Development of an online algorithm using neural networks for the sharing economy

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K04907
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Nippon Institute of Technology
• Principal Investigator: Matsuura Takafumi 日本工業大学, 先進工学部, 准教授 (70579771)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 木村 貴幸 日本工業大学, 基幹工学部, 准教授 (80579607)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: シェアリングエコノミー / バイクシェアリングシステム / 相乗りタクシー / 組合せ最適化 / メタヒューリスティック

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to improve the convenience of shared taxis and bike-sharing systems, which are part of the sharing economy. To achieve this purpose, first, we presented operational problems and proposed combinatorial optimization problems to solve them. Then, we developed a heuristic algorithm for solving the problem. With regard to shared-ride taxis, we matched the passengers with the passengers in accordance with their requests. As a result, we confirmed that the taxi company's profits increased and passenger fares decreased. The problem with the bike-sharing system is to efficiently relocate bicycles at bicycle parking ports. To solve this problem, we proposed a multiple bicycle sharing system routing problem (mBSSRP) by using many vehicles. To solve mBSSRP in a short time, we proposed a heuristic method based on the tabu search. The proposed method successfully constructs the route of vehicles in a short time.

Free Research Field

数理最適化，メタヒューリスティックス，組合せ最適化

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究は、持続可能な社会に不可欠なシェアリングエコノミーを普及させるために、その妨げになる課題を解決するといった社会的な意義を有している。具体的には、移動をシェアする相乗りタクシーやシェアサイクルで発生している課題を組合せ最適化問題として捉え、その問題に対する効率的な解法を開発している。提案した組合せ最適化問題の制約条件は非常に厳しく、問題設定によっては実行可能な解を求めることが困難であった。そのような問題に対し、実行不可能な解から実行可能な解を構築する手法を開発するといった学術的意義も有している。