2022 Fiscal Year Annual Research 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 / 電気自動車による時間枠制約付き配送計画問題 / 配送計画問題 / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、渋滞緩和、CO2削減が期待される移動シェアリングを普及するために解決すべき問題を組合せ最適化問題として提起し、高速なアルゴリズムを開発することである。特に、研究期間を通じてバイクシェアリング（コミュニティサイクル）の利用者の増加を妨げる課題を解決する研究に精力的に取り組んできた。
これまでの研究成果として、複数車両を用いて自転車の再配置作業を行うとき、総移動距離が最小となる再配置経路を求めるためにmultiple Bike Sharing System Routing Problem（以下、min-sum型 mBSSRP）を混合整数計画問題として提起した。この問題に対し、局所探索法で生成した近傍解への遷移を、タブー探索法で制御するアルゴリズムを開発した。
提案解法を用いてmin-sum型 mBSSRPを解くことで、コスト（化石燃料代など）を抑えた経路を生成することに成功したが、各車両の作業時間に偏りが生じることが確認できた。総コストを削減するために、ある車両の作業時間が長くなると、作業完了の時刻が遅くなったり、作業時間の不均衡は作業員の不満へと繋がる。そこで、最終年度は作業時間が最長となる車両の作業時間を最小にすることを目的とするmin-max型 mBSSRPを混合整数計画問題として提起し、高速に巡回路を構築する局所探索法を提案した。
その成果は国際会議にて報告し、発展させた内容を原著論文として公表する準備を進めている。
また、この研究で得られた知見を活かして、電気自動車を用いて決められた時間帯に配送を行う問題（Eに対し、確率的な解遷移を導入したカオスニューラルネットワークを用いた新たな手法を提案した。数値実験の結果、既存解法の一つであるAdaptive Large Neighborhood Searchを凌駕する性能を確認し、複数の国内・国際会議で報告した。
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