私は電気自動車の経路最適化を研究しています。複数の車両によってすべての顧客を訪問する問題です。電気自動車は従来のガソリン車と比べて航続距離が短く、電気を補給するためのインフラが少ないため、経路最適化に加えて充電計画が必要となります。移動中に電池切れが起こらないように、充電所で充電することを考えた経路である必要があります。バッテリーが分割され、モジュール化されたものが開発されており、異なる車種でも同じバッテリーを使用できるような取り組みが行われています。同じ車種でも走行距離に応じて、電気自動車に搭載するバッテリーの数を変えることもでき、私はここに注目し研究テーマとして取り組んでいます。対象問題を数式によって最適化問題として表し、数理的な手法で最も良い解を見つけることを最適化といいます。最適化は、物流の配送ルート、工場での生産スケジュールといった幅広い分野に応用されています。私の研究では、最適化問題の一つである、目標物が移動する巡回セールスマン問題を扱っています。この問題の目的は、複数の移動する目標点が与えられたとき、全ての目標点を1度ずつ巡る最小距離の経路を求めることであり、私の研究では、問題の統計的性質に応じて効率的に解を求めることを目指しています。この問題は、海上のブイの回収、ヘリコプターによる船の監視、宇宙空間の衛星の修理等に適用されており、幅広い分野への貢献を目指しています。全ての仕事が完了するまでの総作業時間(メイクスパン)を最小にするような仕事の処理順序と各仕事の割り当てる機械を決定するフレキシブル・ジョブショップスケジューリング問題に対して、機械の故障によるメイクスパンの遅延が発生しない頑健性、各操作の処理時間に遅れが発生しない安定性を持ったスケジューリングが提案されました。既存研究では、故障タイプを4タイプに分類し、各故障タイプで頑健で安定なスケジューリングが行われていました。既存研究に対する問題点として、想定と異なる故障が発生した場合、その故障に対して頑健性や安定性が保証されないと考えました。そこで私は、既存研究を拡張させた全ての故障に対して頑健で安定なスケジューリングの研究について取り組んでいます。