機械学習を用いた多基準意思決定支援システムの構築と災害時支援物資輸送問題への適用

• Project/Area Number: 25K08177
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Kansai University
• Principal Investigator: 尹 禮分 関西大学, 環境都市工学部, 教授 (10325326)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 巽 啓司 追手門学院大学, 理工学部, 教授 (30304017)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 多基準意思決定 / 機械学習 / 災害時支援物資輸送問題

Outline of Research at the Start

意思決定者の多様な要求や状況に伴い，都市や社会システムにおける多くの実問題は複数の評価基準をもつ多目的最適化問題として定式化され，意思決定解の候補としてパレート解がよく用いられる．大規模かつ複雑な問題に対するパレート解を得るために，i) 多様かつ動的な価値基準に対応できるデータ包絡分析法による評価法， ii) 複雑かつ多数の制約を考慮するための畳み込み深層学習による制約式の取扱い法，iii)不連続でかつ非凸性の強い問題に対する機械学習によるメタモデリング法を開発する．これにより，パレート解の効率的な探索および幅広い問題に適用できる多基準意思決定サポートシステムの構築を目指す．