論文の概要: Automated Optimal Layout Generator for Animal Shelters: A framework based on Genetic Algorithm, TOPSIS and Graph Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14172v1
- Date: Thu, 23 May 2024 04:57:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 18:55:13.785073
- Title: Automated Optimal Layout Generator for Animal Shelters: A framework based on Genetic Algorithm, TOPSIS and Graph Theory
- Title（参考訳）: 動物シェルター用最適レイアウトジェネレータ -遺伝的アルゴリズム, TOPSIS, グラフ理論に基づくフレームワーク-
- Authors: Arghavan Jalayer, Masoud Jalayer, Mehdi Khahzand, Mohsen Faizi,
- Abstract要約: 動物保護区の人口過多は、病気の拡大と動物の医療費の増大に寄与する。
シェルターが直面する最大の課題の1つは、犬小屋の騒音レベルである。
本稿では,シェルター容量を最大化するケージレイアウトを自動設計する多基準最適化フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Overpopulation in animal shelters contributes to increased disease spread and higher expenses on animal healthcare, leading to fewer adoptions and more shelter deaths. Additionally, one of the greatest challenges that shelters face is the noise level in the dog kennel area, which is physically and physiologically hazardous for both animals and staff. This paper proposes a multi-criteria optimization framework to automatically design cage layouts that maximize shelter capacity, minimize tension in the dog kennel area by reducing the number of cages facing each other, and ensure accessibility for staff and visitors. The proposed framework uses a Genetic Algorithm (GA) to systematically generate and improve layouts. A novel graph theory-based algorithm is introduced to process solutions and calculate fitness values. Additionally, the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is used to rank and sort the layouts in each iteration. The graph-based algorithm calculates variables such as cage accessibility and shortest paths to access points. Furthermore, a heuristic algorithm is developed to calculate layout scores based on the number of cages facing each other. This framework provides animal shelter management with a flexible decision-support system that allows for different strategies by assigning various weights to the TOPSIS criteria. Results from cats' and dogs' kennel areas show that the proposed framework can suggest optimal layouts that respect different priorities within acceptable runtimes.
- Abstract（参考訳）: 動物保護区の人口過多は、病気の拡大と動物の医療費の増加に寄与し、養子縁組の減少とシェルター死の増加につながっている。
さらに、直面する最大の課題の1つは犬小屋の騒音レベルであり、動物とスタッフの両方にとって身体的かつ生理学的に危険である。
本稿では, 避難所容量を最大化し, 犬小屋面積の緊張を最小化し, 対向するケージの数を減らすとともに, スタッフやビジターへのアクセシビリティを確保するため, ケージレイアウトを自動設計する多基準最適化フレームワークを提案する。
提案フレームワークはGAを用いてレイアウトを体系的に生成し改善する。
グラフ理論に基づく新しいアルゴリズムが提案され、解を処理し、適合値を計算する。
さらに、各イテレーションにおけるレイアウトのランク付けとソートには、TOPSIS(TOPSIS)と類似性による優先順位付けのテクニックが使用されている。
グラフベースのアルゴリズムは、ケージアクセシビリティやアクセスポイントへの最短経路などの変数を計算する。
さらに, 対向するケージの数に基づいて, レイアウトスコアを計算するためのヒューリスティックアルゴリズムを開発した。
この枠組みは、動物保護管理に柔軟な意思決定支援システムを提供し、TOPSIS基準に様々な重みを割り当てることで、異なる戦略を可能にする。
猫と犬の犬小屋エリアの結果から、提案したフレームワークは、許容可能なランタイム内で異なる優先順位を尊重する最適なレイアウトを提案できることが示された。
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