2022 Fiscal Year Research-status Report
大規模災害に対する複数ドローンを用いた情報収集経路問題のモデル構築と解法の開発
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22K04602
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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) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 数理最適化 / 巡回型被覆問題 / 巡回セールスマン問題 / ドローン / 自然災害 / 配送計画問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究の目的は、複数ドローンを用いて短時間で広範囲な探索を実現するための最適化問題を提起し、高速なアルゴリズムの開発をすることである。
自然災害から暮らしを守り、被害を最小限に抑えるために河川堤防の強化、下水道の整備、耐震化などの対策を講じているが、全ての被害を防ぐことは不可能である。従って、災害に巻き込まれた人々を多く救い出すためには、迅速な被災状況の確認、要救助者の早期発見が人命救助の鍵となる。ドローンは航空機やヘリコプターとは異なり準備時間が短いため迅速な対応が可能であり、2次災害を防ぎながら安全な情報収集が可能である。しかし、ドローンは連続飛行時間が短いという欠点があるため、限られた飛行時間内で効率的に捜索を行う必要がある。
これまでの研究において、与えられた全点を移動しながら被覆(撮影)する経路決定問題として「点と線分による被覆を考慮した巡回問題(Covering Salesman Problem with Nodes and Segments、以下、CSPNS)」を混合整数線形計画問題としてモデル化し、解法を提案している。本年度は、CSPNSを複数ドローンによる被覆問題（multiple CSPNS）に拡張した問題を提起した。また、汎用ソルバGurobi Optimizerを用いて最適解の求解を行なった。数値実験の結果、探索する箇所(点）が40程度までなら、現実的な時間で最適解を求めることが出来ることを確認した。
mCSPNSは、1つの拠点から複数のドローンが出発し、情報収集をした後、拠点へ戻ってくる。災害時、消防、自衛隊など、複数の拠点からドローンが出発し、情報収集を行うことも考えられる。そこで、複数拠点、複数のドローンを用いた混合整数計画問題を提起し、ソルバーを用いて最適解の求解も行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度はCSPNSを拡張し、複数のドローンを用いた点と線分による被覆を考慮した巡回問題（mCSPNS）を提起し、最適解を求めることであった。
その計画に従い、複数ドローンを用いた巡回問題だけではなく、複数の出発拠点を導入した巡回問題も提起した。これらの問題に対し、申請した汎用ソルバGurobi Optimizerを用いて最適解が求められており、研究計画に通りに遂行できている。
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| Strategy for Future Research Activity |
汎用ソルバを用いて複数のドローンを用いた点と線分による被覆を考慮した巡回問題を解いて最適解が得られるが、求解には数時間を要する。しかし、災害時、被災状況や救助者の位置情報を如何に早く入手するかは命を守る生命線であるため、迅速に経路を決定しなければいけない。また、提案した問題はNP困難なクラスに属する問題である。そこで、短時間で経路を決定し、即座にドローンによる情報収集に移行するために、メタ戦略を用いた速くて精度の高いアルゴリズムの開発を進める予定である。
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| Causes of Carryover |
研究発表を行った国際会議の開催がロシアのウクライナ侵攻による影響で、オンライン開催になったためである。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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Research Products
(10 results)
