@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219573,
 author = {金子, 格 and 湯田, 恵美 and 岡田, 仁志 and Itaru, Kaneko and Emi, Yuda and Hitoshi, Okada},
 issue = {16},
 month = {Aug},
 note = {SDGs，ポストコロナの長期的な経済生活の安定，社会の DX 化において有益なツールとなりえる，オープンデータを用いたフードロス回収経路探索の実証検討を進めている．DX を利用したフードロスの再配布は，DX を利用してリアルタイムに廃棄食材の利用を可能とすることで，フードロス削減と社会の効率化に役立つと考えられる．前回発表で，アドホックな最適配布プランの作成のために巡回セールスマン問題解法を使った巡回プランの作成方法を検討したが，今回実際のデータに基づいた巡回方法の作成を検討する．巡回セールスマン問題は解法によってはデータサイズによって爆発的に計算時間が増えるが，安定してある程度の性能を出す解法を利用しており，実際の問題サイズで実用的な時間で巡回プランが作成できることを確認する．, We are proceeding with empirical studies on the search for food loss recovery routes using open data, which can be a useful tool for the long-term stability of economic life of SDGs and post-corona, and the conversion of society to DX. Redistributing food loss using DX is thought to help reduce food loss and improve social efficiency by enabling the use of waste foodstuffs in real time using DX. In the previous announcement, we examined how to create a traveling plan using the traveling salesman problem solving method to create an ad hoc optimal distribution plan, but this time we will consider creating a traveling method based on actual data. Depending on the solution, the traveling salesman problem explosively increases the calculation time depending on the data size. This report uses a solution that is stable and produces a certain level of performance, and it is possible to create a patrol plan in a practical time with the actual size of the problem.},
 title = {オープンデータからのフードロス回収経路産出における巡回エリアサイズの検討},
 year = {2022}
}