本論文は,車両経路問題(CVRP)におけるインスタンス特徴とメタヒューリスティック(MH)性能との複雑な関係を理解する問題を解決するためのインスタンス空間解析(ISA)方法論を提示した。 DIMACS 12th Implementation Challengeのデータセットを使用して、23の関連インスタンス特徴を識別し、次元縮小および機械学習技術を活用したPRELIM、SIFTED、PILOTステップを介してインスタンス空間を2次元に投影し、インスタンス構造がMHの動作に与える影響を分析しました。重要な貢献は、新しいインスタンスを分析に簡単に統合するための投影行列を提供することによって、CVRP分野で新しいインスタンス分析方法を提供することです。