アニーリングアルゴリズムを用いたブラックボックス最適化による物流センターの保管割り当て問題の解法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-03-21
• タイトル: アニーリングアルゴリズムを用いたブラックボックス最適化による物流センターの保管割り当て問題の解法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Solution Method for the Storage Assignment Problem in Logistics Centers using Black-box Optimization with Annealing Algorithms
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: トヨタ自動車株式会社未来創生センター
• 著者所属: トヨタ自動車株式会社未来創生センター
• 著者所属: トヨタ自動車株式会社未来創生センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Frontier Research Center, Toyota Motor Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Frontier Research Center, Toyota Motor Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Frontier Research Center, Toyota Motor Corporation
• 著者名: 木暮, 宏光; 馬場, 健; 谷口, 真
• 著者名(英): Hiromitsu, Kigure; Takeshi, Baba; Makoto, Taniguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 量子アニーラは，二次制約なし二値最適化（QUBO）の形式で表された組合せ最適化問題を解くことができる．量子アニーラを社会課題の解決に活用すべく，ユースケース探索が精力的に行われている．我々もユースケース探索の一環として，物流センターにおけるピッキング作業の効率化を目的としたパーツ保管配置最適化への適用を検証している．具体的には，作業者の移動距離が最小となるようなパーツの保管棚への割り当てを決定する問題である．これまでの我々の研究では，作業者の移動距離を QUBO 形式で表すために，ピッキング順序を割り当てに依存しない形で決定していた．しかし実際の物流センターでは，最短経路となるようにピッキング順序が割り当てに依存して決定される．そこで本研究では，作業者の移動距離を表す QUBO 形式に変換可能なサロゲートモデルを構築して，ブラックボックス最適化の枠組みでパーツの保管割り当てを決定する手法を開発した．そして，ブラックボックス最適化に用いる獲得関数として，幾つかのアニーリングアルゴリズムを比較検証し，24 個の保管棚に 7 種類のパーツを割り当てる問題において，量子アニーリングを用いることでより良い解を少ない計算回数で得られることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Quantum annealing can solve combinatorial optimization problems expressed in the form of Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO). There is a vigorous search for use cases of quantum annealing to address societal issues. As part of our search for use cases, we have examined its application to optimize the storage assignment of parts in a logistics center for the purpose of improving order picking operations. Specifically, it is a problem of determining the assignment of parts to storage shelves such that the travel distance of workers is minimized. In our previous research, we determined the picking order of parts independently of the assignment in order to express the travel distance of workers in QUBO form. However, in actual logistics centers, the picking order is determined depending on the assignment to ensure the shortest route. Therefore, in this study, we develop a method to determine the storage assignment of parts within a framework of black-box optimization by constructing a surrogate model that can be converted into QUBO form to represent the travel distance of workers. Then, we compared and verified several annealing algorithms as acquisition functions for black-box optimization, and found that using quantum annealing in the problem of assigning seven types of parts to 24 storage shelves yields better solutions with fewer computations.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12894105
• 書誌情報: 研究報告量子ソフトウェア（QS）; 巻 2024-QS-11, 号 34, p. 1-6, 発行日 2024-03-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2435-6492
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会