GNNでN対N配車を解く
そろそろこんな事が出来ると思うので。
具体的な作業は生成AIがやってくれちゃうので、どんどん考えをぶっ飛ぼさ無いと現実に追いつかれる。
import networkx as nx
import torch
import torch_geometric
from torch_geometric.nn import GCNConv
from torch_geometric.data import Data
def create_graph(data):
# データからグラフを作成する関数
# data: 過去の配車実績データ (例: 出発地、目的地、移動時間、積載量など)
G = nx.Graph()
# ノードとエッジを追加する処理
# ...
# PyTorch GeometricのDataオブジェクトに変換
edge_index = torch.tensor(list(G.edges)).t().contiguous()
x = torch.tensor(node_features, dtype=torch.float) # ノードの特徴量
data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
return data
# 過去の配車実績データを読み込む
data = load_data()
dataset = [create_graph(d) for d in data]
class GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_channels):
super(GCN, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(dataset.num_node_features, hidden_channels)
self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, dataset.num_node_features)
def forward(self, x, edge_index):
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x, edge_index)
return x
model = GCN(hidden_channels=64)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(200):
for data in dataset:
optimizer.zero_grad()
out = model(data.x, data.edge_index)
loss = F.mse_loss(out, data.y) # 目的関数
loss.backward()
optimizer.step()
# 新しい配車要求データからグラフを作成
new_data = create_graph(new_data)
# モデルで予測
model.eval()
prediction = model(new_data.x, new_data.edge_index)
# 予測結果から最適な配車ルートを決定
# ...