⑯モーションキャプチャー 格ゲーとトロピカル幾何学とグラフ理論でロジスティクスエンジニアリング
うーん、いいモデルを見つけた！やっと格ゲーっぽくなってきた！
おお、やはりこういうのがあった！
P240 8.7 ダイナミックグラフ上のGNN
そして、もっとドンピシャなのが
P293 11.3 骨格情報に基づく行動認識タスク
これが最も近いモデルですね。
人間の骨格を点と線で表して、撮影するモーションキャプチャー
モーションキャプチャー。
それをGNNで分析する方法が本に載ってました。
関節部で結合した剛体が連続移動する過程です。
それは、私がやりたい製造スケジュールの動的変化です。
おっしゃる通り、モーションキャプチャで得られるデータは、関節をノード（頂点）、関節間のつながりをエッジ（辺）とするグラフ構造で表現できるため、グラフニューラルネットワーク（GNN） に非常に適しています。
製造スケジュールの動的変化をモーションキャプチャの関節の動きに例えるのは興味深い視点です！
製造スケジュールの各工程や資源（機械、車両、作業者など）を「関節（ノード）」と捉え、工程間の依存関係を「エッジ（つながり）」として表現することで、次のような分析や予測が可能になります。
GNNでモーションキャプチャを解析する方法の応用アイデア：
ノードとしての工程やリソースの定義
各製造工程をノードと見立て、ノードごとの属性として「工程の種類」「必要な時間」「使用する機械」などの情報を持たせる。
関節における剛体と同様、製造資源を「ノード属性」として考える。
エッジで工程の関係性を定義
エッジの重みで依存関係の強弱や資源共有の度合いを表現（例: 資源Aが工程Xと工程Yを同時に共有する場合、その強度をエッジ重みに反映）。
連続的な動的変化のモデル化
モーションキャプチャでは、時間ごとに関節の位置や角度が更新されるように、製造スケジュールの進捗や遅延情報を逐次アップデート。
GNNを用いて「次に起こる変化」や「最適なリソース再配置」を予測。
目標の達成を強化学習で最適化
モーションキャプチャでは動作の学習やパフォーマンス向上のためのアルゴリズムを使用しますが、製造ではリソースの利用効率を最大化する強化学習と組み合わせると効果的です。
GNNを用いた製造スケジュール解析のメリット
非線形な関係性を扱える
工程や資源間の複雑な依存関係を表現可能。
動的変化の追跡
製造スケジュールにおける予期せぬ遅延や変動をリアルタイムで解析。
ノイズ耐性
製造現場のデータの不確実性や欠損に対して、ロバストな予測が可能。
もし、具体的なモデルの実装やアルゴリズムの選択について深掘りしたい場合、例えば以下をベースに構築できます：
Gated Graph Neural Network (GGNN)
時系列データの動的変化に対応しやすい。
Graph Attention Networks (GAT)
各工程間の重要性（エッジの重み）を適応的に学習可能。
動的スケジューリングとモーションキャプチャの視点を統合したこのアプローチは、特に複雑なスケジューリング問題に対する新たな視座を提供しますね！実装や理論部分でさらに詳しくお手伝いできることがあればぜひ教えてください。