論文の概要: The Factory Must Grow: Automation in Factorio
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04871v1
- Date: Tue, 9 Feb 2021 15:14:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-11 00:29:19.340460
- Title: The Factory Must Grow: Automation in Factorio
- Title（参考訳）: 工場の成長:Factorioの自動化
- Authors: Kenneth N. Reid, Iliya Miralavy, Stephen Kelly, Wolfgang Banzhaf,
Cedric Gondro
- Abstract要約: 本稿では,ロジスティックトランスポートベルト問題を定義し,その整数プログラミングモデルを定義する。
我々は,この問題を最適化するための3つのメタヒューリスティック手法であるシミュレート・アニーリング,クイック・ジェネティック・プログラミング,進化的強化学習の結果を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.877356414450363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Efficient optimization of resources is paramount to success in many problems
faced today. In the field of operational research the efficient scheduling of
employees; packing of vans; routing of vehicles; logistics of airlines and
transport of materials can be the difference between emission reduction or
excess, profits or losses and feasibility or unworkable solutions. The video
game Factorio, by Wube Software, has a myriad of problems which are analogous
to such real-world problems, and is a useful simulator for developing solutions
for these problems. In this paper we define the logistic transport belt problem
and define mathematical integer programming model of it. We developed an
interface to allow optimizers in any programming language to interact with
Factorio, and we provide an initial benchmark of logistic transport belt
problems. We present results for Simulated Annealing, quick Genetic Programming
and Evolutionary Reinforcement Learning, three different meta-heuristic
techniques to optimize this novel problem.
- Abstract（参考訳）: 資源の効率的な最適化は、今日直面する多くの問題の成功に最も重要です。
運用研究の分野では、従業員の効率的なスケジューリング、バンの梱包、車両のルーティング、航空会社のロジスティクス、材料の輸送は、排出削減または過剰、利益または損失、実現不可能なソリューションとの違いである。
Wube Software のビデオゲーム Factorio には,このような現実的な問題に類似した,無数の問題があり,これらの問題に対するソリューションを開発する上で有用なシミュレータである。
本稿では,ロジスティック輸送ベルト問題を定義し,その数学的整数計画モデルを定義する。
我々は,任意のプログラミング言語のオプティマイザが factorio と対話できるようにするインタフェースを開発し,ロジスティックトランスポートベルト問題のベンチマークを行った。
本稿では, シミュレーションアニーリング, 高速遺伝的プログラミング, 進化的強化学習, 3つの異なるメタヒューリスティック手法を用いて, この新しい問題を最適化する。
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