複数良質解を更新に用いるPBILによる航空機材ルーティング

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF21022

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2021/08/31

タイトル(英語): PBIL using multiple high-quality solutions for an Aircraft Routing Problem.

著者名: 小林 優斗(明治大学),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Yuto Kobayashi(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: 航空機材ルーティング|ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ|進化計算|組合せ最適化|aircraft routing|population-based incremental learning|evolutionary computation|combinatorial optimization

要約(日本語): 本論文では、航空機材ルーティング問題に対して、複数の良質解を更新に用いたPopulation-Based Incremental Learning(PBIL)の適用を提案する。複数の良質解を更新に用いたPBILによる航空機材ルーティング手法の有効性を、従来のリアクティブタブーサーチを適用した手法、ベーシックなPBILを適用した手法、最悪値を更新に用いたPBILを適用した手法、および航空会社による実際の航空機材運用データとを比較して検証した。その結果，提案する複数の良質解を更新に用いたPBILによる航空機材ルーティング手法は，実際の航空機材運用データに対して，ベーシックなPBILによる手法や最悪値を更新に用いたPBILを適用した手法よりも常に良質な解を生成できることを確認した。

要約(英語): This paper proposes population-based incremental learning (PBIL) using multiple high-quality solutions for an aircraft routing problem. It is verified that the proposed PBIL using multiple high-quality solutions based method can reduce costs more than the conventional RTS based method, the conventional basic PBIL based method and the conventional PBIL using a worst solution based method using the actual flight operation data.

本誌: 2021年9月3日スマートファシリティ研究会

本誌掲載ページ: 7-12 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,621 Kバイト