[1M3] AI応用-産業応用(2)

[1M3-04] シールド工法における制約付GAを用いたセグメント割当

〇伊原 滉也¹、加藤 昇平^1,2、中谷 武彦³、大木 智明³ (1. 名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻、2. 名古屋工業大学 情報科学フロンティア研究院、3. 清水建設株式会社)

キーワード：遺伝的アルゴリズム、シールド工法

建設業の生産性向上のために情報技術を活用することは急務である．特に，都市部のトンネル工法の1つであるシールド工法ではAI による省人化や生産性の向上が期待されている．シールド工事には様々なプロセスが含まれるが，本研究では計画に着目し，人工知能技術を用いた自動計画システムの構築を目指す．シールド工法の計画は，主にセグメント割付とシールドマシン制御の2つの計画問題を含む．現在，これらは熟練技術者の手作業によって行われており，自動化できれば省人化による業務の効率化が期待できる．そこで研究の初期段階として，本稿ではまずセグメント割付を制約付き組み合わせ最適化問題として解決する．
セグメント割付では解となるセグメント列が満たすべき制約は非常に厳しい．制約が厳しい最適化問題を解くアルゴリズムとしてε制約遺伝的アルゴリズムがある（εGA）．εGAはアルゴリズムの一部で解が連続値をとることを前提としている．そこでεGA を離散値に適用した，離散εGA（εDGA） を提案する．本稿では，初期個体に実行可能領域の近傍解を用いたεDGA でセグメント割付問題を解くことにより，その有効性を検証する．