Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2020-02-29 |
タイトル |
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タイトル |
マルチエージェントシミュレーションを利用したごみ収集作業の最適化 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Optimization of a Refuse Collection by Multi Agent Simulation |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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札幌市立大学 |
著者所属 |
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札幌市立大学 |
著者所属 |
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札幌市立大学 |
著者所属 |
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札幌市立大学 |
著者所属(英) |
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en |
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Sapporo City University |
著者所属(英) |
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en |
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Sapporo City University |
著者所属(英) |
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en |
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Sapporo City University |
著者所属(英) |
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en |
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Sapporo City University |
著者名 |
吉田, 彩乃
高橋, 尚人
福谷, 遼太
中島, 秀之
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著者名(英) |
Ayano, Yoshida
Naoto, Takahashi
Ryota, Fukutani
Hideyuki, Nakashima
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
地方公共サービスの 1 つであるごみ収集作業では,近年の少子高齢化に伴う従事者の不足と,人件費などの高騰による経費の増加が課題となっている.我々は,時間・ルートを固定せずに乗合車輌の配車決定を行うためのサービスである SAVS(Smart Access Vehicle System)をごみ収集作業へ応用し,ごみ収集ルートおよび搬送車輌数の最適化を目指している.そのために,本研究では,まず SAVS を用いてマルチエージェントシミュレーションを行い,搬送車輌数及びごみの積込み時間が各ごみ収集車輌の総走行時間に与える影響を調べた. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
書誌情報 |
研究報告知能システム(ICS)
巻 2020-ICS-198,
号 14,
p. 1-4,
発行日 2020-02-29
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |