| 講演名 | 2022-11-17 確率的な解遷移を導入したカオスニューラルネットワークによる時間枠制約付き電気自動車配送計画問題に対する解探索手法 足立 淳(日本工大), 松浦 隆文(日本工大), 木村 貴幸(日本工大), |
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| 抄録(和) | 近年の配送業界では, 宅配便物資数が増加する一方, 宅配を担うドライバ数の増加は見込めていない. 従って, 限られたドライバ数でより多くの宅配便物資を低コストで配送できる配送路の構築が求められている. さらに, 脱炭素社会やSDGsの形成へ向けて, 電気自動車を用いた配送が進められている. これらの背景から, ドライバ数と電気自動車の走行可能距離を考慮しつつ, 総移動距離の短い配送路を構築する, 電気自動車による時間枠制約付き配送計画問題が提案されている. この配送計画問題では, 顧客と充電所の全組合せを検討することで最適な配送路を決定することができるが, 顧客と運搬車, 充電所の増加に対して, 配送路の数が爆発的に増加してしまう. つまり配送計画問題は$mathcal{NP}$困難な最適化問題に属し, 最適解の求解が困難である. そこでメタヒューリスティックスを用いた求解が一般的な解探索手法となる. 本稿では, 決定論的な解探索を可能とするカオスニューラルネットワークを用いた手法に対して, 確率的な解遷移戦略を導入した手法を提案する. 数値実験の結果から, 顧客の配置が集団的な9つの問題に対して実験を行い, 従来の手法に比べ, カオスニューラルネットワークを用いた手法に確率的な解遷移戦略を加えることで車両台数の削減と距離の改善を確認した. |
| 抄録(英) | Rapid increase of delivery goods and shortage of drivers causes the construction of efficient delivery routes that minimize vehicle usage and their total distance in the transportation companies. Furthermore, using electric vehicles that reduce ${rm CO}_2$ emissions enables us to achieve carbon neutrality and SDGs society. Recent studies on solving vehicle routing problems used electric vehicles. In this study, we proposed a chaotic search method with stochastic solution transitions, which shows higher searching performance than conventional chaotic search, for solving the electric vehicle routing problem with time windows and partial recharging in collective customer placement instances. From numerical experiments, we confirmed that the chaotic search method with stochastic solution transitions strategy is more effective in reducing the number of vehicles than the chaotic search method. |
| キーワード(和) | 電気自動車による配送計画問題 / 組合せ最適化 / カオスダイナミックス / カオス探索法 / メタヒューリスティックス / シミュレイティド・アニーリング |
| キーワード(英) | Electric Vehicle Routing Problems with Time Windows / Combinatorial optimization problems / Chaotic dynamics / Chaos search / Metaheuristics / Simulated Annealing |
| 資料番号 | CCS2022-45 |
| 発行日 | 2022-11-10 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
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| 開催期間 | 2022/11/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢 (伊勢市観光文化会館) |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 相互作用（インタラクション）と情報伝達（コミュニケーション），一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 赤井 恵(北大) |
| 委員長氏名（英） | Megumi Akai(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 会田 雅樹(都立大) |
| 副委員長氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Masaki Aida(TMU) |
| 幹事氏名（和） | 宮田 純子(芝浦工大) / 眞田 耕輔(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Sumiko Miyata(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Sanada(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安田 裕之(東大) / 安東 弘泰(筑波大) / 佐々木 智志(湘南工科大) / 小林 幹(立正大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Yasuda(Univ. of Tokyo) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Tomoyuki Sasaki(Shonan Inst. of Tech.) / Miki Kobayashi(Rissho Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 確率的な解遷移を導入したカオスニューラルネットワークによる時間枠制約付き電気自動車配送計画問題に対する解探索手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A chaotic search method with stochastic solution transitions for electric vehicle routing problem with time windows |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 電気自動車による配送計画問題 / Electric Vehicle Routing Problems with Time Windows |
| キーワード(2)（和/英） | 組合せ最適化 / Combinatorial optimization problems |
| キーワード(3)（和/英） | カオスダイナミックス / Chaotic dynamics |
| キーワード(4)（和/英） | カオス探索法 / Chaos search |
| キーワード(5)（和/英） | メタヒューリスティックス / Metaheuristics |
| キーワード(6)（和/英） | シミュレイティド・アニーリング / Simulated Annealing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 足立 淳 / Jun Adachi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松浦 隆文 / Takafumi Matsuura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 木村 貴幸 / Takayuki Kimura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本工業大学(略称：日本工大) Nippon Institute of Technology(略称：NIT) |
| 発表年月日 | 2022-11-17 |
| 資料番号 | CCS2022-45 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CCS-255 |
| ページ範囲 | pp.9-13(CCS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-11-10 (CCS) |