著者

坂口 琢哉 石崎 俊

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.130, pp.9-12, 2004-12-20

参考文献数

9

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大規模なスポーツのリーグ戦などで試合日程を作成する際,考慮すべき要素の一つに各チームの移動距離の最小化が挙げられる.本稿ではこの問題を組み合わせ最適化問題と捉え,ニューラルネットワークを用いて総移動距離の短い試合日程を作成するモデルを提案した.提案モデルにおいて,試合日程作成のために必要不可欠な制約は制約層のニューロン,一方チームの長距離移動抑制や連続した同一対戦試合の禁止といった付加的な条件は側抑制として符号化した.また,本モデルを日本のプロ野球のセ・リーグ公式戦日程に適用した結果,総移動距離が現状に対し約60%であるような試合日程を作成できた.When creating the schedule of a major sports league or so, the minimization of total travel cost for each team is one of the most important factors we should consider. In this study we regarded this problem as combinational optimization problem, proposed a model with neural network architecture creating a schedule with keeping total travel cost low. We encoded several constraints essential for consistent scheduling as neurons in a constraint layer, while additional factors inhibiting long-range travel or same match-up series as lateral inhibition. We applied this model to the schedule of NPB(Nippon Professional Baseball) Central League, and succeeded to create a schedule in which total travel cost was about 60% compared to the real schedule.