進化計算を用いた待ち時間を最小にするテーマパークナビゲーションの開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-06-13
• タイトル: 進化計算を用いた待ち時間を最小にするテーマパークナビゲーションの開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of theme park navigation using evolutionary computation to minimize waiting times
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 数理モデル化と問題解決1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院工学研究科工学専攻
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院工学研究科工学専攻
• 著者所属: 名古屋工業大学大学院工学研究科工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Dept. of Computer Science and Engineering, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology
• 著者名: 竹味, 和輝; 佐久間, 拓人; 加藤, 昇平
• 著者名(英): Kazuki, Takemi; Takuto, Sakuma; Shohei, Kato
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，東京ディズニーリゾート内のアトラクションの待ち時間を予測し，合計待ち時間や移動距離が少なくなるような効率的な経路生成およびテーマパークナビゲーションを開発する．大規模なテーマパークにおける待ち時間や移動時間は，一般に長い．しかし，訪問者の行動を工夫することで，これらの時間を最小限に抑えることが可能である．そこで利用者が乗りたいアトラクションを選択するだけで，効率的なルートを自動的に提案するアプリケーション「TDL/TDS AI ナビ」を開発した．待ち時間の予測には勾配ブースティングを使用し，予測された待ち時間をもとに進化戦略を用いてルートを最適化する．実地検証として，東京ディズニーシー内で 8 アトラクションの巡回において TDL/TDS AI ナビの使用により 2 時間 41 分の時間短縮が達成された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we present an efficient route generation and theme park navigation system that predicts attraction wait times within Tokyo Disney Resort, aiming to minimize total wait time and travel distance. Wait times and travel distances in large theme parks are generally long. However, by optimizing visitors' actions, it is possible to reduce these times. Therefore, we developed an application called ”TDL/TDS AI Navigator” that automatically proposes efficient routes by simply selecting the attractions the user wants to visit. Gradient boosting is used to predict wait times, and evolutionary strategies are employed to optimize the routes based on the predicted wait times. In practical validation, the use of ”TDL/TDS AI Navigator” resulted in a time reduction of 2 hours and 41 minutes for an itinerary covering 8 attractions within Tokyo DisneySea.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2024-MPS-148, 号 41, p. 1-6, 発行日 2024-06-13
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会