| Project/Area Number |
21K11766
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
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| Research Institution | Kyushu University (2023)
Gunma University (2021-2022) |
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Principal Investigator |
吉良 知文 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 准教授 (50635860)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 協力ゲーム / 最適化 / 共同輸送 / 社会実装 / 数理最適化 / 劣加法性 / ソーシャル数理 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、社会（ビッグデータ）の中から協力すると互いにメリットがある者同士を抽出し、連携・協力を促す数理技術を開発することである。業界を問わず幅広い応用が期待できる。本研究では、数理最適化やゲーム理論の理論研究・応用研究を通して培った知見を融合させ、様々な角度から定式化とその解法を検討する。現実社会に貢献できるレベルにまでアルゴリズムを昇華させるとともに、現実社会に貢献できる適用対象とその規模感を明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、社会（ビッグデータ）の中から劣加法性を満たす部分構造（協力すると互いにメリットがある者の組合せ）を抽出したり、劣加法性を満たす部分構造にクラスタリングしたりする数理最適化技術の構築に取り組む。協力・連携する付加価値を社会に展開することが最大の目的である。令和5年度の主な実績は以下の3点である。
（A）共同輸送の一つの形態である混載輸送に焦点を当て、往路長の短縮率（値が小さいとほど協力効果が高い）が所与の値より小さくなる企業の組合せを高速に列挙するアルゴリズム（先行する研究課題で2020年度に明らかにした成果）の再検証をおこなった。混載輸送を構成する一部の区間の情報のみから、全体の短縮率の下界値を算出できるが、よりtightな下界の導出に成功した。さらに、一部の区間の情報のみから、短縮率が所与の値より小さくなるための、残りの区間に課せられる必要条件を、明示的に表すことができることを示した（三角輸送については同様の結果を2022年度に得ていた）。これら２つの成果の効果を現実の物流データを用いて検証し、20倍の高速化（総当りと比較して２万9千倍以上の高速化）を確認できた。
（B）数学界と経団連の数理活用産学連携イニシアティブでの発表や、プレスリリースの執筆など、これまでの成果を産業界に向けて積極的に発信する取り組みをおこなった。特に、社会実装した成果（日本パレットレンタル株式会社が提供するTranOpt）は200社を超える企業が利用（2023年12月時点）するなど、有用性が認められ拡がりつつある。共同輸送に関する一連の成果により、日本オペレーションズ・リサーチ学会「事例研究賞」を共同受賞した。特許も取得した。
（C）「応用が理論を鍛える」という信念のもと、新たな連携先を模索するべく今年度は３つの企業と交渉をおこなった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
所属機関の変更（退職後も担当授業を継続）などもあったが、今年度も限られた時間の中で、社会に貢献する新たな成果を出すことができた。新たな連携先を模索するなど、地道な活動も着実に進めることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、劣加法性を満たす部分構造を抽出したり、劣加法性を満たす部分構造にクラスタリングしたりする数理最適化技術の構築に向けて、研究実施計画に記載した有望と思われるアプローチの効果を検証するべく、プログラムの実装を進める。
また、現実社会に貢献できる適用対象とその規模感を明らかにすることも本研究の目的であり、継続して連携先を模索する。
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