■今泉

これに加える変数：車種，ストックホルダー，段階，プライシング

中間貯蔵は需要がない．
スペースがあってそこにモノを入れていく．

オリジナリティは3つの統合とヒューリスティクス（タブーサーチとアニーリングを組み合わせている）

うーんて感じ．どこが難しいか？
→Qが一番気になる．

最終的には整数計画問題にしている？
→Yがバイナリー変数，Rが整数
Yを二乗にすることで連続量にして，凸にしている？
ルーティングまで一気に扱いたいが解けない，ヒューリスティクスで解けるとこんな感じ，ということか．

ルーティングが膨大だと解けないということか．キャパシティは連続じゃない？
Uのところは重要だが，上限がある？

関数の形を変えられると汎用性があって使えるが．．関連論文を調べてみると良い．同じやり方でやるのかもしれない．
何本か読むと典型的なのかもしれない．
とすると新規性は，，，？

解の特性もよくわからない．変数を増やすと不安定になるのか．
部分問題ごとに解の性質を見極めた方がいいと思う．解けるように設定しているとちょっとあれ．

近傍の与え方を工夫しているということ？
→実行可能解の改善は一般的．施設配置の近傍は見たことがない．
→オーソドックスっぽく見える．アドホックにやってもしょうがないし，混雑の概念もないし．
集約問題みたいにして扱うのもある．輪読のと合わせてやるというのも．

オンデマンドそのもの．
モデル自体を分けることはしない？
→そういうイメージのが強い．

サプライチェーンの図は，人口減少時代の地域の公共交通そのもの．モノをヒトにしただけ．
ローカル鉄道をバス停にする＋オンデマンドの小さいものに乗り換えるというのはこれそのもの．動的な概念が入っていない．時間帯別の需要変動がない．公共交通は1日で解いてもしょうがない．BRTとオンデマンドバス（タクシー）との組み合わせ．
あの解き方が一般的なのかどうかということ．もう何本か．混合整数計画問題のレビューを少しするべき．

この手の研究のなにがおもしろい？先週のは面白かったが．
→理屈がないから．個別の問題は単純な配送計画問題と施設配置問題．単純に統合しただけっぽい．
Eでimpact factor一番高い論文を読むとか．感覚が鈍い．量をこなした方がいい．