| 研究課題/領域番号 |
20K04961
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
阪口 龍彦 近畿大学, 工学部, 准教授 (00403303)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 巡回経路問題 / 顧客割り当て / セービング法 / 修正タブーサーチ / クラスタリング |
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| 研究実績の概要 |
近年の電子商取引の増加に伴う物流量の拡大により，物流業界はより一層の高効率輸送が求められている．国内物流の9割を担うトラック輸送に目を向けると，積載率の向上ならび輸送効率の向上を両立させることが不可欠である．本研究では，積載条件から輸送条件までを含めた多様な運用条件下での多目的最適化問題に対して，共進化型ハイブリッドメタ解法による解決を試みる．
本研究で解決すべき問題は，(1)トラックに積載する荷物の配置の最適化，および(2)荷物を顧客に配達あるいは引取りする際の巡回経路の最適化，の2つである．ただし，客先では必ず荷物の積み下ろしが生じるため，これら2つの最適化問題には関連性があり，これを考慮しなければ高効率輸送が実現できない．本研究では共進化遺伝的アルゴリズムを用いて，両者の関係性を考慮した多目的最適化を実現する．本年度は，特に巡回経路の最適化に焦点を当て，顧客数，顧客の需要量，トラックの移動量からなる輸送コストを平準化するトラックへの顧客割り当て法，トラックの積載量制限下で移動量を最小化する巡回経路生成法を検討した．前者のトラックへの顧客割り当ては，k-means法と球つき法のハイブリッドにによるクラスタリング手法を提案したこれによりトラックごとの輸送コストの標準偏差が最小となる顧客割り当てが可能となった．また後者の巡回経路生成では，セービング法と修正タブーサーチを統合した最適化手法を提案した．トラック数10台，顧客数1000規模の問題に対し数値実験を行い，提案手法の有効性を検証した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
トラックに積載する荷物の配置の最適化と，荷物を顧客に配達あるいは引取りする際の巡回経路の最適化を，多目的環境下で同時に行うために，本研究では共進化遺伝的アルゴリズムを適用する．本研究の研究期間は3年を予定しており，初年度となる令和2年度は，当初計画では，(1)最適化問題における評価関数の設計，(2)共進化遺伝的アルゴリズムの遺伝子表現の検討，(3)交叉，突然変異などの遺伝的操作法の検討を実施予定であった．しかし，評価関数の設計に必要な現実的運用条件の調査に遅れが生じ，遺伝子表現や遺伝的操作の検討にも影響が出た．そこで，評価関数の設計に左右されずに実施可能な，当初計画では2年目に実施予定であった巡回経路の最適化手法の改良を前倒しで実施した．具体的には，k-means法と球つき法のハイブリッドにによるクラスタリング手法，およびセービング法と修正タブーサーチを統合した最適化手法を提案した．研究の実施計画の見直しにより当初計画の遅れに対処したが，当初計画の評価関数の設計は提案手法の全体構想にも影響する部分であり，進捗状況はやや遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
まず，トラックへの荷物の積み付けおよび巡回経路問題を多様な運用条件下で解くために，巡回時間，荷下ろし時間，パレットの配置に関する制約違反数などを考慮した正規化された評価関数を設計する．次に，共進化遺伝的アルゴリズムを適用するために，積み付けと巡回経路の各遺伝子の設計，交叉，突然変異などの遺伝的操作法を検討する．さらに，令和2年度に提案したトラックへの顧客割り当てのためのクラスタリング手法およびセービング法とタブーサーチによる巡回経路生成手法を，共進化遺伝的アルゴリズムの初期解の生成手法として統合化する．これにより小売店数1,000以上の極めて大規模かつ現実レベルの問題に対して，実用時間内で有効な解を得ることを目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究の根幹をなす最適化問題の評価関数の設計に遅れが生じたため，当初導入予定であった最適化ソルバや地理情報システムの選定が困難となったことや，感染症拡大の影響で調査旅費が不要となったため，差額が生じた．今後，未購入の最適化ソルバや地理情報システムを早期に導入する．
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