大規模かつ多様な問題に対応可能な3次元パッキング問題解法

2023 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21K12030
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 間下 以大 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (00467606)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 李 天鎬 岡山理科大学, 総合情報学部, 教授 (70792737)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: Bin Packing 問題

Outline of Annual Research Achievements

2022年に引き続き3次元の箱(Container)の中に効率的に荷物(Cargo)を詰め込む，3次元のBinpacking問題の解法に取り組んだ．2022年度は2023年度に取り組む予定であった強化学習を用いた解法の改良に取り組んだため，2023年度では，2年目で取り組む予定であった，エンコーディング，デコーディングの開発に取り組んだ．
本研究では遺伝的アルゴリズムによる解法を基本としているが，従来のBottom-left-back法のような手法では，先に置かれた荷物の状態によって後半の荷物のおく順番と性能が大きく影響する．そのため，遺伝的アルゴリズムによる解法の探索効率が非常に悪くなっていた．本研究ではCargoの置く位置を遺伝子に組み込み，より自由度の高く，かつ遺伝的アルゴリズムによる探索に適したエンコーディング／デコーディング手法の開発を行なった．また，このようなエンコーディングに合わせてCargoの順番を保存して位置を微修正するCrossover手法やCargoの回転を遺伝子に組み込んだ手法の開発にも取り組んだ．