| 研究課題/領域番号 |
23K22983
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01714 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
西 竜志 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 教授 (10335581)
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| 研究分担者 |
劉 子昂 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 助教 (30908166)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2025年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2024年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | スマートサプライチェーン / データ駆動リアルタイム最適化 / マルチエージェントシステム / 動的モデル構成基盤 / サイバーフィジカルシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
データ駆動サプライチェーンの最適化基盤構築を行う. 従来構築したサプライチェ ーンの動的モデル構成基盤を活用し, マルチエージェントシミュレーションから得られる履歴データに基づいて, 目的関数推定や最適化モデルを逆最適化は機械学習手法により構築し, 近似最適化モデルを用いた数理計画法・進化型最適化法により, 最適化速度の従来の100～1000倍程度の高速化実現する方法論を確立する．研究室内で仮想スマート工場実験装置を構成し, 静的・動的データ駆動ロバスト最適化を実行することにより, 不確実性に対する適用可能性を検証する.
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