| 研究課題/領域番号 |
26350417
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
中田 和秀 東京工業大学, 工学院, 准教授 (00312984)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 物流 / オペレーションズ・リサーチ / 最適化 / 機械学習 / メタヒューリスティック / 数理計画法 / ロジスティクス |
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| 研究成果の概要 |
激変する社会環境の中で効率的な物流を行うためには、不確定な要因に対処する必要がある。このため、過去のデータから近い未来をできるだけ精度良く予測する手法について、機械学習の手法を援用して研究を行った。また、現実的な時間内で満足する解決策を導くため、安定的に近似解を求める実用的な最適化アルゴリズムを開発した。それらの研究成果を用いて、様々なタイプの現実問題に対し効率的なモデル化と最適化アルゴリズムの開発を行う事例研究を行った。
これらの成果を１５本の査読付き論文と９本の査読なし論文として発表した。また、３８件の国内学会・国際学会での発表（うち招待講演６件）を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
物流の最適化において、これまでは学術的側面からの研究が主流であり、実用性には程遠い研究が多かった。本研究では実務家との協働によって現実の複雑な状況を十分に考慮し、さらに最適化と機械学習の最新技術を融合させることで、輸送ルートの決定など１週間から数ヶ月のスパンを想定するタクティカルレベル、並びに日々の輸送計画について検討するオペレーションレベルのおいて、現代の目まぐるしく変化する消費者の嗜好、予測の難しい突発的な大規模災害などに対して、効率的・合理的な物流計画が立案可能となっており実用性は高い。
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