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激変する社会環境の中で効率的な物流を行うためには、不確定な要因に対処する必要がある。このため、過去のデータから近い未来をできるだけ精度良く予測する手法について、機械学習の手法を援用して研究を行った。また、現実的な時間内で満足する解決策を導くため、安定的に近似解を求める実用的な最適化アルゴリズムを開発した。それらの研究成果を用いて、様々なタイプの現実問題に対し効率的なモデル化と最適化アルゴリズムの開発を行う事例研究を行った。
これらの成果を１５本の査読付き論文と９本の査読なし論文として発表した。また、３８件の国内学会・国際学会での発表（うち招待講演６件）を行った。
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