配送計画問題に対する深層学習を用いた最適化手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K15271
• 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61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 東京海洋大学
• 研究代表者: 橋本 英樹 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (70548114)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 巡回セールスマン問題 / 深層学習 / 配送計画問題

研究開始時の研究の概要

配送計画問題は，様々な制約条件の下で，複数の車両を用いて全ての客をちょうど一度ずつ訪問するような経路の中で，コストが最小のものを求める問題である.配送計画問題の解は客の車両への割り当てと各車両に割り当てられた客の訪問順序により定まる.客の車両への割り当てを決定したとすると，残る問題は車両ごとに総移動距離を最小化する巡回セールスマン問題になる. 本研究では，まず深層学習を用いて巡回セールスマン問題の巡回経路長を高精度に推定する手法を開発する．そして，深層学習で用いたニューラルネットワークと混合整数計画問題を組み合わせることで配送計画問題に対する新しい解法を開発する．