東京理科大など、配送ルートや勤務シフト最適化の新手法を開発

　東京理科大学、日本工業大学、東京都市大学の共同研究グループは、膨大な選択肢から最適な組み合わせを探す「組み合せ最適化」を安定して解く新手法を開発した。物流の配送ルートや勤務シフト、生産計画などの効率化につながる可能性がある。研究成果は７月１日、国際学術誌「ＮＯＬＴＡ,ＩＥＩＣＥ」にオンライン掲載された。
　研究グループは、広範囲を探索できる「カオス探索法」に、複数の候補が情報を共有しながら条件を探す「粒子群最適化」を組み込み、探索の進行に応じて主要パラメーター（計算手法やモデルの動作を決める調整値）を自動調整する仕組みを構築した。従来の方法はパラメーター設定に性能が左右される弱点があったが、二層構造の処理で安定性を高めた。
　車両の積載量を考慮する「容量制約付き配送計画問題」で数値実験を行った結果、従来法より良い解を安定して得られ、結果のばらつきも小さかった。一方、パラメーター探索の分だけ計算時間は長くなり、効率化が今後の課題という。
　研究を主導した東京理科大学工学部情報工学科の池口徹教授は「シフト作成や生産計画、通信ネットワークなど幅広い分野への応用が期待できる」としている。