2020 Fiscal Year Annual Research Report
Optimization of surveillance operation and vessel routing for risk in maritime transportation
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18K04601
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| Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
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Principal Investigator |
渡部 大輔 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (30435771)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
星野 智史 宇都宮大学, 工学部, 准教授 (80431980)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 海上監視システム / 最適配置モデル / 最適ルーティングモデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
・海上輸送リスクに関するデータベースの構築について，2020年内の海上輸送ネットワーク並びに海上輸送リスクに関する地理データ，統計データに関するデータ更新を行い，地理情報システムを用いてそれらに関するデータベースを構築した．更に，海運や港湾における情報システムの現状と課題を明らかにするとともに，それに対する現状の取り組みに関する現状調査を行った．
・海上監視システムの最適運用モデルの開発について，監視システムにある複数種類の監視用センサーの性能を加味した重み付き最大被覆問題，そしてセンサーの不確実性があることを想定した最大期待被覆問題，その2つの状況を組み合わせた重み付き最大期待被覆問題に基づいた数理モデルの構築を行った．
・航行船舶の最適ルーティングモデルの開発について，複数台のロボットによる領域警備をタスク割り当て問題の観点から解決した結果，訪問者の発見回数も増加することが示された．このように，今後の実機のロボットでの検証を行うための基礎的知見を得た．また，定時間間隔の船舶航跡データを時空間データに変換し，RNN(Recurrent Neural Network)モデルの拡張であるLSTM (Long short-term memory)モデルに基づき，船舶の航跡と航行状態を予測し，それに基づいて二酸化炭素排出量を予測するモデルを構築した．
・フィージビリティ・スタディとして東南アジアやアフリカなど海賊多発地帯，特にアデン湾・ソマリア沖，マラッカ海峡をケーススタディとしてモデル分析を行い，計算時間や実行可能性などの評価を行った．
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