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
© Copyright 2024 Paperzz
