4. テーマパーク問題
[Kawamura 2003]
• 時間経過に従ってユーザがテーマパーク内に入場してくる
• 個々のユーザのスケジュールをどう調整するか？
• マルチエージェントによる定義
• N： 全ユーザ数
• λ：到着率
A A – 1ステップに平均λ人入り口に到着
R R ユーザ
• M：訪問予定のアトラクション数
R
– 訪問するアトラクションをM個
R R ランダムに与えられる
• Ｉ ：プランを Ｉ ステップごとに更新
Et Ex
サービス施設i
• Si： サービス時間
A,B,Dに行きたい – サービスを受け始めてから
Siステップでサービスを受け終わる
訪問順序(プラン) • Wi：窓口数
提示 – 同時にWi人のユーザにサービスを
ユーザ サービス施設 提供できる
5. プラン作成
• テーマパーク問題の目的
– ユーザの平均滞在時間の最小化
– 滞在時間＝サービスを受ける時間＋待ち時間＋移動時間
• プラン作成
– 個々のユーザの滞在時間の最小化→全体の効率化
→方法 ： 移動時間＋予測待ち時間が短いプランを作成
• 予測待ち時間
– 待ち行列が発生→時間によって異なるコスト
• 時間依存のコストの特徴
– プランの部分的な改良が困難(部分コストを定義できない)
A B C D … A C B D …
アトラクションB，Cの所要時間が減っても
D以降への予測到着時刻が変わるため
アトラクションB，Cのみを見て評価はできない
6. 従来手法
① A {a1 , a2 , an } A ：行く予定のアトラクション集合
② a1 an を含む順列をランダムにm個作成
P Pm とする
1 P ：プラン
P arg min f ( Pi ) f (P ) ：プランPの全行程での
Pi 移動時間＋予測待ち時間
f(Pi)
P1 A D B Exit 500
ABD P2 A B D Exit 300
： ： ：
Pm D A B Exit 400
全プランn!通りに対しm個のプランの比較では不十分な可能性
7. 提案手法
訪問予定のアトラクション数が小さいときは従来手法でも精度の良い解
→ユーザの訪問予定のアトラクション数が大きい間は以下の手法
① A {a1 , a2 , an } A ：行く予定のアトラクション
P t t c n nc P ：プラン
② j arg min time(n, t , ai ) st i tc ：現在時刻
i nc ：現在地
③ push ( P, a j )
t t time(a j ) 時刻 t において施設 n
n aj を出発したとき
A A aj time(t , n, a ) : アトラクション a のサービスが
終わるまでにかかる時間
④ if ( A ) 終了 else
②へ
st i ：aiのサービス時間
ABD A B D 待ち時間＋移動時間を比較
D からどこに行くかを決める
8. 実験設定
テーマパーク
Et A A
Ex R R R A 入口 or 出口
A R R R A アトラクション (アトラクション数10)
A R R R A
道路
A A A
サービス施設
S(A) 280|290|300|310|320 (アトラクションのサービス時間)
W(A) 15 (アトラクションの窓口数)
S(R) 200 (道路のサービス時間)
W（R） ∞ (道路の窓口数)
ユーザ 異なる混雑の度合いでプランの調整効果を比較する
(N , λ) (1000，0.1)(1500，0.15)(2000，0.2) (全ユーザ数，到着率)
M 8 (訪問アトラクション数)
I 300 (プランインターバル)
![背景
• テーマパークの施設を利用する際はユーザのスケジュールが相互に影響
→複雑系：複数の要素が相互に影響し全体の振る舞いが変化
ユーザのスケジュールが相互に影響する系での全体の効率化
• テーマパークにおける混雑の原因
アトラクションA
Bの後Aに行く B→A
アトラクションB
B→A
B→A
同期(同時に同対象を選択) 輻輳の発生
訪問順序の調整が必要
提示 予測待ち時間や移動時間が
A,B,Cに行きたい
C→A→B できるだけ短い訪問順序を提示
– 予測待ち時間の算出法
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