2024-03-29T07:51:07Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000331522023-04-27T10:00:04Z01164:02735:02748:02752
分離・合流を伴うグループ観光スケジュールの作成機能の提案Proposal of planning function for group schedule with joining and forkingjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00033152/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=33152&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2006 by the Information Processing Society of Japan奈良先端科学技術大学大学院奈良先端科学技術大学大学院滋賀大学奈良先端科学技術大学大学院奈良先端科学技術大学大学院永田, 宗伸村田, 佳洋柴田, 直樹安本, 慶一伊藤, 実今日の観光において、団体ツアーなどのグループ観光は、個人旅行に比べて費用などの点においての利点を持つ。しかし団体ツアーは、参加メンバーの細かな指向や制約の違いを反映させることが難しい。本論文では、訪れたい観光地が少しづつ異なる複数のメンバーがグループで観光をする際に、メンバーそれぞれの希望を満たしつつ、希望の合致する部分を共有するようなスケジュールを算出する問題を定義し、それを実用時間で計算する遺伝的アルゴリズム(以下、GA)を用いた近似アルゴリズムを提案する。取り扱う問題においては、メンバーの数や巡回候補地の数に応じて、スケジュール中の単独行動とグループ行動の間の分離・合流地点の組み合わせが爆発的に増える。提案手法におけるGAの解のコーディングでは、分離・合流地点を”参照遺伝子”と呼ばれるワイルドカードで表し、解候補の評価値を計算する際に、複数メンバーのスケジュールをワイルドカードで表し、解候補の再評価を計算する際に、複数メンバーのスケジュールをワイルドカードを介して結合するという手法を採用した。これにより、広大な解空間を効率よく検索することが可能となり、評価実験を行った結果、メンバー数3?9程度のグループ観光に対し、高速に順最良な解を得られることを確認した。Group tour is popular in recent years because of its reasonable cost.In group tour ,however, members must follow the same schedule, and there is little flexibility to reflect preferences of the members. In this thesis, we propose a GA-based approximation algorithm to find the minimum cost schedule(including routes and stay time at each spot) for a flexible group tour with members who have different preferences. In this problem, the number of combinations of leaving and joining points exponentially increase. In the proposed algorithm , we used the gene called "reference gene". this gene means point where members leave or join in the schedule. With this coding of chromosome, efficient searching in the vast search space is achieved. We implemented and evaluated the proposed algorithm. We confirmed that our algorithm can find efficient schedules within reasonable time for group tours with practical size, 3 to 9 members.AN10505667情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)200656(2006-MPS-059)65682006-05-262009-06-30