2022/10/01 更新

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ヤマウチ トモキ
山内 智貴
所属
理工学術院 基幹理工学部
職名
助手
プロフィール

2019 年早稲田大学基幹理工学部情報理工学科卒業,数学・応用数理副専攻修了.2020 年同大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻修士課程修了(成績・学業優秀による一年早期修了).現在,同大学大学院基幹理工学研究科情報理工・情報通信専攻博士後期課程に在学中.2021 年より同大学基幹理工学部情報理工学科助手.マルチエージェントシステム,分散人工知能の研究に従事.人工知能学会,情報処理学会会員.

学歴

  • 2020年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   大学院基幹理工学研究科   情報理工・情報通信専攻(博士後期課程)  

  • 2019年04月
    -
    2020年03月

    早稲田大学   大学院基幹理工学研究科   情報理工・情報通信専攻(修士過程)  

    成績・学業優秀による一年早期修了

  • 2015年04月
    -
    2019年03月

    早稲田大学   基幹理工学部   情報理工学科(数学・応用数理副専攻)  

    数学・応用数理副専攻修了

学位

  • 2020年03月   早稲田大学   修士(工学)

  • 2019年03月   早稲田大学   学士(工学)

所属学協会

 

研究分野

  • 知能情報学   人工知能,マルチエージェントシステム,協調・調整

研究キーワード

  • 人工知能

  • マルチエージェントシステム

  • エレベータ群制御システム

  • マルチエージェント協調搬送問題

  • マルチエージェント経路計画問題

  • 分散ロボット経路計画問題

  • 株価予測

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論文

  • Deadlock-Free Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Problem Using Priority Inheritance with Temporary Priority

    Yukita Fujitani, Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara

    Procedia Computer Science (Proceedings of 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, KES 2022)    2022年09月  [査読有り]

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    This paper proposes a control method for the multi-agent pickup and delivery problem (MAPD problem) by extending the priority inheritance with backtracking (PIBT) method to make it applicable to more general environments. PIBT is an effective algorithm that introduces a priority to each agent, and at each timestep, the agents, in descending order of priority, decide their next neighboring locations in the next timestep through communications only with the local agents. Unfortunately, PIBT is only applicable to environments that are modeled as a bi-connected area, and if it contains dead-ends, such as tree-shaped paths, PIBT may cause deadlocks. However, in the real-world environment, there are many dead-end paths to locations such as the shelves where materials are stored as well as loading/unloading locations to transportation trucks. Our proposed method enables MAPD tasks to be performed in environments with some tree-shaped paths without deadlock while preserving the PIBT feature; it does this by allowing the agents to have temporary priorities and restricting agents' movements in the trees. First, we demonstrate that agents can always reach their delivery without deadlock. Our experiments indicate that the proposed method is very efficient, even in environments where PIBT is not applicable, by comparing them with those obtained using the well-known token passing method as a baseline.

  • Distributed and Asynchronous Planning and Execution for Multi-agent Systems through Short-Sighted Conflict Resolution

    Yuki Miyashita, Tomoki Yamauchi, Toshiharu Sugawara

    Proceedings of 2021 IEEE 46th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2022)     14 - 23  2022年06月  [査読有り]

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    We propose a distributed method for a multi-agent pick-up and delivery problem with fluctuations in agent movement speeds while agents perform planning, detect and resolve conflicts (collisions) between the plans, and execute actions in the plans in a distributed manner. Our study assumes that the robot's movement speed can fluctuate, owing to various factors, thus delaying their scheduled tasks. Such delays can rapidly cause other agent conflicts to cascade and render long-term plans useless. Our proposed method allows each agent's plans to be executed and modified using an advanced short-sighted conflict resolution mechanism. Hence, although an agent attempts to follow its given sequence of actions, it performs each one after carefully checking for any conflict in the next few steps. Our method is fully distributed and works effectively, even when the number of task endpoints, which are the pick-up and delivery locations, is small and the agents are concentrated. We experimentally confirm that our method works efficiently without collisions in environments having agent speed fluctuations and deadlocks using example problems from robot movement in a construction site. Further, we compare the performance of our method with that of the baseline method.

    DOI

  • Standby-Based Deadlock Avoidance Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Tasks

    Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara

    Proceedings of the 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2022)     1427 - 1435  2022年05月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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    The multi-agent pickup and delivery (MAPD) problem, in which multiple agents iteratively carry materials without collisions, has received significant attention. However, many conventional MAPD algorithms assume a specifically designed grid-like environment, such as an automated warehouse. Therefore, they have many pickup and delivery locations where agents can stay for a lengthy period, as well as plentiful detours to avoid collisions owing to the freedom of movement in a grid. By contrast, because a maze-like environment such as a search-and-rescue or construction site has fewer pickup/delivery locations and their numbers may be unbalanced, many agents concentrate on such locations resulting in inefficient operations, often becoming stuck or deadlocked. Thus, to improve the transportation efficiency even in a maze-like restricted environment, we propose a deadlock avoidance method, called standby-based deadlock avoidance (SBDA). SBDA uses standby nodes determined in real-time using the articulation-point-finding algorithm, and the agent is guaranteed to stay there for a finite amount of time. We demonstrated that our proposed method outperforms a conventional approach. We also analyzed how the parameters used for selecting standby nodes affect the performance.

    DOI

  • 一時的な優先度と退避を用いた効率的なマルチエージェント配送

    藤谷 雪北, 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    情報処理学会論文誌トランザクション:数理モデル化と応用 (TOM)    2022年  [査読有り]

  • Path and Action Planning in Non-uniform Environments for Multi-agent Pickup and Delivery Tasks

    Tomoki Yamauchi, Yuki Miyashita, Toshiharu Sugawara

    Proceedings of the 18th European Conference on Multi-Agent Systems (EUMAS 2021); Revised and Selected Papers   12802 LNAI   37 - 54  2021年07月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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    Although the multi-agent pickup and delivery (MAPD) problem, wherein multiple agents iteratively carry materials from some storage areas to the respective destinations without colliding, has received considerable attention, conventional MAPD algorithms use simplified, uniform models without considering constraints, by assuming specially designed environments. Thus, such conventional algorithms are not applicable to some realistic applications wherein agents have to move in a more complicated and restricted environment; for example, in a rescue or a construction site, their paths and orientations are strictly restricted owing to the path width, and the sizes of agents and materials they carry. Therefore, we first formulate an N-MAPD problem, which is an extension of the MAPD problem for a non-uniform environment. We then propose an N-MAPD algorithm, the path and action planning with orientation (PAPO), to effectively generate collision-free paths meeting the environmental constraints. The PAPO is an algorithm that considers not only the direction of movement but also the orientation of agents as well as the cost and timing of rotations in our N-MAPD formulation by considering the agent and material sizes, node sizes, and path widths. We experimentally evaluated the performance of the PAPO using our simulated environments and demonstrated that it could efficiently generate not optimal but acceptable paths for non-uniform environments.

    DOI

  • カメラ情報を用いた公平かつ効率的なエレベータ配車制御手法の提案と推定誤差の影響

    山内智貴, 井手理菜, 菅原俊治

    電子情報通信学会論文誌 D   J103-D ( 11 ) 776 - 787  2020年11月  [査読有り]  [国内誌]

    担当区分:筆頭著者

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    本研究では,不公平を強いられる可能性のある特別乗客(ベビーカーや車椅子,大きな荷物などをもつ乗客)や一般乗客を含む全タイプの乗客にカメラからの情報を利用し,公平な待ち時間と効率的な輸送を実現するためのエレベータ群の配車制御法を提案する.高層ビルではエレベータは垂直輸送の手段として必要不可欠である.建物のエレベータ台数は限られており,効率的な配車制御が必要である.また,エレベータ容量の限度から,多くの占有量が必要な特別乗客は十分な空きのあるエレベータが到着するまで,一般乗客より長時間待たされやすい.一方,近年では環境を観測するカメラや各種センサの普及と画像認識技術の向上により,エレベータホールでの待機人数や荷物の大きさを精度よく推定できる.提案手法は,特定のカゴやホールを監視する複数のエージェントがこれらの情報を収集し,待ち時間の短縮化と公平化を実現する効果的な配車を実現する.シミュレーションを用いて評価実験を行い,提案手法が待ち時間の短縮と公平化を実現し,全乗客の輸送効率を改善できること,更に推定人数の誤差が与える影響を調査する.最後に改善に対する考察と提案手法の限界を議論する.

    DOI

  • Fair and Effective Elevator Car Dispatching Method in Elevator Group Control System using Cameras

    Tomoki Yamauchi, Rina Ide, Toshiharu Sugawara

    Procedia Computer Science (Proceedings of 23rd International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems, KES 2019)   159   455 - 464  2019年09月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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    We propose a control method for an elevator group control system to allocate elevator cars for all types of passengers, including general passengers and special passengers who are likely to be unfairly treated (e.g., with strollers, wheelchairs, or bulky luggage), in order to achieve fair waiting times as well as efficient transportation. Elevators are necessary for people to move vertically within high-rise buildings. Since the number of elevator cars is fixed, they have to be carefully controlled for effective dispatch. Furthermore, due to the limited capacities of elevator cars, some special passengers who require more space are often forced to wait much longer than general passengers for cars with sufficient empty space to arrive. These days, as cameras and other sensors that monitor the environment have become more common, and thanks to the recent advances in computer vision technologies, we can estimate the number of waiting passengers and the size of their belongings in elevator halls. By using such information gathered from muliple agents that monitor a specific elevator car or elevator hall, the proposed control enables effective dispatch for shorter and fairer waiting times. Experimental results using the simulated elevator control showed that our method could make waiting times fairer and achieved total efficiency to carry passengers. We discuss the reasons for the improvement as well as the limitation of our method.

    DOI

  • カメラを用いたエレベータ群管理システムにおける優先対象者モデルの提案と検証

    山内智貴, 菅原俊治

    エージェント合同シンポジウム (JAWS2018)予稿集     1 - 7  2018年09月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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Misc

  • 時間同期を伴うマルチエージェント搬送問題のための自律的なタスク選択アルゴリズムの提案

    山内智貴, 宮下裕貴, 菅原俊治

    信学技報   122 ( 186 ) 42 - 47  2022年09月

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    本研究ではmulti-agent pickup and delivery(MAPD)の拡張であるMAPD with time synchronization(MAPD-TS)問題を定式化する. MAPD-TSでは輸送エージェントの動きと,建設現場の異なるフロア間に資材を輸送するエレベータなどの外部エージェントの動きの同期を考慮した. 次に,不要な待ち時間を削減して全体効率を向上するため,エージェントによる自律的なタスク選択手法を提案する. MAPDは資材輸送などの応用の抽象化であり,それのみを考慮した閉じたシステムにおける効率化と衝突のない移動を目的とした研究が数多くある. しかし,建設現場などは孤立した閉じたシステムではないため,真の効率化達成にはエージェントは時に外部エージェントと同期しなければならず,MAPD-TSはこの状況の抽象化である. MAPD-TSのための提案手法では,エージェントは同期性向上のため,外部エージェントと接続された搬入出ポートへの到着時刻を近似的に推定し,次のタスクを選択する. 従来手法との比較により,提案手法がエージェントと外部エージェント両方の待ち時間を削減して,全体効率を改善できることを示す.

  • 暫時的な優先度を導入したPIBT手法の拡張

    藤谷 雪北, 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    研究報告バイオ情報学(BIO)   2022-BIO-70 ( 14 ) 1 - 6  2022年06月

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    本研究では,MAPD 問題の制御手法である Priority Inheritance with BackTracking (PIBT) に暫時的な優先度を導入した拡張 PIBT を提案し,PIBT の基本的な性質を変えることなく適用環境の制約を緩めることで適用範囲を拡大すると共に,実験的にその効果を示す.PIBT 手法はステップことに優先度を計算し,その優先度の高いエージェントから順番に,次のステップでの移動先を確定させるアルゴリズムである.このアルゴリズムでは,行き止まりや袋小路のような形状を含むマップでは行き詰まり (デッドロック) が発生するため,環境にその発生を防ぐ制約を設けている.そこで本研究では,エージェントに通常の優先度に加えて暫時的な優先度を持たせ,更に不要な部分への移動を禁止する拡張を施し,先行研究で求められる条件を緩めても継続的な搬送ができることを述べる.よく知られた既存手法である Token Passing との比較実験を通し,その効率が優位であること,特に一般的な応用で想定されるような運搬箇所に集中や偏りがある場合にその効果が極めて高いことを示す.

  • 株価予測のためのMultiple-World Trader-Company法の提案とレジーム変化に対するロバスト性の評価

    山内 智貴, 中川 慧, 南 賢太郎, 今城 健太郎

    第36回人工知能学会全国大会予稿集   36   1 - 4  2022年06月

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    近年,金融分野における機械学習に基づく定量的予測モデルの開発が活発化している.しかし,機械学習ベースの株価予測モデルは「市場の効率性」と「予測モデルの解釈可能性」の2つの課題により,実用化が困難である.これらの課題に対して,解釈性を担保しつつ短期的に高い予測精度のルールを進化的に実現するTrader-Company(TC)法がある.しかし,TC法はその性質上,市場レジームの急激な変化を考慮しないため,変化によって予測精度が悪化する可能性がある.そこで本研究では,レジームの変化に対する高いロバスト性を実現するため,Multiple-World Trader-Company法を提案する.提案手法では,TC法において単純で解釈可能な予測アルゴリズムであるTraderを管理するCompanyモデルを弱学習器として,レジーム単位で分割した学習データを複数Companyが個別に学習する.実データを用いた実証分析により,提案手法がベースライン手法と比較して良好な予測精度を達成することを示す.

    DOI

  • マルチエージェント搬送問題のためのグラフ理論を活用したデッドロック回避手法の提案

    山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    研究報告知能システム(ICS)   2022-ICS-205 ( 4 ) 1 - 7  2022年02月

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    本研究では迷路状の制限された環境でも輸送効率を向上するため,multi-agent pickup and delivery(MAPD)問題に対してグラフ理論を活用したデッドロック回避手法 standby-based deadlock avoidance(SBDA)を提案する.複数エージェントが衝突せずに資材を繰り返し回収・運搬する MAPD 問題が注目されているが,従来の MAPD アルゴリズムの多くは自動倉庫のような特別に設計されたグリッド状の環境を想定する.それらの環境にはエージェントが長時間滞在できる集配場所が多く,グリッド内の移動の自由さから,衝突回避のための迂回路も豊富である.一方,災害現場や建設現場のような迷路状の環境には集配場所が少なく,それらの数が偏るため,多くのエージェントが集配場所に集中する結果,輸送効率の悪化や立ち往生,デッドロックに陥りやすい.SBDA はグラフ理論の articulation-point-finding アルゴリズムを用いてリアルタイムに決定される待機ノードを使用し,エージェントが有限時間そこに滞在することを保証する.我々は実験により,提案手法が従来手法の輸送効率を上回ることを示した.

  • マルチエージェント搬送のための環境制約を緩めたPIBT手法の拡張

    藤谷 雪北, 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    研究報告知能システム(ICS)   2021-ICS-204 ( 6 ) 1 - 8  2021年09月

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    本研究では,MAPD 問題の制御手法である Priority Inheritance with BackTracking (PIBT) に暫時的な優先度を導入した拡張 PIBT を提案し,PIBT の能力を下げることなく適用環境の制約を緩めることで適用範囲を拡大すると共に,実験的にその効果を示す.PIBT 手法は毎ステップ優先度を計算し,その優先度の高いエージェントから順番に,次のステップでの移動先を確定させるアルゴリズムである.このアルゴリズムでは,袋小路のような形状を含むマップでは行き詰まりが発生するため,実験環境に対しそれを除外する制約を設けている.そこで本研究では,エージェントに通常の優先度に加えて暫時的な優先度を持たせる拡張を施し,先行研究における環境制約を緩めても搬送を継続できることを実験的に示す.

  • 不均一環境におけるマルチエージェント搬送問題のための効率的な経路・動作計画アルゴリズムの提案

    山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    研究報告知能システム(ICS)   2021-ICS-204 ( 2 ) 1 - 8  2021年09月

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    複数エージェントが衝突せずに,ある保管場所から各目的地まで繰り返し資材を運ぶ multi-agent pickup and delivery(MAPD)問題が注目されているが,従来の MAPD アルゴリズムは特別に設計された環境を前提とすることで,制約条件を考慮しない単純で均一のモデルを使用する.したがってこのような従来アルゴリズムは,より複雑で制限された環境でエージェントが移動する必要がある現実的なアプリケーションに適用できない.例えば災害現場や建設現場では,エージェントや運搬資材のサイズ,通路幅によってエージェントの経路や向きは厳しく制限される.そこで本研究ではまず,不均一環境に適用するために MAPD 問題を拡張した N-MAPD 問題を定式化する.次に,環境制約を満たす衝突のない経路を効率的に生成するため,N-MAPD アルゴリズムである path and action planning with orientation(PAPO)を提案する.PAPO は我々の N-MAPD 問題の定式化において,エージェント・資材・ノードのサイズ,通路幅を考慮して,進行方向だけでなく自転のコストやタイミングと同様にエージェントの向きも考慮するアルゴリズムである.我々はシミュレーション環境を用いて PAPO の性能を実験的に評価し,不均一環境において,最適ではないが許容可能な経路を効率的に生成できることを示した.

  • マルチエージェント搬送問題におけるエージェントの状態を考慮した動作計画と競合回避アルゴリズムの提案

    山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

    第34回人工知能学会全国大会予稿集   34   1 - 4  2020年06月

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    自動搬送ロボットによる物資の運搬では道幅や距離,ロボットや運搬物資の大きさ・形状によっては進行方向に対する向きを考慮する必要がある.しかしその場合,走行動作ごとの時間コストの差により経路長最短な経路と動作時間最小な経路が異なる可能性がある.更に,経路・動作の変更によるロボット同士の競合回避も考慮しなければならない.そこで本研究では,MAPD 問題においてロボットや運搬資材の形状を考慮した効率的な資材運搬を実現するため,進行方向に対する向きを考慮したエージェントモデルとエージェントの状態を考慮した経路・動作計画及び競合回避アルゴリズムを提案する.シミュレーションを用いて評価実験を行い,提案手法が資材の運搬効率を改善できることを示す.

    DOI

  • マルチエージェント搬送問題におけるエージェントの状態を考慮した動作計画

    山内智貴, 宮下裕貴, 菅原俊治

    信学技報   119 ( 317 ) 19 - 24  2019年11月

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    自動搬送ロボットによる物資の運搬では対象とする環境の道幅や距離,ロボットや運搬物資の大きさ・形状によっては進行方向に対する向きを考慮する必要がある.しかし向きを考慮に入れる場合,走行動作ごとの時間コストの差により経路長最短な経路と動作時間最小な経路が異なる可能性がある.そこで本研究は複数台の自動搬送ロボットによるマルチエージェント搬送問題に対して自動搬送ロボットや運搬資材の形状に対応するため,進行方向に対する向きを考慮したエージェントモデルとエージェントの向きを考慮した MAPD アルゴリズム Conflict-Based Search with Orientation (CBSwO) を提案する.

  • カメラを用いたエレベータ群管理システムにおける一般乗客と優先対象者の待ち時間公平化

    山内智貴, 井手理菜, 菅原俊治

    第33回人工知能学会全国大会予稿集   33 ( 0 ) 1 - 4  2019年06月

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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    本研究では占有量を考慮した優先対象者モデルをエレベータ制御モデルに導入し, カメラを用いて取得した人数・占有量情報を利用したエレベータ制御を提案する. これにより全乗客の平均待ち時間の短縮化と一般乗客・優先対象者間の待ち時間の公平化を目的とする. 建物の高層化に伴い, エレベータは垂直輸送の手段として必要不可欠な存在である. 特にベビーカーや車椅子を利用する優先対象者はエスカレータや階段を用いた垂直移動が困難であるため, エレベータの必要性が非常に高い. しかし優先対象者は他の一般乗客と比較して乗車に必要なスペースが大きく, 空きスペースがわずかだと乗車できず長時間待たされることがある. 結果, 両者間には待ち時間に関する不公平が生じる. 近年ではバリアフリーデザインへの関心の高まりから優先エレベータの設置が増加しているが, 現状では人的な協力による改善をうながすものであり, それだけでは問題の根本的な解決は難しい. 本研究ではこの問題をエレベータの制御によって改善する. シミュレーション実験の結果から提案手法によって全乗客の待ち時間を短縮しつつ, 一般乗客・優先対象者間の待ち時間の公平性を改善することを示した.

    DOI CiNii

  • エレベータ群管理システムにおける人数推定を用いた呼び割当手法とスケジューリング手法

    井手理菜, 山内智貴, 菅原俊治

    エージェント合同シンポジウム (JAWS2017)予稿集     1 - 2  2017年09月

    研究発表ペーパー・要旨(全国大会,その他学術会議)  

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受賞

  • 2022年度全国大会学生奨励賞

    2022年07月   一般社団法人 人工知能学会   株価予測のためのMultiple-World Trader-Company法の提案とレジーム変化に対するロバスト性の評価  

    受賞者: 山内 智貴, 中川 慧, 南 賢太郎, 今城 健太郎

  • 2021年度電子情報通信学会論文賞

    2022年04月   一般社団法人電子情報通信学会   カメラ情報を用いた公平かつ効率的なエレベータ配車制御手法の提案と推定誤差の影響  

    受賞者: 山内 智貴, 井手 理菜, 菅原 俊治

  • 奨励賞 SMASH22 Winter Symposium

    2022年03月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2022   マルチエージェント搬送問題のためのグラフ理論を活用したデッドロック回避手法の提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 優秀賞 SMASH22 Winter Symposium

    2022年03月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2022   マルチエージェント搬送問題のためのグラフ理論を活用したデッドロック回避手法の提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 奨励賞 SMASH21 Summer Symposium

    2021年09月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2021   不均一環境におけるマルチエージェント搬送問題のための効率的な経路・動作計画アルゴリズムの提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 最優秀賞 SMASH21 Summer Symposium

    2021年09月   Symposium on Multi Agent Systems for Harmonization 2021   不均一環境におけるマルチエージェント搬送問題のための効率的な経路・動作計画アルゴリズムの提案  

    受賞者: 山内 智貴, 宮下 裕貴, 菅原 俊治

  • 特に優れた業績による返還免除

    2020年06月   独立行政法人日本学生支援機構   大学院第一種奨学金(修士課程)  

    受賞者: 山内 智貴

  • 情報理工・情報通信専攻賞

    2020年03月   早稲田大学 基幹理工学部 情報理工・情報通信専攻  

    受賞者: 山内 智貴

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特定課題研究

  • 3次元物資輸送システムにおける協調エージェントによる動的計画生成法の研究

    2021年   菅原 俊治

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    本研究では主に一階層におけるMulti-Agent Pickup and Delivery(MAPD)問題に関する二つの課題に取り組んだ。まず、AGVや運搬資材等のサイズや通路幅等が不均一な環境での輸送計画をN-MAPD問題と定義し、衝突のない経路・動作計画を効率良く生成可能なアルゴリズムを提案、評価した。次にMAPD問題におけるデッドロック回避手法を改善した。専用にデザイン可能なグリッド状の環境を想定した既存手法は、集配場所や迂回路が少ない迷路状の環境では輸送効率が悪化する。迷路状の環境でも運搬の並列性を向上して輸送効率を改善可能な、グラフ理論を活用したデッドロック回避手法を提案、評価した。