本研究では、自動倉庫における並列タスクキューの評価のための代理モデルを提案する。自動倉庫の最適化は現実の物流における重要な課題であり、一般的にMAPD問題として定式化される。本研究では、MAPD問題へのタスク追加の方式を制御するため、並列タスクキューという枠組みを定義している。この並列タスクキューの最適化により、自動倉庫の効率化が行えることを期待している。提案する代理モデルはニューラルネットワークを用いてこの並列タスクキューから自動倉庫の性能を評価するものである。実験によって代理モデルは一定の精度が示され、並列タスクキューを用いた自動倉庫効率化に活用できることが期待される。
