配送計画問題に対する深層学習を用いた最適化手法の開発

• Project/Area Number: 25K15271
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Tokyo University of Marine Science and Technology
• Principal Investigator: 橋本 英樹 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (70548114)
• 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: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 巡回セールスマン問題 / 深層学習 / 配送計画問題

Outline of Research at the Start

配送計画問題は，様々な制約条件の下で，複数の車両を用いて全ての客をちょうど一度ずつ訪問するような経路の中で，コストが最小のものを求める問題である.配送計画問題の解は客の車両への割り当てと各車両に割り当てられた客の訪問順序により定まる.客の車両への割り当てを決定したとすると，残る問題は車両ごとに総移動距離を最小化する巡回セールスマン問題になる. 本研究では，まず深層学習を用いて巡回セールスマン問題の巡回経路長を高精度に推定する手法を開発する．そして，深層学習で用いたニューラルネットワークと混合整数計画問題を組み合わせることで配送計画問題に対する新しい解法を開発する．