| 研究課題/領域番号 |
26350417
|
|---|
| 研究機関 | 東京工業大学 |
|---|
研究代表者 |
中田 和秀 東京工業大学, 社会理工学研究科, 准教授 (00312984)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
|
| キーワード | オペレーションズ・リサーチ / 最適化 / 数理計画法 / ロジスティクス / 物流 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では、状況の変化や諸問題解決に短時間かつフレキシブルに対応できる実用的かつ汎用的な物流システムの構築を目指す。そのため、不確実性を考慮した意思決定モデルの提案、物流モデルに特化した効率的な最適化アルゴリズムの研究と実装、実務家が直感的に操作可能なユーザインタフェイスの開発を行うことが目的である。平成２７年度は次の研究を行なった。
現実のデータを使用した事例研究を行なった。具体的には、故障予知問題に対してデータの特性を考慮した判別モデルを提案し、さらにBoosted Random ForestにAdaC1を適用することで精度の高い故障予知モデルを構築することに成功した。また、実務的な労働条件を考慮したスタッフスケジューリングに対して効率的な解法の提案を行なった。そして、その性能の検証を行なった。さらに、これまでに得られた理論・実装両面での知見をベースにし、実用的なモデル化と近似アルゴリズムについて統一的な立場から整理し、それを論文にまとめた。また、個別販促システムの「商品販促効果」と顧客固有の「購買意欲」が商品購買数に与える影響を分解して分析する時系列モデルを提案した。提案モデルによる分析の結果、反復購買度と販促効果の2軸から各商品の購買特性を明らかにすることができた。また商品販促効果によって顧客を分類し、各顧客群に対して有効な販促施策を提案することができた。さらに、行列補完を利用して半正定値問題を解く際、新しい行列の分解法を提案し、それを利用した内点法を実装することで計算効率を向上させるアルゴリズムを開発した。また、数値実験によりその性能の検証を行なった。
これらの成果を専門分野の研究者に紹介し、学術交流を通じてその意義を明らかにするため、２本の査読付き論文と２本の査読なし論文として発表した。また、５件の国内学会での発表を行なった。
|
| 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
当初の計画では、平成２７年度は物流システムの整理と最適化アルゴリズムの研究を行いアルゴリズムの実装を始めるものであった。複数の物流会社からのヒアリングに基づいたプロトタイプとなる物流システムの詳細なモデリングを行なった。また、故障予知とスタッフスケジューリングと個別販促システムを解決するためのアルゴリズムを提案・実装を行ない、様々な知見が得られた。以上より、おおむね順調に進展しているといえる。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成２８年度は、引き続き物流最適化に対するアルゴリズムを開発・実装し、その最適化性能を高める努力をする。また、ユーザーインターフェイスの研究を開始する。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
既存のPCを使用して研究をおこなうことが可能だったため、PCの購入を先送りした。
|
| 次年度使用額の使用計画 |
2016年度に新しいPCを購入する。
|
