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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-01 13:40 複数倉庫-複数旅行商人問題へのグラフニューラルネットワークと強化学習の適用 ○キム ドンヨプ・松井俊浩（名工大）  AI2023-39 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，複数倉庫・複数旅行商人問題（MD-MTSP）に対する新たな解法として，グラフニューラルネットワーク（GNN）と強化学習を組み合わせた手法を提案する． 問題要素をネットワーク上のノードとして捉え，ノード間の関係性を学習することで効率的な問題の分割を学習し，既存のMTSP手法を用いて解くことでMD-MTSPを解決する手法を提案する． 具体的には，グラフ同型ネットワーク（GIN）による要素のベクトル化と，アテンションメカニズムによる都市とデポの割り当てを通じて，MD-MTSPをより扱いやすいMTSPに分割し解決する． 実験結果により，本手法は従来の遺伝的アルゴリズム（GA）と比較して高い効率と正確性を示し，比較的大規模な問題に対する適応性も確認された．これらにより，MD-MTSPに対する提案手法の有効性が示された． |
| （英） | In this study, we introduce a method combining Graph Neural Networks (GNN) and reinforcement learning for the Multiple Depot, Multiple Traveling Salesman Problem (MD-MTSP). This approach uses Graph Isomorphism Networks (GIN) for vectorization and an attention mechanism for city-to-depot assignments, simplifying MD-MTSP into solvable MTSP tasks. Our algorithm outperforms traditional genetic algorithms in efficiency and accuracy across various settings, proving its adaptability and potential as a general solution for complex logistic challenges. |
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| キーワード | （和） | マルチエージェントシステム / グラフニューラルネットワーク / 強化学習 / 複数倉庫複数旅行商人問題 / / / / |
| （英） | Multiagent System / Graph Neural Network / Reinforcement Learning / Multiple Depot Multiple Traveling Salesman Problem / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 405, AI2023-39, pp. 13-18, 2024年3月. | |
| 資料番号 | AI2023-39 | |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2023-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2024-03-01 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 2号館C棟2F 0221教室 |
| 開催地（英） | Room0221, Bldg.2-C, Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | SMASH24 Winter Symposium |
| テーマ（英） | SMASH24 Winter Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2024-03-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数倉庫-複数旅行商人問題へのグラフニューラルネットワークと強化学習の適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Applying Graph Neural Networks and Reinforcement Learning to the Multiple Depot-Multiple Traveling Salesman Problem |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチエージェントシステム / Multiagent System |
| キーワード(2)（和/英） | グラフニューラルネットワーク / Graph Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 複数倉庫複数旅行商人問題 / Multiple Depot Multiple Traveling Salesman Problem |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | キム ドンヨプ / Dongyeop Kim / キム ドンヨプ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松井 俊浩 / Toshihiro Matsui / マツイ トシヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-01 13:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2023-39 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.405 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) |
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