災害時のEVによる電力及び物資の配送計画のための集荷配送問題に対する適応的大規模近傍探索の適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-4

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Application of Adaptive Large Neighborhood Search to Electric Pickup and Delivery Problem with Time Window for Delivery Planning of Electricity and Commodities in Case of Disaster

著者名: 廣島 天晴（大阪大学）,宮本 俊幸（大阪大学）,高井 重昌（大阪大学）,北村 聖一（三菱電機）,内藤 健人（三菱電機）,森 一之（三菱電機）

著者名(英語): Tensei Hiroshima (Osaka University),Toshiyuki Miyamoto (Osaka University),Shigemasa Takai (Osaka University),Shoichi Kitamura (Mitsubishi Electric Corporation),Kento Naito (Mitsubishi Electric Corporation),Kazuyuki Mori (Mitsubishi Electric Corporation)

キーワード: 集荷配送問題|電気自動車|最適化|メタヒューリスティック|レジリエンス|Pickup and Delivery Problem|Electric Vehicle|Optimization|Metaheuristic|Resilience

要約(日本語): 本論文では，災害発生時に複数の避難所が電力系統から切り離されている状況を想定する。この場合，復旧作業が終わるまでの間，避難所では安定した電力運用が求められる。そのため，電気自動車が電力及び物資の不足を防ぐために避難所に配送することを考える。そこで，電力及び物資の配送計画のための時間窓付き集荷配送問題を混合整数計画問題として定式化し，適応的大規模近傍探索（ALNS）と線形計画法に基づく発見的手法を提案する。具体的には，近傍操作を経路改善用，充電ステーションの非常用発電機使用量改善用，車両と避難所の電力不足改善用，及び物資需要満足用に分類することで総運用コスト低減を図る。また近傍操作の選択確率を適応的に調整し、解探索の効率向上を図る。さらに，ALNSで得た経路解における最適な車両の電力及び物資の配送量を線形計画法によって決定する。提案手法の有効性を確認するために，小規模モデルによる計算機実験を行った。