| 研究課題/領域番号 |
16K01245
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
宇野 剛史 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(理工学域), 准教授 (50363023)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 施設立地 / オペレーションズリサーチ / 最適化 / 不確実性 |
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| 研究実績の概要 |
研究二年目において，潜在的利用者の位置および目標から日常生活行動線（動線）を推定することで，新しい施設立地モデルを構築する研究を遂行した．動線は一般に地域調査によって測定されるが，地域住民の移動を追う必要があることから，従来の施設立地モデルより用いられている駅や大型交差点などの交通発生源における交通量の測定より多くの費用および労力が必要となる．さらに，動線は測定する日時よって交通量および移動方向の変化が大きいことから，実用的なデータを得るためには長い測定時間が必要となり，かつ得られた結果は不確実性を伴う．
本研究では，施設の潜在的利用者となる地域住民をその嗜好や購買力に基づいて複数のクラスに分類した．地域住民をその初期位置，クラスにより与えられる経由地，および最終位置で共通するように集合をとり，この集合の移動をフローとみなすことにより動線を予測した．この動線が移動において施設を通りかかるように立地することで潜在的利用者となるとみなし，施設から得られる利益最大化を目的とする最適立地問題として定式化した．動線の予測において最短路を通ると仮定することでフローの経路を導出するアルゴリズムを構築した．動線を与えられることで得られる最適立地問題は線形0-1計画問題の一つとみなすことができ，数理最適化線形／整数計画ソルバーを用いることでプログラム上で実装可能である（研究者はPythonおよびGurobi Optimizerにより求解プログラムを作成した．）さらに，数値例に適用することで，求解アルゴリズムの有用性を示した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究二年目では，地域住民の動線をより現実に即して表現した数理モデルの構築を目標として研究を遂行してきた．動線は一般に地域調査によって測定されるが，地域住民の移動を追う必要があることから，従来の施設立地モデルより用いられている駅や大型交差点などの交通発生源における交通量の測定より多くの費用および労力が必要となる．さらに，動線は測定する日時よって交通量および移動方向の変化が大きいことから，実用的なデータを得るためには長い測定時間が必要となり，かつ得られた結果は不確実性を伴う．潜在的利用者の位置および目標から動線を推定することで，新しい施設立地モデルを提案した．施設から得られる利益最大化を目的とする最適立地問題として定式化し，得られた問題は大規模であることが予想されることから，最適解を効率的に導出するための解法アルゴリズムを構築した．さらに，施設立地の数値例に応用することで，得られる立地の有効性を示した．考慮した施設立地モデルは汎用的に応用可能であり，膨大な計算コストをかけずに求解できることから，研究の進捗状況はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究三年目では，前年度までで構築してきた施設立地の数理モデルをより柔軟かつ高精度に扱えるように改善することを目標とする．需要の不確実性については確率的不確実性に加えて，人間の評価に含まれる曖昧さを考慮する必要があることから，これらの不確実性を同時に扱えるように数理モデルを改善する．また，前年度に考察した動線は比較的汎用的に応用可能であるものの，特殊な施設の立地を考察する場合にはさらなるモデル化のための工夫が必要となる．例えば，ガソリンスタンドの立地を考える際には，施設の潜在的利用者は自動車に乗っており，進行方向の左右では施設の評価および視界性が異なると推測される．このような施設特有の状況を考慮することで，より現実に即した商業施設の立地について扱えるよう数理モデルを改善する．施設から得られる利益最大化を目的とする最適立地問題として定式化し，最適立地を導出可能な解法を提案する．現実に応用した際における施設立地問題は大規模であることが予想されることから，最適解を効率的に導出するための近似解法アルゴリズムを構築する．さらに，立地の現実例やシミュレーションにより作成された数値例に応用することで，得られる立地の有効性を示す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究遂行にあたり大規模かつ複雑な最適化問題を求解する必要がある．ソフトウェアについては高性能の商用ソルバーが必要となるが，所属機関内予算から学内教育目的で購入したGurobi Optimizerが本研究においても求解用として使用可能な目途が立ったことから購入しなかったため未使用額が生じた．一方，ハードウェアについては現在所持する計算機では予想される規模の問題に対して性能が物足りないことがこれまでの研究結果より予想された．本年度予算に加えて次年度使用額を用いることで，研究遂行に十分な高性能計算機を購入する計画である．
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