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

实现超级智能社会的通用流形学习算法开发及产业应用

• 批准号: 21H04599
• 负责人: 藤澤 克樹
• 金额: $ 26.54万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-05 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H04599/
• 关键词: 数理最適化; グラフ解析; 多様体学習; サイバーフィジカルシステム; 機械学習; 高性能計算; Society5.0; モビリティ; 深層学習; Society 5.0

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。

The summary of the research results for fiscal year 2022 is as follows.ステージ１：ユニバーサル多様る　　　本のためのBasic Research Japan's Largest の Web ポータルサイトを云営する　Yahoo Japan 社のWeb's latest machine learning method and distance learning methodの法を駆使して、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proposal を行った. Yahoo!ニュースのデータセThe number of いた値値娓において and the superiority of the proposal technique をshow すことができた. Second Workshop on Knowledge Graphs and Big Dataにおいて开択されている. Structural information Efficient application and research on problems and problems. This study focuses on reducing the time required for transporting loads and moving them in the shed, and solving the problem of loading and unloading the loads in the automatic warehouse. The proposal method is to solve the problem of configuration decision and the optimization problem of combination of 2 and 2, and to solve the problem of awning and awning. The problem of placement decision is the issue of how to minimize the delivery time of goods from the warehouse. The problem of placement of goods is minimization. The problem of the shed's replacement is the problem of the configuration decision and the problem of the configuration of the goods. This study proposes a formalization of the allocation decision problem 0-1 integer planning problem and an approximate solution to the shed replacement problem 4 . The automatic warehouse is owned and operated by the company's しているautomatic warehouse したシミュレータを用いて evaluation 価を行った held by the しているautomatic warehouse してたシミュレータを用いて evaluation 価を行った held by the しているautomatic warehouse したシミュレータを値実験では, ロート疬 Co., Ltd. (Mie Prefecture Ueno City). Confirmation of the results and effectiveness of the proposed method.

项目成果

Heoretical Analysis for Representation Learning Methods of Graph-Structured Data

图结构数据表示学习方法的理论分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 佐原亮二;石川立;大野かおる;上田恭介;成島尚之;Nozomi Hata
• 通讯作者: Nozomi Hata

Mobility Optimization for Logistics and its Applications

物流移动优化及其应用

• 发表时间: 2022
• 作者: T. Omata;A. Sharma;I. Suzuki;T. Ishiyama; J. Nishii;趙 晃済，倉田 真宏，庵原 美香，相田 伸二，堤 貴彦，牧 紀男，大鶴 繁;Utsugi Mitsuru;Nozomi Hata
• 通讯作者: Nozomi Hata

Zuse Institute Berlin/Technische University Berlin/Open Grid Europe GmbH(ドイツ)

柏林 Zuse 研究所/柏林工业大学/Open Grid Europe GmbH（德国）

Development and Evaluation of Embedding Methods for Graphs with Multi Attributes

多属性图嵌入方法的开发与评估

• DOI: 10.1109/bigdata55660.2022.10020868
• 发表时间: 2022
• 期刊: Second Workshop on Knowledge Graphs and Big Data, In Conjunction with IEEE Big Data 2022
• 作者: Miyu Fujii;David Taingngin;Keiichiro Yamamura;Nozomi Hata;Hiroki Kai;Ryuji Noda;Hiroki Ishikura;Tatsuru Higurashi;and Katsuki Fujisawa
• 通讯作者: and Katsuki Fujisawa

Mobility Optimization for Smart Factories via a Multi-Commodity Flow Problem on a Time-Expanded Graph

通过时间扩展图上的多商品流动问题实现智能工厂的移动性优化

• 发表时间: 2021
• 作者: Hiroki Ishikura;Katsuki Fujisawa
• 通讯作者: Katsuki Fujisawa