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

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K04625
• Research Institution: Kansai University
• Principal Investigator: 村上 啓介 関西大学, 商学部, 准教授 (90646457)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 組合せ最適化 / アルゴリズム / 最適化モデル / 輸送システム

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，輸送車両の台数を複数にしたモデル化とアルゴリズムの開発を行った．モデル化にはハブ設置型の配送計画問題をベースとして，状況に応じてフレキシブルに条件を追加できるものを構築した．また，アルゴリズムに関しては，問題の規模に応じて複数のアプローチを開発した．具体的には，比較的規模の小さな問題に対しては数理計画法を用いたアプローチ，比較的規模の大きな問題に対してはヒューリスティック解法を開発した．実際に行った数値実験では，数理計画法を用いたアプローチは，規模の小さな問題に対しては精度の高い解を導出することができたが，規模の大きな問題に対しては計算時間が莫大になるために使用できなかった．一方ヒューリスティック解法は，規模の大きな問題に対しても現実的な計算時間で機能したが，解の精度の面で安定性を欠いた．つまり，ヒューリスティック解法は実験に用いたインスタンスによって解の精度がばらついた．以上のことを踏まえて，次年度以降の方向性は，まず数理計画法を用いたアプローチとヒューリスティック解法の使い分けの基準を明確にすることである．すなわち，問題に応じて適切なアプローチを選択できる基準を確立する．次に，安定性の高いヒューリスティック解法の開発である．現状ではインスタンスによって解の精度にばらつきが見られるので，多くのインスタンスにおいて精度の高い解を求めることができるヒューリスティック解法の開発を行う．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

アルゴリズムの実装に予定以上の時間を費やしたため．

Strategy for Future Research Activity

本年度方向性を定めた，解法の使い分けの基準を明確にすることと，精度の高い解を求めることができるヒューリスティック解法の開発であると考えられる．

Causes of Carryover

多くの学会が中止になったことと，実装の遅れにより計算機の購入が先延ばしになったためである．
学会の参加費および計算機の購入に充てる予定である．