以
下の様に設定した.
全体的に比較を行うと人手,提案手法と
もに重要度の高いブース(赤)を優先してい
る.重要度が 2 番目に高いブース(緑)は経験
集団サイズ:250
者の経路において,往復している距離が提
世代数:500
案手法の距離よりも長い.提案手法では距
選択法:トーナメント選択
離が短くなるように巡回するようにしてい
突然変異率:0.3
るためであると考えられる.また,提案手法
交叉:部分一致法
では物販数の情報の有無があるので差が表
れたと考える.しかし,物販数は実際の状況
実験では,過去に即売会の参加経験のあ
において,情報を入手する手段が難しいた
る人に経路を考えてもらい,提案手法によ
め,不必要である可能性も考えられる. 経
って出されたルートと比較を行う.被験者
験者と提案手法において優先される条件が
には,各自で決めた重要度の中から,自分の
異なっているため,さらなる条件の考案が
判断で巡回順を決めてもらう.被験者に提
必要である.
供する情報は,各ブースの待機数のみとす
る.また,条件として待機時間が 1 時間
5. 終わりに
(3600 秒)以内となるようにブース巡回を考
本研究では進化計算を用いてブース巡回
えてもらった.待機時間とは待機数×10 で
を行った.経験者による結果と比較をした
求めるものとする.
が,ユーザーの設定した重要度の高いブー
人手による結果と提案手法による結果の
一例を以下の図に示す.
スは巡回できることは確認できた.今回は
開始時の状況からのシミュレーションだっ
た.今後は物販,人の流れなど動的変化を持
たせたうえで,検討を行っていきたい.
6. 参考文献
[1] 後藤裕介,斉藤陽介,大堀耕太郎,高橋
真吾,社会シミュレーションにおける
図 2 巡回ブース例(経験者)
シナリオ分析の重要性―テーマパーク
問題を例として.経営情報学会
全国
研究発表大会要旨集 2008f(0),7-7,
2008 2016-01-02
[2] ランドへ GO - iTunes – Apple 201601-02
https://itunes.apple.com/jp/app/rando
hego!-atorakushonno図 3 巡回ブース例(提案手法)
daichi/id838047736?mt=8
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