主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2023年度人工知能学会全国大会(第37回)
回次: 37
開催地: 熊本城ホール+オンライン
開催日: 2023/06/06 - 2023/06/09
大規模災害が発生すると,膨大な数の復旧オーダが同時に発生し,早期に復旧作業を終わらせる必要がある.本研究では,効率的な復旧計画の策定を実現するために,階層型最適化を用いて,大規模災害発生時,復旧作業員の巡回スケジューリング問題を解くコードを開発し,最適解を導き出した. 巡回スケジューリング問題の下位問題を解決するために,サブエリアでの作業所要時間を最小化する問題を設定し,遺伝的アルゴリズムを用いてその最適解を導き出すコードを作成し,結果を確認した.コードを検証するために,CVRPのベンチマーク問題の条件下でコードを実行し,結果を比較した. 本研究では,復旧作業員の巡回スケジューリング問題を設定し,階層型最適化を用いて復旧計画を効率化する際,下位問題である各サブエリアでの巡回スケジューリング問題の近似解を導き出すことができた.今後,上位問題であるリソース配分の最適化,作業優先順位,作業スキル等の制約の導入により,より現実的な問題設定を実現することが期待される.