2018 Fiscal Year Annual Research Report
A study on optimization methods for robust ship scheduling
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16K16357
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
田中 未来 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 助教 (40737053)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 船舶スケジューリング / 数理最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では, 複数の船舶を保有する船会社が天候などの不確実性の下で複数の輸送依頼を効率よく処理するための方法について考える. 具体的には, このような船舶スケジューリング問題を最適化問題として定式化し, 実用的に優れた解を現実的な時間で計算するアルゴリズムを設計することを目指す.
平成 30 年度は平成 29 年度に続き, 情報が確定的な場合についての問題のモデル化と効率のよいアルゴリズムについて検討した.
(1) 航行速度を考慮した船舶スケジューリング問題に対する不正確な列生成法の効率のよい計算方法について検討した. この研究成果は現在論文としてまとめているところである.
(2) 船舶スケジューリングにおいては複数の港での積み降ろしを行なう可能性があることや複数の船舶が同時に同じ港に停泊できないなどといった実用的な問題設定を考慮する必要がある. これらについて検討し, 最適化問題としての定式化を行なった. また, 得られた最適化問題に対する列生成法に基づくアルゴリズムを検討した. この研究成果は, 国際会議 The Tenth Triennial Symposium on Transportation Analysis で発表する予定である.
さらに, これらの方法を用いてシミュレーション等を行なうことにより, 情報に不確実性が含まれる場合に対処する方法について検討した. これについては今後も検討を続ける必要がある.
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