| 研究課題/領域番号 |
21K12030
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
間下 以大 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (00467606)
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| 研究分担者 |
李 天鎬 岡山理科大学, 総合情報学部, 教授 (70792737)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 3次元パッキング問題 / 遺伝的アルゴリズム / Bin Packing 問題 / 深層強化学習 / 3次元パッキング / 強化学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究計画では物理シミュレーションによる解評価を行う3 次元パッキング問題について，実用的で大規模な問題に対応可能なパッキング問題の解法を開発する．本計画の特色は，物理シミュレーションによる解評価を機械学習によって高速化，大規模な問題でも良い解が得られる手順エンコーディング／デコーディング手法の開発，中間状態を評価するための機械学習の3 点である．これらを達成することによって，メタヒューリスティック解法の利点である様々な制約条件や問題サイズの変化に対応できる柔軟性を維持しつつ，従来では難しかった問題サイズに対してもより良い解を得ることを可能にする．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では3次元のパッキング問題において，メタヒューリスティックな解法の利点を生かして，解の評価に物理シミュレーションによる動的な揺れに対する評価を導入し，さらに，より大規模な問題に対応できる手法の開発である．研究成果として，輸送中の揺れに対して頑健な解を得ることに成功し，さらに様々な条件に対しても対応可能な解法を示した．また，深層強化学習による3次元パッキング問題の解法の効率化を実現した
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
複数の荷物(Cargo) を容器(Container) に詰め込む3 次元パッキング問題は社会の様々な場面で発生している問題である．また，個々の問題はそれぞれに異なる条件を持つため，ヒューリスティックな解法ではそれぞれの条件を組み込んだアルゴリズムの開発が必要であった．対して，本研究ではより現実に近い揺れや積みつけの条件を物理シミュレーションと評価関数の設計という形で実現しており，他様な問題に対応できるため，従来より柔軟で実用的かつ応用範囲の広い解法として社会的・学術的な意義が大きい．
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