| 研究課題/領域番号 |
19K04395
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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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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
木村 貴幸 日本工業大学, 基幹工学部, 准教授 (80579607)
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| 研究分担者 |
松浦 隆文 日本工業大学, 先進工学部, 准教授 (70579771)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | カーシェアリング / 組合せ最適化 / メタヒューリスティック |
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| 研究成果の概要 |
自動運転技術の発展や環境保全の観点などから，ライドシェアシステムの導入に関する気運が高まっている．動的な環境を車両が知覚し瞬時に最適な処理を選択する，自律分散処理などの開発が進められているが，これらの中でも特に，混雑なく運搬車を目的地へ移動させる経路制御の実現は，効率の良いシステムを実現するための重要な役割を担う．以上の背景に鑑み，本件研究では，ライドシェアシステムにおける最適化問題の一つである，カープーリング最適化問題に関して，乗合形態を考慮したグループ決定法をまず提案した．さらに，種々の状況を考慮したネットワークの新たな最短経路制御手法の一つとして，記憶効果を用いた経路制御手法を開発した．
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| 自由記述の分野 |
組合せ最適化，メタヒューリスティック，非線形理論，複雑ネットワーク
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題は，環境保全のみならず持続可能な社会の形成を担うカーシェアリングにおいて，目的地までの最短な経路制御手法を提案するといった社会的意義を持つ．これを実現するために，カーシェアリングにおける経路制御問題をカープーリング最適化問題として定義し，この最適化問題に対する効率的な解法を実現している．始点と終点を結ぶのみの単純な経路制御手法の開発とは異なり，カープーリング最適化問題は乗合携帯を考慮するため，乗車グループ決定問題とそれに依存した最短経路探索問題など，複数の最適化を同時に満たす手法の開発といった学術的意義をもつ．
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