2021 Fiscal Year Annual Research Report
勤務スケジューリング ―最適化アルゴリズムと現場実施をつなぐ情報提供技術の開発―
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19K11843
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
池上 敦子 成蹊大学, 理工学部, 教授 (90146936)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 靖彦 成蹊大学, 理工学部, 研究員 (50838993)
加藤 晴康 成蹊大学, 理工学部, 研究員 (60838994)
呉 偉 静岡大学, 工学部, 助教 (90804815)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | スケジューリング / 最適解の分布 / 多様性と類似性 / 公平性 / ロバスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，潜在的な制約条件や評価尺度などの暗黙知を含む問題に対し，課題１：最適解の分布を提供，課題２：公平性を持つ解を提供，課題３：ロバストな解を提供，に取り組んだものである．
最終年の2021年度は，課題1に重点を置いて研究を進めた．提案した「多様な解を与えるモデル」を基に，すでに得られている解とできる限り異なる解を1つずつ増やすことにより計算負荷を削減し，解の質や相違を確認した．さらに，解の間に存在する最適解を得るために，解の間の推移方法を2つ提案した．１つ目は，定義した近傍を基に推移する方法である．推移の過程を観察した結果，解の質が大きく悪くなっていたことから，特徴が異なる最適解探索においては．単純な局所探索では効果が出にくいと考えられる．２つ目は，解の間の距離を定義し，一方の解から他方の解まで距離を変えながら，その距離における最適解を求める方法である．この方法では，数多くの最適解を高速に得ることに成功した．また，解の間の相違度や，質の推移を提示する方法も議論した．
課題2：スポーツスケジューリングにおいて，総当たりリーグ戦を対象とし，各チームの公平性を反映できる残存影響度の分析を行った．残存影響度が最小となるスケジュールを作成するために，グラフ理論の技術を利用し，効率のよい発見的解法を設計した．計算実験では，既存手法と同等以上の結果を得た．
課題3：0-1整数計画問題を対象に，最大後悔最小化基準の求解アプローチを提案した．一般的には，特定の組合せ最適化問題に対するアルゴリズム研究が多いが，それらの問題も含め，0-1整数計画問題として表現できる問題を対象にできる．提案した反復双対置換法では，最良シナリオ補題を利用し，有効なカットを追加することで，特定問題に対する手法よりも優れた性能となった．また，提案手法を実現したpython packageを無料公開した．
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