著者

永田 宗伸 村田 佳洋 柴田 直樹 安本 慶一 伊藤 実

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.48, no.6, pp.23-31, 2007-03-15

参考文献数

9

被引用文献数

2

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今日の観光において,団体ツアーなどのグループ観光は,個人旅行に比べて費用などの点においての利点を持つ.しかし団体ツアーは,参加メンバの細かな嗜好や制約の違いを反映させることが難しい.本論文では,訪れたい観光地が少しずつ異なる複数のメンバがグループで観光する際に,メンバそれぞれの希望を満たしつつ,希望の合致する部分を共有するようなスケジュールを算出する問題を定義し,それを実用時間で計算する遺伝的アルゴリズム(以下,GA)を用いた近似アルゴリズムを提案する.取り扱う問題においては,メンバの数や巡回候補地の数に応じて,スケジュール中の単独行動とグループ行動の間の分離・合流地点の組合せが爆発的に増える.提案手法におけるGA の解のコーディングでは,分離・合流地点を"参照遺伝子" と呼ばれる遺伝子で表し,解候補の評価値を計算する際に,複数メンバのスケジュールをこの遺伝子を介して結合するという手法を採用した.これにより,広大な解空間を効率良く探索することが可能となり,評価実験を行った結果,メンバ数3~9 程度のグループ観光に対し,高速に準最適な解を得られることを確認した.Group tour is popular in recent years because of its reasonable cost. In group tour, however, members must follow the same schedule, and there is little flexibility to reflect preferences of the members. In this thesis, we propose a GA-based approximation algorithm to find the minimum cost schedule (including routes and stay time at each spot) for a flexible group tour with members who have different preferences. In this problem, the number of combinations of leaving and joining points exponentially increases. In the proposed algorithm, we used the gene called "reference gene". This gene means point where members leave or join in the schedule. With this coding of chromosome, efficient searching in the vast search space is achieved. We implemented and evaluated the proposed algorithm. We confirmed that our algorithm can find efficient schedules within reasonable time for group tours with practical size, 3 to 9 members.