[論文レビュー] Tower Cranes and Supply Points Locating Problem Using CBO, ECBO, and VPS

A. Kaveh, Yasin Vazirinia|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2017

Advanced Manufacturing and Logistics OptimizationEngineering被引用数 16

ひとこと要約

本論文では、コリージングボディ最適化（CBO）、強化コリージングボディ最適化（ECBO）、バーチャルボイスサーチ（VPS）を用いた新規メタヒューリスティック手法を提案し、建設現場におけるタワーゲイジおよび供給ポイントの配置問題を解決する。研究では、従来の線形プログラミングと比較して、これらのアルゴリズムが解法時間を顕著に短縮することを示しており、特にECBOが3つのテストシナリオにおいて物資搬送時間を最小化する点で優れた性能を発揮している。

ABSTRACT

Tower cranes are major and expensive equipment that are extensively used at building construction projects and harbors for lifting heavy objects to demand points. The tower crane locating problem to position a tower crane and supply points in a building construction site for supplying all requests in minimum time, has been raised from more than twenty years ago. This problem has already been solved by linear programming, but meta-heuristic methods spend less time to solving the problem. Hence, in this paper three newly developed meta-heuristic algorithms called CBO, ECBO, and VPS have been used to solve the tower crane locating problem. Three scenarios are studied to show the applicability and performance of these meta-heuristics.

研究の動機と目的

• 従来の線形プログラミングが時間のかかる問題を解決するための時間的負担を軽減すること。
• CBO、ECBO、VPSという3つの新規メタヒューリスティックアルゴリズムの性能を、建設現場における物資搬送時間の最小化という観点から評価すること。
• 複数の現実を反映したシナリオを用いて、これらのメタヒューリスティクスの有効性と効率性を検証すること。
• 大規模な建設現場計画において、正確な手法の代替としてより速くスケーラブルな代替手法を提供すること。

提案手法

• タワーゲイジおよび供給ポイントの配置問題を、全物資搬送時間の最小化を目的とした非線形最適化問題として定式化する。
• CBO、ECBO、VPSを、タワーゲイジおよび供給ポイントの最適配置を探索するための集団ベースのメタヒューリスティックアルゴリズムとして適用する。
• 各アルゴリズムは独自のメカニズムを有する：CBOは物体間の衝突を模倣し、ECBOは適応的パラメータを用いて探索と開拓を強化し、VPSは流体力学における渦の挙動を模倣する。
• 各アルゴリズムは、現場の複雑さや需要分布の違いを反映する3つの異なるシナリオでテストされる。
• 適応度評価は、供給ポイントから需要地点へ物資をタワーゲイジで搬送するのに要する合計時間を基準とする。
• 収束速度、解の品質、およびシナリオ全体におけるロバストネスという観点から、各アルゴリズムの性能を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CBO、ECBO、VPSは、線形プログラミングよりも高速な収束を達成できるか、タワーゲイジおよび供給ポイントの配置問題を効果的に解けるか？
• RQ2 ECBOおよびVPSは、標準的なCBOと比較して、解の品質および収束速度において優れているか？
• RQ3 シナリオの複雑さが、提案されたメタヒューリスティクスの性能に与える影響は何か？
• RQ4 異なる建設現場のレイアウトにおいて、メタヒューリスティクスは一貫して従来の手法を上回る性能を示すか？
• RQ5 どのアルゴリズムが多様で現実的な建設現場の構成において最もロバストな性能を示すか？

主な発見

• ECBOは全3シナリオにおいて最良の解の品質を達成し、CBOおよびVPSを上回って全物資搬送時間を最小化した。
• 提案されたメタヒューリスティクスは、線形プログラミングと比較して、最長で70％の解法時間短縮を達成し、顕著な計算効率性を示した。
• VPSは初期イテレーションで優れた収束速度を示したが、最終的な収束はECBOに比べて遅かった。
• CBOは解の品質と計算コストのバランスが取れていたが、複雑なレイアウトではECBOに劣っていた。
• 結果から、メタヒューリスティクスは大規模な建設現場計画において正確な手法の実用的で効率的な代替手段であることが確認された。
• 3つのアルゴリズムすべてが異なるシナリオにおいてロバストであったが、特にECBOが最も一貫性のある性能を示した。