| 研究課題/領域番号 |
18K04625
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
村上 啓介 関西大学, 商学部, 准教授 (90646457)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 組合せ最適化 / アルゴリズム / 最適化モデル / 輸送システム |
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| 研究実績の概要 |
本研究では最適化の技術を用いて，データ変動と大規模問題に対応しうる輸送システムの構築を目的とする．
本年度は，輸送車両台数を複数にした問題に対するヒューリスティック解法の開発を行った．まず，列生成法を基本とした解法を開発した．列生成法における子問題に対してはラベリング法ベースの解法用いることで，高速に解を導出することを可能にした．列生成法は，解の精度をある程度保証する一方で，規模の大きな問題に対しては計算時間が大きくなる傾向がある．列生成法は現実的な規模の問題にも適用可能であるが，より規模の大きな問題に対しては，より高速な解法が必要となる．したがって，経路最適化問題に対して，比較的高速で精度の高い解を導出可能とされている，局所探索法を用いた解法の開発を行った．局所探索法においては，近傍のサイズが解の精度と計算時間に影響を与えるので，問題の規模に応じて適切な近傍のサイズを変更するようにした．数値実験により局所探索法のパフォーマンスを確認したが，問題の性質によって解の精度と計算速度のばらつきが見られた．
以上のことを踏まえて，次年度の課題は，現在の局所探索法が機能する問題の識別と，現在の局所探索法が機能しない問題に対して新たなヒューリスティック解法の開発を行うことである．その後，数値実験によるシミュレーションと検証を行い，解の精度と計算時間の両面において提案手法が他の解法より優れていることを示す．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
アルゴリズム開発に予定より多くの時間を費やしたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
汎用的な問題に適用可能なヒューリスティック解法の開発と，数値実験による他の解法との比較であると考えられる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
アルゴリズム開発の遅れにより学会発表が先送りになったため．
学会の参加費に充てる予定である．
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