JP2005096928A - 車両運行計画作成方法及び装置並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】割り付け作業後の調整を必要とせず、トータルとしての輸送コスト最小化および車両への積載率向上を実現できる配車計画を立案する技術を提供することにある。
【解決手段】運ぶべき荷物に関するデータすなわち配送オーダデータを選択する計画作成データの選択処理工程と、前記配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを準備するデータ読み込み処理工程と、各車両が得る車両収入と、各車両を運用する際にかかる車両運用コストとの差を合計したものを目的関数として用い、該目的関数を最大化するように、前記配送オーダデータと前記マスタデータから車両運行計画を作成する最適運行計画作成処理工程と、作成した車両運行計画を出力するための車両運行計画出力工程と、を有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、製造・流通業などにおける配送拠点(倉庫、工場、物流センター）に保管される製品などの運送物を、配送拠点で保有するトラック、トレーラなどの輸送手段により効率的に納入先へ配送するための車両運行計画技術に関するものである。

近年、物流の効率化・コスト削減を求める気運が高まっている。こういう気運の高まりに対して、配車計画の自動作成や作成支援を行う為の技術や装置が、種々見受けられる様になってきている。

また、現実の配車計画業務では、自車（自社で保有している車両）を含む固定傭車（期間契約等、固定的に傭車している車両）と臨時傭車（必要になった都度、臨時に傭車する車両）及び路線業者を適宜使い分けながら配車計画を作成することが一般的である。このため、現実に配送可能な配車計画を立案しようとすれば、上記を考慮するだけでなく、例えば、車種が同じでも最大積載量が異なる種々の車両の使い分けまで考慮するなど種々考慮しなければならない。そして当然ながら、結果としての配車計画には積載効率の向上も要求される。

以上の問題点に対して特開２０００−０３０１７９号公報（特許文献１）に開示されている技術では、各種指定事項・制約条件について積み合わせ上の優先順位を付加することにより、運送会社、車番及び車種等の優先的に決定される指定事項の内容に応じて車両引き当て及び積み合わせが行われるので、効率的かつ現実に配送可能な配車計画を立案することが可能であるとしている。
特開２０００−０３０１７９号公報

しかし、特許文献１で開示された技術では、与えられた車両の優先順に、積荷を車両に割り付けることはできるものの、トータルとしての輸送コスト最小化および車両への積載率向上を図ろうとすれば、先の割り付け作業後の調整が必ず必要となる問題がある。

本発明は上記課題を解決し、割り付け作業後の調整を必要とせず、トータルとしての輸送コスト最小化および車両への積載率向上を実現できる配車計画を立案する技術を提供することにある。

本発明は、配送拠点で集荷作業を行い、納入先に配送する車両の運行計画を作成する方法において、運ぶべき荷物に関するデータすなわち配送オーダデータを選択する計画作成データの選択処理工程と、前記配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを準備するデータ読み込み処理工程と、各車両が得る車両収入と、各車両を運用する際にかかる車両運用コストとの差を合計したものを目的関数として用い、該目的関数を最大化するように、前記配送オーダデータと前記マスタデータから車両運行計画を作成する最適運行計画作成処理工程と、作成した車両運行計画を出力するための車両運行計画出力工程と、を有することを特徴とする車両運行計画作成方法である。

また本発明は、請求項１記載の車両運行計画作成方法において、前記車両収入は、配送運賃収入である配送料金と、ボーナスとして仮想的に組入れる仮想収入との和であることを特徴とした車両運行計画作成方法である。

また本発明は、請求項１または請求項２のいずれかに記載の車両運行計画作成方法において、前記車両運用コストは、輸送に直接かかるコストとして計上される輸送コストと、ペナルティとして仮想的に組入れる仮想コストとの和であることを特徴とした車両運行計画作成方法である。

また本発明は、請求項２または請求項３のいずれかに記載の車両運行計画作成方法において、前記仮想収入は、燃料費補正ボーナス、車両固定費補正ボーナス、配送料金補正ボーナス、配送先集約ボーナス、店社収益ボーナス、異距離積み合せボーナス(負)、および車両使用の負のボーナスのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成方法である。

また本発明は、請求項３または請求項４のいずれかに記載の車両運行計画作成方法において、前記輸送コストは、燃料費コスト、車両固定費コスト、残業費コストおよび車両拘束時間超過コストのいずれかまたはこれらの組み合わせであり、前記仮想コストは、積載重量超過ペナルティ、荷台サイズ超過ペナルティ、時刻指定遅延ペナルティ、車輌利用可能時刻超過ペナルティおよび最大配送先数超過ペナルティのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成方法である。

また本発明は、配送拠点で集荷作業を行い、納入先に配送する車両の運行計画を作成する装置において、運ぶべき荷物に関するデータすなわち配送オーダデータを選択する計画作成データの選択処理手段と、前記配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを準備するデータ読み込み処理手段と、
各車両が得る車両収入と、各車両を運用する際にかかる車両運用コストとの差を合計したものを目的関数として用い、該目的関数を最大化するように、前記配送オーダデータと前記マスタデータから車両運行計画を作成する最適運行計画作成処理手段と、作成した車両運行計画を出力するための車両運行計画出力手段と、を有することを特徴とする車両運行計画作成装置である。

また本発明は、請求項６記載の車両運行計画作成装置において、前記車両収入は、配送運賃収入である配送料金と、ボーナスとして仮想的に組入れる仮想収入との和であることを特徴とした車両運行計画作成装置である。

また本発明は、請求項６または請求項７のいずれかに記載の車両運行計画作成装置において、前記車両運用コストは、輸送に直接かかるコストとして計上される輸送コストと、ペナルティとして仮想的に組入れる仮想コストとの和であることを特徴とした車両運行計画作成装置である。

また本発明は、請求項７または請求項８のいずれかに記載の車両運行計画作成装置において、前記仮想収入は、燃料費補正ボーナス、車両固定費補正ボーナス、配送料金補正ボーナス、配送先集約ボーナス、店社収益ボーナス、異距離積み合せボーナス(負)、および車両使用の負のボーナスのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成装置である。

また本発明は、請求項８または請求項９のいずれかに記載の車両運行計画作成装置において、前記輸送コストは、燃料費コスト、車両固定費コスト、残業費コストおよび車両拘束時間超過コストのいずれかまたはこれらの組み合わせであり、前記仮想コストは、積載重量超過ペナルティ、荷台サイズ超過ペナルティ、時刻指定遅延ペナルティ、車輌利用可能時刻超過ペナルティおよび最大配送先数超過ペナルティのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成装置である。

さらに本発明は、配送拠点で集荷作業を行い、納入先に配送する車両の運行計画を作成するプログラムにおいて、コンピュータに運ぶべき荷物に関するデータすなわち配送オーダデータを選択する計画作成データの選択処理と、前記配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを準備するデータ読み込み処理と、各車両が得る車両収入と、各車両を運用する際にかかる車両運用コストとの差を合計したものを目的関数として用い、該目的関数を最大化するように、前記配送オーダデータと前記マスタデータから車両運行計画を作成する最適運行計画作成処理と、作成した車両運行計画を出力するための車両運行計画出力処理と、を実行させるための車両運行計画作成プログラムである。

本発明によれば、車両単位で優先したい目的に応じた車両引き当て及び積み合わせを行うとともに、車両の得る収入と、車両にかかるコストの差を目的関数として、その目的関数を最大化するようにしたので、効率的でコスト最小かつ現実に配送可能な車両運行計画を作成することが可能である。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を用いて説明する。 図２は、本発明の装置構成の一例を示す図である。同図において、１は車両運行計画作成計算機、２はマスタ管理サーバ、３は受発注システム、4はプリンタ、５はコンピュータネットワークを示す。１〜４の装置・システムは、それぞれコンピュータネットワーク５に接続されている。車両運行計画作成計算機１は、データ読み込み手段、最適車両運行計画作成手段及び車両運行計画出力手段とキーボード、マウス、ディスプレイを備えたパーソナル・コンピュータもしくはワークステーションである。本構成例では、1台のみであるが、配送する品種毎、支社、配送拠点等の複数台で構成しても構わない。

マスタ管理サーバ２は、車両運行計画作成に必要なマスタ類を記憶、管理するための計算機である。車両運行計画作成計算機１中のデータ読み込み手段からの要求によって、必要なマスタ類を車両運行計画作成計算機１に送信する。また、マスタ類の変更、修正などを行う。

受発注システム３は、車両運行計画作成計算機１中のデータ読み込み手段からの要求によってオーダデータを送信する。また、車両運行計画作成計算機１中の車両運行計画出力手段から送信された車両運行計画を受信し、課金処理等の処理を行う。受発注システム３は、本装置例では独立した外部システムとしているが、車両運行計画作成計算機１、マスタ管理サーバ２などの内部システムとしても構わない。このことは、マスタ管理サーバ２、以下のプリンタ４などについても同様である。

プリンタ４は、車両運行計画作成計算機１で作成された車両運行計画を印刷する。また、受発注システム３およびマスタ管理サーバ２の出力にも利用する。

車両運行計画作成計算機１の内部で行う処理・手順を、図１に示す。

計画作成データの選択処理１０では、運ぶべき荷物の配送予定日等を入力することにより、運ぶべき荷物に関するデータ(以下、配送オーダデータと記す)を選択する。

データ読み込み処理１１では、前記計画作成データの選択処理１０によって選択された配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを読み込み、次ステップ最適運行計画作成処理１２に入力するためのデータを作成する。

最適運行計画作成処理１２では、データ読み込み処理１１で作成された入力データより最適な車両運行計画を作成する。ここでの処理の詳細は後述する。

車両運行計画表示処理１３では、最適運行計画作成処理１２で作成され運行計画をディスプレイ等に表示する。また、必要であれば図２のプリンタ４に結果を印刷させる処理を行う。

車両運行計画送信処理１４では、作成された車両運行計画を図２の受発注システム３に送信する処理を行う。 以上で、車両運行計画作成計算機１内での処理は終了する。

以下に、配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータについて詳説する。先ず、配送オーダデータは、計画作成データ選択処理１０によって選択されたデータとして、具体的には図２の受発注システム３に要求して受け取る。配送オーダデータは配送される荷物に関するデータであり、配送オーダデータの項目の一例を、図3に示す。配送オーダデータの項目には、配送される荷物の注文ID番号、納入先を判別するための納入先コード、配送する荷物の種類を判別するための製品コード、製品の種別を判別するための品種コード、配送拠点を示す拠点コード、納入時刻を示す時刻指定、製品の重量、サイズ等の情報が含まれている。

次に、車両運行計画に必要なマスタデータは、図２のマスタ管理サーバ２に対して、車両運行計画作成に必要なマスタデータを要求して受け取る。このマスタデータには、例えば以下に示す種々のものがある。

図４は、車両マスタと呼ばれるデータの項目の一例を示す。この車両マスタには、個々の車両を区別する車両No、所属する運送会社区分、所属する配送拠点を示す拠点コード、最大積載重量、荷台長、荷台幅等の利用できる車両の仕様に関する情報、その車両が利用できる時間帯、使用するために必要なコスト(固定費、燃料費)など個々の車両に関する情報が含まれている。配送計画作成時にコストの計算を行うとき、これらの情報を用いる。
図５は、距離マスタと呼ばれるデータの項目の一例を示す。この距離マスタには、配送拠点から納入先、または納入先間の距離と移動速度に関するデータが含まれている。これらデータは、配送計画立案時に、配送時間の計算に用いる。
図６は、納入先マスタと呼ばれるデータの項目の一例を示す。この納入先マスタには納入先に関するデータが含まれている。納入先マスタに含まれている項目には、納入先での荷物の降ろし時間、納入先において荷物の降ろしが可能な時間帯等がある。これらも、距離マスタと同様に、配送計画立案時に、配送時間の計算に用いる。
図７は、運賃マスタと呼ばれるデータの項目の一例を示す。この運賃マスタには、配送距離に応じた品種毎の配送料金データに関する情報が含まれている。配送計画作成時において、各車両の得る収入を計算するときにこれらの情報を用いる。
図８は、配送拠点マスタと呼ばれるデータの項目の一例を示す。この配送拠点マスタには、それぞれの配送拠点での積み込み時間に関してのデータが含まれている。これらは、配送計画立案時に配送時間の計算に用いる。

図９は、仮想収入マスタと呼ばれるデータの項目の一例を示す。この仮想収入マスタには、後述する仮想収入に関してのデータが含まれていおり、この例では項目名称とその収入の値とを対応付けている。これらデータは、配送計画立案時においては、目的関数の仮想収入の算出に用いる。以上、配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータの一例を説明してきたが、これに限られるものでなく、配送形態によって適宜変更・追加されるべきものである。

運行サイクル（以下、トリップとも称する）は、配送拠点(倉庫など)での集荷、納入先への配送作業、配送作業終了後の配送拠点への回送作業までを1運行サイクルとする。
次に、先に挙げた図１の最適運行計画作成処理１２について、図１０を用いて詳説する。最適運行計画作成処理は、決められた制約条件を満たし、かつ与えられた目的関数を最大化(もしくは最小化)する組合せ最適問題として定式化することが出来る。そしてこのような、組合せ最適化問題は多くの場合、近似解法と呼ばれる手法を用いて解いている。この組合せ最適化問題の近似解法に関しては、様々な手法が提案されており、その詳細は例えば、「組合せ最適化-メタ戦略を中心として-」(柳浦睦憲、茨木俊秀著、朝倉書房刊)に記載されている。
図１０は、最適運行計画作成処理の処理フローを示す図である。ステップ１０１で、探索の基になる初期解を作成する。本発明の場合では、配送オーダデータを車両マスタで与えられた車両に積み付ける処理を行う。初期解は、例えば以下の４ステップを経て作成する。
（１）配送オーダデータを、配送先単位にグルーピングする。
（２）配送先単位にグルーピングしたデータを、拠点から近い順にソートする。
（３）（２）でソートされた順番に、車両マスタによって与えられた車両毎の積載重量を超えるまで割り付ける。
（４）（３）を荷物がなくなるまで繰り返す。車両が足らなくなった場合は、車両マスタの先頭に戻って荷物の積み付けを行う。

また、上記初期解作成の過程では、マスタデータにある次に示すような制約条件を満足するように処理を進める。
（１）指定による積載可否： 例えば、店社指定と呼ばれるものは、指定された店社（輸 送業者）以外の車両への積載を禁止するものがある。この他、車種指定、荷姿（荷 造りされた物の外見・形状）指定などがある。
（２）荷降し・荷積み制約： 配送する荷物を荷降し・荷積みする場所によって、荷降し ・荷積みにかかる時間または作業不可時間帯といった制約がある。
（３）配車優先制約： 先に説明した固定傭車、臨時傭車及び路線業者といった利用可能 な配車の間に、配車計画を行う上での優先制約が種々ある。
（４）不通地域の積み合わせ禁止： １トリップ（運送１サイクル）内で積み合せられる 配送先の組合せで配送先間の往来が出来ない配送先の積み合せは不可とする。これ は例えば、道路事情、地理的な制約による不通地域、店社(運送業者)の営業区域 による制約などがある。
（５）トリップ毎最遠配送距離制限： トリップ回数毎に配送可能な距離の最大制限を設 け、制限を超える積み合わせは不可とする。
以上が主な制約条件であるが、この他、積荷長制限など配送条件等により種々の制限がある。

ステップ１０１で作成された初期解に対して、ステップ１０２で目的関数を計算する。本発明において目的関数は、（１）式に示すものとなる。

各車両毎に車両収入と車両運行コストを求め、全車両合計した金額を目的関数にし、これを最大にしようとするものである。そして、（１）式における車両収入は、（２）式に示すものとなる。

（２）式の内、配送料金（タリフ）は、いわゆる配送運賃収入であり、一般には積荷の種類と配送拠点からの距離に応じて決まっている。コイルの場合では、配送先の基準距離比例定額テーブルに従った、コイル重量比例で料金が決まっている。

次の仮想収入は、ボーナスとして仮想的に収入に組入れるものである。ボーナスとしては、以下のものがある。
（１）燃料費補正ボーナス： 例えば、使用車両の店社毎の配送距離毎の定額値を決めておき加算する。
（２）車両固定費補正ボーナス： 例えば、使用車両の店社毎の定額の値を決めておき加算する。
（３）配送料金補正ボーナス： 例えば、使用車両の店社毎の補正係数を、該当車両の配送料金に掛ける。
（４）配送先集約ボーナス： 例えば、１車両の１トリップに割り当てたオーダにおいて、同じ配送先のオーダ数−1に定額を掛ける。
（５）店社収益ボーナス： 例えば、使用車両の店社毎の店社収益重み係数を該当車両の収益に掛け、さらに店社収益バイアスを加算する。
（６）異距離積み合せボーナス(負) ： 例えば、同一車両に配車した配送先間で直近の配送先から最遠の配送先間の移動時間に比例値（マイナス値）を掛ける。
（７）車両使用の負のボーナス： 例えば、使用車両数により負のボーナスを加えるもの。
以上のような仮想収入を導入することにより、仮想収入が大きい車両は目的関数が大きくなるため、優先的に選択されるようになる。

次に、（１）式における車両運行コストは、（３）式に示すものとなる。

（３）式の内、輸送コストは、輸送に直接かかるコストとして計上されるものであり、次のようなものが上げられる。
（１）燃料費コスト： 車種クラス毎に配送距離に比例する燃料費である。
（２）車両固定費コスト： 車種クラス毎に定額の車輌固定費である。
（３）残業費コスト： 稼動定時間越え時間に比例する人件費である。
（４）車両拘束時間超過コスト：稼動定時間越え時間に比例する車両費である。

次の仮想コストは、ペナルティとして仮想的にコストに組入れるものである。ペナルティとしては、以下のものがある。
（１）積載重量超過ペナルティ： トリップ毎に、車種クラス毎の最大積載量を超過した 重量に比例する。
（２）荷台サイズ超過ペナルティ： トリップ毎に、車種クラス毎の荷台長さを超過した 積荷長(該当車種クラスに可能な全ての積み方で最小となる長さ)に比例する。
（３）時刻指定遅延ペナルティ： 配送時刻が、配送指定終了時刻の配送余裕時間前の 時刻より遅延した時間に比例する。
（４）車輌利用可能時刻超過ペナルティ： 全トリップ終了時の帰還時刻が、車輌毎の 利用可能終了時刻を越えた時間に比例する。
（５）最大配送先数超過ペナルティ： トリップ毎に、最大配送先数を超過した場合、 その配送先数全てに比例する。
以上のような仮想コスト(ペナルティ)を導入することにより、実行不可能領域にまで探索が可能となり、より効率的な最適化計算を行うことが出来る。

図１０のステップ１０３では、前述のようにして作成された初期解を最善解として保存する。さらに、ステップ１０４では、作成された初期解を基に、探索処理を行う。ここで行われる探索処理では、局所探索法、遺伝アルゴリズム法、アニーリング法等を使用する。ステップ１０５では、探索処理の結果得られた解に関して、目的関数を計算する。ステップ１０６では、試行回数のカウントアップを行う。

ステップ１０７では、探索処理によって得られた解と、保存してある最善解の目的関数の値を比較し、目的関数の値が向上したかを調べる。目的関数が向上した場合は、ステップ１０８ヘ進み最善解として保存する。

ステップ１０９で、試行回数があらかじめ与えられた試行回数を超えたならば、一連の処理を終了し、ステップ１１０に移り最善解(車両運行計画)を出力して終了する。また、試行回数があらかじめ与えられた試行回数を超えていない場合は、ステップ１０１の初期解作成に戻り一連の処理を繰り返す。

図１１は、本発明の効果の一例を示している。ケースAは、鉄鋼製品であるコイルを１９８個配送する場合であり、ケースB、CおよびDはコイル数が、それぞれ２７８個、２２９個、１８２個の場合である。車両台数、積載率および配送にかかるコスト（ケースDの実績値にて、正規化）を、実績値と本発明による計画値と比較している。車両台数の内、実数は実際に用意した（すべき）車両台数を示し、のべ数は複数トリップ分を含めた車両台数を示している。そして、のべ数を実数で割ったものを回転率として示している。この回転率は、複数トリップがなければ１．００であり、複数トリップが多くなるほど値が大きくなり、それだけ車両を効率良く使用していることとなる。積載率は、複数トリップ分を含めた各車両への荷物の積載率の平均値を示している。さらに、燃料費・残業費・時間超過費用・固定費などの合計を、配送にかかるコストとして示している。

実績に比べて本発明による車両運行計画では、配送にもちいる車両は、１〜４台（平均で２．５台）削減できるとともに、配送コストも、１．７５〜４．０７％（平均で３．２４％）削減できるという効果がある。

車両運行計画作成計算機処理フローを示す図である。 装置構成の一例を示す図である。 配送オーダデータ項目の一例を示す図である。 車両マスタ項目の一例を示す図である。 距離マスタ項目の一例を示す図である。 納入先マスタ項目の一例を示す図である。 運賃マスタ項目の一例を示す図である。 拠点マスタ項目の一例を示す図である。 仮想収入項目の一例を示す図である。 最適運行計画作成処理フローを示す図である。 本発明の効果の一例を示す図である。

符号の説明

１ 車両運行計画作成計算機
２ マスタ管理サーバ
３ 受発注システム
４ プリンター
５ コンピュータネットワーク
１０ 計画作成データの選択処理
１１ データ読み込み処理
１２ 最適運行計画作成処理
１３ 車両運行計画表示処理
１４ 車両運行計画送信処理

Claims (11)

1. 配送拠点で集荷作業を行い、納入先に配送する車両の運行計画を作成する方法において、運ぶべき荷物に関するデータすなわち配送オーダデータを選択する計画作成データの選択処理工程と、
   前記配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを準備するデータ読み込み処理工程と、
   各車両が得る車両収入と、各車両を運用する際にかかる車両運用コストとの差を合計したものを目的関数として用い、該目的関数を最大化するように、前記配送オーダデータと前記マスタデータから車両運行計画を作成する最適運行計画作成処理工程と、
   作成した車両運行計画を出力するための車両運行計画出力工程と、を有することを特徴とする車両運行計画作成方法。
2. 請求項１記載の車両運行計画作成方法において、前記車両収入は、配送運賃収入である配送料金と、ボーナスとして仮想的に組入れる仮想収入との和であることを特徴とした車両運行計画作成方法。
3. 請求項１または請求項２のいずれかに記載の車両運行計画作成方法において、前記車両運用コストは、輸送に直接かかるコストとして計上される輸送コストと、ペナルティとして仮想的に組入れる仮想コストとの和であることを特徴とした車両運行計画作成方法。
4. 請求項２または請求項３のいずれかに記載の車両運行計画作成方法において、前記仮想収入は、燃料費補正ボーナス、車両固定費補正ボーナス、配送料金補正ボーナス、配送先集約ボーナス、店社収益ボーナス、異距離積み合せボーナス(負)、および車両使用の負のボーナスのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成方法。
5. 請求項３または請求項４のいずれかに記載の車両運行計画作成方法において、前記輸送コストは、燃料費コスト、車両固定費コスト、残業費コストおよび車両拘束時間超過コストのいずれかまたはこれらの組み合わせであり、
   前記仮想コストは、積載重量超過ペナルティ、荷台サイズ超過ペナルティ、時刻指定遅延ペナルティ、車輌利用可能時刻超過ペナルティおよび最大配送先数超過ペナルティのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成方法。
6. 配送拠点で集荷作業を行い、納入先に配送する車両の運行計画を作成する装置において、運ぶべき荷物に関するデータすなわち配送オーダデータを選択する計画作成データの選択処理手段と、
   前記配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを準備するデータ読み込み処理手段と、
   各車両が得る車両収入と、各車両を運用する際にかかる車両運用コストとの差を合計したものを目的関数として用い、該目的関数を最大化するように、前記配送オーダデータと前記マスタデータから車両運行計画を作成する最適運行計画作成処理手段と、
   作成した車両運行計画を出力するための車両運行計画出力手段と、を有することを特徴とする車両運行計画作成装置。
7. 請求項６記載の車両運行計画作成装置において、前記車両収入は、配送運賃収入である配送料金と、ボーナスとして仮想的に組入れる仮想収入との和であることを特徴とした車両運行計画作成装置。
8. 請求項６または請求項７のいずれかに記載の車両運行計画作成装置において、前記車両運用コストは、輸送に直接かかるコストとして計上される輸送コストと、ペナルティとして仮想的に組入れる仮想コストとの和であることを特徴とした車両運行計画作成装置。
9. 請求項７または請求項８のいずれかに記載の車両運行計画作成装置において、前記仮想収入は、燃料費補正ボーナス、車両固定費補正ボーナス、配送料金補正ボーナス、配送先集約ボーナス、店社収益ボーナス、異距離積み合せボーナス(負)、および車両使用の負のボーナスのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成装置。
10. 請求項８または請求項９のいずれかに記載の車両運行計画作成装置において、前記輸送コストは、燃料費コスト、車両固定費コスト、残業費コストおよび車両拘束時間超過コストのいずれかまたはこれらの組み合わせであり、
    前記仮想コストは、積載重量超過ペナルティ、荷台サイズ超過ペナルティ、時刻指定遅延ペナルティ、車輌利用可能時刻超過ペナルティおよび最大配送先数超過ペナルティのいずれかまたはこれらの組み合わせであることを特徴とした車両運行計画作成装置。
11. 配送拠点で集荷作業を行い、納入先に配送する車両の運行計画を作成するプログラムにおいて、コンピュータに運ぶべき荷物に関するデータすなわち配送オーダデータを選択する計画作成データの選択処理と、
    前記配送オーダデータと車両運行計画に必要なマスタデータを準備するデータ読み込み処理と、
    各車両が得る車両収入と、各車両を運用する際にかかる車両運用コストとの差を合計したものを目的関数として用い、該目的関数を最大化するように、前記配送オーダデータと前記マスタデータから車両運行計画を作成する最適運行計画作成処理と、
    作成した車両運行計画を出力するための車両運行計画出力処理と、を実行させるための車両運行計画作成プログラム。

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