出典:人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 109(0), 09, 2019
An Incremental MaxSAT Approach for Solving the Realtime Taxi-Sharing Service Problem
NEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)により採択され、2018年度から2022年度まで取り組んだ「人工知能(AI)の社会実装の実現に向けた研究開発プロジェクト」における、「人工知能技術を用いた便利・快適で効率的なオンデマンド乗合型交通の実現」にて研究開発した新型アルゴリズムについての特許を取得しました。
従来の逐次最適挿入法の発展型である、MaxSAT(Maximum satisfiability problem ※)を組み込んだアルゴリズムであり、特に高需要下での配車効率向上への効果が期待できます。
※ MaxSAT (Maximum satisfiability problem)
数学用語の一つである充足最大化問題。一つの命題が与えられた際に、それを構成する要素を調整して全体を満足するという課題に対して、決められた評価基準がなるべく大きくするような構成を求める手法。
数学用語の一つである充足最大化問題。一つの命題が与えられた際に、それを構成する要素を調整して全体を満足するという課題に対して、決められた評価基準がなるべく大きくするような構成を求める手法。
登録特許情報
- 特許番号:特許第7294660号(P7294660)
- 発明の名称:経路計画装置、経路計画方法、ならびに、プログラム
- 登録日:2023/06/12
- 公開日:2021/07/08
- 出願日:2019/12/24
当社では提携する学術機関と共に、研究とシミュレーション分析・社会実装を通し、様々な理論やアルゴリズムを組み込んだ配車システムの多様化と効率化、高度化へと取り組んでいます。
関連リンク
- 未来シェアHP記事:新型配車アルゴリズムを用いた幕張新都心における乗合型交通の実証実験へ参加します
- 人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 109(0), 09, 2019:An Incremental MaxSAT Approach for Solving the Realtime Taxi-Sharing Service Problem
- 未来シェアHP:取得済特許、登録商標の一覧