確率計画法によるロジスティクスネットワーク再編成  [in Japanese] Reorganization of Logistics Network via Stochastic Programming  [in Japanese]

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Abstract

数理計画法の適用分野は,現実社会の多種多様な場面に及ぶ.現実の数理計画問題には,目的関数および制約条件に不確実要素を伴う場合が多い.不確実な状況下での意思決定にはリスクが含まれるため,現実システムの不確実性をモデル化し,確率的変動要素を考慮した解法が必要となる.そのため,数理計画法の一手法である確率計画法の適用を考える.確率計画法は,数理計画問題に含まれるパラメータが確率変数と定義される問題であり,不確実な状況下での最適化問題を対象とする.従来,各種の設計,計画,運用などの問題に対しては,確定的な数理計画法が用いられてきたが,不確実な状況下での意思決定が重要である.本論文では,ロジスティクス・ネットワーク再編成問題に対する確率計画法に基づく数理計画モデルとその効率的な解法を示す.CVaR最小化モデルでは,費用の期待値は少々悪化するものの,最悪の場合の費用は逆に下がることが示された.

Mathematical programming has been applied to many problems in various fields. The data of real problems contain uncertainty and are thus represented as random variables. Decision-making under conditions of uncertainty involves potential risk. Stochastic programming deals with optimization under uncertainty. A stochastic programming problem with recourse is referred to as a twostage stochastic problem. In this paper, the stochastic programming model for the logistics network reorganization problem and the efficient solution method are shown. The traditional expected cost model and the CVaR model are compared in numerical experiments. The expected cost rises slightly using the CVaR as the objective. However, it is shown that the worst cost is reduced using the CVaR.

Journal

  • Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 27(2), 589-598, 2015

    Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    130005071341
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    1347-7986
  • Data Source
    J-STAGE 
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