文献

J-GLOBAL ID：202002238025587293   整理番号：20A1906889

大規模自転車再配置問題に対する動的な重み係数調整を用いた解法の性能調査

Dynamically changing penalties method for Large-Scale multiple-Vehicle Bike Sharing System Routing Problem

著者 (4件)： 對馬帆南 (東京理大 大学院工学研究科) ,  松浦隆文 (日本工大 先進工) ,  池口徹 (東京理大 大学院工学研究科) ,  池口徹 (東京理大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 55(NLP2020 11-21)  ページ： 19-22 (WEB ONLY)  発行年： 2020年05月29日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我々は既に,バイクシェアリングシステム(BSS)において,自転車回収車が短い時間で駐輪ポートの自転車台数を調整する経路を決定するために複数の回収車による自転車回収車再配置問題(mBSSRP)と発見的解法を提案している.しかし,mBSSRPの制約条件が厳しいため,一部の問題例に対して実行可能解が得られない場合も存在する.そこで,mBSSRPの一部の制約を取り除き,その制約に対する違反を重み付きの違反量としてmBSSRPの目的関数に加えたソフト制約付き自転車再配置問題(mBSSRP-S)を提案している.さらに,mBSSRP-Sを解くことでmBSSRPの優れた解を得るために,mBSSRPの実行可能解と実行不可能解を効率的に探索できる動的な重み係数調整法を提案している.数値実験により,ポート数が50程度の問題例に対して,mBSSRPの良好な近似解が得られることを報告しているが,実際に運営されているBSSのポート数は数百である.そこで本報告は,ポート数が多い大規模なBSSに対する提案解法の性能を調査する.数値実験の結果,大規模問題に対しても動的に重み係数を調整しながらmBSSRP-Sを解く方法は有効であることを確認した.(著者抄録)

シソーラス用語： *組合せ最適化問題 ,  *タブー探索 ,  配置問題 ,  共同利用
準シソーラス用語： *タブーサーチ

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (12件)：

• 對馬帆南,松浦隆文,“バイクシェアリングシステムにおける複数の自転車回収車を用いた自転車再配置問題,” 2017年電子情報通信学会 NOLTA ソサエティ大会,NLS-16,2017.
• H. Tsushima, T. Matsuura, and K. Jin’no, “Local Search Method for Multiple-Vehicle Bike Sharing System Routing Problem,” Journal of Signal Processing, Vol. 22, No. 4, pp. 157-160, 2018.
• H. Tsushima, T. Matsuura, and T. Kimura, “Tabu Search Method for Multiple-Vehicle Bike Sharing System Routing Problem,” Proc. of IEICE NOLTA 2018, pp. 168-171, 2018.
• 對馬帆南,松浦隆文,木村貴幸,“複数の自転車回収車を用いた自転車再配置問題に対するカオスサーチ法の提案,” 信学技報, Vol. 118, No. 106, pp. 57-62, 2019.
• Gurobi Optimizer: http://www.gurobi.com

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  自転車 ,  配置問題 ,  重み係数 ,  解法 ,  性能調査