2018 Fiscal Year Annual Research Report
Adaptive modal shift of waste-based biomass reduction logistics by sensor coordination
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16K12537
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
荒井 幸代 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (10372575)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和嶋 隆昌 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00380808)
矢入 郁子 上智大学, 理工学部, 准教授 (10358880)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | リサイクル / 強化学習 / 多目的計画 / センサーネットワーク / エージェント |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題は，廃棄物系バイオマスの活用に向けて，「リサイクル技術」に併せた「発生から利用まで一連の施設をつなぐ還元物流の最適化方法」を示すことを目的として推進してきた．初年度は，自治体ごとに異なるリサイクル施設の数，処理能力の違いを調査し，実現可能な（導入を検討してもらえる）レベルを検討した．本調査によって得られた1台の収集車の容量，回収範囲，頻度の現状に基づいて，現在のごみ回収リソースを生かしながら，他の交通システムのモビリティとの相性を考慮したモデルを構築した．本課題の遂行上の重要課題であった発生量の不確定性について，廃棄物の種類（生ごみ，不燃ごみ）は，廃棄物発生時期や発生場所の温度や湿度の相違に着目すれば自治体ごとに特有のパターンが存在し，地域を限定すれば予測可能であることを示した．
また，IoTの実践として，ゴミと交通（モビリティ）を繋ぐ手段として，収集対象となるゴミの重量を計測する重量センサを試作し，要求仕様と「コスト」のバランスも検討した．戸別回収が普及する昨今では，各家庭へのセンサ配布が必要となり，回収率に見合うコスト見積もりは重要である．現状では，価格に対してリサイクル物がペイする結果ではないが，リサイクル技術の向上や，センサデバイスの開発が進み，環境問題への意識が向上すれば，十分に期待できる性能を持するセンサ設計が可能なことを示した．
さらに，モーダルシフトによる物流の最適化については，異種モビリティを組み合わせることによって，夜間の道路交通の円滑化などリソースの有効活用を目的とした最適化問題として定式化した．具体的には，スマートデバイス (センサ) 間の協調による(1)発生量，発生箇所の管理，(2)廃棄量と処理施設能力との関係から配送先候補を選定，(3)配送先ルートの交通負荷を考慮した運行時刻の選定法を幕張地域に限定して実装している．
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