| Project/Area Number |
20K04961
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 配送計画 / 積み付け / トラック輸送 / 遺伝的アルゴリズム / 巡回経路問題 / 3次元長方形詰込み問題 / 異環境適応型遺伝的アルゴリズム / 長方形詰込み問題 / 顧客割り当て / セービング法 / 修正タブーサーチ / クラスタリング / 多目的最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
日本の物流の9割を担うトラック輸送では，積載率の向上と輸送効率の向上が輸送コスト削減の重要な課題である．トラックへの荷物積載時の荷姿の最適化，輸送時の配送経路の最適化がコスト削減に向けて大きな役割を果たすが，荷物の積み下ろしと経路を同時に考慮した多目的最適化が必要になる．そこで本研究では，これらの多目的最適化問題に対し，異なる生物が互いに影響を与えながら進化する様子を模擬した共進化遺伝的アルゴリズムと，ルールに基づく最適化手法を融合したハイブリット型の解法を提案する．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we focused on the truck transportation business, and in order to enable decision-making support that takes into account various operating conditions during transportation, we proposed a multi-objective metaheuristic for loading packages onto trucks and determining the route to visit customers. Specifically, targeting the delivery of packages for end users, we proposed a genetic algorithm-based optimization method for solving the package loading problem for trucks and vehicle routing problem. For validating the effectiveness of the proposed method, we conducted the numerical experiment.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は，トラックによる荷物の配送を対象に，配送巡回経路の最適化のみならず，トラックへの荷物の積み付けをも同時に考慮する最適化手法を提案した．巡回経路最適化，積み付け最適化のいずれも求解困難な組み合わせ最適化問題であり，これらを統一した枠組みの中で同時に求解する点に，本研究の学術的かつ社会的意義があると言える．貨物輸送量の増加は今後も益々増加することが考えられる反面，輸送業界は慢性的に人手不足であり，これを解決する一つの手段として輸送効率向上は必須であり，本研究の提案法は輸送効率向上のための基礎技術として貢献できる．
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