Development and Industrial Application of Universal Manifold Learning Algorithm for Realization of Super Smart Society

2022年度の研究実績の概要は以下の通りである。ステージ１：ユニバーサル多様体学習実現のための基礎研究日本最大の Web ポータルサイトを運営する　Yahoo Japan 社の Webアクセスデータを用いて、グラフ埋め込み手法と距離学習手法などの最新の機械学習の手法を駆使して、新しいレコメンデーションサービスのためアルゴリズムの提案を行った。さらに自らアルゴリズムの実装を行い、Yahoo!ニュースのデータセット等を用いた数値実験において、提案手法の優位性を示すことができた。これらの提案手法の記述と数値実験の評価を行った論文は Second Workshop on Knowledge Graphs and Big Dataにおいて採択されている。ステージ２：アプリケーション開発これまで工場などにおける自動倉庫を効率的に運用するため、さまざまな問題に対する研究が行われてきている。本研究では、棚替えという荷物の運搬にかかる時間を削減するために自動倉庫内の荷物の配置を入れ替える問題を取り上げる。提案手法では棚替えを配置決定問題と棚替えスケジューリング問題の 2つの組合せ最適化問題を順に解き、棚替えを実行する。配置決定問題とは荷物の出庫口までの運搬時間を最小化する荷物の配置を決定する問題である。棚替えスケジューリング問題とは配置決定問題で求めた荷物の配置に入れ替えるための移動計画を求める問題である。本研究では配置決定問題を 0-1 整数計画問題として定式化し、棚替えスケジューリング問題に対する近似解法を 4 つ提案した。数値実験では、ロート製薬株式会社(三重県上野市)が保有している自動倉庫を模したシミュレータを用いて評価を行った。その結果、提案手法の有効性を確認することができた。

2022年度の研究実績の概要は以下の通りである。ステージ１：ユニバーサル多様体学習実現のための基礎研究日本最大の Web ポータルサイトを運営する　Yahoo Japan 社の Webアクセスデータを用いて、グラフ埋め込み手法と距離学習手法などの最新の機械学習の手法を駆使して、新しいレコメンデーションサービスのためアルゴリズムの提案を行った。さらに自らアルゴリズムの実装を行い、Yahoo!ニュースのデータセット等を用いた数値実験において、提案手法の優位性を示すことができた。これらの提案手法の記述と数値実験の評価を行った論文は Second Workshop on Knowledge Graphs and Big Dataにおいて採択されている。ステージ２：アプリケーション開発これまで工場などにおける自動倉庫を効率的に運用するため、さまざまな問題に対する研究が行われてきている。本研究では、棚替えという荷物の運搬にかかる時間を削減するために自動倉庫内の荷物の配置を入れ替える問題を取り上げる。提案手法では棚替えを配置決定問題と棚替えスケジューリング問題の 2つの組合せ最適化問題を順に解き、棚替えを実行する。配置決定問題とは荷物の出庫口までの運搬時間を最小化する荷物の配置を決定する問題である。棚替えスケジューリング問題とは配置決定問題で求めた荷物の配置に入れ替えるための移動計画を求める問題である。本研究では配置決定問題を 0-1 整数計画問題として定式化し、棚替えスケジューリング問題に対する近似解法を 4 つ提案した。数値実験では、ロート製薬株式会社(三重県上野市)が保有している自動倉庫を模したシミュレータを用いて評価を行った。その結果、提案手法の有効性を確認することができた。