進化計算と機械学習を用いたトンネル建設における工事計画・施工の自動化

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本年度は，シールド工法におけるセグメント割付計画・マシン制御計画の最適化システムの現場導入への応用課題解決及び，本研究課題で得られた汎用最適化システムによる物流業・菓子製造業・自動車部品製造業における最適化課題の解決を中心に研究を行い，その成果を口頭で発表し，論文としてまとめた．本研究は，シールド工法と呼ばれるトンネル施工における施工計画の最適化システム開発を目的としており，特に進化計算を用いた確率的最適化手法を中心として研究を行ってきた．昨年度までの研究により，実在のシールド施工現場に関する実データを用いた二次元及び三次元シミュレーション環境において提案システムによるセグメント割付計画の有効性を検証した．提案システムは現場技術者の従来手法と比較して約100倍高速に計画立案可能であり，施工コストも7%程度削減可能であることを確認した．本年度は，現場導入による実地検証の為，稼働中の施工管理システムと最適化システムの連携機能の実装と，より実際的な応用課題の解決に注力した．また，昨年度までの研究で得られた組合せ 最適化アルゴリズムや研究過程で蓄積された知見を用いて，複数の業界・企業における最適化課題を解決する研究に着手した．具体的には大規模物流倉庫における商品配置の最適化や製造ラインにおける人員配置の最適化等に応用し，それぞれ現場技術者の手法や既存手法と比較して，高速に効率的な解を発見できた．これらの結果から，開発した最適化アルゴリズムは本研究課題に留まらず幅広い実用上の最適化問題に応用可能であることを確認できた．