| 研究課題/領域番号 |
21K14368
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 明治大学 (2023)
青山学院大学 (2021-2022) |
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研究代表者 |
高澤 陽太朗 明治大学, 経営学部, 専任講師 (20871130)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 区分線形近似 / 在庫管理 / フードテック / フードデリバリー / 数理最適化 / フードテック / フードデリバリーサービス / 近似アルゴリズム / OR / 最適化 / 配送計画問題 / オンライン最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
オンデマンドのフードデリバリーサービスの需要が世界中で急増している。サービスでは ユーザーからの注文をエリアに点在する配達員に、配達時間が短くなるように割り当てる必要がある。配達時間の短縮方法として、数分間注文を溜めて注文バッチを生成し、そのあとにそれらを配達員にうまく割り当てるという方法がある。バッチ内の注文の割り当て方法は 最適化問題としてモデル化できるが、適切なバッチサイズの求め方は明らかでない。
本研究では、これまで経験的に決められていた注文バッチサイズの最適な決定方法を解き明かし、サービスを取り巻く状況に応じて動的にバッチサイズ決定を行うアルゴリズムを開発を行う。
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| 研究実績の概要 |
本年度では、前年度から引き続き以下の成果を得た。
(A) 在庫コストや機会損失を表すことができる期待値関数に関して精度と利用する線形関数の数に保証のある区分線形近似の方法
フードデリバリーに限らず在庫管理の文脈における最適化では、機会損失や在庫コストを扱うことかが多い。これらのコストは需要という不確実な値を含む期待値 からなる非線形関数として表現されるため、整数計画などのモデルに組み込む際には区分線形近似などを用いて近似されることが一般的である。従来、区分線形近似を利用する場合は、「精度」と「区分線形関数を構成する線形関数の数」が前もってわからないため、予備実験を行い、適当な区分線形関数の数を決めることが多い。前年度の研究では、これら二つの指標に関して前もって保証のある区分線形近似の方法を提案した。本年度では、これらの結果を一般の凸関数に対して拡張し、論文執筆を終えた。論文は現在投稿中である。
(B) SNSとアンケートを用いたフードテックに関する消費者意識の研究
本研究課題で対象としているフードデリバリーサービスはフードテックと呼ばれる領域に分類される。フードテックは日本において強くは浸透しておらず、普及のためにはシステムの最適化といったサービスの改善はもとより、消費者側の意識の把握が重要と考えられる。本年度では、去年度までの研究結果をまとめ、論文執筆を終えた。論文は現在投稿中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
代表者の研究機関の異動による初年度の講義負担が大きく、当初年始に投稿予定であった論文の投稿が年度終わりとなってしまった。
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| 今後の研究の推進方策 |
科研費の延長を行った期間で、投稿準備中であったフードデリバリーの最適化に関する論文の投稿を行う。その他の投稿中の論文2編に関しての対応を行う。
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