交通・物流分野等において従来より大規模な順列型組合せ最適化問題を解くための新手法を開発
ホーム ニュース 交通・物流分野等において従来より大規模な順列型組合せ最適化問題を解くための新手法を開発 ～モデルサイズの大幅削減等によりイジングマシンや量子アニーラーで解ける問題範囲を拡大～ トピックス 2023年10月13日 株式会社NTTデータグループ 株式会社NTTデータグループ（以下、NTTデータグループ）は国立大学法人広島大学（以下、広島大学）注1と共同で、巡回セールスマン問題注2等の「順列型組合せ最適化問題」を解くために要する順列生成イジングモデル注3のサイズ注4と要求分解能注5を大幅に削減する手法を開発しました。この設計手法は「dual-matrix domain-wall法」注6として特許出願中です（特願2023-125848号「モデル生成装置、モデル生成方法、順列生成システム、およびプログラム」）。 巡回セールスマン問題を例として、無向グラフの頂点数（訪問する都市数）を
帝国データバンクと滋賀大学によるDEMLセンターと能勢鋼材が最適配送ルート設定の実践研究 | 産官学連携 | 滋賀大学 データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター
配送最適化アルゴリズムの改良により配送コストを低減。経験に基づくスキルを一般化するアルゴリズム開発も ステンレス鋼材や航空機部品などの加工販売を行う能勢鋼材株式会社との共同研究で、①配送最適化アルゴリズムを実運用するための調整と、②発注に対して材料割り当てを最適化するアルゴリズム開発を行っています。 ①の配送の最適化については、配送拠点間の経路距離と所要時間から配送コストや運転手の不公平感の見える化を行い、配送候補を複数提案するアルゴリズムを開発。さらに実運用に耐えられる改良を行っています。 ②の加工する材料の引き当ては、担当社員の経験を必要とする属人的な業務である一方、サービスレベルに直結することから、スキルの一般化が急務となっています。在庫保管コストや残材の廃棄基準を定量化し、材料廃棄までの生存関数のモデル化によって、最適な母材の切り出しを行うアルゴリズムを開発しました。さらに実際の製
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