2021 Fiscal Year Research-status Report
移動シェア問題に対するニューラルネットワークを用いたオンラインアルゴリズムの開発
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19K04907
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| Research Institution | Nippon Institute of Technology |
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Principal Investigator |
松浦 隆文 日本工業大学, 先進工学部, 准教授 (70579771)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
木村 貴幸 日本工業大学, 基幹工学部, 准教授 (80579607)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | バイクシェアリングシステム / シェアサイクル / タブー探索法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
バイクシェアリングシステムは，他の人と自転車を共有することで移動をシェアするシェアリングエコノミーの一つである．専用の駐輪ポートを駅，公共施設，商業施設などに配置し，利用者はいつでもどの駐輪ポートでも自転車の貸出し・返却ができる新しい交通手段である．使いたい時にポートに自転車がない，返却したいのに空きスペースがないといった状況を解消するために，このシステムでは自転車回収車を用いて自転車の再配置作業を行なっている．
本研究課題では，自転車の再配置作業を効率的に行うための巡回経路を決定するmultiple Bike Sharing System Routing Problem（以下，mBSSRP）を混合整数計画問題として提起し，高速なアルゴリズムを開発することである．2021年度までの研究では，mBSSRPに対する近似解を求めるためにタブー探索法を基盤とした手法を提案している．また，より精度の高い解を得るためにmBSSRPの実行不可能領域と実行可能領域を探索し，その探索を制御する手法も導入している．その結果，最適解や良好な近似解を得ることに成功している．
しかし，提案解法はmBSSRPの実行不可能領域も探索するため，近傍の数が増加し精度の高い近似解を得るのに長い時間を必要としていた．この課題を解決するために，2020年度から，解の改善操作に用いる近傍解を制限する手法の開発に取り組んでいた．2021年度は，提案解法で用いている局所探索法のCROSS-Exchange法とOr-opt法において，部分巡回路が逆順となる近傍を削減しても性能を維持したまま計算時間を削減できること，実行可能解が得られた後は実行可能領域のみを探索しても性能が維持できることを確認した．つまり，提案解法の性能を維持したまま，高速化に成功した．
以上の研究成果は，2件の原著論文で公表している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
研究計画では，自転車台数が動的に変化する問題にする手法を提案する予定であった．しかし，台数が変化しない静的な問題に対する提案解法の高速化が必要となり，その課題解決に取り組んだため，予定通りに進めなかったが，静的な問題に対しては予定通りの成果が得られた．
また，近年，配送業界では配送物は増加しているにもかかわらず，ドライバーが不足していることにより，長時間労働や労働環境の悪化が課題となっている．この問題の解決策の一つとして，個人ドライバーが自分の目的地に行くついでに配送を行う配送システムが注目されている．このような配送システムの配送経路を決定するためにVehicle Routing Problem with Occasional Drivers（以下，CRPOD）が提案されている．この問題も本研究課題が対象とする移動をシェアする問題の一つであり，解決すべき社会問題と捉えArtificial Bee Colonyアルゴリズムを用いた手法を開発した．新たな課題に対するアルゴリズムの開発を行ないその性能を確認できた．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題が残す取り組む課題は，自転車台数が動的に変化する問題に対するアルゴリズムの開発のみである．各駐輪ポートの自転車台数が時間により変化する，時空間ネットワークに対するアルゴリズムを提案し，その性能評価を行うことで，本研究課題の目的を達成する．
申請者はこれまでの研究において複数の組合せ最適化問題に対するタブー探索法を基にした手法をニューラルネットワークを用いた手法に拡張することに成功している．そこで，本研究目的を達成するために，まず，静的な問題に対して提案したタブー探索法を基にした手法で解を探索し，その後，提案解法をニューラルネットワークを用いた解法に拡張する．
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由は，新型コロナウィルス感染予防のため，研究会等の開催がオンラインとなり旅費が必要なかったためである．
研究計画に変更はなく，前年度の研究費も含め，当初予定通りの計画を進めていく
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