20160330harada

医療情報システム研究室
脳機能イメージング K グループ
【文献調査】
Greedy-search-based multi-objective genetic algorithm
for emergency logistics scheduling
原田 圭
廣安 知之
日和 悟
2016 年 3 月 30 日
タイトル
1
緊急物流スケジューリングに対する貪欲探索に基づいた多目的遺伝的アルゴリズム
著者
2
Fu-Sheng Chang, Jain-Shing Wu, Chung-Nan Lee, Hung-Che Shen
出典
3
Expert Systems with Applications, Vol.41, No.6, pp.2947-2956, 2014
アブストラクト
4
災害の被災者に対する迅速かつ効率的な救急救助をできるようにするために，この研究では利用可能な資源の
配分を調整し，さらに意思決定者のために様々な実行可能な緊急物流スケジューリングを自動的に生成すること
ができる貪欲探索に基づいた多目的遺伝的アルゴリズムを提案する．提案されたアルゴリズムは資源や納品時間
や輸送コストの未充足需要を最小限にするために，需要地点での要件に応じて様々な供給点から配送スケジュー
ルを動的に調整する．提案されたアルゴリズムは，その性能は検証するために台湾の集集地震のケースで適用さ
れた．シミュレーション結果は，利用可能な車の数が制限もしくは無制限の条件下で，提案したアルゴリズムが
10000 回の反復に基づいた配送時間において，それぞれ平均 63.57%と 46.15%だけ，MOGA と一般的な貪欲アル
ゴリズムより優れていることを示している．
キーワード
5
Logistics, Split delivery, Emergency logistics distribution, Multi-objective optimization, Dynamic traffic assignment
参考文献
6
6.1
救済装置の可用性および分布を得るためにサンプル平均の近似値を用いた被災地の近くの救済資源の貯蔵の
ための理想的な駅の識別に関する文献
[1] M. Chang, Y. Tseng, J. Chen, A scenario planning approach for the flood emergency logistics preparation
problem under uncertainty, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol.43, No.6,
pp.737-754, 2007
6.2
パレート優位性の定義に関する文献
[2] T. Chou, T. Liu, C. Lee, C. Jeng, Method of inequality-based multiobjective genetic algorithm for domestic
daily aircraft routing, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans,
Vol.38, No.2, pp.299-308, 2008
6.3
初期集団で実行可能解を得るためのランク・ソート手順に関する文献
[3] K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, T. Meyarivan, A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II,
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.6, No.2, pp.182-197, 2002
1
6.4
緊急援助のための免疫親和性モデルに基づいたスケジューリング手法に関する文献
[4] Z. Hu, A container multimodal transportation scheduling approach based on immune affinity model for
emergency relief, Expert Systems with Applications, Vol.38, No.3, pp.2632-2639, 2011
6.5
大規模な緊急物流のためのハイブリッドヒューリスティックアルゴリズムに関する文献
[5] J. Peng, W. Xu, J. Yang, A hybrid heuristic algorithm for large scale emergency logistics, In ICICTA ’09,
Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, Vol.3, pp.899-902,
2009
6.6
階層的クラスターと経路手順の二種類の方法に関する文献
[6] F. Liberatore, M. Ortuno, G. Tirado, B. Vitoriano, M. Scaparra, A hierarchical compromise model for
the joint optimization of recovery operations and distribution of emergency goods in humanitarian logistics,
Computers and Operations Research, Vol.42, pp.3-13, 2014
6.7
救援配送と怪我人の退避のために最良の経路選択を決定するためのクラスターの需要点の同定に関する文献
[7] L. Ozdamar, O. Demir, A hierarchical clustering and routing procedure for large scale disaster relief logistics
planning, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol.48, No.3, pp.591-602, 2012
[8] L. Ozdamar, E. Ekinci, B. Kucukyazici, Emergency logistics planning in natural disasters, Annals of
Operations Research, Vol.129, No.1-4, pp.217-245, 2004
6.8
災害救助や避難物流のための貪欲近傍探索に関する文献
[9] L. Ozdamar, Y. Wei, Greedy neighborhood search for disaster relief and evacuation logistics, IEEE Intelligent Systems, Vol.23, No.1, pp.14-23, 2008
6.9
物流ネットワークにおける積み替え問題を解決するためのゲーム理論に関する文献
[10] P. Reyes, Logistics networks: A game theory application for solving the transshipment problem, Applied
Mathematics and Computation, Vol.168, No.2, pp.1419-1431, 2005
6.10
動的な線形計画を利用して需要を予測するためのファジィ多目的プログラミングに関する文献
[11] J. Sheu, An emergency logistics distribution approach for quick response to urgent relief demand in
disasters, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol.43, No.6, pp.687-709,
2007
[12] J.Sheu, Dynamic relief-demand management for emergency logistics operations under large-scale disasters,
Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol.46, No.1, pp.1-17, 2010
6.11
目的計画法に関する文献
[13] B. Vitoriano, M. Ortuno, G. Tirado,J. Montero, A multi-criteria optimization model for humanitarian
aid distribution, Journal of Global Optimization, Vol.51, No.2, pp.189-208 2010
6.12
CPLEX を持った多目的な混合整数の複数商品のネットワークフロー問題に関する文献
[14] S. Yan, Y. Shih, Optimal scheduling of emergency roadway repair and subsequent relief distribution,
Computers and Operations Research, Vol.36, No.6, pp.2049-2065 2009
6.13
メタヒューリスティックアルゴリズムに関する文献
[15] L. Yang, B. Jones, S. Yang, A fuzzy multi-objective programming for optimization of fire station locations
through genetic algorithms, European Journal of Operational Research, Vol.181, No.2, pp.903-915, 2007
[16] W. Yi, A. Kumar, Ant colony optimization for disaster relief operations, Transportation Research Part
E: Logistics and Transportation Review, Vol.43, No.6, pp.660-672, 2007
[17] Y. Yuan, D. Wang, Path selection model and algorithm for emergency logistics management, Computers
and Industrial Engineering, Vol.56, No.3, pp.1081-1094, 2009
6.14
一次および二次災害でのアプリケーションのための混合整数計画法に関する文献
[18] J. Zhang, J. Li, P. Liu, Multiple-resource and multiple-depot emergency response problem considering
secondary disasters, Expert Systems with Applications, Vol.39, No.12, pp.11066-11071, 2012
2
6.15
アメーバ状の生体モデルに関する文献
[19] X. Zhang, Z. Zhang, Y. Zhang, D. Wei, Y. Deng, Route selection for emergency logistics management:
A bio-inspired algorithm. Safety Science, Vol.54, pp.87-91, 2013
6.16
物流に関連した研究に関する文献
[20] Q. Zhou, W. Huang, Y. Zhang, Identifying critical success factors in emergency management using a
fuzzy DEMATEL method, Safety Science, Vol.49, No.2, pp.243-252, 2011
6.17
ダイクストラ法に関する文献
[21] K. Zografos, K. Androutsopoulos, G. Vasilakis, A real-time decision support system for roadway network
incident response logistics, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol.10, No.1, pp.1-18, 2002
3