Optimal management strategy for short food supply chains considering heterogeneity and uncertainty
Project/Area Number |
22K04607
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
谷水 義隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60275279)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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Keywords | ショートフードサプライチェーン / 不均質性 / 不確実性 / 動的最適化 / スマート漁業 |
Outline of Research at the Start |
日本は世界的にも恵まれた漁場を有し,1年を通じて豊富な種類の魚を獲ることができる.しかし,近年,魚価の低迷などの問題により,沿岸漁業は著しく衰退している.沿岸漁業で獲れる魚介類は,種類や量の不均質性や不確実性が高く,既存の数理最適化手法を用いて生産性向上や効率化を図ることは容易でない.そこで,本研究は,沿岸漁業における地魚の不均質性と不確実性を考慮したショートフードサプライチェーン(short food supply chain)の最適運用方策を提案し,計算機シミュレーションや実証実験を行うことで有効性を検証する.
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Outline of Annual Research Achievements |
日本は世界的にも恵まれた漁場を有し,1年を通じて豊富な種類の魚を獲ることができる.しかし,近年,魚価の低迷などの問題により,沿岸漁業は著しく衰退している.沿岸漁業で獲れる魚介類は,種類や量の不均質性や不確実性が高く,既存の数理最適化手法を用いて生産性向上や効率化を図ることは容易でない.そこで,本研究は,沿岸漁業における地魚の不均質性と不確実性を考慮したショートフードサプライチェーン(short food supply chain:SFSC)の最適運用方策を提案し,計算機シミュレーションや実証実験を行うことで有効性を検証する.SFSCは,生産者と消費者との物理的距離の近接性を表すだけでなく,少数の仲介者に基づく生産者と消費者との社会的あるいは経済的な近さを表す. 2022年度は,沿岸都市の地産地消を促進するために,置き配ステーションの最適配置に関する研究,および売れ行きを考慮したダイナミックプライシングに関する研究を行った. まず,単位商品あたりの配送コストを極限まで抑えるために,本研究では,ゼロコスト配送またはミニマムコスト配送を目指している.そこで,沿岸都市部において配送を効率化するために,置き配ステーションの最適配置の決定手法を開発した.ここでは,大阪府南部に位置する阪南市の地図データに基づいて,置き配ステーションの配置を決定し,計算機シミュレーションを行うことでその有効性を検証した. 次に,販売量追従型の魚価のダイナミックプライシング手法を開発した.この手法に基づき,魚の売れ行きを考慮した追従型のダイナミックプライシングアルゴリズムを開発した.これにより,販売予測と実績にズレが生じても追従して,価値に見合った適切な価格をリアルタイムに算出することで,魚の売れ残りをなくし,利益を最適化できることを計算機シミュレーションにより検証した.
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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
置き配ステーションの最適配置に関する研究では,実際の地図データを用いて,置き配ステーションの最適な配置を自動的に決定するシミュレーションシステムを開発することができた.このシステムでは,地図データを入れ替えることで,どの地域においても,本手法を適用することができる.またダイナミックプライシングのためのシミュレーションシステムを開発し,販売予測と実績とのズレを発生させることで,動的な変動環境下でも売れ残りを最小化し,利益を最大化できることを検証した.
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Strategy for Future Research Activity |
今後は,置き配ステーションの最適配置に関する研究において,最適化計算手法の高度化により,最適化の精度を向上させるとともに計算速度の高速化を目指す予定である.また,ダイナミックプライシングに関する研究では,価格追従の精度を向上する方法について検討を行う.これにより,販売予測と実績とのズレが大きい場合においても十分に対応できるように手法を改良する.さらに,配送希望時間の変更に対する最適ルート再計算手法の高速化に関する研究や,サブスクリプション販売における組合せ最適化手法に関する研究にも着手する予定である.
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)