| 研究実績の概要 |
本年度は，ライドシェアシステムに対する運転手-乗合グループを決定する従来手法として既に発表されている，J. Xia, et al., “A New Model for a Carpool Matching Service,” PloS ONE, 2015の問題点を解決する乗合グループ決定法を提案した．この従来手法では，運転者とその乗合グループ生成毎に経路制御を行っており，全体のライドシェア参加者数の増加に対して組合せ数が爆発的に増加してしまう．これを解決するために，ドライバーの位置情報を元に顧客グループを予め決定し，経路探索数回数を抑える手法を提案した．以上の研究成果に関して下記の国際会議で公表している．
[1] Kosei Takahashi, Toshichika Aoki, and Takayuki Kimura, “An Approximate Method Using Distance Information for Carpooling Optimization Problems,” 2019 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications, pp. 432-435, 2019.
[2] Kosei Takahashi, Toshichika Aoki, Takayuki Kimura, and Tohru Ikeguchi, An Effective Tabu Search Method with a Limited Search Space for Carpooling Optimization Problems, The 13th Metaheuristics International Conference, pp.109-111, 2019.
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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
ライドシェアシステムの効率的な運用については，乗合グループの効率的な経路を探索することと共に，どのような乗合グループを生成するかも課題となっている．本年度は，ライドシェアシステムにおける乗客と乗合グループを決定する従来手法(J. Xia, et al., “A new model for a carpool matching service,” PloS ONE, Vol. 10, 2015 (DOI:10.1371/journal.pone.0129257 June))の問題点を解決する新たな乗合グループ決定法を提案した．「研究実績の概要」でも触れたが，与えられた顧客数の中から運転手と乗客グループを決定する従来手法は，乗合グループ決定毎に，運転手と乗客の住居と職場を最も短く繋ぐ経路を探索している．この方法では，全体のライドシェア参加者が増加した場合，その経路探索回数が爆発的に増加してしまい，実際の応用には不向きとなる．そこで今年度は，運転者の住居と目的地を繋ぐ線分に対して，この直線から最も近くなる乗客を予め決定し，決定された乗客グループのみに対して最短経路探索を行う手法を提案した．
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