| 研究課題/領域番号 |
19K04904
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
|---|
研究代表者 |
中出 康一 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50207825)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | マルコフ決定過程 / 最適化 / 数値解析 / アルゴリズム / 強化学習 / 生産 / 発注 / 最適政策 / 近似政策 / 風力発電 / 在庫管理 / 発注政策 / 確率モデル / 生産システム / 待ち行列 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
生産システムにおいて，需要や在庫等，与えられた情報を適切に用いることで生産指示，発注，在庫管理等を行うことは重要である．しかし最適な制御を行うことは規模が大きくなるにつれ困難となる．これまで強化学習等のアプローチが知られているが，問題に対する理論的根拠が曖昧であることが多い．
本研究では，マルコフ決定過程で定式化可能な，推移確率等の情報が利用可能な問題について，近似最適化アルゴリズムを構築することを目標とする．これまで提案されてきた様々な近似アプローチと問題が持つ性質を考慮しながら問題に適切な近似アルゴリズムを構築するとともに，より汎用性の高い近似アルゴリズムの構築にも取り組む．
|
| 研究成果の概要 |
生産システムをはじめとする様々な問題に適切に対処することは困難な場合が多く，役に立つデータを大量に取り入れることは時間・費用の面で限界がある．いくつかの問題に対し定性的あるいは定量的特徴を考慮して最適に近い政策を求めるアルゴリズムにを開発した．具体的には，待ち行列における窓口への最適割当て，新旧の商品が存在するコンビニにおける発注政策，発注者と生産者が個々の利益を最大にするように適切な発注量と生産量を求める問題，洋上風力発電における保全計画，グリーンサプライチェインにおける最適化モデルなどを取り上げた．また，最適政策が持つ理論的性質についても議論した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，サプライチェインをはじめとする様々な生産，物流，販売等のシステムをマルコフ決定過程で定式化し，それぞれのシステムがもつ特性に適切な（近似）最適化アルゴリズムを適用して，ある程度大きな問題に対する優れた決定政策を求め，また，そのシステムの近似最適政策が持つ性質を導くことができた．この性質を知ることにより，大規模で数値的に計算が困難な問題においてもどのような方針で運用すれば良いかを得るための知見を売ることができる．
|
