最悪値を更新に用いるPBILによる航空機材ルーティング

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-4

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): PBIL using the worst solution 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、最悪解を更新に用いたPopulation-Based Incremental Learning(PBIL)の適用を提案する。提案する最悪値を更新に用いた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、更新に最悪値を用いないベーシックな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，提案する最悪値を更新に用いた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による手法よりも常に良質な解を生成できることを確認した。

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