近年、製鉄工場，半導体工場，物流ターミナル施設，病院等における搬送システムでは、 無人搬送者(AGV:Automated Guided Vehicle) が、広く用いられています．
　本研究では複数のAGV間の衝突やすれ違い （衝突とすれ違いをあわせて干渉とよぶ） を防ぐために，個々のAGVが最短経路を算出した上で，干渉が発生した際にはどちらか 一方が再経路計画を行う，ということを繰り返すことで，すべてのAGVが干渉無くかつ最短で目的地に到着する 経路の獲得を目指します．
　AGVの経路計画法は従来，AGVに問題が発生 したときには，一度司令塔を介してAGVに指示 を与える集中型の方法がとられてきましたが， 本研究では問題が発生したAGV同士で交渉し， どちらが道を譲るかを決める自律分散型の方法 を用いています．

　○をノード，線をアークとして，１単位時間に１つのアークを移動するものとします． まず，それぞれのAGVにダイクストラ法を適用して最短経路を求めます． すべてのAGV間において干渉がおきていなければ終了， そうでなければ早く干渉が起きたAGV同士から交渉することで，どちらが道を譲るかを決め，再経路計画を行います．
　譲る側のAGVがノード番号と時刻を1ノードとする新たなグラフ上で，アークの重みを増やすことで譲られる側の 　AGVが通りすぎるのを待つか， 迂回路を得ることもできます．AGVの交渉はif-then形式のルールに基づいて行われます． ルールはAGVの状態からなる前件部とどちらのAGVが道を譲るかの後件部からなります．
　干渉が起こった両AGVの状態によって決まった前件部がルールの前件部と一致するならそのルールを適用します． 一致するルールがなければルールとの距離を求め，最も距離が短くなるようなルールを適用します． このようなルールは，１つのルールを１つの遺伝子に対応させた遺伝的機械学習を適用して自動的に修正・獲得していきます．

シミュレーション画面