JP2001315918A - 自動車の配送計画作成装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】多数の自動車を少数の自動車積載車両で効率的
に配送することができる適切な配送計画を実用的な時間
内で算出する。 【課題を解決するための手段】この配送計画作成装置
は、期間内に配送する自動車群とその自動車群の配送先
群を対にして記憶している期間内出荷情報ファイル４１
と、その期間内に利用可能な自動車積載車両群とその種
類を記憶している自動車積載車両情報ファイル４７と、
配送先間の距離を記憶している配送先情報ファイル４５
と、自動車が属するグループ間の大小関係を記憶してい
る大小情報ファイル４３と、自動車積載車両の種類ごと
にその自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群の
うちの最大グループで代表されるグループ群を記憶して
いる積載情報ファイル４４と、上記各情報ファイルに記
憶されている情報を制約条件として、最小台数の自動車
積載車両でかつ最小の総走行距離で、その期間内に配送
する自動車群をその配送先群に配送できる配送計画を探
索する最適解探索装置４９を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】 本発明は、複数の自動車を
自動車積載車両によって出荷場から配送先に配送するに
あたって、自動車積載車両にどの自動車を組合せて積載
して配送するかを決定する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】 例えば、図１に示すように、１６箇所
の配送先に１６台の自動車を２台の自動車積載車両で配
送する場合を考える。この場合、例えば図（Ａ）に例示
するルート１０のように配送すると、ルート１０で配送
しなければならない8台の自動車を１台の自動車積載車
両に積載できないので、２台の自動車積載車両では配送
できないものが、図（Ｂ）のルート１２とルート１３で
配送するようにすると、両ルートともにそのルートで配
送しなければならない8台の自動車を１台の自動車積載
車両に積載することができるために２台の自動車積載車
両で配送することができる場合がある。自動車の台数が
同じでも、車種によって、1台の自動車積載車両に積載
できたり積載できなかったりするからである。

【０００３】同じ配送先に複数の自動車を配送すること
があるために、配送ルートと積載自動車群は一対一に対
応せず、例えば、図２に示すように、配送先２３に自動
車Ａと自動車Ｂの２台を配送するときに、ルート２１で
自動車Ａを配送してルート２２で自動車Ｂを配送する
と、ルート２１で配送しなければならない自動車群（自
動車Ａを含む）を１台の自動車積載車両に積載できない
ものが、ルート２１で自動車Ｂを配送してルート２２で
自動車Ａを配送するようにすると、両ルートともにその
ルートで配送しなければならない自動車群を１台の自動
車積載車両に積載することができて２台の自動車積載車
両で配送することができるようになる場合がある。

【０００４】あるいは、明日が配送納期の自動車群に明
後日が配送納期の自動車群の一部を付け加えて明日に配
送する場合に、その一部の自動車群を的確に選択すると
少ない自動車積載車両で効率的な配送ができるのに、そ
の一部の選択を誤ったために多くの自動車積載車両を使
って配送しなければならないことがおこる。あるいは自
動車出荷場から出荷する自動車群の出荷順序を的確に選
択すると、自動車出荷場から目的自動車を取出す作業が
楽に進むのに対し、その出荷順序の選択を誤ったために
目的自動車を自動車出荷場から取出す作業に手間取ると
いった問題がおこる。例えば、図３に例示するように、
出荷場に並んでいる７台の自動車（先頭から順に１番、
２番という）から、最初の自動車積載車両に、１番、２
番、４番、５番を積載し、２台目の自動車積載車両に、
３番、６番、７番を積載する場合と、最初の自動車積載
車両に、３番、４番、５番、７番を積載し、２台目の自
動車積載車両に、１番、２番、６番を積載する場合を比
較すると、前者の場合には目的自動車を楽に取出せるの
に対し、後者では取出作業に長時間を要してしまう。

【０００５】効率的な配送作業を実行するためには、ど
の自動車積載車両にどの自動車群を積載してどの配送先
に配送するのかを合理的に決定する必要がある。即ち、
配送計画を合理的に決定する必要がある。

【０００６】配送計画をコンピュータで算出する技術の
一例が、特開平５−２９８５９２号公報に記載されてい
る。この技術では、積荷の形状や積荷の重量によって、
積載車両の優先順を判断するための基準値を知識ベース
に記憶しておき、この知識ベースを活用しながら推論エ
ンジンを作動させて、合理的な配送計画を推論してゆ
く。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】 自動車積載車両に積
載する自動車の種類数は多く、種類毎に複雑な形状をし
ており、種類ごとに形状を記憶しておく知識ベースを利
用する技術では、推論過程に時間がかかりすぎて実用的
に許される時間内に合理的な配送計画を推論することが
できない。そのために、現状では、ベテラン作業員が過
去の経験とノウハウに基づいて自動車配送計画を立案し
ており、必ずしも最適計画に近いものであることが保証
されていない。また、納期遅れの発生を防止する為に、
あえて積載効率の悪い配送を手配せざるを得ない事態も
頻発している。本発明の一つの目的は、自動車の合理的
な配送計画を実用的な時間内で算出することができる技
術を実現することにある。本発明の他の一つの目的は、
納期を勘案しながら、自動車出荷場から取出しやすい順
序に従って自動車を取出せる配送計画を算出することが
できる技術を実現することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段と作用】 本発明では、自
動車積載車両に積載する自動車の種類数が極めて膨大な
数に上るところを、少数のグループに分類し、配送計画
の立案と評価をグループ単位で扱う。さらに本発明で
は、自動車積載車両に同時積載可能なグループの組合せ
を予め記憶しておき、そのデータベースを利用すること
で解の探索時間の短縮化を図る。そのデータベースに
は、同時に積載可能なグループの組合せのうち、最大サ
イズのグループで代表される組合せのみを記憶し、デー
タベースのデータ量を圧縮し、探索時間の短縮化を図
る。例えば、サイズが大きいグループからＡ，Ｂ，Ｃ・
・・となっている場合、Ａ，Ｂ，Ｃの組合せが同時に積
載可能であれば、Ａ，Ｂ，Ｄの組合せも、Ａ，Ｂ，Ｅの
組合せも同時積載可能であるとして、データベースには
Ａ，Ｂ，Ｃの組合せだけを記憶しておくのである。

【０００９】本発明の自動車の配送計画作成装置は、期
間内に配送する自動車群とその自動車群の配送先群を対
にして記憶している期間内出荷情報ファイルと、その期
間内に利用可能な自動車積載車両群とその種類を記憶し
ている自動車積載車両情報ファイルと、配送先間の距離
を記憶している配送先情報ファイルと、自動車が属する
グループ間の大小関係を記憶している大小情報ファイル
と、自動車積載車両の種類ごとにその自動車積載車両に
同時に積載可能なグループ群のうちの最大グループで代
表されるグループ群を記憶している積載情報ファイル
と、上記各情報ファイルに記憶されている情報を制約条
件として、最小台数の自動車積載車両でかつ最小の総走
行距離で、その期間内に配送する自動車群をその配送先
群に配送できる配送計画を探索する最適解探索装置を有
する。

【００１０】前記したように、サイズが大きいグループ
から順にＡ，Ｂ，Ｃ・・・となっている場合、Ａ，Ｂ，
Ｃの組合せが同時に積載可能であれば、Ａ，Ｂ，Ｄや
Ａ，Ｂ，Ｅの組合せも同時積載可能であるとして、積載
情報ファイルにはＡ，Ｂ，ＤやＡ，Ｂ，Ｅのグループ群
は記憶されず、Ａ，Ｂ，Ｃのグループ群のみが記憶され
ている。最適解探索装置には、各種の最適解探索アルゴ
リズムが利用可能であるが、中でも遺伝アルゴリズムを
用いた最適化手法（例えば朝倉書店から出版されている
システム制御学会編で、三宮信夫・喜多 一・玉置 久
・岩本貴司が著作している）が好ましい。但し，本発明
の最適化手法は、既知の最適解探索手法の任意のものが
利用でき、上記のものに限定されるものではない。また
ここでいう最適解探索装置は、準最適解を探索するもの
であってもよい。

【００１１】上記の装置によると、積載情報ファイルに
例えばＡ，Ｂ，Ｄのグループ群が記憶されている場合
に、図１の（Ａ）のルート１０のための自動車積載車両
に、Ａ，Ｂ，Ｃの自動車を積載して配送する計画（これ
では積載できない）は考慮対象から外され、代って、
（Ｂ）に示すルート１２のための自動車積載車両にＡ，
Ｃ，Ｄのグループが割当てられ、ルート１３のための自
動車積載車両にＡ，Ｂ，Ｅのグループが割当てられる計
画（これなら積載可能である）を考慮対象として最適配
送計画が探索される為に、（Ａ）ではなく（Ｂ）に示さ
れる配送計画が探索される。このために、最小の自動車
積載車両で最小の走行距離という条件を満たしながら、
実際に実行可能な配送計画が探索される。

【００１２】このとき、実際の自動車ごとに同時積載可
能な組合せか否かを判断するのでなく、自動車が属する
グループに着目して同時積載可能か否かを判断する為
に、同時積載可能な組合せを記憶している積載情報ファ
イルのデータ量が小さく押さえられる。即ち、膨大なデ
ータ量の情報ファイルを用意しておく必要がない。また
最適配送計画を探索する探索処理を短時間で実行するこ
とができる。

【００１３】前記積載情報ファイルが、同時に積載可能
なグループ群を複数個記憶していることが好ましい。例
えば、１台の自動車搬送車両に大型自動車Ａを積載する
と中型車Ｂは積載できないことがある。この場合には、
大型車Ａを含む同時積載可能なグループ群と、大型車Ａ
を含まない同時積載可能なグループ群が存在する。積載
情報ファイルに２種類以上のグループ群が記憶されてい
ると、どちらの可能性も考慮対象としながら最適配送計
画が探索される。

【００１４】期間内出荷情報ファイルが、当該期間を含
むより長期の期間内に配送する自動車群から、納期まで
の余裕に基づく優先度と出荷場内での自動車の並び順に
基づく優先度を総合した総優先度に基づいて、総優先度
の高い自動車群が選択されて記憶されていることが好ま
しい。

【００１５】この場合、期間内に配送すべき自動車群
が、配送納期に間に合うなかで出荷場から取出しやすい
ように選ばれており、より長期間を通じてみたときに、
期間全体に亘って合理的な配送計画が探求される。

【００１６】この発明の他の一つの配送計画作成装置
は、配送する自動車群をその納期と対にして記憶してい
る納期情報ファイルと、その自動車の出荷場内での並び
順を記憶している並び順情報ファイルと、自動車積載車
両に同時積載可能な自動車群を記憶している積載情報フ
ァイルと、同時積載する自動車群の候補を生成する候補
生成手段と、生成された候補について、納期までの余裕
に基づく優先度と出荷場内での並び順に基づく優先度と
積載率に基づく優先度から総優先度を算出する手段と、
算出された総優先度に基づいて自動車積載車両に同時に
積載する自動車群を決定する決定手段を有する。

【００１７】この発明の配送計画作成装置は、長期的に
見たときに好ましい配送計画を作成することができる。
即ち、まだ納期に余裕のある自動車には低い優先度がつ
けられ、出荷場から取出しにくい自動車にも低い優先度
がつけられ、自動車積載車両に積載したときに少数の台
数しか積載できない自動車にも低い優先度がつけられ
る。一方において、納期に余裕のない自動車には高い優
先度がつけられ、出荷場から取出しやすい自動車にも高
い優先度がつけられ、自動車積載車両に積載したときに
多数の台数を積載できる自動車にも高い優先度がつけら
れる。そして、この優先度に応じて、配送する自動車が
順に決定されていくことから、結局、納期に余裕がな
く、出荷場から取出しやすく、多数の台数を同時に積載
できる自動車から順に配送されることになる。この結
果、納期を遵守しながら、短い作業時間で多数の自動車
を少ない自動車積載車両で配送できる計画が得られる。

【００１８】

【発明の効果】この発明によると、配送作業者の作業負
荷が低く、少数の自動車積載車両で配送できる合理的な
配送計画が短時間で探索される為に、無駄の少ない合理
的な配送作業が実現される。

【００１９】

【発明の実施の形態】最初に、以下に説明する実施形態
と実施例の特徴を列記する。 （形態１） 最適解探索装置は、自動車積載車両に対し
て担当地域を割当て、その割当てを実行するのに要する
自動車積載車両の台数が最小で総走行距離が最小となる
割当てを探求する。

【００２０】

【実施例】図４は配送計画作成装置の第１実施例の機能
ブロック図を示す。この配送計画作成装置はパーソナル
コンピュータ装置で構成され、システムのハードウエア
構成は通常のパーソナルコンピュータ装置のそれであ
り、説明を省略する。この配送計画作成装置は自動車の
出荷場に設置され、作成した配送計画を出力して出荷作
業者に指示する。配送計画は、いつ出荷場を出発する自
動車積載車両にどの自動車群を組合せて積載するか、ま
た、その自動車積載車両は出荷場を出発後にどの配送先
にどの順序で配送するかを指示する。すべての自動車を
配送し終えた自動車積載車両は自動車出荷場に戻り、再
度の配送に従事する。この実施例では、配送計画作成装
置が１日に１回作動して、１日毎の配送計画を作成す
る。なお、この発明の技術は、より短い期間あるいはよ
り長い期間に亘る配送計画を作成することもできる。図
５は、作成された配送計画の出力例を示しており、この
出力例から自動車を自動車積載車両に積載する作業者
は、１回目の配送に出発する自動車積載車両Ｘに自動車
Ａ１，Ａ３，Ｂ１，Ｃ３の４台を積載すればよいことが
わかり、自動車積載車両Ｘの運転手は００１、００３、
００４、００６の配送先を回ってＡ１，Ａ３，Ｂ１，Ｃ
３の順で自動車を配送した後に出荷場に戻ればよいこと
がわかる。２度目以降の配送作業についても、必要な情
報が得られる。図６は、自動車積載車両の配送作業中の
運行の様子を模式的に示し，Ｘ１は自動車積載車両Ｘの
１回目の走行ルート、Ｙ１は自動車積載車両Ｙの１回目
の走行ルートを例示している。

【００２１】この配送計画作成装置（装置本体はパーソ
ナルコンピュータ）は、自動車製造社の社内ネットワー
クシステムによって受注と生産と出荷に関する情報を集
約している大型コンピュータに接続されており、その大
型コンピュータから自己の出荷場から出荷する自動車群
で１週間以内に配送納期となるもののリストを入手して
納期情報ファイル４０に記憶する。図７は、１月９日時
点での納期情報ファイル４０に記憶されているデータの
一例を示し、Ａ１という自動車を配送先００１に１月１
０日中に配送しなければならないことがわかる。このデ
ータは、配送計画作成装置が配送計画を作成する期間
（この場合１日）よりも長い期間（この場合１週間）分
のデータを含んでいる。

【００２２】またこの配送計画作成装置は、自動車の出
荷場における自動車の並びの順序を記憶する並び順情報
ファイル４８を持つ。この情報ファイル４８の記憶内容
の一例が図８に示され、この場合、出荷場の並び列（こ
れをヤードという）５２０には、先頭から順にＡ１，Ｂ
１，Ｂ２，Ａ２，Ｃ１の順で５台の自動車が並び、それ
に続くヤード５２１に先頭から順に自動車Ｂ３，Ｃ２が
並んでいることを示す。この情報ファイル４８には、配
送計画作成期間の開始時の並び順が少なくとも記憶され
ており、後で説明する配送計画が作成された場合には、
その配送計画に従って自動車が取出されていくものとし
てその並び順のデータが更新されていく。自動車の取出
しと並行して新しい自動車がヤードに並べられていく場
合には、新たにヤードに加えられる自動車が付加えられ
る位置を考慮して並び順のデータが更新されていく。

【００２３】納期情報と並び順情報に従って期間内に出
荷する自動車が選択され、選択された自動車群がその自
動車群の配送先群と対にして期間内出荷情報ファイル４
１に記憶される。図７に示すように、納期情報ファイル
４０には納期までの余裕から評価した評価点が記憶され
ている。いま、１月９日の配送作業が完了し、１月１０
日の配送計画を作成する場合を考える。この場合、納期
が１月１０日の自動車は１月１０日に配送しなければな
らず、評価点としては１０点（最高点）が付与される。
納期が１月１１日の自動車は１日の余裕があり、５点
（中間点）の評価点が付与される。納期が１月１２日以
降の自動車は２日以上の余裕があり、０点（最低点）の
評価点が付与される。納期までに余裕のない自動車ほど
高い評価点が付与される。

【００２４】図８に示すように、並び順情報ファイル４
８には並び順の他に、その並び順に対する評価点が記憶
されている。先頭ヤードの先頭自動車には高い評価点が
付与され、それから後ろに行くほど評価点が下がってい
く。取出しやすい自動車には高い評価点が付与され、取
出しにくい自動車には低い評価点が付与されている。

【００２５】期間内出荷情報ファイル４１には、１日分
の出荷情報が記憶されている。例えば１月１０日の配送
計画を作成する場合には、１月１０日に出荷する自動車
の情報が記憶されている。この場合、納期情報ファイル
４０を参照し、評価点１０の自動車の情報は全部、期間
内出荷情報ファイル４１に複製する。それ以外の自動車
については、納期から見た評価点と並び順から見た評価
点の合計評価点が所定点以上となる自動車のみが期間内
出荷情報ファイル４１に含まれる。この結果、納期に余
裕のない自動車の全部が納期に間に合う出荷情報が得ら
れる。また納期に余裕のある自動車については、その余
裕が少なくかつ取出しやすい自動車から順に出荷される
出荷情報が得られる。このようにして、期間内出荷情報
が算出される。

【００２６】図９はこのようにして算出される期間内出
荷情報ファイル４１に記憶される一例を示し、この場
合、１月１０日に、自動車Ａ１を配送先００１に、自動
車Ａ３を配送先００３に、自動車Ｂ１を配送先００４
に、自動車Ｂ２を配送先００４に配送する必要があるこ
とを示している。なお、図９はデータのほんの一部であ
る。

【００２７】自動車積載車両情報ファイル４７には、計
画作成日（上記の例では１月１０日）に利用可能な自動
車積載車両の情報が記憶されている。例えば、１月１０
日にはＸという自動車積載車両が利用可能で、その自動
車積載車両Ｘの種類がなんであるのかの情報が記憶され
ている。

【００２８】自動車は、その形状とサイズからいくつか
のグループにグループ別けされている。この情報がグル
ープ情報ファイル４２に記憶されている。図１０はその
一例を示し、車種ａ０１からａ１０の車種は概ね形状と
サイズが類似しており、グループＬ１に属することがわ
かる。

【００２９】図９に示した出荷情報は、出荷する自動車
のグループを示す情報を含んでいる。この実施例の場合
には、出荷する自動車を示す情報（例えばＡ１）が、車
種を示す情報を含んでおり、この車種の情報とグループ
情報４２とから出荷する自動車（この場合Ａ１）のグル
ープが特定される。これに代えて、期間内出荷情報がそ
の自動車のグループを示す情報を内蔵していてもよい。
この場合、グループ情報ファイル４２は省略することが
できる。

【００３０】この配送計画作成装置は、グループの大小
関係を示す情報を有する。これがグループ大小情報ファ
イル４３に記憶されている。図１１はその一例を示す。
図１１は左側ほど大きく、右側ほど小さい。この場合、
大きなグループが積載できれば、それよりも小さなグル
ープは必ず積載できる関係を記述している。即ち、グル
ープＭ３（又はＮ３）が積載できれば、Ｌ３，Ｌ２，Ｌ
１，Ｍ２，Ｍ１，Ｎ２，Ｎ１のグループを積載できるこ
とを示している。Ｍ３とＮ３は大小関係になく、Ｍ３が
積載できてもＮ３が積載できるか否かはわからないこと
を示している。以下同様であり、例えば、Ｍ２が積載で
きればＬ２もＭ１も積載できるが、Ｌ２が積載できても
Ｍ１は積載できるか否か不明で、Ｍ１が積載できれば、
Ｌ１もＮ１も積載できることを示している。

【００３１】この配送計画作成装置は、自動車積載車両
に同時に積載可能なグループ群の情報を有する。これが
積載情報ファイル４４に記憶されている。図１３はその
一例を示す。この場合、種類ｘの自動車積載車両は、Ｎ
３を３台とＮ２を１台、又は、Ｎ３とＭ３とＬ１を各１
台、又は、Ｎ２を３台とＬ２を２台、それぞれ同時に積
載可能であることを示している。このグループ群は、最
も大きなグループで記述されており、例えば、Ｎ３×３
台＋Ｎ２×１台は、当然に、Ｎ３よりも小さな（Ｌ３，
Ｌ２，Ｌ１，Ｍ２，Ｍ１，Ｎ２又はＮ１）×３＋Ｎ２よ
りも小さな（Ｌ２，Ｌ１，Ｍ１又はＮ１）×１が同時に
積載可能であることを示している。すべての積載可能な
グループ群を記憶する代りに、最大グループで代表させ
ている為に、積載情報ファイル４４のデータ量は小さく
てすむ。

【００３２】図１２は、積載情報ファイル４４に記憶す
るグループ群の作成処理手順を示す。最初に、自動車積
載車両の最初の種類を選ぶ（Ｓ１０）。次に、最大のグ
ループが積載可能であるか否を検討する（Ｓ１１）。検
討している自動車積載車両が小型であると最大グループ
が乗せられないことがある。大型の自動車積載車両の場
合には積載可能であるので、そのグループ名を登録して
積載可能であることを示す（Ｓ１６）。登録後は再度Ｓ
１１に戻る。２台続けて最大グループが積載できる場合
には、２度目にも最大グループ名を登録する（Ｓ１
６）。登録後にＳ１１に戻る。最大グループを３台同時
には積載できない場合には、Ｓ１２で一回り小さなグル
ープが３台目として積載可能か否かを判別する。積載可
能ならＳ１６で３台目にそのグループ名を登録する。登
録後にＳ１１に戻る。４度目のＳ１１で積載不能、Ｓ１
２でも積載不能なら、ステップＳ１２以降でグループを
小さくする。途中で積載可能なグループが現れれば、Ｓ
１６でそのグループ名を４台目に登録する。５度目のＳ
１１で積載不能であり、以後サイズを小さくしても積載
不能が続き、Ｓ１３でも積載不能なら、その自動車積載
車両にはそれ以上のグループが載せられないことがわか
るから、１つのグループ群が得られる。たとえば、図１
３のＮ３、Ｍ３、Ｌ１のグループ群がこのようにして得
られる。

【００３３】最大グループをまず乗せたときのグループ
群の検索が修了すると、次に、ステップＳ１４で、一回
り小さなグループを最大グループとして探索を続ける。
このようにして、図１３のＮ２×２＋Ｌ２×２のグルー
プ群が得られる。最初に積載する車両を一回りずつ小さ
なグループに置き換えて探索を続けるうちに、最初から
最小のグループを積載する場合が検索される。この場
合、最小グループなら何台が積載できるのかが探索され
る。

【００３４】この探索が完了すると、ステップＳ１５が
イエスとなるので、ステップＳ１８で次の種類の自動車
積載車両に置き換えて探索を続ける。ステップＳ１７で
イエスとなるまで、即ち、自動車積載車両のすべての種
類について同時に積載可能なグループ群が探索されるま
で、上記の処理を続ける。

【００３５】ステップＳ１１等で実行する積載可能か否
かの判断は、グループのサイズと、自動車積載車両の積
載スペースの大小関係から判別する。ステップＳ１４で
一回り小さなグループから検索するために、図１３に示
すように、複数のグループ群が用意される。即ち、この
配送計画作成装置では、例えば図１３の種類ｘの自動車
積載車両に対して、最大グループＮ３を積載する場合と
積載しない場合の両ケースを考慮対象として配送計画が
作成されていく。

【００３６】図４に示すように、この配送計画作成装置
には、自動車積載車両が走行する可能性のある出発地と
到着地の組合せに対してその間の距離と平均走行時間の
データが記憶されている。このデータは、道路情報（配
送先情報）ファイル４５に記憶されている。ここには、
出荷場と配送先の組合せと配送先同士の組合せが記録さ
れている。

【００３７】さらに、この実施例の配送計画作成装置に
は、配送先の都合情報が記憶されている。この情報は配
送先都合情報ファイル４６に記憶されている。配送先の
なかには、周辺の道路事情によって大型の自動車積載車
両が接近できない配送先があったり、道路事情や労働条
件等によって、自動車の引取時間帯が制約されている場
合がある。こうした情報が配送先ごとに記憶されてい
る。

【００３８】この配送計画作成装置には、最適解の探索
装置４９が組み込まれている。この最適解探索装置４９
は、与えられた目標を与えられた制約条件のなかで達成
する解のなかから最適解を探索するものであり、通常は
解の適性を評価する為に評価関数を用いる。ここでは最
初に配送に用いる自動車積載車両の台数が最小であり、
最小ですむ解が複数ある場合には配送作業のための総走
行距離が最小である配送計画を探索する。即ち、一次的
には自動車積載車両の台数を評価関数とし、二次的には
総走行距離を評価関数として解の探索を進める。この解
の探索方法には各種アルゴリズムが採用可能であり、最
も原始的には、実行可能なあらゆる配送計画に対して必
要な台数と総層走行距離を求め、最小となる配送計画を
採用する。この手法の代表的な技術が、Ａスター方法と
して知られている。より少ない配送計画の候補の中か
ら、高確率で最適解を探索する方法の一つが遺伝アルゴ
リズムを利用した最適解の探索技術であり、本実施例で
はこれを用いる。もっともこれ以外の最適解探索方法も
有用であり、例えば、ＲＴＡスター方法（R.E.Korf,
“Real-Time Heuristic Search“, Artificial Intelli
gence Vol.42, pp 189-211,1990）も好適に用いること
ができる。

【００３９】図１４は、最適解（この場合最適配送計
画）探査過程を模式的に示すものであり、最初に期間内
出荷情報ファイル４１に記憶されている自動車群をその
配送先の方向ごとに分類する。例えば出荷場から１０度
の広がりを持つ範囲内に存在する配送先に配送する自動
車群を一つの分類とする。次に、自動車積載車両（キャ
リアカー）を方向ごとに割り付ける。例えば真北から東
に３０度まではＸで配送し、３０度から５０度まではＹ
で配送し、５０度から７５度まではＺで配送するといっ
た割付けの候補を算出する。次に、配送先都合情報を参
酌して、その候補の割り付けで配送可能か否かを判別す
る。例えば、配送先００１には大型の自動車積載車両が
接近できないのに配送先００１に大型の自動車積載車両
が割当てられていれば、それを探索の候補から外す。Ｓ
２２で配送先の都合に適い、Ｓ２３でその自動車積載車
両に積載可能な自動車群がその地域に存在し、しかも、
その自動車積載車両に積載する自動車が最低台数以上あ
る場合には、それを解の候補として残し、ステップＳ２
５で与えられた地域に与えられた積載車両で配達する場
合に必要な走行距離と走行時間を算出する（Ｓ２５）。

【００４０】ステップＳ２６は、配送作業に投入するす
べての自動車積載車両についてステップＳ２５で算出さ
れた走行距離と時間を積算して総走行距離と総走行時間
を求める。ステップＳ２７は、解の好ましさを判別する
ものであり、いままでに得られた割当てよりもより少な
い台数の自動車搬送車両で配送できるか、あるいは、い
ままでの割当てと同じ台数の自動車積載車両が必要とさ
れるけれども総走行距離が短かくなる割当てであれば、
最良の計画であるとして登録する（Ｓ２８）。

【００４１】投入する自動車積載車両の担当範囲を変え
ながら何度も上記の処理を繰り返し（Ｓ３０）、所定回
数繰り返し実行したなかで最適な割付け、即ち、どの自
動車積載車両でどの地域に配送するかを決める配送計画
が決定される。自動車積載車両と担当地域の割付けの候
補を生成するにあたって遺伝的アルゴリズムを利用する
ことが有用であり、この方法を用いると、ステップＳ２
９の繰り返し回数のなかで最適割付がほぼ確実に見出さ
れる。

【００４２】図５と図６はこのようにして得られた配送
計画を示す。自動車積載車両Ｘの１回目の配送時に、配
送先００１、００３、００４、００６を割付けること
で、最小の自動車積載車両台数でかつ最小の総走行距離
で配送できることが確認されている。

【００４３】このようにして算出される配送計画は実行
可能なものであり、図５に示す計画では自動車Ａ１，Ａ
３，Ｂ１，Ｃ３を同時に積載することが必要であるが、
これは実施可能な解の探索過程で図１３の積載情報ファ
イルの記憶内容が参照され、積載可能なもののなかで探
索されている為に、積載できない配送計画が探索される
ことはない。

【００４４】図１５は、探索された最適配送計画と、そ
の実行時のタイムチャートを示す。自動車積載車両Ｘが
いつ何をしているのかがこのタイムチャートから直ちに
理解される。なお、図中の一重線は走行していることを
示し、二重線は配送先で自動車を下ろしている時間を示
す。但し出荷場での二重線は自動車を積載している時間
に対応する。

【００４５】上記の実施例は、多くの配送先が存在し、
各配送先については少数の自動車を配送する場合に適し
ている。これに対して、例えば、出荷場から配送センタ
ーに数多くの自動車を配送する場合には、図１６に示す
ように、納期までの余裕が少なく、出荷場から取出しや
すく、自動車積載車両に効率的に積載できる自動車から
優先的に配送することが合理的である。このために、図
７で示した納期までの余裕から評価した評価点と、並び
ヤード内の並び順から評価した評価点の他に、積載率を
加えた総合評価点から優先的に配送する自動車を選択す
る。例えば、図１７と図１８の評価点が付与されている
自動車群の配送が予定されているとする。そして利用可
能な自動車積載車両には、図１９の左欄に示すグループ
群を同時に積載できるとする。この場合、最初にどの自
動車を選択して優先的に配送するかを決める必要があ
る。この実施例では、最大に積載したときの総台数（こ
の場合は５台）に対して実際に積載する台数の百分比を
積載率とする。そして積載率に前記した二つの評価点を
加えた総評価点が最大となる自動車群を優先的に配送す
ることにする。この場合、総評価点が１７４点となるＡ
１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３を優先して配送する。この
技術によると、納期に間に合い、出荷場から容易に取出
せ、効率的に自動車を積載できる状態で、配送作業を持
続することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 配送計画の出来不出来によって無駄が生じる
場合と生じない場合を示す図。

【図２】 配送計画の出来不出来によって無駄が生じる
場合と生じない場合を示す図。

【図３】 配送計画の出来不出来によって出荷場から目
的自動車を取出す作業の困難性が変わる様子を示す図。

【図４】 実施例の配送計画作成装置の機能ブロック
図。

【図５】 作成された配送計画の一例を示す図。

【図６】 作成された配送計画で配送するときの様子を
示す図。

【図７】 納期情報ファイルの記憶内容の一例を示す
図。

【図８】 並び順情報ファイルの記憶内容の一例を示す
図。

【図９】 期間内出荷情報ファイルの記憶内容の一例を
示す図。

【図１０】 グループ情報ファイルの記憶内容の一例を
示す図。

【図１１】 グループ大小情報ファイルの記憶内容の一
例を示す図。

【図１２】 積載情報ファイルの記憶内容を調整するた
めの処理手順図。

【図１３】 積載情報ファイルの記憶内容の一例を示す
図。

【図１４】 最適配送計画探索処理手順を模式的に示す
図。

【図１５】 探索された配送計画の一例と実行時のタイ
ムチャートを示す図。

【図１６】 第２実施例の有用性を模式的に示す図。

【図１７】 納期に対する評価点の一例を示す図。

【図１８】 並び順に対する評価点の一例を示す図。

【図１９】 積載率を加えた総評価点の一例を示す図。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 安藤 幸人 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 Ｆターム(参考） 2F029 AA02 AB13 AC08 3F022 LL05 MM08 MM43 PP01 PP02 5B049 BB31 EE31 5H180 AA15 BB15

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 期間内に配送する自動車群とその自動車
   群の配送先群を対にして記憶している期間内出荷情報フ
   ァイル、 その期間内に利用可能な自動車積載車両群とその種類を
   記憶している自動車積載車両情報ファイル、 配送先間の距離を記憶している配送先情報ファイル、 自動車が属するグループ間の大小関係を記憶している大
   小情報ファイル、 自動車積載車両の種類ごとに、その自動車積載車両に同
   時に積載可能なグループ群のうち、最大グループで代表
   されるグループ群を記憶している積載情報ファイル、 上記各情報ファイルに記憶されている情報を制約条件と
   して、最小台数の自動車積載車両でかつ最小の総走行距
   離で、その期間内に配送する自動車群をその配送先群に
   配送できる配送計画を探索する最適解探索装置とを有す
   る自動車の配送計画作成装置。
2. 【請求項２】 前記積載情報ファイルが、同時に積載可
   能なグループ群を複数個記憶していることを特徴とする
   請求項1に記載の自動車の配送計画作成装置。
3. 【請求項３】 前記期間内出荷情報ファイルは、当該期
   間を含むより長期の期間内に配送する自動車群から、納
   期までの余裕に基づく優先度と出荷場内での自動車の並
   び順に基づく優先度を総合した総優先度に基づいて、総
   優先度の高い自動車群が選択されて記憶されていること
   を特徴とする請求項1に記載の自動車の配送計画作成装
   置。
4. 【請求項４】 配送する自動車群をその納期と対にして
   記憶している納期情報ファイル、 その自動車の出荷場内での並び順を記憶している並び順
   情報ファイル、 自動車積載車両に同時積載可能な自動車群を記憶してい
   る積載情報ファイル、 同時積載する自動車群の候補を生成する候補生成手段、 生成された候補について、納期までの余裕に基づく優先
   度と出荷場内での並び順に基づく優先度と積載率に基づ
   く優先度から総優先度を算出する手段、 算出された総優先度に基づいて、自動車積載車両に同時
   に積載する自動車群を決定する決定手段とを有する自動
   車の配送計画作成装置。