Applying Deep Reinforcement Learning to VRP and Its Extension to Home Medical Care Scheduling
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- NOBUHARA Genya
- School of Engineering, The University of Tokyo
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- FUJII Hideki
- School of Engineering, The University of Tokyo
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- YOSHIMURA Shinobu
- School of Engineering, The University of Tokyo
Bibliographic Information
- Other Title
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- VRPへの深層強化学習の適用と訪問診療への拡張
Abstract
<p>現在の在宅医療では,人の手によって患者と医師のマッチングや診療のスケジューリングが行われており,医師にとって非効率的なものとなってしまっている.そのため患者と医師の2者をマッチング・診療をスケジューリングするアルゴリズムの開発を行い,患者と医師にとって効率的で満足度の高いスケジューリングを自動的に作成できるようにする.具体的にはVRPという,複数の車両が全ての需要を満たし,総経路コストを最小化することを考える問題に,深層強化学習による解法を適用した.その後,時間制約や,症状や性別等による患者と医師のマッチングという在宅医療特有の条件を追加し、その問題に対して深層強化学習による解法を適用した.</p>
Journal
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- JSAI Technical Report, Type 2 SIG
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JSAI Technical Report, Type 2 SIG 2021 (SAI-041), 04-, 2021-11-27
The Japanese Society for Artificial Intelligence
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390291767532902016
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- ISSN
- 24365556
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
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- Abstract License Flag
- Allowed