物流を支える基盤技術としての数理最適化とメタ戦略

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インターネットを通じた売買の増加などに伴い，物流量が急速に増加するとともに，物流を支える人手不足が深刻な社会問題として注目を浴びるようになってきた．自動運転やドローンなどの新しい技術によって人や物の輸送を大きく変革する技術基盤は急速に発展してきているものの，これらの技術を活かして効率的な物流を実現するためには，そのような新技術をどう利用するかを考える必要がある．また，新技術を投入するゆとりがなく，現状の車両や人などの運用による効率化が必要な現場も多い．いずれの場合においても効率化の実現のために解決すべき問題は山積している．たとえばトラック輸送における積載率の低さや，ラストワンマイルと呼ばれる個人宅への配送における再配達の多さが指摘されている．このような，物流における問題を解決するために解くべき問題の多くは組合せ最適化問題として表現できるが，流通量や情報量の増加に伴い，扱うべきデータは大規模化の一途をたどっており，その求解は容易ではない．このような大規模な問題解決に数理最適化，とりわけメタ戦略は欠かせない技術である．しかし，この技術を用いて高性能なソルバー（最適化問題を解くソフト ＝ 最適化アルゴリズムを実装したもの）を開発するには職人的なセンスと大きな労力が要る．そこで多くの問題を解決できる汎用ソルバーがあれば便利であるが，1つのソルバーであらゆる問題にまんべんなく高い性能を得ることは難しい．本研究では，物流に焦点を当て，その効率化において重要となる代表的な問題タイプごとに最適化ソルバーを開発することにより，幅広い問題の解決に役立つ汎用最適化ソルバー群の構築を目指す．本年度は，ロバスト性を考慮したナップサック型の問題や，人員配置とルーティングの構造を持つ問題を対象としたアルゴリズム開発を進め，一定の成果を得た．