JP2004326711A

JP2004326711A - Method and device for planning vehicle-dispatching plan

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Publication number: JP2004326711A
Application number: JP2003124662A
Authority: JP
Inventors: Shozo Shiozawa; 正三塩沢
Original assignee: Hitachi Engineering Co Ltd
Current assignee: Hitachi Engineering Co Ltd
Priority date: 2003-04-30
Filing date: 2003-04-30
Publication date: 2004-11-18

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a planning method of vehicle-dispatching plans using, for example, a computer system of which delivery cost is reduced. <P>SOLUTION: This method is constituted of the device 3 for vehicle-dispatching plans comprising an inputting device 2 for inputting information from an operator; a storage device 18 for storing the information, various pieces of master information and the like; a communication control device 1 which controls receipt-of-order information acquirement by communication; an outputting device 9 for outputting a processing result and the like; a course master allocating means 5 which allocates a vehicle and the receipt-of-order information to a pre-registered course; an unallocated order-receiving processing means 6 which allocates unallocated receipt-of-order information departing from the course to a vehicle; and a vehicle-dispatching plan optimizing means 7 which has the course master allocating means 5 and the unallocated order-receiving processing means 6 and optimizes vehicle-dispatching plans by genetic algorithm operations. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、運送業者が策定した巡回コースを有効利用するとともに、前記巡回コースに該当しない受注情報は積み合せ効率を向上させて、実用的な配車計画を作成して輸送コストの改善をはかることができる配車計画立案方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
【特許文献１】特開平１１−１０２３９４号公報
近年、長引く景気低迷の影響は、トラック運送業界にも波及し、輸送コスト等の評価指標が改善される配車計画立案業務の確立が急務となっている。このようなニーズ下において、従来の配車計画においては、運送業者のベテラン配車計画担当者が、道路交通状況、積込地あるいは配送先の特異性等、蓄積したノウハウを駆使し、事前に巡回コースを策定し、配送依頼として取得した受注情報を、コンピュータシステムあるいは手動で適当なコースに割り付ける方法がとられ、当該配送コースを定期的に見直すことで配車計画の改善を行う方式が採用されている。
【０００３】
そして上述したような配車計画業務の方式を見直し、配車計画担当者の負荷軽減と、輸送コスト等の評価指標の最適化をコンピュータシステムで実現する最適配車計画立案方法と装置が提供されるようになった。例えば、前記特許文献１に開示されている「輸配送計画立案方法、装置及び記憶媒体」に示されるように、シミュレーション型の最適化手段を採用した配車計画立案方法がある。その最適化手段を採用した配車計画立案方法の特徴は、配車計画担当者のノウハウをプログラミングして利用する、いわゆる人工知能型の車両割当方式を採用しており、受注情報の順列を組替えて、予め定めた目的関数値の改善を図り、配車計画を作成することに特徴がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した２つの従来技術の内、前者の巡回コース割当方式での配車計画においては、荷量が予め登録してある巡回コースの輸送能力以下である場合、配車計画担当者のノウハウを有効に利用して実用的な配車計画を作成することができる。しかし、荷量が巡回コースの輸送能力を超えた場合、あるいは、巡回コースから逸脱する受注情報を取り込んだ場合には、それらを緊急に処理する必要性があることから、当該コースの増便や、臨時便を手配する必要性がある。しかし増便臨時便を配車することによって、一方では低積載率の車両が増加してしまうという課題がある。
【０００５】
また、従来技術における後者の配車計画立案方式においては、前述したような突発的な受注情報の変動には、柔軟に対応できる特性を有しているが、配車計画担当者のノウハウの組み込みが不十分、あるいは配車計画担当者の直観を扱うことが難しいがために、実用的な配車計画を作成することができない場合が発生する等の課題があった。
【０００６】
上述したような課題に対応するため、本発明の第１の目的は、予め登録してある巡回コースに割当たらない受注情報を効率よく積み合せ、増加する車両台数を削減するとともに、輸送コスト等の評価指標を改善することを可能とする、配車計画立案方法と装置を提供することにある。
【０００７】
また、本発明の目的は、配車計画担当者の感性を満足し、実用的な配車計画を作成することが可能となるような配車計画立案方法および装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記課題を以下の方法および装置によって解決することができる。予め登録されている配車計画マスタ情報をもち、取り込んだ複数の荷積み荷卸受注情報を配車し、予め定めた目的関数に対応して計算される評価値により評価して最適な配車計画を立案する配車計画立案方法において、
前記複数の受注情報を染色体とみなして配列し、遺伝的アルゴリズム操作による前記染色体の更新あるいは配列を更新して順次配車計画を立案し、立案された配車計画について前記評価値を演算し、前記あらかじめ定めた目的に応じて前記評価値が最大あるいは最小となるように配車計画を繰り返し、前記受注情報に対する配車計画を立案する。
【０００９】
また、予め登録されている配車計画マスタ情報をもち、取り込んだ複数の荷積み荷卸受注情報に基づいて、予め定めた目的関数に対応して計算される評価値の最小化あるいは最大化するために、受注情報を染色体として遺伝的アルゴリズムを用いて探索し、最適な配車計画を立案する配車計画立案方法において、前記複数の受注情報のそれぞれを染色体とみなしあらかじめ定められた順番で配列し、前記配列された順番にしたがって前記受注情報について前記予め登録されている配車計画マスタ情報の巡回コース配車車両に受注情報を割り当て、
前記受注情報があらかじめ登録されている前記巡回コース配車車両にすべて割り当てられたか否かを判定し、前記判定において前記受注情報が全て割り当てられたときは順次他の受注情報を割り当て、
前記ステップで前記受注情報が全て割り当てられなかったときには当該受注情報を未割付受注情報とし、前記未割付受注情報となった受注情報に対して前記巡回コースを担当する車両以外の車両に対して割付けするとともにこれらを初期配車計画とし、
前記計画された初期配車計画に対して前記目的に応じた評価値を演算し、前記遺伝的アルゴリズム操作により配車割付を更新した今回の配車計画の評価値が前回演算したときの評価値に比較して改善がはかれたとき今回の配車計画を最良解候補として更新保存し、
前記遺伝的アルゴリズム操作により前記受注情報の配列を更新して配車を立案し予め定められた回数繰り返すとともにその都度前記初期配車計画における前記評価値と比較し前回よりも評価値の改善がはかれたときは今回の配車計画を最良解候補として更新保存し、前記予め定められた回数繰り返されたとき更新保存されている最良解が最終的な最良の配車計画として出力し、得られた受注情報を配車割付けする。
【００１０】
また、巡回コースを担当する車両以外の車両に受注情報が割り当てられたとき、荷卸場所の巡回順を当該車両に割り当てられている受注情報に格納される荷卸場所の順とし、荷積場所の巡回順を当該車両に割り当てられている最初の受注情報に格納される荷卸場所の最近傍の荷積場所を最終荷積場所として荷積場所群の最短経路とすること。また、前記演算される評価値は荷を配送する配送コストであり、繰り返された配車計画の中で最小の配送コストを有する配車計画を出力することにある。
【００１１】
また、予め登録したマスタ情報と取り込んだ受注情報を基にして、予め定めた目的関数にて計算される目的関数値を最小化、あるいは最大化するために受注情報を染色体とみなして遺伝的アルゴリズムにより最適な配車計画を立案する配車計画立案装置において、マスタ情報や受注情報を荷主から通信にて取得を制御するための通信制御装置と、操作者からの指示を与えるための入力装置と、前記取得した受注情報等の情報を記憶するための記憶装置と、立案された配車計画を出力する出力装置とを有する配車計画立案装置であって、前記配車計画立案装置は、前記通信制御装置や入力装置からの受注情報を取り込む受注情報取込手段と、予め定めた巡回コースに前記取り込んだ受注情報を前記巡回コースに割り当てるコースマスタ割当手段と、前記巡回コースに割り当てられなかった受注情報を他の車両に再割当する未割付受注処理手段と、前記コースマスタ割当手段および前記未割付受注処理手段を有して配車計画を立案すると共に遺伝的アルゴリズム操作によって計画される配車計画に対する配送コストが最小となる配車計画を作成する配車計画最適化手段と、作成された配車計画を送信する配車計画結果送信手段と、から構成されていること。また、前記記憶装置は運送会社マスタ、巡回先マスタ、コースマスタ、車両マスタ、荷主マスタ、運賃マスタ、受注情報、配車計画結果を含むデータを記憶する記憶装置から構成される。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施例について図を用いて説明する。
図１は、本発明で提供する配車計画立案装置の構成例である。図１を用いて、前記配車計画立案装置３の構成について説明する。配車計画立案装置３には、操作者が前記配車計画立案装置３に指示を与えること、あるいは本発明で必要となるマスタデータ等の情報を入力するための入力装置２を備えている。また、前記配車計画立案装置３の処理結果を出力するための出力装置９と、前記入力装置２からの情報や前記配車計画立案装置３の処理結果を記憶するための記憶装置１８が接続されている。また、配車計画立案装置３は、荷主１９_１〜１９ｎからの配送情報を伝送網１００介して通信制御装置１により受信できるように構成されている。
【００１３】
記憶装置１８では、１８ａに示したように、運送会社の情報を格納する運送会社マスタ１０と、運送会社に所属する車両の情報を格納する車両マスタ１１と、配送製品の持ち主である荷主１９の情報を格納する荷主マスタ１２と、配送を実施した場合の運賃の情報を格納する運賃マスタ１３、荷の積込場所や卸場所の情報を格納する巡回先マスタ１４と、予め定めた配送コースの情報を格納するコースマスタ１５と、配送対象となる製品や当該製品の積込場所、卸場所、納入時間等の情報を格納した受注情報１６と、前記配車計画立案装置３で処理した結果である配車計画情報を格納する配車計画結果１７等の各種情報を記憶することが可能な記憶装置である。
【００１４】
また、前記マスタデータや、受注情報等の情報が、前記通信回線等１を経由して前記配車計画立案装置３に取り込まれる。そして前記のように伝送網１００に荷主１９_１〜１９ｎが接続されていて、配送センタＤＣは荷主からの情報を受信し配送計画を立案する。
【００１５】
また、前記配車計画立案装置３は、前記受注情報を取り込む受注情報取込手段４と、取り込んだ受注情報を前記コースマスタに割り当てるためのコースマスタ割当手段５と、前記コースマスタに割り当てることができなかった未割付情報に対する適当な処理を施す未割付受注処理手段６と、取り込んだ受注処理に対する最適な配車計画を立案する配車計画最適化手段７と、立案した配車計画を必要箇所に送信する配車計画送信手段８を具備している。
【００１６】
尚、前記入力装置２は、一般的には、キーボード等の文字入力装置や、マウス、ライトペンをはじめとしたポインティングデバイス、あるいはディスク記憶装置はじめとした外部記憶装置からの読み取り装置等が設けられる。また、前記出力装置９は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴモニター等いずれであってもよい。また、前記記憶装置１８は、磁気ドラム装置、光磁気ディスク装置や、ＤＲＡＭ等のメモリ装置である。また、前記配車計画立案装置３は、エンジニアリングワークステーションや、パーソナルコンピュータ等の演算処理装置である。また、前記通信制御装置１には、デジタルサービスユニット（ＤＳＵ）や、ルータ、モデム装置、あるいはＬＡＮアダプタ等で構成することができる。
【００１７】
図２は、配車計画を立案して荷主の製品を配送する運送業者と、荷主との間で取り交わされる契約の代表的手順の例である。図２において、荷主１９_１〜１９ｎ、は運送業者に日々の配送を委託するため、通常、運送業者２１に対して、配送依頼（Ｓ１）をする。次に、運送業者２１は、その配送依頼に基づいて前記荷主の製品の荷量を把握し、平均的な荷量を有する配送該当日を対象に、前提コースの策定作業（Ｓ２）を実施し、前提コース２２を帳票として作成する。その作成した前提コース２２を基本として、荷主に対して、配送に要する費用を見積２０として荷主１９に提供する。
【００１８】
前記前提コース策定作業（Ｓ２）は、毎月実施するケースや、年１回実施するケース等、様々である。しかし、前提コース策定作業に利用する荷量は、あくまでも平均的なものであり、実際の日々の荷量は、天候、イベント等のさまざまな事象により変動する。通常、荷量が少なく策定したコースで十分に配送が賄えるものであれば、運送会社は収益を確保することが可能であるが、荷量が前提コースで賄えないケースが発生した場合、配送費用が見積値をオーバすることになりかねない。したがって、荷量が前提コースをオーバした場合に、効率のよい配送計画をいかに立案するか、その配送計画を実施した場合にいかに過剰費用を抑えるかが課題となる。
【００１９】
また、本発明で提供する配車計画立案装置を考えると、既に策定したコースは、荷積、荷卸作業等の現場作業を考慮したものであるから、それらの配送コースを利用した上で、それにほぼ近いコースでの配車計画を出力することが重要である。
【００２０】
図３は、本発明が提供する配車計画立案方法による配車計画業務の概要を示している。以下、本発明を適用して配車計画を実施する場合の配車計画業務の概要について説明する。まず、荷主１９から前記配車計画立案装置に受注情報を取り込んで前記記憶装置１８に保存する（業務Ｗ１）。次に、予め登録してある各種マスタと受注情報を前記配車計画立案装置３に読み込んで、最適配車計画を立案して前記記憶装置１８に配車計画結果を保存する（業務Ｗ２）。次に、保存されている配車計画結果を荷主１９、または前記運送業者が手配する二次運送会社２３に送信する（業務Ｗ３）など、大きく分けるとこれらの業務のもとに配車計画業務が行われる。
【００２１】
図４は、前記運送会社マスタ（図１の１０）の構成例である。本発明における運送会社マスタの１レコードに含まれる要素は、運送会社にユニークに付与される運送会社コードＲ１ｃ〜Ｒｍｃと、運送会社名称Ｒ１ｔ〜ＲｍｔからなるレコードＲ１〜Ｒｍから構成されている。
【００２２】
図５は、前記車両マスタ（図１の１１）の構成例である。本発明における車両マスタの１レコードに含まれる要素は、前記運送会社マスタにリンクされる所属運送会社コードと、当該車両を識別するための車両コードと、車番等の車両名称と、車型、質量や容量等の単位で管理される最大積載量と、当該車両を稼働させた場合に要する運賃にリンクする運賃コードなどからなる。ここでは、これらをまとめてＲａ１〜Ｒａｎとして表す（以下、同様）。尚、所属運送会社コードと車両コードで車両を一意的に特定できる特徴がある。
【００２３】
図６は、前記荷主マスタ（図１の１２）の構成例である。本発明における荷主マスタの１レコードに含まれる要素は、荷主に対してユニークに付与される荷主コードと、荷主名称と、所在地の住所と、当該住所に該当する緯度、および経度を有する。ここではこれらをまとめてＲｂとして表し、Ｒｂ１〜Ｒｂｐのデータが用意された場合を示している。
【００２４】
図７は、前記運賃マスタ（図１の１３）の構成例である。本発明における運賃マスタの１レコードは、運賃体系を特定するための運賃コードと、走行距離と運賃をセットにしたデータからなる。例えば、キロ程１に１００、運賃１に５６０と設定されている場合は、積載量が１のものを距離０以上から１００未満の間で配送する場合の運賃は、５６０という意味である。また、キロ程２に２００、運賃２に７８０と設定されている場合は、積載量が１のものを距離１００以上２００未満の間で配送する場合の運賃は、７８０という意味である。尚、前記運賃マスタの前記運賃コードは、前記車両マスタの運賃コードに設定されるものである。ここではこれらをまとめてＲｃとして表し、Ｒｃ１〜Ｒｃｙのデータが用意された場合を表している。
【００２５】
図８は、前記巡回先マスタ（図１の１４）の構成例である。巡回先マスタには、荷積、または荷卸作業が実施される箇所に関する情報が格納される。本発明における巡回先マスタの１レコードは、巡回先を特定するための巡回先コードと、巡回先名称、所在地住所、および当該住所に該当する緯度、および経度のデータを備えている。ここではまとめてＲｄとして表し、Ｒｄ１〜Ｒｄｎのデータが用意されている場合を表している。
【００２６】
図９は、前記コースマスタを作成するためのコースマスタ画面例である。以下、図を用いて前記コースマスタ画面について説明する。前記コースマスタ画面は、コースを特定するためのコースコード９１（００１）と、当該コースの認識性を高めるためのコース名９２（コースＡ）の入力領域を具備している。前記コースコード９１にコースコードを入力し、検索（９４）を実行すると、当該コースの巡回先が巡回順にコース表示領域９３に表示される。この例では巡回先名（１）〜（１０）の場合が表示されている。コースコードが００１でコース名はＡ、巡回先は（１）〜（１０）で、そのうち（１）〜（４）は積み込みで、（４）で積み込みが完了し、（５）〜（９）は荷卸であることが、作業区分の欄からわかる。このように、コース表示領域９３には、巡回先名に加えて、当該巡回先での作業開始時刻と作業終了時刻、および作業区分も表示される。
【００２７】
データの記憶装置上の内部表現としては、積込が０、荷卸が１、などのように定義すればよい。また、コース表示領域における巡回先名には、前記巡回先マスタに登録されている巡回先を入力することができ、また、作業開始時刻、終了時刻、および作業区分も編集可能である。登録（９５）を実行すると、当該コースの内容が前記記憶装置１８に、コースマスタとして登録し記憶することができる。本発明におけるコースマスタは、前記前提コース策定作業で作成した前提コースを基本に設定することにしている。
【００２８】
なお、図１０は、前記コースマスタ画面で定義した際のコースマスタ（図１の１５）のデータ構成であり、前記コースコードと、コース名称をレコードのヘッダー情報として、巡回先コードと、作業区分、作業開始時刻、および終了時刻をセットとしたデータ群により１レコードが成立している。図１０ではこれをまとめてｐ個のレコードをＲｅ１とし、全体としてｎ個のデータをＲｅ１〜Ｒｅｎが用意された場合の例を示している。
【００２９】
図１１は、図９で定義したコースを登録して、前記出力装置に表示した場合のコース表示例である。図１１で、実線で表現された道路ネットワーク上において、前記コースマスタ画面で定義された巡回先が（×）印で表示されている。また、それぞれの巡回先での作業区分（積、または卸）も表示されている。更に、巡回先間には、最短経路も表示されている。これらの表示は、市販される地図情報ソフトを利用することで実現可能である。
【００３０】
図１２は、前記受注情報（図１の１６）の構成である。本発明における受注情報の１レコードは、当該受注情報を特定するための受注番号と、当該受注の荷主コードと、当該受注の製品の出荷場所である出荷場所コードと、納品場所である届先コードと、前記製品の納入時間帯である納入時間帯開始時刻と終了時刻と、前記製品の製品名称と、前記製品の積載量からなる。これらをまとめてＲｆ１で表している。これは受注番号の数だけ存在する。尚、本発明においては、出荷場所コード、および届先コードには、前記巡回先マスタの巡回先コードなどが設定される（例えば図８の巡回先コード）。
【００３１】
図１３は、前記図１２の受注情報の１例を示している。図１３では、受注番号０１から０９までの９件の受注情報を示している。各受注情報には、各受注情報に含まれる製品の荷主コードと、出荷（積荷）場所コードと、届先（荷卸）コードと、納入時間帯開始時刻である納入開始時刻と、納入時間帯終了時刻である納入終了時刻と、当該製品の製品名称と、前記製品の積載量が格納されている。受注番号０１の場合、荷主はＮ００１で、図１１の（１）から荷を積んで届け先は（５）であること、１０，００から１１，００までに届けること。製品はＡで、重量は１０ｋｇであることを表している。
【００３２】
また、受注番号０５と０８の場合は、納入時間の指定がないことから、前記納入開始時刻と納入終了時刻が設定されていない。したがって、納入に制約はないことになる。また、受注番号０７は、納入終了だけが設定されていることから、当該納入終了時刻までであれば、いつでも納入可能である受注情報であることが分かる。また、受注番号０９は、納入開始だけが設定されていることから、当該納入開始時刻以降の時間であれば、いつでも納入可能な受注情報であることを意味している。
【００３３】
図１４は、本発明で提供される配車計画方法で立案された配車計画結果を、配送を担当する運送会社に送信する際に用いられる運送業者用配車結果のデータ構成（図１の１７）である。前記運送業者用の配車計画結果情報の１レコードに含まれる要素は、大きく分類すると、ヘッダー情報部とデータ部に分類される。ヘッダー情報部に含まれる要素は、送信先である車両が所属する運送会社コードと、当該運送会社の運送会社名称と、当該車両の車両コードと、車両名称が含まれる。また、データ部は、当該車両が配送する荷の荷主である荷主コードと、荷主名称と、荷の出荷場所の出荷場所名所と、出荷場所住所と、当該車両が出荷場所に到着する予定時刻である出荷場所到着予定時刻と、荷の届先名称と、届先住所と、当該車両が届先に到着する予定時刻である届先到着予定時刻と、当該荷の製品名称と、荷の積載量である製品積載量と、当該荷に対して当該車両、あるいはドライバーが実施する作業種別から成る。
【００３４】
また、前記荷主コードから前記作業種別までのセットが、当該車両に割り付いた荷に対する作業種別分だけ繰り返されることを特徴としている。尚、前記作業種別は、前記コースマスタ画面の説明でも述べたように、本発明においては積込作業と荷卸作業を考え、それぞれに０、または１を種別コードとして考える。また、前記荷主コードから作業種別までの一連のデータを考えた組合せに対する順番は、当該車両、あるいはドライバーが実施する作業順番として考えることにしている。
【００３５】
図１５は、立案した配車計画結果を各荷主に送信する際に利用される荷主送信用の配車計画結果情報のデータ構成（図１の１７）である。前記荷主送信用の配車計画結果情報における１レコードに含まれる要素は、前記車両送信用の配車計画結果情報と同様に、ヘッダー情報部と、データ部に分類される。前記ヘッダー情報部に含まれる要素は、求車情報を発信した荷主の荷主コードと、荷主名称からなる。また、データ部は、当該荷主が発信した求車情報に含まれる製品名称と、製品の積載量と、当該製品を配送する車両が所属する運送会社の運送会社コードと、前記運送会社の運送会社名称と、前記車両の車両コードと、当該車両の車両名称と、当該製品の出荷場所に対する出荷場所名称と、前記出荷場所の住所と、当該製品を配送する車両が前記出荷場所に到着する予定時刻である出荷場所到着予定時刻と、当該製品の届先の届先名称と、前記届先の住所と、当該製品を配送する車両が前記届先に到着する予定時刻である届先到着予定時刻からなるレコードが、当該荷主において受注情報として発信した製品数分だけ繰り返されることに特徴がある。
【００３６】
上述したように、車両送信用の配車計画結果情報と、荷主送信用の配車計画結果情報のデータ構造を異にした理由は、車両と荷主とで配車計画結果として要求するデータは、一般的に異なることを考慮した結果である。つまり、車両側を中心に考えた場合、どの製品をどこからどこへ、どの順番で配送するかが重要であり、荷主側からみれば、当該製品をだれが配送するかを知ることが肝要であるためである。
【００３７】
以下、本発明で提供する配車計画立案方法について説明する。図１６は、配車計画作成処理フローである。図１６を用いて説明する。はじめに、各荷主から配送すべき製品に関する情報を受注情報として配車計画立案装置に取り込む（ステップ１０）。次に、取り込んだ受注情報と前記各種マスタを利用して最適配車計画の作成を行う（ステップ２０）。次に、作成した配車計画結果を記憶装置に保存する（ステップ３０）。次に、保存した配車計画結果を荷主送信用の配車計画結果と運送業者用の配車計画結果として加工して送信する（ステップ４０）。大きく分けるとこのようなステップから構成される。
【００３８】
図１７は、取り込んだ受注情報を並べて、１次元配列を作成した場合の例である。本発明において、前記１次元配列のそれぞれを染色体と看做す。前記染色体は、取り込んだ受注情報の車両への割当検討順番を表現するものである。図１７では、図１３で示した受注情報において、届先への納入開始が早いものから順に並べた例である。納入開始が早いものからの並べた理由は、納期が早い受注情報は、車両への割当検討順番を他に比べて優先させるためである。したがって、図１３の場合は、「０２、０９、０７、０１、０６、０４、０３、（０５）、（０８）」となる。ここで納入開始時刻を第１の優先順位とし、次に納入終了時刻を第２の優先順位としている。そのために、第２の優先順位で判断して０９の次に０７が配列されている。
【００３９】
図１８は、図１６の前記配車計画作成処理フローの最適配車計画作成ステップ（ステップ２０）の処理フローである。以下、図を用いて、本発明における最適配車計画作成処理について説明する。はじめに、図１７で示した染色体を初期染色体と考えて、前記コースマスタとによる引当を行い、初期配車計画を作成する（ステップ２０１０）。
【００４０】
図１９は、前記ステップ２０１０の初期配車計画作成処理フローの詳細例である。図を用いて初期配車計画作成処理について説明する。はじめに、前記車両マスタに登録してある車両を前記コースマスタに登録してある各コースに割り当てる（ステップＡ）。各コースに車両を割り当てる規則は、車両の固定費、あるいは、運賃単価が安い順に割り当てる方式、あるいは、運送会社全体での優先度を考慮するなど、様々な順番を考えることができるが、本発明では、運送会社の収益性の確保と荷主の輸送費低減を目的の１つとしているため、前記運賃マスタにおいて運賃単価の安い順に割り当てたことを考える。
【００４１】
図２０は、その結果、車両Ｃａｒ１から車両Ｃａｒ９の順に車両が順位付けられ、該当コースを各車両に割り付けられた例を示しており、前記図９で定義したコースマスタを考えれば、車両Ｃａｒ１にコースＡが割り当てられたところを示している。次に、前記染色体における受注情報の並びから、受注情報を１件ずつ取り出し、各コースに割り当てる（ステップＢ）。次に、積込場所、荷卸場所、荷卸時間、車両の積載量等の制約条件を全て満足できたかチェックする（ステップＣ）ステップＣにおいて、割り当てることが可能と判断された場合、次の受注情報に対して、ステップＢとＣを処理する。ステップＣにおいて、割当が不可となった場合、未割付情報に登録する（ステップＤ）。ステップＢからステップＤまでの処理を前記染色体における受注情報数分だけ繰り返す（ステップＥ）。
【００４２】
図２０は、ステップＡからステップＥまでの処理により割り付いた受注情報と、各車両の対応表である。図２０では、受注情報０２と、０７と、０９と、０８がコースＡに担当する車両Ｃａｒ１に割り当てられている。前記ステップＡからステップＥで未割付となった受注情報に対しては、コースが割り当たっていない他の車両への割当を検討する（ステップＦ）。
【００４３】
図２１は、前記ステップ２０１０で車両に未割付となっている受注情報の車両への割当処理フローである。以降、未割付受注情報の割付処理について、図を用いて説明する。はじめに、未割付受注情報を、コースが割り当たっていない車両に仮割付を実施する（ステップＦ１０）。次に、仮割付の結果、納入時間、積載量等の制約条件を満足しているかどうかを確認する（ステップＦ２０）。満足していれば、当該受注情報を当該車両に対して、本割付する（ステップＦ３０）。ステップＦ２０で満足していなければ、ステップＦ１０からステップＦ３０までの処理をコースが割り当たっていない車両台数分だけ繰り返す（ステップＦ４０）。ステップＦ１０からステップＦ４０までの処理を実施した結果、どの車両に対しても割り付かない受注情報は、未割付情報として登録する（ステップＦ５０）。ステップＦ１０からステップＦ５０までの処理を図１９で示す処理で未割付となった受注情報数分だけ繰り返す（ステップＦ６０）。
【００４４】
図２２は、図２１の未割付受注情報の割付処理フローにより、図１７の染色体で表現されるすべての受注情報を車両に割り付けた場合の車両と受注の対応表である。コースが割り当たっていない車両に対して、コースに割り当たらなかった受注情報が車両Ｃａｒ２およびＣａｒ３に割り付けられている状態が確認できる。受注情報０６が車両Ｃａｒ２に割り付かない理由は、受注情報０６の積載量が１ｔであり、車両Ｃａｒ２の最大積載量も１ｔであることで、受注情報０１が先に車両Ｃａｒ２に割り付けられ、受注情報０６を割り当てると、最大積載量をオーバすることになってしまう。
【００４５】
一方では積載率（あるいは積み合わせ効率ともいう）の向上重要な課題である。積載率は、「（積載量／車両の最大積載量）×１００（％）」で表すことができる。通常未割付となったオーダ、つまり定義しているコースを担当する車両に積載しきれなかった場合は、そのコースの車両を１台増便することで対応せざるを得ない。したがって、図２２の場合、コースＡ（コースＡの経路）を担当する車両を１台増便すると、当該経路に適合するオーダは、０１のもとなります。つまり、積載率＝１％（（＝１０ｋｇ／１０００ｋｇ）×１００））です。しかし本発明では、未割付の配送は、コースの枠組みを超えて積載しますので、オーダ０４、０３、０５、もＣａｒ２で配送することになるので、図１３を参照して計算した積載率は、積載率＝５％（＝（１０＋１０＋１０＋２０）ｋｇ／１０００ｋｇ）となり積載効率の向上が図られることになる。
【００４６】
図２３は、コースが割り当てられていない車両に受注情報が割り付けられた場合の積載順を決定するための処理フローである。図２２からも分かるように荷卸順は、受注情報の並びから決定することが可能であるが、積載順については、この段階においては、不明である。その詳細について図２３を用いて説明する。
【００４７】
はじめに、車両に割り付けられた受注情報の積込地を対象としてそれらを１度だけ巡回する最短経路を探索する（ステップＧ１０）。最短経路の探索手法は、前述した最適化手法等のアルゴリズムにより探索可能である。次に、探索した最短経路の積込地の順列において、第１荷卸場所の最近傍積込地が最終積込地となるように並べ替えて、積込経路を決定する（ステップＧ２０）。
【００４８】
図２４は、図２２の車両と受注情報の割当表における車両Ｃａｒ２の積込経路と荷卸経路を表示した例である。図２２の車両Ｃａｒ２を考えると、積込地は、（１）、（２）、（１２）、（１３）となる。これらの位置で最短経路を考えるならば、（１）、（２）、（１２）、（１３）となることが直感的に理解できる。ここで、第１荷卸場所は、受注情報０１の（５）であるため、最近傍積込地は（２）となり、積込順番は、（１２）、（１３）、（１）、（２）となる。荷卸の順は、割り当てた受注情報の荷卸順であり、（５）、（１８）、（１６）、（１７）となる。以上、図１９から図２４を利用して、受注情報の車両への割当方法について説明した。
【００４９】
次に、図１８のステップ２０２０以降について説明する。図１８のステップ２０１０が終了し、受注情報の車両への割当が完了したら、次に、初期配車計画の評価を行う（ステップ２０２０）。本発明の実施例では、配車計画の評価値として輸送コストを考えている。従って、車両に設定された運賃コードに対応する運賃単価を利用して、輸送コストを求める。尚、輸送コストの考え方は、様々であるが、ここでは、荷卸を開始した以降に輸送費がかかるものとして考える。従って、車両１台あたりのコストの評価は、以下の式で表現する。
【００５０】
コストＣ＝Σ車両（Ｉ）の輸送コスト・・・・・・・・・・・・・・・（１）
尚、前記（１）式における車両（Ｉ）の輸送コストは、前述したように積込完了時点からの実車走行距離にかかる運賃であり、前記運賃マスタに定義された当該車両に対応する運賃を引き当てる方式で算出する。ここでは輸送コストを評価値としている場合である。初期配車計画を評価するステップ２０２０の次に、前回の染色体に遺伝的操作を施して、染色体と配車計画を更新する（ステップ２０３０）。
【００５１】
図２５は、前記遺伝的操作の処理フローである。遺伝的操作処理について、図を用いて説明する。はじめに、染色体の長さ、すなわち、１次元配列の長さに一様に分布する一様乱数ＲＡＮＤ１とＲＡＮＤ２を求める（ステップＭ１０）。次に、前記ＲＡＮＤ１とＲＡＮＤ２に挟まれた受注情報を逆順にソートする（ステップＭ２０）。
【００５２】
具体的には、図２６は図１７の染色体に遺伝的操作を施した例を示している。図２６の（Ａ）はＲＡＮＤ１とＲＡＮＤ２が最初と最後の受注情報が格納されている位置を示している。その順番は「０２，０９，０７，０１，０６，０４，０３，０５，０８」である。そして図２６の（Ｂ）は、染色体について遺伝的操作を施して、（Ａ）の要素の順番を全て逆順にソートした場合である。遺伝的操作には、交配や突然変異などがあるが、評価値が大きいものが残るように生き残り確率を大きくするなどの方法がとられる。このように染色体とみなし、遺伝的操作により配列を変更し配車計画を立案し、最適解に近い解、この例では（１）式の配送（輸送）コストができるだけ小さくなる配車計画を立案することになる。これらの結果に基づいて、図１８のステップ２０１０で行った車両への受注情報割当処理によって、配車計画を更新することになる。
【００５３】
図２７は、図２６に示したように染色体とみなし遺伝的操作を利用して車両に受注情報を割り付けた結果である。また、図２８は、図２７に示す車両と受注情報の割当表における車両Ｃａｒ２の巡回コースを表示した例である。車両Ｃａｒ２に割り付けられている受注情報の組合せに変化はないが、巡回コースは図２８の車両Ｃａｒ２から変化している。車両Ｃａｒ１は、予め登録してあるコース順に巡回するため、受注情報の順列は変化するが、コースそのものに影響を与えない。
【００５４】
次に、更新された配車計画を図１８のステップ２０２０と同様な処理により、評価する（ステップ２０４０）。次に、前回の配車計画と今回の配車計画の評価値を比較し（ステップ２０５０）、少しでも改善されていれば、更新された染色体と配車計画を最良解として保存する。繰り返し演算の過程では、あくまでも最適解の候補として保存することになる（ステップ２０６０）。ステップ２０５０で改善されていなければ、すなわち、この例では輸送（配送）コストの低減が図られなければ、ステップ２０３０に戻る。ステップ２０３０からステップ２０７０を予め定めた回数だけ繰り返し（ステップ２０７０）たとき、ステップ２０８０に保存されている配車計画が、最良解候補の中でも最良の解といえるわけで、あるから、これを最良の配車計画として出力する（ステップ２０８０）。
【００５５】
図２９は、図１８の最適配車計画処理フローにおいて、最良解として保存された配車計画の評価値、すなわち、本実施例では輸送コストの推移を、時間（演算回数）を横軸としてグラフ化したものであり、前記輸送コストが順次低減されている。図２９から、本発明が提供する配車計画立案方法により、輸送コスト等の目的に合った評価値の改善が図られていることがわかる。
【００５６】
本発明によれば、予め登録したコースマスタを利用することで、取り込んだ受注情報の配車計画を配車担当者の主観にあった形で立案することができる。また、前記コースマスタから逸脱した受注情報を取り込んだ場合において、前記逸脱した受注情報の積み合せ効率を向上させた配車計画を立案することができる。
【００５７】
以上述べたように、本発明によれば、運送業者が策定した配送コースを利用して、実用的な配車計画を立案することができる特徴がある。また、本発明によれば、策定した配送コースによる輸送量を超える受注情報の車両への割付を最適化し、運送業者における輸送コスト等の物流費を削減すること、前記策定した配送コースに該当しない受注情報の車両への割付を最適化し、運送業者における輸送コスト等の物流費を削減することもできる。さらに、本発明によれば、運送業者における物流費の削減、荷主における物流コストの削減できる効果がある。また、本発明によれば、配車計画を立案する装置が提供されるため、配車計画担当者の計画に要する作業負荷を軽減することができる。
【００５８】
【発明の効果】
本発明によれば、予め記憶されている配車計画を利用し、配送受注情報が与えられたときその目的に合った配車計画を立案し、提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明で提供する配車計画立案装置の構成例を示す図である。
【図２】荷主と運送業者との代表的契約手順例を示す図である。
【図３】本発明が提供する配車計画立案方法による配車計画業務フローの説明図である。
【図４】運送会社マスタのデータ構造例を示す図である。
【図５】車両マスタのデータ構造例を示す図である。
【図６】荷主マスタのデータ構造例を示す図である。
【図７】荷主マスタのデータ構造例を示す図である。
【図８】巡回先マスタのデータ構造例を示す図である。
【図９】コースマスタ画面の表示例を示す図である。
【図１０】コースマスタのデータ構造例を示す図である。
【図１１】コースマスタ画面で定義した巡回ルート表示例を示す図である。
【図１２】受注情報のデータ構造例を示す図である。
【図１３】受注情報一覧表示例を示す図である。
【図１４】車両送信用の配車計画結果のデータ構造例を示す図である。
【図１５】荷主送信用の配車計画結果のデータ構造例を示す図である。
【図１６】配車計画作成処理フロー例を示す図である。
【図１７】受注番号の染色体表現配列例を示す図である。
【図１８】最適配車計画作成処理フロー例を示す図である。
【図１９】車両への受注情報割付処理フロー例を示す図である。
【図２０】コースを担当する車両への受注情報割付表を示す図である。
【図２１】未割付受注情報の再割当処理フロー例を示す図である。
【図２２】コースの担当外車両への受注情報割付表の例を示す図である。
【図２３】積込地の巡回順決定処理フロー例を示す図である。
【図２４】積込地の巡回コース表示例を示す図である。
【図２５】遺伝的操作処理フロー例を示す図である。
【図２６】遺伝的操作後の染色体表現の例を示す図である。
【図２７】遺伝的操作後の車両への受注情報割付表の例を示す図である。
【図２８】遺伝的操作後の巡回コース表示の例を示す図である。
【図２９】配車計画評価値の推移グラフを示す図である。
【符号の説明】
１；通信制御装置２；入力装置３；配車計画立案装置４；受注情報取込手段５；コースマスタ割当手段６；未割付受注処理手段７；配車計画最適化手段８；配車計画送信手段９；出力装置１０；運送会社マスタ１１；車両マスタ１２；荷主マスタ１３；運賃マスタ１４；巡回先マスタ１５；コースマスタ１６；受注情報１７；配車計画結果１８；記憶装置１９；荷主２０；見積書２１；運送業者２２；前提コース表２３；二次運送会社９１；コースコード入力領域９２；コース名入力領域９３；コース定義領域９４；検索ボタン９５；登録ボタンＷ１；受注情報取込業務Ｗ２；最適配車計画立案業務Ｗ３；配車計画送信業務。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention makes effective use of the tour course formulated by the carrier, improves the stacking efficiency of order information that does not correspond to the tour course, and creates a practical dispatch plan to improve transport costs. The present invention relates to a vehicle allocation planning method and apparatus.
[0002]
[Prior art]
[Patent Document 1] JP-A-11-102394
In recent years, the effects of the prolonged economic downturn have spread to the trucking industry, and there is an urgent need to establish a vehicle allocation plan that improves evaluation indexes such as transportation costs. Under these needs, in the conventional dispatching plan, a veteran dispatcher in charge of a transporter makes use of the accumulated know-how, such as road traffic conditions, the specificity of the loading place or destination, etc. A method is adopted in which the order information acquired as a delivery request is assigned to an appropriate course by a computer system or manually, and a method of improving the dispatch plan by periodically reviewing the delivery course is adopted. .
[0003]
By reviewing the above-mentioned vehicle allocation planning method, an optimal vehicle allocation planning method and apparatus for reducing the load on the vehicle allocation planner and optimizing evaluation indices such as transportation costs with a computer system are provided. became. For example, as shown in "Transportation delivery planning method, apparatus and storage medium" disclosed in Patent Document 1, there is a vehicle allocation planning method employing simulation-type optimization means. The feature of the vehicle allocation planning method that adopts the optimization means is that it employs a so-called artificial intelligence type vehicle allocation system that uses the know-how of the vehicle allocation planner and uses it, rearranging the permutation of the order information, It is characterized in that a predetermined objective function value is improved and a vehicle allocation plan is created.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
Of the above two prior arts, in the former dispatching plan using the tour course allocation method, if the load is less than or equal to the transport capacity of the previously registered tour course, the know-how of the dispatcher is effectively used. To create a practical vehicle allocation plan. However, when the load exceeds the transport capacity of the tour course, or when order information that deviates from the tour course is taken in, it is necessary to process them urgently. There is a need to arrange extra flights. However, distributing extra flights increases the number of vehicles with a low loading rate.
[0005]
In the latter case, the dispatching planning method has the characteristic of being able to flexibly respond to sudden changes in order information as described above, but the incorporation of know-how of the dispatcher is not possible. There are problems such as a case where a practical vehicle allocation plan cannot be created because it is sufficient or it is difficult to handle the intuition of the vehicle allocation planner.
[0006]
In order to cope with the above-described problems, a first object of the present invention is to efficiently stack order information that is not allocated to a previously registered tour course, reduce the number of vehicles to be increased, and reduce transportation costs and the like. It is an object of the present invention to provide a vehicle allocation planning method and apparatus which can improve the evaluation index of the vehicle.
[0007]
Another object of the present invention is to provide a vehicle allocation planning method and apparatus that satisfy the sensitivity of the vehicle allocation planner and can create a practical vehicle allocation plan.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
The present invention can solve the above problems by the following method and apparatus. Having the dispatching plan master information registered in advance, dispatching a plurality of loaded loading / unloading order information, and evaluating with an evaluation value calculated in accordance with a predetermined objective function, to formulate an optimal dispatching plan. In the vehicle allocation planning method,
Arranging the plurality of order information as chromosomes and arranging them, updating the chromosome by genetic algorithm operation or updating the array, and sequentially planning a vehicle allocation plan, calculating the evaluation value for the planned vehicle allocation plan, The vehicle allocation plan is repeated so that the evaluation value becomes maximum or minimum according to the determined purpose, and the vehicle allocation plan for the order information is made.
[0009]
Also, based on a plurality of loading / unloading order information, which has pre-registered vehicle allocation plan master information, in order to minimize or maximize an evaluation value calculated in accordance with a predetermined objective function. Searching order information using a genetic algorithm as a chromosome using a genetic algorithm, in a vehicle allocation planning method for planning an optimal vehicle allocation plan, the plurality of order information is arranged in a predetermined order considering each of the plurality of order information as a chromosome, the array Allocating order information to the traveling course dispatch vehicle of the dispatch plan master information registered in advance for the order information in accordance with the order,
It is determined whether or not the order information has been allotted to the previously registered traveling course assigned vehicles, and when the order information has been all allocated in the determination, other order information is sequentially allocated,
If not all of the order information is assigned in the step, the order information is regarded as unassigned order information, and the order information that has become the unassigned order information is assigned to a vehicle other than the vehicle in charge of the tour course. And make these initial dispatch plans,
An evaluation value corresponding to the purpose is calculated for the planned initial dispatching plan, and the evaluation value of the present dispatching plan, in which the dispatch allocation is updated by the genetic algorithm operation, is compared with the evaluation value obtained when the previous calculation was performed. When the improvement is achieved, this dispatch plan is updated and saved as the best solution candidate,
The arrangement of the order information is updated by the genetic algorithm operation, the vehicle allocation is planned and repeated a predetermined number of times, and each time, the evaluation value is compared with the evaluation value in the initial vehicle allocation plan, and the evaluation value is improved from the previous time. At this time, the current dispatching plan is updated and saved as the best solution candidate, and when the predetermined number of times is repeated, the updated and saved best solution is output as the final best dispatching plan, and the obtained order information is obtained. Assign vehicles.
[0010]
Also, when order information is assigned to a vehicle other than the vehicle in charge of the patrol course, the order of patrol of the unloading place is set to the order of the unloading place stored in the order information assigned to the vehicle, and the patrol of the loading place is performed. In this order, the closest loading location to the unloading location stored in the first order information assigned to the vehicle is set as the final loading location and the shortest route of the loading location group. The calculated evaluation value is a delivery cost for delivering the load, and is to output a dispatch plan having the minimum delivery cost among the repeated dispatch plans.
[0011]
Also, based on the master information registered in advance and the received order information, the order information is regarded as a chromosome in order to minimize or maximize the objective function value calculated by a predetermined objective function. In a vehicle allocation planning device for planning an optimal vehicle allocation plan, a communication control device for controlling acquisition of master information and order information by communication from a shipper, and an input device for giving an instruction from an operator, A vehicle allocation planning device including a storage device for storing information such as acquired order information and an output device for outputting a planned vehicle allocation plan, wherein the vehicle allocation planning device includes the communication control device and the input device. Order information taking-in means for taking in order information from the apparatus, and course master allocating means for allocating the taken-in order information to a predetermined traveling course to the traveling course An unallocated order processing means for reallocating order information not allocated to the tour course to another vehicle; and a course master allocation means and the unallocated order processing means for planning a vehicle allocation plan and genetically. Vehicle allocation plan optimizing means for creating a vehicle allocation plan that minimizes the delivery cost for the vehicle allocation plan planned by the algorithm operation, and vehicle allocation plan result transmitting means for transmitting the generated vehicle allocation plan. Further, the storage device includes a storage device for storing data including a shipping company master, a patrol destination master, a course master, a vehicle master, a shipper master, a freight master, order information, and a dispatch plan result.
[0012]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a configuration example of a vehicle allocation planning device provided by the present invention. The configuration of the vehicle allocation planning device 3 will be described with reference to FIG. The vehicle allocation planning device 3 includes an input device 2 for an operator to give an instruction to the vehicle allocation planning device 3 or to input information such as master data required in the present invention. An output device 9 for outputting the processing result of the vehicle allocation planning device 3 and a storage device 18 for storing information from the input device 2 and a processing result of the vehicle allocation planning device 3 are connected. I have. In addition, the vehicle allocation planning device 3 includes a shipper 19 ₁ 1 to 19n can be received by the communication control device 1 via the transmission network 100.
[0013]
In the storage device 18, as shown at 18 a, a shipping company master 10 that stores information of a shipping company, a vehicle master 11 that stores information of vehicles belonging to the shipping company, and a shipper 19 who owns a delivery product. A shipper master 12 for storing information, a fare master 13 for storing information on a fare when delivery is performed, a patrol destination master 14 for storing information on a loading place and a wholesale place, and a predetermined delivery course. A course master 15 storing information, order receiving information 16 storing information such as a product to be delivered and a loading place, a wholesale place, and a delivery time of the product, and a result of processing by the vehicle allocation planning device 3. It is a storage device capable of storing various information such as a vehicle allocation plan result 17 for storing vehicle allocation plan information.
[0014]
Also, information such as the master data and the order information is taken into the vehicle allocation planning device 3 via the communication line 1 or the like. Then, as described above, the shipper 19 is connected to the transmission network 100. ₁ -19n are connected, and the distribution center DC receives information from the shipper and makes a distribution plan.
[0015]
Further, the vehicle allocation planning device 3 can allocate the order information to the course master, the order information capturing means 4 for capturing the order information, the course master allocating means 5 for allocating the captured order information to the course master. Unallocated order processing means 6 for performing an appropriate process for the unallocated information which has not been received, vehicle allocation plan optimizing means 7 for planning an optimal vehicle allocation plan for the received order processing, and vehicle allocation for transmitting the planned vehicle allocation plan to necessary places A plan transmitting means 8 is provided.
[0016]
The input device 2 generally includes a character input device such as a keyboard, a pointing device such as a mouse and a light pen, or a reading device from an external storage device such as a disk storage device. . Further, the output device 9 may be any of a liquid crystal display, a CRT monitor, and the like. The storage device 18 is a magnetic drum device, a magneto-optical disk device, or a memory device such as a DRAM. The vehicle allocation planning device 3 is an arithmetic processing device such as an engineering workstation or a personal computer. Further, the communication control device 1 can be configured by a digital service unit (DSU), a router, a modem device, a LAN adapter, or the like.
[0017]
FIG. 2 is an example of a typical procedure of a contract exchanged between a carrier who formulates a vehicle allocation plan and delivers a product of the shipper and the shipper. In FIG. 2, the shipper 19 ₁ In order to outsource daily delivery to a carrier, the request for delivery is usually made to the carrier 21 (S1). Next, based on the delivery request, the carrier 21 grasps the cargo amount of the product of the shipper, and carries out a prerequisite course formulation work (S2) for a delivery date having an average cargo amount. , The prerequisite course 22 is created as a form. Based on the prerequisite course 22 thus created, the cost required for delivery is provided to the shipper 19 as an estimate 20 to the shipper.
[0018]
The prerequisite course formulation work (S2) is variously performed, for example, performed monthly or once a year. However, the load used for the preparatory course formulation work is merely an average, and the actual daily load fluctuates due to various events such as weather and events. In general, if a course with a small amount of cargo is sufficient for delivery, the shipping company can secure profits, but if there is a case where the amount of cargo can not be covered by the prerequisite course, Costs can exceed estimates. Therefore, when the load exceeds the prerequisite course, how to formulate an efficient delivery plan and how to reduce excess costs when the delivery plan is implemented are issues.
[0019]
In addition, considering the vehicle allocation planning device provided by the present invention, since the courses that have already been developed take into account the on-site work such as loading and unloading work, using those delivery courses, It is important to output a dispatch plan for a nearby course.
[0020]
FIG. 3 shows an outline of a vehicle allocation planning operation according to the vehicle allocation planning method provided by the present invention. Hereinafter, an outline of a vehicle allocation planning operation in a case where a vehicle allocation plan is implemented by applying the present invention will be described. First, order information is taken in from the shipper 19 to the vehicle allocation planning device and stored in the storage device 18 (operation W1). Next, the various masters and the order information registered in advance are read into the dispatching planning device 3, the optimal dispatching plan is drafted, and the dispatching plan results are stored in the storage device 18 (operation W2). Next, the vehicle allocation planning operation is performed based on these operations, such as transmitting the saved vehicle allocation planning result to the shipper 19 or the secondary transportation company 23 arranged by the carrier (operation W3). Is
[0021]
FIG. 4 is a configuration example of the transportation company master (10 in FIG. 1). The elements included in one record of the transport company master according to the present invention include transport company codes R1c to Rmc uniquely assigned to the transport company and records R1 to Rm including the transport company names R1t to Rmt.
[0022]
FIG. 5 is a configuration example of the vehicle master (11 in FIG. 1). The elements included in one record of the vehicle master according to the present invention include a belonging carrier code linked to the carrier master, a vehicle code for identifying the vehicle, a vehicle name such as a vehicle number, a vehicle type, and a mass. It consists of a maximum load capacity managed in units such as capacity and capacity, and a fare code linked to the fare required when the vehicle is operated. Here, these are collectively represented as Ra1 to Ran (the same applies hereinafter). In addition, there is a feature that a vehicle can be uniquely specified by a belonging transportation company code and a vehicle code.
[0023]
FIG. 6 shows a configuration example of the shipper master (12 in FIG. 1). The elements included in one record of the shipper master according to the present invention include a shipper code uniquely assigned to the shipper, a shipper name, an address of the location, and a latitude and longitude corresponding to the address. Here, these are collectively represented as Rb, and the case where data of Rb1 to Rbp is prepared is shown.
[0024]
FIG. 7 is a configuration example of the fare master (13 in FIG. 1). One record of the fare master according to the present invention includes a fare code for specifying a fare system, and data in which a travel distance and a fare are set. For example, if 100 is set for the kilometer 1 and 560 is set for the fare 1, the fare in the case where a load of 1 is delivered between a distance of 0 or more and less than 100 means 560. Further, when 200 is set for the kilometer 2 and 780 is set for the fare 2, the fare in the case of delivering a load of 1 with a distance of 100 to less than 200 means 780. The fare code of the fare master is set to the fare code of the vehicle master. Here, these are collectively represented as Rc, and a case where data of Rc1 to Rcy is prepared.
[0025]
FIG. 8 shows a configuration example of the patrol destination master (14 in FIG. 1). The patrol destination master stores information on a location where loading or unloading work is performed. One record of the tour destination master in the present invention includes a tour destination code for specifying a tour destination, a tour destination name, an address, and latitude and longitude data corresponding to the address. Here, it is collectively represented as Rd, and represents a case where data of Rd1 to Rdn is prepared.
[0026]
FIG. 9 is an example of a course master screen for creating the course master. Hereinafter, the course master screen will be described with reference to the drawings. The course master screen includes a course code 91 (001) for specifying a course and an input area for a course name 92 (course A) for improving the recognizability of the course. When a search is performed by inputting a course code in the course code 91 and searching (94), the course destinations of the course are displayed in the course display area 93 in the order of the tour. In this example, the cases of the tour destination names (1) to (10) are displayed. The course code is 001, the course name is A, the patrol destination is (1) to (10), of which (1) to (4) is loading, (4) is completed, and (5) to (9). It can be seen from the column of work category that the item is unloading. As described above, in addition to the tour destination name, the work start time, the work end time, and the work classification at the tour destination are displayed in the course display area 93.
[0027]
The internal representation of the data on the storage device may be defined as 0 for loading, 1 for unloading, and so on. Further, as the tour destination name in the course display area, a tour destination registered in the tour destination master can be input, and a work start time, an end time, and a work category can be edited. When the registration (95) is executed, the contents of the course can be registered and stored in the storage device 18 as a course master. The course master in the present invention is set based on the premise course created in the premise course formulation work.
[0028]
FIG. 10 shows the data structure of the course master (15 in FIG. 1) defined on the course master screen. The course code, the course name as the header information of the record, the tour destination code, the work classification , A work start time and an end time constitute one record. FIG. 10 shows an example in which p records are collectively referred to as Re1 and n data are prepared as Re1 to Ren as a whole.
[0029]
FIG. 11 is an example of a course display when the course defined in FIG. 9 is registered and displayed on the output device. In FIG. 11, on the road network represented by a solid line, the patrol destination defined on the course master screen is indicated by a mark (x). Also, the work category (product or wholesale) at each patrol destination is displayed. Further, the shortest route is also displayed between the traveling destinations. These displays can be realized by using commercially available map information software.
[0030]
FIG. 12 shows the structure of the order information (16 in FIG. 1). One record of the order information in the present invention includes an order number for specifying the order information, a shipper code of the order, a shipping location code that is a shipping location of a product of the order, and a destination code that is a delivery location. , A delivery time zone start time and an end time, which are delivery time zones of the product, a product name of the product, and a loading amount of the product. These are collectively represented by Rf1. This exists as many as the order numbers. In the present invention, the shipping destination code and the destination code are set to the destination code of the destination master (for example, the destination code in FIG. 8).
[0031]
FIG. 13 shows an example of the order information of FIG. FIG. 13 shows nine pieces of order information from order numbers 01 to 09. Each order information includes a shipper code of a product included in each order information, a shipping (loading) location code, a destination (unloading) code, a delivery start time as a delivery time zone start time, and a delivery time zone end time. , The product name of the product, and the loading amount of the product. In the case of the order number 01, the shipper is N001, the cargo is loaded from (1) in FIG. 11 and the delivery destination is (5), and the delivery is made from 10,000 to 11:00. The product is A and weighs 10 kg.
[0032]
In the case of the order numbers 05 and 08, the delivery start time and the delivery end time are not set because the delivery time is not specified. Therefore, there are no restrictions on delivery. Further, since only the delivery end is set in the order number 07, it can be seen that the order information can be delivered at any time up to the delivery end time. In addition, since the order number 09 is set only for the delivery start, it means that the order information can be delivered at any time after the delivery start time.
[0033]
FIG. 14 is a data configuration (17 in FIG. 1) of a carrier dispatching result used when transmitting a dispatching plan result prepared by the dispatching method provided by the present invention to a shipping company in charge of delivery. is there. The elements included in one record of the dispatching plan result information for the carrier can be broadly classified into a header information section and a data section. Elements included in the header information section include a transport company code to which the destination vehicle belongs, a transport company name of the transport company, a vehicle code of the vehicle, and a vehicle name. Further, the data section includes a shipper code that is a shipper of the load delivered by the vehicle, a shipper name, a shipping location of the load shipping location, a shipping location address, and a scheduled time at which the vehicle arrives at the shipping location. Estimated arrival time at a certain shipping location, destination name of the load, destination address, expected destination arrival time at which the vehicle is expected to arrive at the destination, product name of the load, and product loading as the load amount of the load It consists of the quantity and the type of work performed by the vehicle or driver on the load.
[0034]
Also, the set from the shipper code to the work type is repeated for the work type for the load assigned to the vehicle. As described in the description of the course master screen, the work type is considered to be a loading operation and an unloading operation in the present invention, and 0 or 1 is considered as a type code in each case. Also, the order of the combination considering the series of data from the shipper code to the work type is considered as the work order performed by the vehicle or the driver.
[0035]
FIG. 15 shows the data configuration (17 in FIG. 1) of the dispatcher transmission dispatching result information used when transmitting the planned dispatching dispatch result to each shipper. Elements included in one record in the dispatcher dispatching plan result information are classified into a header information section and a data section, like the dispatching plan result information for vehicle transmission. Elements included in the header information section include a shipper code of the shipper who transmitted the vehicle request information and a shipper name. Further, the data section includes a product name included in the vehicle request information transmitted by the shipper, a load amount of the product, a shipping company code of a shipping company to which the vehicle delivering the product belongs, and a shipping company of the shipping company. A name, a vehicle code of the vehicle, a vehicle name of the vehicle, a shipping location name for a shipping location of the product, an address of the shipping location, and a scheduled time at which the vehicle delivering the product will arrive at the shipping location. Is a record that includes the estimated arrival time of the shipping location, the destination name of the destination of the product, the address of the destination, and the estimated arrival time of the destination, which is the estimated time at which the vehicle delivering the product will arrive at the destination. The feature is that it is repeated by the number of products transmitted as order information at the shipper.
[0036]
As described above, the reason why the data structure of the vehicle allocation plan result information for vehicle transmission and the data structure of the vehicle allocation plan result information for shipper transmission are different is that the data requested as the vehicle allocation plan result between the vehicle and the shipper is generally This is the result of considering different things. In other words, when considering the vehicle side, it is important to determine which products are delivered from where to where and in what order, and from the shipper's perspective, it is important to know who delivers the products. That's why.
[0037]
Hereinafter, a vehicle allocation planning method provided by the present invention will be described. FIG. 16 is a flowchart of a vehicle allocation plan creation process. This will be described with reference to FIG. First, information on products to be delivered from each shipper is taken into the vehicle allocation planning device as order information (step 10). Next, an optimal vehicle allocation plan is created using the received order information and the various masters (step 20). Next, the created vehicle allocation plan result is stored in the storage device (step 30). Next, the saved vehicle allocation plan result is processed and transmitted as a vehicle allocation vehicle allocation result and a carrier's vehicle allocation plan result (step 40). These steps can be roughly divided into these steps.
[0038]
FIG. 17 shows an example in which the received order information is arranged to create a one-dimensional array. In the present invention, each of the one-dimensional arrays is regarded as a chromosome. The chromosome represents the order in which the received order information is allocated to vehicles. FIG. 17 shows an example in which the order information shown in FIG. 13 is arranged in ascending order of delivery start to the destination. The reason for arranging the order from the earliest delivery start is that the order information with the earliest delivery date has a higher priority in the order of considering the assignment to the vehicle than others. Therefore, in the case of FIG. 13, it is “02, 09, 07, 01, 06, 04, 03, (05), (08)”. Here, the delivery start time is set as the first priority, and the delivery end time is set as the second priority. For this reason, 07 is arranged next to 09 as judged by the second priority.
[0039]
FIG. 18 is a processing flow of an optimal vehicle allocation plan creation step (step 20) of the vehicle allocation plan creation processing flow of FIG. Hereinafter, an optimal vehicle allocation plan creation process according to the present invention will be described with reference to the drawings. First, considering the chromosome shown in FIG. 17 as an initial chromosome, allocation is performed by the course master, and an initial vehicle allocation plan is created (step 2010).
[0040]
FIG. 19 is a detailed example of the initial vehicle allocation plan creation processing flow in step 2010. The initial vehicle allocation plan creation processing will be described with reference to the drawings. First, a vehicle registered in the vehicle master is allocated to each course registered in the course master (Step A). The rules for allocating vehicles to each course can be considered in various orders, such as fixed vehicle costs or a method of allocating vehicles in ascending order of fare, or considering the priority of the entire transportation company. Here, one of the objectives is to secure the profitability of the transportation company and to reduce the transportation cost of the shipper, and therefore, it is assumed that the allocation is performed in ascending order of the fare unit price in the fare master.
[0041]
FIG. 20 shows an example in which the vehicles are ranked in the order from the vehicle Car1 to the vehicle Car9, and the corresponding course is assigned to each vehicle. Considering the course master defined in FIG. This shows that course A has been assigned. Next, from the arrangement of the order information in the chromosome, the order information is extracted one by one and assigned to each course (step B). Next, it is checked whether all the constraint conditions such as the loading place, the unloading place, the unloading time, and the loading capacity of the vehicle are satisfied (step C). In step C, if it is determined that the assignment is possible, the next order information Are processed in steps B and C. If the assignment becomes impossible in step C, it is registered in the unassigned information (step D). The processing from step B to step D is repeated by the number of order information in the chromosome (step E).
[0042]
FIG. 20 is a correspondence table of the order information allocated by the processing from step A to step E and each vehicle. In FIG. 20, the order information 02, 07, 09, and 08 are assigned to the vehicle Car1 in charge of the course A. With respect to the order information that has not been allocated in steps A to E, allocation to another vehicle to which no course is allocated is considered (step F).
[0043]
FIG. 21 is a flow chart of a process of allocating order information, which has not been allocated to a vehicle in step 2010, to the vehicle. Hereinafter, the assignment process of the unassigned order information will be described with reference to the drawings. First, provisional assignment of the unassigned order information to vehicles to which no course is assigned is performed (step F10). Next, it is confirmed whether the provisional assignment satisfies the constraint conditions such as the delivery time and the load capacity (step F20). If satisfied, the order information is permanently assigned to the vehicle (step F30). If not satisfied in step F20, the processing from step F10 to step F30 is repeated for the number of vehicles to which no course is assigned (step F40). As a result of performing the processing from step F10 to step F40, the order information that is not allocated to any vehicle is registered as unallocated information (step F50). The processing from step F10 to step F50 is repeated for the number of order information that has not been allocated in the processing shown in FIG. 19 (step F60).
[0044]
FIG. 22 is a vehicle-to-order correspondence table when all order information represented by chromosomes in FIG. 17 is assigned to vehicles according to the unassigned order information allocation processing flow in FIG. 21. It is possible to confirm that the order information that has not been assigned to the course is assigned to the vehicles Car2 and Car3 for the vehicle to which no course is assigned. The reason why the order information 06 is not allocated to the vehicle Car2 is that the loading amount of the order information 06 is 1t and the maximum loading amount of the vehicle Car2 is also 1t, so that the order information 01 is allocated to the vehicle Car2 first, and Assigning the information 06 would exceed the maximum load capacity.
[0045]
On the other hand, improving the loading ratio (or stacking efficiency) is an important issue. The loading ratio can be represented by “(loading amount / maximum loading amount of vehicle) × 100 (%)”. In the case where an unassigned order, that is, a vehicle in charge of a defined course cannot be fully loaded, it is necessary to respond by increasing the number of vehicles in the course by one. Therefore, in the case of FIG. 22, if the number of vehicles in charge of course A (route of course A) is increased by one, the order conforming to the route will be 01. That is, the loading rate is 1% ((= 10kg / 1000kg) × 100)). However, in the present invention, the unassigned delivery is loaded beyond the framework of the course, so the orders 04, 03, 05 are also delivered by Car2, so the loading rate calculated with reference to FIG. And the loading ratio = 5% (= (10 + 10 + 10 + 20) kg / 1000 kg), and the loading efficiency is improved.
[0046]
FIG. 23 is a processing flow for determining a loading order when order information is assigned to a vehicle to which no course is assigned. As can be seen from FIG. 22, the unloading order can be determined from the order of the order information, but the loading order is unknown at this stage. The details will be described with reference to FIG.
[0047]
First, a search is made for the shortest route that goes around the loading destination of the order information assigned to the vehicle only once (step G10). The shortest route search method can be searched by an algorithm such as the above-described optimization method. Next, in the permutation of the loading locations of the shortest route searched, the loading route is determined by rearranging the nearest loading location of the first unloading location so as to be the final loading location (step G20).
[0048]
FIG. 24 is an example in which the loading route and the unloading route of the vehicle Car2 in the assignment table of the vehicle and the order information of FIG. 22 are displayed. Considering the vehicle Car2 in FIG. 22, the loading locations are (1), (2), (12), and (13). If the shortest path is considered at these positions, it can be intuitively understood that (1), (2), (12), and (13) are obtained. Here, since the first unloading place is (5) of the order information 01, the nearest loading place is (2), and the loading order is (12), (13), (1), (2). ). The unloading order is the unloading order of the assigned order information, and is (5), (18), (16), and (17). The method of assigning order information to vehicles has been described above with reference to FIGS.
[0049]
Next, step 2020 and subsequent steps in FIG. 18 will be described. When the step 2010 of FIG. 18 is completed and the assignment of the order information to the vehicle is completed, the initial vehicle allocation plan is evaluated (step 2020). In the embodiment of the present invention, the transportation cost is considered as the evaluation value of the vehicle allocation plan. Therefore, the transportation cost is calculated using the fare unit price corresponding to the fare code set for the vehicle. Although there are various ways of thinking about transportation costs, here, it is assumed that transportation costs are required after unloading is started. Therefore, the evaluation of the cost per vehicle is expressed by the following equation.
[0050]
Cost C = ΣTransportation cost of vehicle (I) (1)
Note that the transportation cost of the vehicle (I) in the above formula (1) is a fare corresponding to the actual mileage of the vehicle from the completion of loading as described above. Calculate using the allocation method. In this case, the transportation cost is used as the evaluation value. Subsequent to the step 2020 for evaluating the initial vehicle allocation plan, the chromosome and the vehicle allocation plan are updated by performing a genetic operation on the previous chromosome (step 2030).
[0051]
FIG. 25 is a processing flow of the genetic operation. The genetic operation processing will be described with reference to the drawings. First, uniform random numbers RAND1 and RAND2 uniformly distributed over the length of a chromosome, that is, the length of a one-dimensional array, are obtained (step M10). Next, the order information sandwiched between the RAND1 and the RAND2 is sorted in reverse order (step M20).
[0052]
Specifically, FIG. 26 shows an example in which genetic manipulation has been performed on the chromosome of FIG. FIG. 26A shows the positions where the first and last order information is stored in RAND1 and RAND2. The order is “02, 09, 07, 01, 06, 04, 03, 05, 08”. FIG. 26B shows a case where a genetic operation is performed on the chromosome to sort all the elements in FIG. 26A in reverse order. Genetic operations include mating and mutation, but methods such as increasing the probability of survival so that those with a large evaluation value remain remain. In this way, considering the chromosomes, changing the sequence by genetic manipulation and planning a vehicle allocation plan, and planning a solution that is close to the optimal solution, in this example, a vehicle allocation plan that minimizes the delivery (transportation) cost of equation (1) become. Based on these results, the vehicle allocation plan is updated by the order information allocation processing for vehicles performed in step 2010 of FIG.
[0053]
FIG. 27 shows the result of assigning the order information to the vehicle using the genetic operation assuming the chromosome as shown in FIG. FIG. 28 is an example in which the traveling course of the vehicle Car2 in the assignment table of the vehicle and the order information shown in FIG. 27 is displayed. Although there is no change in the combination of the order information assigned to the vehicle Car2, the traveling course has changed from the vehicle Car2 in FIG. Since the vehicle Car1 travels in the order of courses registered in advance, the order of the order information changes, but does not affect the course itself.
[0054]
Next, the updated vehicle allocation plan is evaluated by the same processing as step 2020 in FIG. 18 (step 2040). Next, the evaluation values of the previous dispatching plan and the present dispatching plan are compared (step 2050), and if there is any improvement, the updated chromosome and dispatching plan are stored as the best solution. In the process of the iterative operation, the result is stored as a candidate for the optimal solution (step 2060). If it is not improved in step 2050, that is, if the transportation (delivery) cost is not reduced in this example, the process returns to step 2030. When Steps 2030 to 2070 are repeated a predetermined number of times (Step 2070), the vehicle allocation plan stored in Step 2080 can be said to be the best solution among the best solution candidates. Output as a vehicle allocation plan (step 2080).
[0055]
FIG. 29 is a graph of the evaluation value of the vehicle allocation plan stored as the best solution in the optimal vehicle allocation plan processing flow of FIG. 18, that is, the transition of the transportation cost in this embodiment, with time (the number of calculations) plotted on the horizontal axis. , And the transportation cost is sequentially reduced. From FIG. 29, it can be seen that the vehicle allocation planning method provided by the present invention achieves an improvement in the evaluation value suitable for the purpose such as transportation cost.
[0056]
According to the present invention, by using the pre-registered course master, it is possible to draft the dispatching plan of the received order information in a manner that suits the subjectiveness of the dispatcher. Further, when the order information deviating from the course master is taken in, it is possible to formulate a vehicle allocation plan with improved stacking efficiency of the deviated order information.
[0057]
As described above, according to the present invention, there is a feature that a practical vehicle allocation plan can be drafted using a delivery course formulated by a carrier. Further, according to the present invention, it is possible to optimize the allocation of order information exceeding the amount of transportation by the established delivery course to vehicles, to reduce logistics costs such as transportation costs at a carrier, and to fall under the established delivery course. It is also possible to optimize the allocation of the order information to the vehicle and reduce logistics costs such as transportation costs at the carrier. Further, according to the present invention, there is an effect that the logistics cost at the carrier and the logistics cost at the shipper can be reduced. Further, according to the present invention, an apparatus for drafting a vehicle allocation plan is provided, so that the work load required by a vehicle allocation planning person for planning can be reduced.
[0058]
【The invention's effect】
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, when the delivery order information is given, the dispatch plan suitable for the purpose can be drafted and provided using the dispatch plan stored beforehand.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a vehicle allocation planning device provided by the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing an example of a typical contract procedure between a shipper and a carrier.
FIG. 3 is an explanatory diagram of a vehicle allocation planning work flow according to the vehicle allocation planning method provided by the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing an example of a data structure of a shipping company master.
FIG. 5 is a diagram showing an example of a data structure of a vehicle master.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a data structure of a shipper master.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a data structure of a shipper master.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a data structure of a patrol destination master.
FIG. 9 is a diagram showing a display example of a course master screen.
FIG. 10 is a diagram showing an example of a data structure of a course master.
FIG. 11 is a diagram showing an example of a tour route display defined on a course master screen.
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a data structure of order information.
FIG. 13 is a diagram showing a display example of an order information list.
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a data structure of a vehicle allocation plan result for vehicle transmission.
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a data structure of a dispatch plan result for shipper transmission.
FIG. 16 is a diagram showing an example of a vehicle allocation plan creation processing flow.
FIG. 17 is a diagram showing an example of a chromosome expression sequence of an order number.
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of an optimal vehicle allocation plan creation processing flow.
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a flow of processing for assigning order information to a vehicle.
FIG. 20 is a diagram showing an order information allocation table for vehicles in charge of a course.
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of an unassigned order information reassignment processing flow.
FIG. 22 is a diagram showing an example of an order information allocation table for vehicles not in charge of a course.
FIG. 23 is a diagram illustrating an example of a processing flow for determining a traveling order of loading locations.
FIG. 24 is a diagram showing a display example of a traveling course at a loading place.
FIG. 25 is a diagram showing an example of a genetic operation processing flow.
FIG. 26 is a diagram showing an example of chromosome expression after genetic manipulation.
FIG. 27 is a diagram showing an example of an order information allocation table for vehicles after a genetic operation.
FIG. 28 is a diagram showing an example of a tour course display after a genetic operation.
FIG. 29 is a diagram showing a transition graph of a vehicle allocation plan evaluation value.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 1: communication control device 2: input device 3: vehicle allocation planning device 4: order information taking-in means 5; course master allocating means 6; unallocated order processing means 7; vehicle allocation plan optimizing means 8; vehicle allocation plan transmitting means 9; Output device 10; Carrier master 11; Vehicle master 12; Shipper master 13; Fare master 14; Tour destination master 15; Course master 16; Order information 17; Carrier 22; prerequisite course table 23; secondary transport company 91; course code input area 92; course name input area 93; course definition area 94; search button 95; registration button W1; Planning business W3: Vehicle allocation plan transmission business.

Claims

Having the dispatching plan master information registered in advance, dispatching a plurality of loaded loading / unloading order information, and evaluating with an evaluation value calculated in accordance with a predetermined objective function, to formulate an optimal dispatching plan. In the vehicle allocation planning method,
Arranging the plurality of order information as chromosomes and arranging them, updating the chromosome by genetic algorithm operation or updating the array to sequentially prepare a vehicle allocation plan, calculating the evaluation value for the planned vehicle allocation plan, A vehicle allocation planning method that repeats vehicle allocation planning so that the evaluation value becomes maximum or minimum according to a determined purpose, and plans vehicle allocation in response to the order information.

Based on a plurality of loading / unloading order information, which has pre-registered vehicle allocation plan master information, orders are received to minimize or maximize the evaluation value calculated in accordance with the predetermined objective function. Searching for information using genomic algorithms as chromosomes, and in the vehicle allocation plan planning method to plan the optimal vehicle allocation plan,
Each of the plurality of order information is regarded as a chromosome and arranged in a predetermined order, and the order information is arranged in a traveling course dispatch vehicle of the dispatch plan master information registered in advance with respect to the order information according to the arranged order. allocation,
Determine whether or not the order information has been allotted to the previously registered traveling course dispatched vehicles,
When all the order information is assigned in the determination, other order information is sequentially assigned,
If not all of the order information is assigned in the step, the order information is regarded as unassigned order information, and the order information that has become the unassigned order information is assigned to a vehicle other than the vehicle in charge of the tour course. And make these initial dispatch plans,
An evaluation value corresponding to the purpose is calculated for the planned initial dispatching plan, and the evaluation value of the present dispatching plan, in which the dispatch allocation is updated by the genetic algorithm operation, is compared with the evaluation value obtained when the previous calculation was performed. When the improvement is achieved, this dispatch plan is updated and saved as the best solution candidate,
The arrangement of the order information is updated by the genetic algorithm operation, the vehicle allocation is planned and repeated a predetermined number of times, and each time, the evaluation value is compared with the evaluation value in the initial vehicle allocation plan, and the evaluation value is improved from the previous time. At this time, update and save this dispatch plan as the best solution candidate,
The best solution that has been updated and saved when repeated for the predetermined number of times is output as the final best dispatch plan,
A vehicle allocation planning method characterized by allocating vehicle allocation based on given order information.

In claim 2, when the order information is assigned to a vehicle other than the vehicle in charge of the patrol course, the order of patrol of the unloading place is set to the order of the unloading place stored in the order information assigned to the vehicle. Vehicle dispatching in which the traveling order of the locations is set as the shortest route of the loading location group with the nearest loading location of the unloading location stored in the first order information assigned to the vehicle as the final loading location Planning method.

3. The vehicle dispatching system according to claim 1, wherein the calculated evaluation value is a delivery cost for delivering a load, and outputs a dispatching plan having a minimum delivery cost among repeated dispatching plans. Planning method.

Based on the master information registered in advance and the received order information, the order information is regarded as a chromosome in order to minimize or maximize the objective function value calculated by the predetermined objective function, and optimized by the genetic algorithm In a vehicle allocation planning device that makes a new vehicle allocation plan,
A communication control device for controlling acquisition of master information and order information from a shipper via communication, an input device for giving an instruction from an operator, and a storage device for storing information such as the acquired order information And an output device that outputs the planned vehicle allocation plan, which is a vehicle allocation plan planning device, wherein the vehicle allocation plan planning device receives order information from the communication control device and the input device. A course master allocating means for allocating the received order information to the predetermined traveling course to the traveling course; an unallocated order processing means for reallocating the order information not allocated to the traveling course to another vehicle; A vehicle allocation plan is prepared having a master allocation means and the unallocated order processing means, and a delivery for the vehicle allocation plan planned by a genetic algorithm operation. Dispatch planning apparatus, wherein the dispatch plan optimization means for creating a dispatch plan that strike is minimized, and the dispatch planning results transmitting means for transmitting the created dispatch plan, that is composed of.

6. The storage device according to claim 5, wherein the storage device is a storage device for storing data including a transportation company master, a patrol destination master, a course master, a vehicle master, a shipper master, a freight master, order information, and a dispatch plan result. Vehicle allocation planning device.