2021 Fiscal Year Research-status Report
Design and development of a general-purpose solver for a variety of problem of asking assignment and ordering
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19K04900
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Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
Principal Investigator |
橋本 英樹 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (70548114)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
胡 艶楠 東京理科大学, 理学部第一部応用数学科, 講師 (00778326)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 配送計画問題 / 線形制約 / メタ戦略 / 二段階配送計画問題 / ハブ・スポーク配送計画問題 |
Outline of Annual Research Achievements |
本年度の研究実績として,(1)線形制約を持つ配送計画問題,(2)二段階配送計画問題をあげる. (1)本研究では線形制約を持つ配送計画問題を提案した.配送計画問題には様々なタイプの問題があり,時間枠付き配送計画問題などのように,車両の巡回路だけでなく,その訪問スケジュールの決定も必要となる場合がある.車両の巡回路に対してその最適な訪問スケジュールを求める問題は線形計画問題として定式化できることが多い.このような車両の巡回路の評価を線形計画問題として定式化できる問題を本研究では線形制約を持つ配送計画問題とし,局所探索法で近傍解を評価する際のサブルーチンである巡回路の評価を効率的に行う手法を提案し,計算実験によりその効果を確認した. (2)本研究ではハブ・スポーク配送計画問題をさらに一般化した二段階配送計画問題を提案した.この問題では,ドローンと配送車を併用した配送方法で,配送車とドローンの容量制約を満たす巡回路の中で,それらの総コストを最小化する問題である.本研究では,ランダム多スタート法,反復局所探索法,パスリリンキングの3種類のメタ戦略による解法を提案した.ランダム多スタート法では解を改善する局所探索法として異なる近傍を持つinsert-swap、1del-1insの2つの手法を使用した.反復局所探索法では,使用している停留点を変更する操作をkickとして探索を行なった.パスリリンキングでは,局所探索を行う解を選定する基準を設けることで高速化を行った.計算実験により小規模な問題例に対しては反復局所探索法による求解が優れており,中規模,大規模な問題に対してはパスリリンキングによる求解が優れていることがわかった.パスリリンキングの高速化を行なったことで短時間で精度の高い解の求解が可能であることを確認した.
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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
線形制約で表現できる様々な配送計画問題に対して適用可能な効率的な近傍解評価法を開発した.
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Strategy for Future Research Activity |
これまでに開発した解法をベースにメタ戦略を設計し,計算機実験によりその効果を検証する.
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Causes of Carryover |
昨年度から引き続きコロナ禍のため全ての出張を取りやめたため,次年度使用額が生じた.これらの予算を使用して大規模な計算機実験のための費用に充てる予定である.
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