Yodai Hirano (平野 陽大).
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域
ユビキタスコンピューティングシステム研究室 所属.
2020年4月から博士後期課程に進学.
研究テーマは主に観光計画の最適化で,ヒューリスティックアルゴリズムを用いた多目的経路探索の研究に従事している.
遺伝的アルゴリズムや,巡回セールスマン問題に関連したテーマに関心がある
2018年から積極的にハッカソンやビジネスコンテストに参加しており,趣味はモノづくり.
修士(工学), 2020
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学
学士(工学), 2018
大阪大学 工学部 応用理工学科 機械
高校, 2014
甲陽学院中学校・高等学校
技術
70%Java/Kotlin/Flutter
40%SQL/Firebase
60%Golang/Python/Node.js
60%Vue.js
40%Eagle/Fusion360/C/Arduino
経歴
受賞
成果物
発表
満足度の高い観光を行う上で,観光地の事前情報を知ることは重要である.特に観光経路の詳細を知るには,情報量の多い動画コンテンツが有効である.しかし,観光地を巡る経路をすべて動画で視聴するのは時間がかかるため,現実的とは言えない.そこで,観光経路動画のうち重要な部分のみを残したキュレーション動画を作成することで,短時間かつ必要な情報を伝える観光経路案内システムを検討した.また,観光経路案内システムに必要不可欠な動画収集について,動画収集実験を行った.
一般的に,観光の主目的は満足度を得ることにあり,そのためにユーザは多くの要素(回る観光地やコストなど)や制約(使える時間,予算など)を同時に考慮して計画を立てる必用があるが,これはユーザにとって負担の大きい作業である.この観光経路問題を困難にしている原因の一つに,観光によって得られる満足度と,ユーザが移動や観光地で消費するリソース(金銭・時間・体力)のトレードオフを考え無ければならず,単一の最適解を求められないことがあげられる.最終的なユーザの意思決定の手助けを行うためには,これらのトレードオフをすべて考慮した上で,ユーザに複数の解(ツアープラン)を提示することが望ましいが,我々の知る限りではこのようなシステムは存在しない.本論文では,はじめに観光経路探索問題を金銭・時間・体力の初期値を入力とした多目的最適化問題として定式化する.この問題は NP 困難であるため,ヒューリスティックアルゴリズムの一つである遺伝的アルゴリズムNSGA-IIをベースにした,準パレート最適解を迅速に探索するためのアルゴリズムの提案を行う.最後に,アルゴリズムの有効性を評価するために,京都市東山区にある 30 ヵ所の観光地を対象に提案アルゴリズムを適用することで,出力される解が有意であり現実的な計算時間で算出できることを示す.
In general, it is a complicated and time-consuming task for a tourist to plan a satisfactory sightseeing tour, because he/she must take into account var- ious factors and constraints (e.g., budget, available time, etc) at the same time. This difficulty comes from the fact that there is a trade-off between the satisfac- tion/experience obtained by the sightseeing tour and the resource consumed for the tour, hence the optimal solution is not unique. To help decision making, it is desir- able to show the tourist a variety of solutions (i.e., tours) considering the trade-off in various ways, but to the best of our knowledge, no existing methods/systems provide such a wide variety of solutions. In this paper, we formulate the sightseeing tour recommendation as a multi-objective optimization problem with money, time and stamina consumption of a tourist and satisfaction degree obtained by the tourist as independent variables. Since this problem is NP-hard, we propose a heuristic al- gorithm to quickly obtain semi-pareto optimal solutions based on genetic algorithm NSGA-II. We applied the proposed method to planning tours targeting 30 tourist spots in Higashiyama-area of Kyoto, Japan. As a result, our algorithm could output semi-pareto optimal solutions in reasonable time.