| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
本研究課題では配送業や小売系,製造業などを対象として、ヒト・モノの移動に関する最新の数理モデルによる現象の表現・再現・予測を目指して、現在の機械学 習などが苦手とする見えないデータ・過去のデータにない現象への対応を目指している。物理的な制約等により、ヒト・モノの移動に関する範囲や限度を数理モ デルで表現し、各施設固有の状態を深層学習等の AI 平成30年度は以下の民間企業との共同研究などによって以下の成果を達成することが出来た。
1:ハイブリッドシステムにおける数理的手法を用いた大域的最適制御 (トヨタ自動車との共同研究)& AI(深層学習), 最短路問題, 数理最適化( 混合整数計画問題(MILP),非線形最適化
2:サイバーフィジカルシステムにおけるヒト・モノのモビリティの数理モデルと実験的解析 (パナソニックとの共同研究) & 実工場における人流追跡とフロー最適化、人員のスケジューリング最適化及びレイアウト最適化
3:Webアクセスデータを用いた潜在的ユーザクラスタリングによるWebサイトの評価指標の提案(Yahoo! Japanとの共同研究) & AI(深層学習), 非負値行列分解 (NMF), 数理最適化(混合整数計画問題(MILP))
4:深層学習及び次元圧縮による良品・不良品分類と CAN データの解析(住友電工との共同研究)& AI(深層学習), 次元圧縮(多様体学習), グラフクラスタリング
5: 主に都市スケールの避難計画問題を，シミュレーションと数理計画の両面から行った．大阪市全域を対象とした津波避難において，徒歩帰宅者と津波避難者の大規模な人流シミュレーションを行うとともに，ボトルネックとなっている淀川橋梁のルーティングを段階的な最速フロー問題として定式化して解くことで，可能な限り速やかに避難者を逃がすような計画手法を開発した．
|
