| Project/Area Number |
20J14182
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
伊原 滉也 名古屋工業大学, 工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
Fiscal Year 2021: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
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| Keywords | メタヒューリスティクス / 群知能 / 粒子群最適化 / 組合せ最適化 / シールド工法 / 進化計算 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は，シールドトンネル建設における自動計画・自動施工システムの開発である．シールド工法の計画におけるセグメント割付・マシン制御計画では，離散と連続変数を同時に扱う必要があり，考慮する変数の次元数も大きい．また，自然環境を相手にするため不確定要素や制約の複雑さが問題となる．本研究ではこれらの要素が複合する問題を効率的に解くための進化的最適化アルゴリズム・機械学習アルゴリズムを開発し，施工計画の最適化とシールドマシンの制御を行う．実験ではシミュレーション環境によるアルゴリズム性能評価とともに，施工現場における実地検証も行っていく．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，シールド工法におけるセグメント割付計画・マシン制御計画の最適化システムの現場導入への応用課題解決及び，本研究課題で得られた汎用最適化システムによる物流業・菓子製造業・自動車部品製造業における最適化課題の解決を中心に研究を行い，その成果を口頭で発表し，論文としてまとめた．
本研究は，シールド工法と呼ばれるトンネル施工における施工計画の最適化システム開発を目的としており，特に進化計算を用いた確率的最適化手法を中心として研究を行ってきた．昨年度までの研究により，実在のシールド施工現場に関する実データを用いた二次元及び三次元シミュレーション環境において提案システムによるセグメント割付計画の有効性を検証した．提案システムは現場技術者の従来手法と比較して約100倍高速に計画立案可能であり，施工コストも7%程度削減可能であることを確認した．本年度は，現場導入による実地検証の為，稼働中の施工管理システムと最適化システムの連携機能の実装と，より実際的な応用課題の解決に注力した．
また，昨年度までの研究で得られた組合せ 最適化アルゴリズムや研究過程で蓄積された知見を用いて，複数の業界・企業における最適化課題を解決する研究に着手した．具体的には大規模物流倉庫における商品配置の最適化や製造ラインにおける人員配置の最適化等に応用し，それぞれ現場技術者の手法や既存手法と比較して，高速に効率的な解を発見できた．これらの結果から，開発した最適化アルゴリズムは本研究課題に留まらず幅広い実用上の最適化問題に応用可能であることを確認できた．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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