2022 Fiscal Year Final Research Report
A Routing Method Using Nonlinear Dynamical Theory for Large-scale Ride-share Systems
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19K04395
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
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| Research Institution | Nippon Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松浦 隆文 日本工業大学, 先進工学部, 准教授 (70579771)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | カーシェアリング / 組合せ最適化 / メタヒューリスティック |
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| Outline of Final Research Achievements |
The development of automated driving technologies and environmental protection has led to a growing interest in the introduction of ride-sharing systems. Among them, the implementation of routing control, which guides the vehicle to the destination without congestion, plays an important role in realizing an efficient system. This research first proposed a group decision method for the carpooling optimization problem, which is one of the optimization problems in ride-sharing systems, and developed a routing method using memory effects as one of the new shortest path control methods for networks that consider various situations.
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| Free Research Field |
組合せ最適化，メタヒューリスティック，非線形理論，複雑ネットワーク
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究課題は，環境保全のみならず持続可能な社会の形成を担うカーシェアリングにおいて，目的地までの最短な経路制御手法を提案するといった社会的意義を持つ．これを実現するために，カーシェアリングにおける経路制御問題をカープーリング最適化問題として定義し，この最適化問題に対する効率的な解法を実現している．始点と終点を結ぶのみの単純な経路制御手法の開発とは異なり，カープーリング最適化問題は乗合携帯を考慮するため，乗車グループ決定問題とそれに依存した最短経路探索問題など，複数の最適化を同時に満たす手法の開発といった学術的意義をもつ．
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