2023 Fiscal Year Annual Research Report
動的需要制御によるインフラマネジメントの高度化：劣化制御という新時代を目指して
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20H02264
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
水谷 大二郎 東北大学, 工学研究科, 助教 (30813414)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥村 誠 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (00194514)
山口 裕通 金沢大学, 地球社会基盤学系, 准教授 (10786031)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | アセットマネジメント / インフラマネジメント / 動的需要制御 / 最適化数理 / 動的計画法 / 統計的劣化予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究期間の最終年度にあたる本年度は，インフラの需要制御を通じた劣化制御問題にも適用可能なネットワークレベルのアセットマネジメント施策最適化手法の開発に重点的に取り組んだ（なお，研究期間の初期には，本年度は確率的な需要変動過程を考慮することを予定していたが，そのように対象事象を限定するのではなく，多岐に亘る対象に対して普遍的に適用可能な方法論の開発に重点を置いた方が有益となると判断した）．その結果として，次のような新たな方法論の開発に成功した：i）道路ネットワークをグルーピングした上で，各グループにおける劣化状態を集計化し，簡易的に補修施策を求める方法論（分散制御手法）；ii）インフラシステムのマネジメント費用の平準化も考慮したネットワークレベルの補修施策最適化手法；iii）補修用部品の発注から納品までのリードタイムを考慮した補修施策最適化手法．これらの新たな方法論の開発は，ネットワークレベルの問題で問題となる組合せ爆発を解消して，最適解を近似的に求めるための方法論の体系化の一助となると考えられる．
また，上記の研究を進めてゆくにあたり，マネジメント施策最適化手法のインプット情報となる統計的劣化予測モデルについても，ある程度の簡便性を担保することが重要であるという考えに至った．この点についても新たな劣化予測モデルの開発を行い，次の2種類の成果を得た：i）不可観測な潜在状態を隠れ状態としたモデル化により，尤度関数が陽関数として表現できるという簡便性を担保したまま，時間依存型の劣化過程を推定するための方法論を新たに開発した；ii）時間軸の離散化により，簡便に時間依存型の劣化過程を推定するための方法論を新たに開発した．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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