2005 Fiscal Year Annual Research Report
機械学習に基づく適応的な搬送計画作成システムの開発
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17760327
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
榊原 一紀 立命館大学, 情報理工学部, 助手 (30388110)
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| Keywords | pickup and deliver問題 / 遺伝アルゴリズム / メタヒューリスティクス / 混合整数計画問題 / 分枝限定法 / 機械学習 / 遺伝的機械学習 / 強化学習 |
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| Research Abstract |
機械学習に基づく適応的な搬送計画作成の方法論を構築するにあたり,動的経路作成および機械学習手法に関する従来研究を調査し,研究の位置づけを明確にしました.その上で,搬送計画問題に対して,Pickup and Delivery問題(PDP)の枠組みで数理モデル化を行い,問題を整理・分類すると共に,機械学習に基づく解法構成についての基礎的な検討を進めています.
まず,1年目は,PDPを静的な枠組みで捉えた上で,整数計画モデルを構築しました.その際には,許容時間内に良好な解を得るための手法である遺伝アルゴリズムの適用に留意し,異なる観点から2種類のモデルを構築しました.さらには,これらのモデルを踏まえた解法の設計を行いました.以上の研究により,PDPの基本となる性質が明らかになると共に,より現実的な規模の問題に対し,構成した解法によって従来手法よりも優れた結果が得られることが示されました.
さらに,PDPの基本的な性質を踏まえて,さらに問題の分解構造に着目した新たな解法の構築を検討しました.その際には,局所探索法や遺伝アルゴリズムといったメタヒューリスティクスの適用を陽に踏まえた解法の構築を行いました.その結果,より制約の強い(複雑な)問題に対しても,効率的に解が得られることが確認されました.
現在,ここで得られた成果を基に,良好な初期経路計画を立てた上で,動的な環境にも適応的に対応可能なシステム構築を検討しております.
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