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

使用进化计算和机器学习实现隧道施工中施工规划和施工的自动化

基本信息

批准号：
20J14182
负责人：
伊原滉也
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Nagoya Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-24 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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．

今年，我们专注于解决屏蔽方法中的细分分配计划和机器控制计划优化系统的应用程序，并使用本研究主题中获得的通用用途优化系统来解决物流，糖果制造和汽车零件制造中的优化问题，并提出了结果，并将结果介绍并作为论文进行了编译。这项研究旨在开发一种用于优化隧道建设的建筑计划（称为屏蔽方法）的系统，并使用进化计算专注于概率优化方法。直到去年，研究使用拟议系统在二维和三维仿真环境中使用拟议系统使用实际屏蔽施工站点上的实际数据来验证细分分配计划的有效性。有人确认，该系统的计划可以比现场工程师快100倍，而施工成本可以降低约7％。在今年，为了通过在现场介绍该领域，我们专注于在操作施工管理系统和优化系统之间实施集成功能，并解决了更实际的应用程序问题。此外，我们开始研究在多个行业和公司中使用组合优化算法在研究过程中获得的优化算法以及在研究过程中积累的知识。具体而言，与现场工程师的方法和现有方法相比，该系统用于优化大型物流仓库和人员配备中的产品放置，并能够高速发现有效的解决方案。这些结果证实，开发的优化算法不仅可以应用于该研究主题，而且可以应用于广泛的实用优化问题。