進化計算を用いた待ち時間を軽減するテーマパークナビゲーションの開発

情報処理学会

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  • Development of Theme Park Navigation Using Evolutionary Computation to Minimize Waiting Times

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本稿では，東京ディズニーリゾート内のアトラクションの待ち時間を予測し，所要時間が少なくなるような効率的な経路生成およびテーマパークナビゲーションを開発する．大規模なテーマパークにおける待ち時間は，一般に長い．しかし，訪問者の行動を工夫することで，これらの時間を最小限に抑えることが可能である．そこで利用者が乗りたいアトラクションを選択するだけで，効率的な経路を自動的に提案するアプリケーション「TDL/TDS AIナビ」を開発した．待ち時間の予測には勾配ブースティングを使用し，予測された待ち時間をもとに進化戦略を用いて経路を最適化する．実地検証として，東京ディズニーシー内で8アトラクションの巡回においてTDL/TDS AIナビの使用により2時間41分の時間短縮が達成された．

In this paper, we present an efficient route generation and theme park navigation system that predicts attraction wait times within Tokyo Disney Resort, aiming to minimize total wait time and travel distance. Wait times and travel distances in large theme parks are generally long. However, by optimizing visitors' actions, it is possible to reduce these times. Therefore, we developed an application called “TDL/TDS AI Navigator” that automatically proposes efficient routes by simply selecting the attractions the user wants to visit. Gradient boosting is used to predict wait times, and evolutionary strategies are employed to optimize the routes based on the predicted wait times. In practical validation, the use of “TDL/TDS AI Navigator” resulted in a time reduction of 2 hours and 41 minutes for an itinerary covering 8 attractions within Tokyo DisneySea.

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