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アイテム
深層強化学習を用いた複数拠点の配送計画
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214701
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2147019c683587-187b-4810-8f5f-a279a6ea8331
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-2J-07.pdf (548.9 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 深層強化学習を用いた複数拠点の配送計画 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 九大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 九大 | ||||||||||
| 著者名 |
佐藤, 凜太郎
× 佐藤, 凜太郎
× 辻, 康孝
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 従来の配送経路問題の解法に加えて，近年の深層学習の研究の発展に伴い，深層強化学習を用いた手法が提案されている．学習に時間はかかるが，推論時には高速・高精度で解を求めることができ，既存手法を凌ぐ性能が報告されている．しかし，深層学習を用いる場合，複数のグラフをバッチ単位で処理するため，複雑な制約条件を実装に組み込むことが難しい．本研究では，各時刻で使用する配送車と次に訪れるノードの選択確率を出力するようにモデル構造を改良する．これにより，使用可能な配送車の台数を制限する，配送車の拠点を単一ではなく複数とする，などの制約条件を課し，より現実世界の配送計画を考慮した手法を提案する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 183-184, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
