Comments
Description
Transcript
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