| 研究概要 |
本研究の目的である広域救援経路導出決定支援では,陸路・海路・空路の広域圏あるいは広域地方からの救援可能性における仮説が必要である。陸路の物流の基本は、依頼主から発注された数量の商品を正しく定時に配送することである。平常時における定時配送は、配送ドライバー(専門家)の経験や勘などによって実現しており、例えば、事前の道路工事情報等によってあらかじめ決められた経路を迂回しなければならない事態でも目的地に定時に到着することが可能である。しかし、大雨・大雪や地震災害等で、通行止め情報と待機や迂回経路情報による定時配送は確定的ではない。すなわち、大雨・大雪や地震災害等の通行止め情報は、どのくらいの時間が通行止めになるのかを確定できないことが多く、一時通行止め情報の「一時」がどのくらいの時間間隔になるのかが問題になる。広域救援物流の支援として、定時配送の目的を達成するために大雨・大雪や地震災害等の通行止め情報の高度化が必要であり,複合発生型災害における広域圏からの救援に寄与する方法論を提案した。本研究では,通行止め情報の高度化について、第一に「復旧めど情報(配送ドライバーの意思決定;(1)迂回路に進むべきなのか、(2)現場で待機するべきなのか、(3)他の商品供給拠点からトラックを代替する措置など)」の意思決定支援が可能であり、情報提供側は復旧めど情報を予見導出する方法論を考案した。また,このような大地震と大雪そして道路の通行止めなどによる複合発生型災害の事態に,広域圏からの救援遅延による影響を考慮するための救援シェアリングシステムと救援経路導出システムを開発した。本研究で開発したシステムでは、広域圏からの救援が被災地に到着するまでの間、被災地内の限られた救援リソースを「最適配分」して表示することが可能である。本研究で開発したシステムは、2つの人工知能によるアルゴリズミックな演算(予見)処理を使用している。第1段階の処理は、不確かな状況下の予見を可能にするファジィ推論であり、第2段階の処理は、演算過程において学習処理をするジェネティック・アルゴリズムを使用している。
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