本学・経営情報システム研究所の研究会が開催されました
本学・経営情報システム研究所の研究会が、9月2日（水曜日）に開催されました。
- 電気通信大学 9月2日（水曜日）13時00分－14時40分
- 研究会のテーマ：予測及び最適化
今回は今までと多少趣向を変えて実施しています。
知能情報ファジー学会という学会があり、今回はここで開催したオーガナイズドセッションを、研究所の第3回研究会を兼ねた形にしています。下記の5件の発表を行いました。
| 講演者氏名 | 講演タイトル | 所属 |
|---|---|---|
| 石井康夫 | An Analysis on the Current Usage Condition of Game Machines | 大阪国際大学 |
| 竹安数博 | Optimization in Allocating Goods to Shop Shelves Utilizing Genetic Algorithm Under the Extended Shelf Position Case | 常葉大学 |
| 樋口友紀 | The Method to improve Forecasting Accuracy by Using Neural Network -An Application to the Food Production Data | 摂南大学 |
| 鈴木孔明 | Optimization in Allocating Goods to Shop Shelves Utilizing Genetic Algorithm – An Application to Cup Noodles/Soup | Club Sunshine |
| 山下裕丈 | Improving Forecasting Accuracy By Introducing a Day of the Week Index for the Daily Sanitary Materials’ Shipping Data | 中部大学 |
１． 13時00分–13時20分
「An Analysis on the Current Usage Condition of Game Machines」
大阪国際大学 グローバルビジネス学部 教授 石井 康夫
近年のゲーム機市場規模は、2007年にピークに到達した後、2008年のリーマンショック以降低下しつつある。その原因は、パソコンにおけるゲーム市場の継続的な拡大と、2010年以降急速に普及したスマートフォン等によるゲーム利用だと考えられる。
本論では、昨今のゲーム機市場の現状と課題を実証的に調査・分析し、各メーカーのブランド認知の状態や利用状況等に関して生活者にアンケート調査を実施し、今後のゲーム機市場の動向を予測すると共に、メーカーが採用すべき経営戦略の方向性を考察した。
2．13時20分–13時40分
「Optimization in Allocating Goods to Shop Shelves Utilizing Genetic Algorithm Under the Extended Shelf Position Case」
常葉大学 経営学部 教授 竹安 数博
店舗における商品の陳列の仕方は売上に大きく影響を及ぼす。どの棚位置にどの商品を置くと、販売確率が高くなり、ひいては販売利益を最大にできるかは組み合わせ最適化問題となる。この問題に対しては、遺伝的アルゴリズムのアプローチなどが有効な方法として考えられる。本論文では、棚位置を拡張した場合を新規に取り入れ、商品の複数棚位置への重複配置を許容する問題を定式化し、遺伝的アルゴリズムを活用して理論解を導いた。
3．13時40分–14時00分
「The Method to improve Forecasting Accuracy by Using Neural Network -An Application to the Food Production Data」
摂南大学 経営学部 准教授 樋口 友紀
本論文では、階層型ニューラルネットワークを用いて冷凍食品出荷データを時系列予測する手法について検討している。階層型ニューラルネットワークでは、変化の大きい非定常な時系列データを学習することが困難であるため、学習データを複数回繰り返して入力することにより学習を強化し、予測精度を向上させる手法を提案する。また、本手法による予測結果と、過去に著者らが提案した最小予測誤差分散平滑化定数を活用した複合型予測手法による予測結果の比較を行っている。
（当日、樋口准教授は都合で出席できず、論文共著者の竹安教授が代って発表）
4．14時00分–14時20分
「Optimization in Allocating Goods to Shop Shelves Utilizing Genetic Algorithm – An Application to Cup Noodles/Soup」
Club Sunshine 代表 鈴木 孔明
本論文では、コンビニエンスストアにおけるカップヌードル棚における商品の最適な棚配置問題について取り組んでいる。棚の横方向に8商品、縦方向に2棚に配置されたカップヌードル商品群を対象とした。この手法は、たくさん商品候補があり、棚が限られているとき、どの商品をどれだけ置けば、便益が最大になるかを計算するもの。便益＝販売確率ｘ粗利 とし、この便益が最大となる商品配置を検討する。遺伝的アルゴリズムを用いて最適解を求解した。実際の配置よりも便益が高くなる結果が得られた。
5． 14時20分–14時40分
「Improving Forecasting Accuracy By Introducing a Day of the Week Index for the Daily Sanitary Materials’ Shipping Data」
中部大学 経営情報学部 教授 山下 裕丈
本研究では、需要予測における新しい予測精度向上の手法を提案している。これまで筆者らは、指数平滑法（ESM）とARMAモデルのハイブリッド手法によって予測誤差を最小分散にする手法を提案してきた。ARMAモデルのパラメータ推定を行うことにより、予測誤差分散の平滑化定数を推定する方法を考案し、これにトレンドを除去した方法も併せて、予測精度の向上を図ってきた。今回の研究では、新たに「週日指数」を導入して日次の予測を行い、衛生材料メーカーのデータに適用し、良好な結果を得られた。