2019 Fiscal Year Research-status Report
リアルタイムデータに対応可能な最適化輸送システムの構築
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18K04625
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
村上 啓介 関西大学, 商学部, 准教授 (90646457)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 組合せ最適化 / アルゴリズム / 最適化モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では最適化の技術を用いて，データ変動と大規模問題に対応しうる輸送システムの構築を目的とする．本年度は，効率的な経路を求めると同時に顧客満足度を考慮したモデルの構築を行った．顧客満足度は，基本的には輸送時間として定義した．ただし，バスのルートを求める問題においては，各顧客の移動時間を顧客満足度と設定した．その移動時間は，出発地からバス停までの歩行時間，バス乗車時間，バス停から目的地までの歩行時間で定義した．まず，顧客満足度を考慮したモデルにおいて，いくつかの定式化を行い解を求めた．具体的には，車両の台数は1台に限定して，時間制約を考えない問題と時間制約を考える数種類の問題を解いた．次に，求められた解から各モデルの有用性を確かめた．顧客数が少ない問題では，時間制約を考えない場合，考える場合のどちらでも良い結果が得られた．一方，顧客数が多い問題においては，時間制約を考えない問題では顧客満足度の高い解を得ることができたが，時間制約を考えた問題では顧客満足度が下がるという結果が得られた．特に顧客ごとに到着の時間枠を設定する問題では，著しく顧客満足度が下がった．この結果検証により，時間制約を考慮する場合は車両の台数を増やさざるを得ないことが分かった．以上のことを踏まえて，次年度以降の方向性は，車両の台数を複数にした状況でのモデル化と解法の開発と定めた．車両を複数台にした場合には，その問題の困難性から定式化からのアプローチでは解が求まらないと予想されることから，新たな発見的解法を開発する必要があると考えられる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
モデル化とアルゴリズムの開発・実装・検証を進めており，おおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度方向性を定めた、車両を複数台にした場合のモデル化と発見的解法の開発を考えられる．
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| Causes of Carryover |
3月の学会が全て中止になったため．
次年度の旅費に充てる予定である．
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Research Products
(1 results)
