JP2010079650A - Apparatus, method and program for generating patrol schedule - Google Patents
Apparatus, method and program for generating patrol schedule Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010079650A JP2010079650A JP2008248051A JP2008248051A JP2010079650A JP 2010079650 A JP2010079650 A JP 2010079650A JP 2008248051 A JP2008248051 A JP 2008248051A JP 2008248051 A JP2008248051 A JP 2008248051A JP 2010079650 A JP2010079650 A JP 2010079650A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- tour
- area
- traveling
- location
- date
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Abstract
Description
本発明は、巡回作業を行う場合における既定巡回日の変更を抑制し、巡回作業を効率化させる巡回スケジュール生成装置、巡回スケジュール生成方法、及び、巡回スケジュール生成プログラムに関する。 The present invention relates to a traveling schedule generation device, a traveling schedule generation method, and a traveling schedule generation program that suppress a change in a predetermined traveling date when performing a traveling operation and improve the efficiency of the traveling operation.
近年、物品の配送などに伴う所定の範囲における車両や、配達作業者などによる巡回作業時において、巡回する地域内の巡回経路、巡回スケジュールなどを決定する技術がある。例えば、特許文献1に開示されている技術は、対象地域の地図データを読み出し、対象地域を所定のブロックに分割し、分割した各ブロック内における巡回対象ポイント数と、ブロック内における巡回にかかる所要時間とに基づき、ブロック同士の巡回の順番を決定する技術である。
2. Description of the Related Art In recent years, there is a technique for determining a patrol route, a patrol schedule, and the like in a patrol area at the time of patrol work by a vehicle in a predetermined range accompanying delivery of an article, a delivery worker, or the like. For example, the technique disclosed in
また、特許文献2には、巡回エリアを線路や渋滞箇所を地図上に表示させ、この表示をユーザが参考にすることにより、ユーザに巡回するエリアを決定させる巡回スケジュール決定を支援する技術が記載されている。さらに、特許文献3には、複数の巡回ポイントを含む地域をエリア分割する技術として、巡回ポイントが季節ごとに変わる場合であっても時期ごとの巡回移動距離が同じになるようにエリア分割を行う技術が示されている。
このような巡回経路や巡回スケジュールを決定する技術によれば、移動距離や、業務時間が等しくなるように、巡回対象の地域をエリア分割することによって、巡回に関する作業効率を向上させることが可能である。
According to such a technology for determining a patrol route and a patrol schedule, it is possible to improve the work efficiency related to patrol by dividing the area to be patroled into areas so that the travel distance and work time are equal. is there.
ところで、例えば水道料金や電気料金、ガス料金などの請求のためのメータ検針を行う検針日は、毎月3日など、通常各世帯ごとに予め決まった定期的な検針日が設定されている。このような検針日と、料金支払期限や銀行等からの料金引き落とし日などの料金請求日とは、連動することが多い。したがって、現在設定されている定期的な検針日の変更が生じると料金請求日が変更になる場合があり、そうすると消費者にとって利便性を低下させる場合がある。 By the way, for example, a meter reading day for meter reading for billing water bills, electricity bills, gas bills, etc., a regular meter reading date that is usually predetermined for each household, such as the third day of every month, is set. Such meter reading date is often linked with a charge request date such as a charge payment deadline or a charge withdrawal date from a bank or the like. Therefore, if the currently set periodic meter reading date is changed, the charge billing date may be changed, which may reduce convenience for consumers.
したがって、検針作業の効率化させる巡回経路や、巡回スケジュールを適用する場合、現在の定期的な検針日からの大幅な変更を伴わずに効率化を実現する巡回経路や巡回スケジュールを作成することが望まれている。
しかしながら、上述した特許文献1から3の技術において、上述の定期的な既定の検針日について考慮されていないため、既定の検針日の変更を抑制する巡回スケジュールを作成することができないという問題がある。
Therefore, when applying a patrol route or a patrol schedule that improves the efficiency of meter reading work, it is possible to create a patrol route or patrol schedule that achieves efficiency without significant changes from the current periodic meter reading date. It is desired.
However, since the above-described techniques of
本発明は、このような事情を考慮し、上記の問題を解決すべくなされたもので、その目的は、巡回地点ごとの既定の巡回日と巡回スケジュール変更後の巡回日との変更を抑制し、全巡回地点を巡回する巡回日を分散させるエリア分割処理を行うことができる巡回スケジュール生成装置、巡回スケジュール生成方法、及び、巡回スケジュール生成プログラムを提供することにある。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and has been made to solve the above-described problem, and its purpose is to suppress a change between a predetermined tour date for each tour point and a tour date after a tour schedule change. Another object of the present invention is to provide a traveling schedule generation device, a traveling schedule generation method, and a traveling schedule generation program capable of performing area division processing for distributing the traveling days for traveling all the traveling points.
上記問題を解決するために、本発明は、予め巡回箇所(例えば、実施形態における世帯)ごとに定められた既定巡回日(例えば、実施形態における既定検針日)と、前記巡回箇所の識別情報(例えば、実施形態における顧客ID)と、前記巡回箇所の位置情報(例えば、実施形態における住所)とを対応付けた巡回箇所情報を前記巡回箇所ごとに記憶する巡回箇所情報記憶部(例えば、実施形態における顧客情報記憶部10)と、前記巡回箇所ごとの巡回作業時間(例えば、実施形態における検針所要時間)を前記巡回箇所ごとに記憶する作業時間情報記憶部と、前記巡回箇所の前記位置情報と、前記巡回箇所間の隣接関係とが対応付けられた地図情報を記憶する地図情報記憶部と、隣接する前記巡回箇所の集合を1エリアとして、前記地図情報と前記作業時間情報とに基づき、前記エリア内に含まれる前記巡回箇所の前記巡回作業時間の合計であるエリア内巡回作業時間(例えば、実施形態におけるエリア内所要時間)を算出し、拡張対象エリアに隣接し、いずれのエリアにも含まれていない前記隣接巡回箇所のいずれかを選択し、当該拡張対象エリアに含めるエリア拡張処理を繰り返し、巡回スケジュール作成対象の前記巡回箇所を前記エリア内巡回作業時間を平均化した所定数(例えば、実施形態における分割するエリア数Na)のエリアに分割するエリア分割部と、分割された前記エリア内に共通の新たな巡回日として、当該エリア内に含まれる前記巡回箇所における前記既定巡回日と、巡回候補日(例えば、実施形態における検針候補日)との巡回日変更量を算出し、全ての巡回候補日のうち、前記巡回日変更量が最小となる巡回候補日を前記新たな巡回日として設定する巡回スケジュール算出部とを備えることを特徴とする巡回スケジュール生成装置である。 In order to solve the above problem, the present invention provides a predetermined tour date (for example, a default meter reading date in the embodiment) predetermined for each tour location (for example, a household in the embodiment) and identification information ( For example, a traveling location information storage unit (for example, an embodiment) that stores, for each traveling location, the traveling location information that associates the customer ID in the embodiment with the location information of the circulating location (for example, the address in the embodiment). Customer information storage unit 10), a work time information storage unit for storing a traveling work time (for example, a time required for meter reading in the embodiment) for each traveling site, and the position information of the traveling site. The map information storage unit for storing the map information in which the adjacency relationship between the circulation places is associated, and the set of the adjacent circulation places as one area, the map Based on the information and the work time information, an in-area traveling work time (for example, the required time in the area in the embodiment) that is the sum of the traveling work times of the traveling places included in the area is calculated and expanded Select any one of the adjacent patrol locations that are adjacent to the area and are not included in any area, repeat the area expansion process to be included in the area to be expanded, and set the patrol location that is the target of the tour schedule creation within the area tour An area dividing unit that divides the work time into a predetermined number of areas (for example, the number of areas Na to be divided in the embodiment) and a new tour date common to the divided areas are included in the area. A travel date change amount between the predetermined tour date and the tour candidate date (for example, the meter reading candidate date in the embodiment) at the tour location, Among cyclic candidate date of a cyclic schedule generating device, characterized in that it comprises a cyclic schedule calculation unit for setting a patrol candidate date that the cyclic date change amount becomes minimum as the new cyclic date above.
また、本発明の前記巡回スケジュール生成装置は、前記地図情報記憶部が記憶する前記地図情報と、前記巡回箇所情報記憶部が記憶する前記巡回箇所情報とに基づき、隣接する第1巡回箇所と第2巡回箇所とにおける隣接種別を判定し、予め前記隣接種別ごとに定める重み値を前記第1巡回箇所と前記第2巡回箇所との組合せごとに対応付けた重み値情報(例えば、実施形態における街区グラフ隣接テーブル301)を作成するグラフ作成部をさらに備え、前記エリア分割部が、前記グラフ作成部が作成する重み値情報に基づき、前記エリア拡張処理において、前記隣接巡回箇所のうち、当該エリアに含まれる巡回箇所と前記隣接巡回箇所とにおける重み値が最も小さい隣接巡回箇所を新たに当該エリアに含めることを特徴とする。 Further, the tour schedule generation device of the present invention is based on the map information stored in the map information storage unit and the tour location information stored in the tour location information storage unit. Adjacent types at two tour locations are determined, and weight value information (for example, a city block in the embodiment) in which a weight value determined in advance for each adjoining category is associated with each combination of the first tour location and the second tour location. A graph creation unit for creating a graph adjacency table (301), and the area dividing unit is configured to apply the area expansion process to the area in the adjacent cyclic locations based on the weight value information created by the graph creation unit. An adjacent tour location having the smallest weight value between the included tour location and the adjacent tour location is newly included in the area.
また、本発明の前記隣接種別ごとの重み値は、前記第1巡回箇所の第1既定巡回日と前記第2巡回箇所の第2既定巡回日との日程の差に応じた値であることを特徴とする。 Further, the weight value for each adjacent type of the present invention is a value corresponding to a difference in schedule between a first predetermined tour date of the first tour location and a second default tour date of the second tour location. Features.
また、本発明の前記隣接種別ごとの重み値は、前記第1巡回箇所と前記第2巡回箇所との間の土地種別ごとに予め定められた値であることを特徴とする。 Further, the weight value for each adjacent type according to the present invention is a value determined in advance for each land type between the first tour location and the second tour location.
本発明は、予め巡回箇所ごとに定められた既定巡回日と、前記巡回箇所の識別情報と、前記巡回箇所の位置情報とを対応付けた巡回箇所情報を前記巡回箇所ごとに記憶する巡回箇所情報記憶ステップと、前記巡回箇所ごとの巡回作業時間を前記巡回箇所ごとに記憶する作業時間情報記憶ステップと、前記巡回箇所の前記位置情報と、前記巡回箇所間の隣接関係とが対応付けられた地図情報を記憶する地図情報記憶ステップと、隣接する前記巡回箇所の集合を1エリアとして、前記地図情報と前記作業時間情報とに基づき、前記エリア内に含まれる前記巡回箇所の前記巡回作業時間の合計であるエリア内巡回作業時間を算出し、拡張対象エリアに隣接し、いずれのエリアにも含まれていない前記隣接巡回箇所のいずれかを選択し、当該拡張対象エリアに含めるエリア拡張処理を繰り返し、巡回スケジュール作成対象の前記巡回箇所を前記エリア内巡回作業時間を平均化した所定数のエリアに分割するエリア分割ステップと、分割された前記エリア内に共通の新たな巡回日として、当該エリア内に含まれる前記巡回箇所における前記既定巡回日と、巡回候補日との巡回日変更量を算出し、全ての巡回候補日のうち、前記巡回日変更量が最小となる巡回候補日を前記新たな巡回日として設定する巡回スケジュール算出ステップとを有することを特徴とする巡回スケジュール生成方法である。 The present invention relates to tour location information that stores, for each tour location, tour location information in which a predetermined tour date determined in advance for each tour location, identification information of the visit location, and position information of the visit location are associated with each other. A map in which a storage step, a work time information storage step for storing a traveling work time for each traveling place for each traveling place, the position information of the traveling place, and an adjacent relationship between the traveling places are associated with each other A map information storage step for storing information, and a set of adjacent tour locations as one area, based on the map information and the work time information, the total of the tour work times of the tour locations included in the area Is calculated by selecting one of the adjacent patrol locations that are adjacent to the expansion target area and are not included in any area, An area division step for repeating the area expansion process to be included in the rear, and dividing the tour location for which the travel schedule is to be created into a predetermined number of areas obtained by averaging the travel time within the area, and a new common to the divided areas As a tour day, the travel date change amount between the default tour date and the tour candidate date in the tour location included in the area is calculated, and the tour day change amount is the smallest among all tour candidate dates. And a tour schedule calculation step for setting a tour candidate date to be set as the new tour date.
本発明は、巡回スケジュール生成装置に用いられるコンピュータを予め巡回箇所ごとに定められた既定巡回日と、前記巡回箇所の識別情報と、前記巡回箇所の位置情報とを対応付けた巡回箇所情報を前記巡回箇所ごとに記憶する巡回箇所情報記憶部、前記巡回箇所ごとの巡回作業時間を前記巡回箇所ごとに記憶する作業時間情報記憶部、前記巡回箇所の前記位置情報と、前記巡回箇所間の隣接関係とが対応付けられた地図情報を記憶する地図情報記憶部、隣接する前記巡回箇所の集合を1エリアとして、前記地図情報と前記作業時間情報とに基づき、前記エリア内に含まれる前記巡回箇所の前記巡回作業時間の合計であるエリア内巡回作業時間を算出し、拡張対象エリアに隣接し、いずれのエリアにも含まれていない前記隣接巡回箇所のいずれかを選択し、当該拡張対象エリアに含めるエリア拡張処理を繰り返し、巡回スケジュール作成対象の前記巡回箇所を前記エリア内巡回作業時間を平均化した所定数のエリアに分割するエリア分割部、分割された前記エリア内に共通の新たな巡回日として、当該エリア内に含まれる前記巡回箇所における前記既定巡回日と、巡回候補日との巡回日変更量を算出し、全ての巡回候補日のうち、前記巡回日変更量が最小となる巡回候補日を前記新たな巡回日として設定する巡回スケジュール算出部として機能させることを特徴とする巡回スケジュール生成プログラムである。 The present invention relates to the traveling location information in which the computer used in the traveling schedule generation apparatus associates the predetermined traveling date determined in advance for each traveling location, the identification information of the circulating location, and the location information of the circulating location, A traveling location information storage unit that stores each traveling location, a working time information storage portion that stores a traveling work time for each traveling location for each traveling location, the positional information of the traveling location, and an adjacent relationship between the traveling locations And a map information storage unit that stores map information associated with each other, a set of adjacent tour locations as one area, and based on the map information and the work time information, the tour locations included in the area An in-area traveling work time that is the total of the traveling work times is calculated, adjacent to the expansion target area, and any of the adjacent traveling points that are not included in any area An area dividing unit that divides the cyclic part to be created in the cyclic schedule into a predetermined number of areas obtained by averaging the in-area cyclic work time. As a new tour date common in the area, the travel date change amount between the default tour date and the tour candidate date in the tour location included in the area is calculated, and among all tour candidate dates, A tour schedule generation program that functions as a tour schedule calculation unit that sets a tour candidate date that minimizes a tour day change amount as the new tour date.
本発明によれば、エリア分割部が、巡回箇所を隣接する巡回箇所の集合でありエリア内巡回作業時間を平均化させたエリアに分割し、巡回スケジュール算出部が、エリアごとに巡回日変更量が最小となる巡回候補日をエリア内に共通の新たな巡回日として設定することとした。
これにより、各エリアのエリア内巡回作業時間を平均化し、既定巡回日からの巡回日変更量を最小化する新たな巡回スケジュールを作成することが可能になるという効果がある。
According to the present invention, the area dividing unit divides a traveling place into an area that is a set of adjacent traveling places and averages the traveling time in the area, and the traveling schedule calculation unit performs the amount of change of the traveling day for each area. It is decided to set the candidate tour date that minimizes the number as a new tour date common to the area.
Accordingly, there is an effect that it is possible to create a new tour schedule that averages the in-area tour work time of each area and minimizes the visit date change amount from the default tour date.
また、この発明によれば、エリア分割部が、エリア分割を行う際に隣接種別ごとの重み値が小さい巡回箇所を含めることによってエリア拡張処理を行う。これにより、重み値が大きい巡回箇所に比して重み値が小さい巡回箇所を優先的にエリアに含めることが可能になるという効果がある。 Further, according to the present invention, the area dividing unit performs the area expansion process by including a cyclic part having a small weight value for each adjacent type when performing area division. As a result, there is an effect that it is possible to preferentially include a tour location having a small weight value as compared with a tour location having a large weight value.
また、この発明によれば、隣接する巡回箇所の間の巡回日の日程の差に応じた重み値とすることにより、巡回日の日程の差が小さい巡回箇所を優先的にエリアに含めることが可能になるという効果がある。 In addition, according to the present invention, by setting the weight value according to the difference in the schedule of the tour dates between the adjacent tour locations, it is possible to preferentially include the tour locations where the difference in the schedule of the tour dates is small in the area. There is an effect that it becomes possible.
また、この発明によれば、隣接する巡回箇所の間の土地種別に応じた重み値を用いることにより、巡回箇所間の移動の難易に応じた重み値を設定することが可能になるという効果がある。 In addition, according to the present invention, by using the weight value according to the land type between the adjacent tour locations, it is possible to set the weight value according to the difficulty of movement between the tour locations. is there.
以下、本発明の一実施形態による巡回スケジュール生成装置1について図面を参照して説明する。図1は、本実施形態による巡回スケジュール生成装置1を示す概略ブロック図である。
巡回スケジュール生成装置1は、顧客情報記憶部10、作業時間記憶部11、地図情報記憶部12、所要時間モデル化部200、グラフ作成部300、エリア分割部400、巡回スケジュール算出部500、街区グラフノード情報記憶部20、街区グラフ隣接情報記憶部30、検針エリア情報記憶部40、巡回スケジュール情報記憶部50を備える。
Hereinafter, a traveling
The traveling
巡回スケジュール生成装置1は、例えば、水道料金を課金するために行う水道メータ検針作業や電気使用量の検針作業、集金や定期的な配達など、所定の地域を巡回する作業において、効率的な巡回スケジュールを作成する。以下、本実施形態において、巡回作業の例として、検針員が所定の地域において世帯ごとに設置されたメータを検針する際の検針作業について説明する。また、この検針作業は、例えば1ヶ月あたり1回などの所定周期となる既定検針日に行う作業である。また、世帯ごとに異なる既定検針日が予め設定されており、検針作業員は、通常既定検針日、又は、既定検針日が法定休日に該当する場合などに既定検針日の前後数日以内に対象の世帯において検針処理を行う。
The traveling
顧客情報記憶部10は、検針対象の世帯に関する情報として顧客情報テーブル100を予め記憶する。図2は、顧客情報テーブル100のデータ構成例と、データ例とを示す図面である。同図に示すように顧客情報テーブル100は、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、世帯を識別するための識別情報である顧客IDと、世帯ごとの住所情報と、世帯ごとに予め設定されている既定検針日情報との項目の列を有している。顧客情報テーブル100の各行は、顧客IDごとに存在する。
The customer
図1に戻り、作業時間記憶部11は、検針作業にかかる所要時間の情報として作業時間テーブル101を予め記憶する。図3は、作業時間テーブル101のデータ構成例と、データ例とを示す図面である。同図に示すように、作業時間テーブル101は、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、検針員を識別するための識別情報である検針員IDと、検針場所の住所情報と、検針作業にかかった時間を示す検針所要時間情報との項目の列を有している。作業時間テーブル101の各行は、検針員IDと検針場所の住所との組合せごとに存在する。
Returning to FIG. 1, the work
図1に戻り、地図情報記憶部12は、地図や、街区の面積、隣接する街区間の土地種別など、地図に関する地図情報102を予め記憶する。ここで、街区とは、道路、鉄道、河川などによって区切られた区画の単位である。また、土地種別とは、土地の用途による分類を示す地目の種類である。
所要時間モデル化部200は、街区の世帯密度と、1世帯あたりの検針作業の所要時間時間との相関関係を示す推定モデル式を、作業時間記憶部11が記憶する作業時間テーブル101と世帯密度情報とに基づき算出する。また、所要時間モデル化部200は、算出した推定モデル式と、街区の世帯密度情報と、街区内の世帯数とに基づき、街区内の全世帯を検針する際の総検針作業時間を街区ごとに算出する。
Returning to FIG. 1, the map information storage unit 12 stores in
The required
所要時間モデル化部200は、算出した街区内の総検針作業時間を街区内所要時間として、街区を識別するための識別情報である街区IDと、街区の住所情報と、算出した街区内所要時間情報と、平均既定検針日情報とを対応付けた街区グラフノードテーブル201を街区グラフノード情報記憶部20に書き込む。平均既定検針日情報は、街区内の各世帯の既定検針日の平均である。なお、平均既定検針日情報として、既定検針日のうち、最も街区内における世帯数が多い既定検針日を用いてもよい。
The required
グラフ作成部300は、地図情報記憶部12の地図情報102に基づき、街区間の土地種別を選択する。また、隣接部分の土地種別と、既定検針日の日程の差とに対応する重み値を内部の記憶領域に予め記憶しており、隣接する街区の組合せと、その隣接部分の隣接種別に対応する重み値とを対応付けた街区グラフ隣接テーブル301を街区グラフ隣接情報記憶部30に書き込む。ここで隣接種別は、土地種別と既定検針日の日程の差との組合せである。また、重み値は、既定検針日の日程の差の値に比例して大きい重み値となり、この街区間の隣接部分の土地種別や、既定検針日の差など、街区間の移動の容易性に応じて異なる値である。土地種別は、例えば、道路、高速道路、川、崖、柵などがある。
The
エリア分割部400は、巡回スケジュール作成対象の地域内の街区を複数のエリアに分割する。ここで、エリアとは、検針員一人あたりに割り当てる一日分の検針対象地域の範囲であり、1又は複数の街区を含む検針作業対象の範囲を示す。
エリア分割部400は、各エリアにおける総検針作業時間であるエリア内所要時間が全てのエリアにおいてほぼ均一化させるエリア分割処理を行う。
エリア分割部400は、エリア分割処理結果として、エリアを識別するための識別情報であるエリアIDと街区IDと街区内所要時間情報と、既定検針日情報とを対応付けた検針エリアテーブル401を検針エリア情報記憶部40に書き込む。
The
The
The
巡回スケジュール算出部500は、エリア内の既定検針日に基づき、検針日ごとのエリア数を平均化させる新たな検針日を決定する。また、巡回スケジュール算出部500は、検針エリア情報記憶部40の検針エリアテーブル401に基づき、エリアごとに検針作業者である検針員を割り当てる。巡回スケジュール算出部500は、エリアIDと、決定した検針日と、エリア内の総検針作業時間を示すエリア内所要時間と、検針作業者である検針員の検針員IDとを対応付けた巡回スケジュールテーブル501を巡回スケジュール情報記憶部50に書き込む。
The traveling
次に、本発明の一実施形態による巡回スケジュール生成装置1の動作について説明する。図4は、巡回スケジュール生成装置1の巡回スケジュール作成処理のフローを示す。
所要時間モデル化部200は、地図情報記憶部12の地図情報102を読み出す。所要時間モデル化部200は、読み出した地図情報に基づき、街区(ノード)gについて、当該街区に含まれる世帯の住所を検索キーとして、読み出した住所に対応する検針処理時間情報t(a)を作業時間テーブル101から読み出す(ステップS1)。
Next, the operation of the traveling
The required
所要時間モデル化部200は、街区gに含まれる世帯全ての総検針作業時間と、合計移動時間とを合計した街区内所要時間t(g)を算出する(ステップS2)。なお、合計移動時間は、例えば、世帯間の移動にかかる時間の平均値を所要時間モデル化部200が内部の記憶領域に予め記憶しており、所要時間モデル化部200が、この平均値と街区内の世帯の数とを乗算することにより算出する。
また、所要時間モデル化部200は、街区内合計検針時間t(g)を街区gの世帯数で除算することにより街区gにおける世帯あたりの合計検針時間の平均値として平均所要時間t(ga)を算出する(ステップS3)。
The required
Furthermore, required
また、所要時間モデル化部200は、地図情報102から、街区gの面積情報を読み出すとともに、街区gに含まれる住所に対応する顧客情報テーブル100を顧客情報記憶部10から読み出す(ステップS4)。所要時間モデル化部200は、読み出した顧客情報テーブル100に基づき街区gに含まれる世帯数を算出し、世帯密度D(g)を算出する(ステップS5)。世帯密度D(g)は、所要時間モデル化部200が世帯数を面積で除算することにより得られる街区gにおける面積あたりの世帯数の割合である。
所要時間モデル化部200は、上述の平均所要時間t(ga)と世帯密度D(g)とが未算出である街区の有無を判定し、未算出の街区が存在すると判定した場合、当該未算出の街区について上述のステップS1からS5の処理を繰り返す。また、所要時間モデル化部200は、未算出の街区が存在しないと判定した場合、ステップS7に進む(ステップS6)。
Further, the required
所要時間モデル化部200は、上述の傾向に基づき、世帯密度と世帯あたりの合計検針時間との相関関係を示す関数の推定モデル式を算出する(ステップS7)。この推定モデル式の算出は、例えば、単回帰や、多重回帰、最小二乗回帰などの関数に基づく解析処理により算出する処理である。
次に、所要時間モデル化部200は、算出した推定モデル式に基づき、街区gの世帯密度に対応する1世帯あたりの推定所要時間を算出する。また、所要時間モデル化部200は、算出した1世帯あたりの推定所要時間と、街区gの世帯数とを乗算し、算出結果の推定街区内所要時間te(g)を取得する(ステップS8)。
The required
Next, the required
所要時間モデル化部200は、街区gの住所と、算出した推定街区内合計検診時間t(g)と、顧客情報テーブル100から読み出した街区gに含まれる世帯の平均既定検針日とを対応付けた街区グラフノードテーブル201を作成し、一時的に内部の記憶領域に記憶する(ステップS9)。
The required
所要時間モデル化部200は、上述の街区グラフノードテーブル201への書き込みが未処理である街区の有無を判定し、未処理の街区が存在すると判定した場合、当該未処理の街区について上述のステップS8、S9の処理を繰り返す。また、所要時間モデル化部200は、未処理の街区が存在しないと判定した場合、街区グラフノードテーブル201を街区グラフノード情報記憶部20に書き込むとともに、グラフ作成部300に処理実行要求を出力する(ステップS10)。
The required
グラフ作成部300は、グラフ作成対象の第一街区の住所と、第一街区に隣接する第二街区の住所と、第一街区と第二街区との隣接部分の土地種別とを地図情報記憶部12の地図情報102から読み出す。また、グラフ作成部300は、読み出した土地種別に対応する重み値を内部の記憶領域から読み出す。
グラフ作成部300は、読み出した住所を検索キーとして、第一街区の街区IDと第二街区の街区IDとを街区グラフノード情報記憶部20の街区グラフノードテーブル201から読み出す(ステップS11)。
The
The
グラフ作成部300は、読み出した第一街区IDと第二街区との組合せに算出した重み値を対応付けた街区グラフ隣接テーブル301を作成する(ステップS12)。
グラフ作成部300は、上述の街区グラフ隣接テーブル301への書き込みが未処理である街区の有無を判定し、未処理の街区が存在すると判定した場合、当該未処理の街区について上述のステップS11、S12の処理を繰り返す。また、グラフ作成部300は、未処理の街区が存在しないと判定した場合、作成した街区グラフ隣接テーブル301を街区グラフ隣接情報記憶部30に書き込むとともに、エリア分割部400に処理実行要求を出力する(ステップS13)。
The
When the
エリア分割部400は、推定街区内所要時間te(g)の全街区における合計値を算出する。エリア分割部400は、算出した合計値を分割するエリア数Naで除算することにより、エリアあたりの平均エリア内所要時間t(aa)を算出する(ステップS14)。
ここで、エリア数Naは、検針作業を行う検針員ごとの月当たりの検針作業日数を全検針員分合計した合計検針作業日数Dに等しい。なお、エリア数Naを決定するにあたっては、前述の方法のほかに、一日で巡回可能な平均エリア所要時間を予め設定し、推定街区内所要時間te(g)の合計値を平均エリア所要時間t(aa)で除算することによりエリア数Naを決定することでも良い。また、エリア数Na、平均エリア内所要時間t(aa)は、上述の方法で算出するほか、予めエリア分割部400が記憶しておくことや、巡回スケジュール生成装置1が備える入力装置を介してユーザが入力することなどでも良い。
次に、エリア分割部400は、算出した平均エリア内所要時間t(aa)とエリア内の総検針作業時間との差が許容範囲Δt以内となり、検針日の変更が最小となるようにエリア(街区群)に分割するグラフパーティショニング処理を行う(ステップS15)。
The
Here, the number of areas Na is equal to the total number of meter reading work days D obtained by summing up the number of meter reading work days per month for each meter reading person performing the meter reading work. In determining the number of areas Na, in addition to the method described above, an average area required time that can be visited in a day is set in advance, and the total value of the estimated time t e (g) in the estimated block is calculated as the average area required. The area number Na may be determined by dividing by the time t (a a ). In addition to calculating the area number Na and the average required time t (a a ) by the above-described method, the
Next, the
エリア分割部400は、グラフパーティショニング処理結果として、ノードの街区IDと、分割したエリアを識別するための識別情報であるエリアIDと、街区グラフノード情報記憶部20の街区グラフノードテーブル201が記憶する推定街区内所要時間情報と、平均既定検針日情報とを対応付けた検針エリアテーブル401を作成する(ステップS16)。
The
エリア分割部400は、作成した検針エリアテーブル401を検針エリア情報記憶部40に書き込むとともに、巡回スケジュール算出部500に処理実行要求を出力する(ステップS17)。
巡回スケジュール算出部500は、検針エリア情報記憶部40の検針エリアテーブル401を読み出し、エリアaにおいて平均既定検針日ごとの街区数の逆数を巡回日変更量として算出し、最も巡回日変更量が小さい平均既定検針日を新たな検針日の候補である検針候補日として設定する処理を全てのエリアについて繰り返す(ステップS18)。
The
The traveling
次に、巡回スケジュール算出部500は、検針候補日ごとのエリア数を算出する(ステップS19)。次に、巡回スケジュール算出部500は、検針候補日ごとのエリア数を平均化させるように新たな検針日を変更する(ステップS20)。具体的には、例えば、検針日ごとの検針員の数を予め記憶しておき、巡回スケジュール算出部500が、検針候補日ごとに、エリア数と検針員の数とを比較する。
巡回スケジュール算出部500は、比較の結果に基づき、検針員の数よりエリア数が大きいエリアの検針候補日を、検針員の数よりエリア数が少ないエリアの検針候補日に変更する。このとき、検針員の数よりエリア数が少ないエリアのうち、元の検針候補日に近い日程を検針候補日とするエリアを選択する。
Next, the traveling
Based on the comparison result, the traveling
上述したステップS18の処理を行うことにより、巡回スケジュール算出部500は、エリア分割部400により分割されたエリアにおける新たな検針日を設定する際に、巡回スケジュール作成対象の地域における検針日変更世帯数が少なく、また、検針日ごとの検針員の人数を平均化させる検針日を設定することができる。検針日変更世帯数は、既定検針日と新たな検針日とが異なり、検針日が変更される世帯数である。
By performing the process of step S18 described above, the traveling
巡回スケジュール算出部500は、エリアIDと、設定した新たな検針日と、エリア内における街区内所要時間の合計値である推定エリア内所要時間と、検針員IDとを対応付けた巡回スケジュールテーブル501を作成し、作成した巡回スケジュールテーブル501を巡回スケジュール情報記憶部50に書き込む(ステップS21)。
The traveling
図5は、全ての街区について、算出結果に基づき、世帯密度D(g)と世帯あたりの平均所要時間t(ga)とのデータ例をプロットした図である。
ここで、各世帯の検針場所が近接すると移動距離とともに移動時間が短くなる。このため、世帯あたりの平均所要時間と世帯密度との相関関係として、世帯密度D(g)の値の増加に応じて世帯あたりの平均所要時間t(ga)の値は減少し、所定値に向かって収束する傾向がある。
5 for all city blocks, based on the calculated result, is a plot of data example of the household density D (g) and the average time required per household t (g a).
Here, when the meter-reading place of each household approaches, movement time will become short with movement distance. Therefore, as the correlation between the average duration and household density per household, the value decreases the average time required t per household (g a) in accordance with the increase in the value of household density D (g), a predetermined value Tend to converge towards
図6は、図4のステップS9において所要時間モデル化部200が作成する街区グラフノードテーブル201のデータ構成例とデータ例とを示す図である。同図に示すように、街区グラフノードテーブル201は、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、街区IDと、街区の住所情報と、算出した推定街区内所要時間と、平均既定検針日との項目の列を有する。街区グラフノードテーブル201の各行は、街区IDごとに存在する。
FIG. 6 is a diagram illustrating a data configuration example and a data example of the block graph node table 201 created by the required
図7は、図4のステップS12においてグラフ作成部300が作成する街区グラフ隣接テーブル301のデータ構成例とデータ例とを示す図である。同図に示すように、街区グラフ隣接テーブル301は、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、第一街区IDと、第二街区IDと、隣接部分の土地種別に対応する重み値との項目の列を有する。街区グラフ隣接テーブル301の各行は、第一街区IDと第二街区IDとの組合せごとに存在する。
FIG. 7 is a diagram illustrating a data configuration example and a data example of the block graph adjacency table 301 created by the
次に、図4のステップS15におけるグラフパーティショニング処理の具体例について図面を用いて説明する。図8は、グラフパーティショニング処理における処理対象の地域について、推定街区内所要時間を地図上に表示した際のグラフ例である。ここでは、処理対象の地域の例として、道路や川などの格子状の境界で囲まれた縦5ブロック、横5ブロックの街区が存在する地域について説明する。 Next, a specific example of the graph partitioning process in step S15 of FIG. 4 will be described using the drawings. FIG. 8 is a graph example when the estimated time in the estimated block is displayed on the map for the area to be processed in the graph partitioning process. Here, as an example of a region to be processed, a region where a block of 5 blocks and 5 blocks surrounded by a grid-like boundary such as a road or a river will be described.
図8(a)に示すように、境界Bは、例えば、川や、既定検針日等が異なる境界などであり、街区間を移動する際に他の境界に比して重み値が高い境界を示す。なお、以下において、簡単のために、境界B以外の境界について、重み値を0とし、境界Bについて、重み値を60として説明する。同図において、例えば、ノードG1は、例えば、一戸建てが集中する街区など、世帯密度が低い街区であり、推定街区内所要時間の値が60分の街区である。また、ノードG2は、例えば、複数の集合住宅が含まれる世帯密度が高い地域であり、推定街区内所要時間の値が240分の街区である。 As shown in FIG. 8 (a), the boundary B is, for example, a river, a boundary with a different default meter reading date, or the like, and a boundary having a higher weight value than other boundaries when moving in a city section. Show. In the following description, for the sake of simplicity, the description will be made assuming that the weight value is 0 for the boundary other than the boundary B and the weight value is 60 for the boundary B. In the figure, for example, the node G1 is a block having a low household density, such as a block in which detached houses are concentrated, and is a block having an estimated required time in the block of 60 minutes. In addition, the node G2 is, for example, a district having a high household density including a plurality of apartment houses, and a district having an estimated time in the estimated district of 240 minutes.
図8(b)は、推定街区内所要時間の大きさに準じた直径となる円を街区上にノード円として示し、ノード円同士の全ての隣接関係を直線による接続で示す図である。同図において、例えば、接続Lのように、境界Bを越えるため、重み値60を加算する接続を破線で示している。
次に、図9から図11を用いて、グラフパーティショニング処理の流れについて説明する。ここでは、分割するエリア数Na=8、許容範囲Δt=60である場合について説明する。また、図8(b)における全ノードの推定街区内所要時間を合計した合計値は、2730分、この合計値をエリア数8で除算して得られる平均エリア内所要時間t(aa)は341.25分となる。
FIG. 8B is a diagram showing a circle having a diameter in accordance with the required time in the estimated city block as a node circle on the city block, and showing all adjacent relations between the node circles by straight lines. In the figure, for example, a connection for adding a
Next, the flow of graph partitioning processing will be described with reference to FIGS. Here, a case where the number of divided areas Na = 8 and the allowable range Δt = 60 will be described. Further, the total value obtained by summing the estimated time required in all the blocks in FIG. 8B is 2730 minutes, and the average required time t (a a ) obtained by dividing this total value by the number of areas 8 is 341.25 minutes.
全ノードのうちのいずれか2のノードを中心ノードとして選択する(例えば、図9(a)の中心ノードCG1と中心ノードCG2)。
次に、選択した中心ノードを中心として、隣接するノードに接続することにより、接続範囲を拡張する。このとき、隣接するノードのうち、接続するノード間における重み値が最も小さいものを優先的に選択する。そして、全てのノードがいずれかの中心ノードから接続されるノード群に接続するまで接続範囲を拡張する作業を繰り返す。このとき、中心ノードCG1を中心に接続するノード群と、中心ノードCG2を中心に接続するノード群とにおける街区内所要時間の合計値がほぼ等しくなるように接続する。以下、図9(b)から図10(d)において、この接続処理の流れを示す。
Any two of the nodes are selected as the central nodes (for example, the central node CG1 and the central node CG2 in FIG. 9A).
Next, the connection range is expanded by connecting to adjacent nodes with the selected center node as the center. At this time, among adjacent nodes, a node having the smallest weight value between connected nodes is preferentially selected. Then, the operation of extending the connection range is repeated until all the nodes are connected to a node group connected from any one of the central nodes. At this time, the connection is made so that the total value of the required time in the block in the node group connected around the center node CG1 and the node group connected around the center node CG2 are almost equal. In the following, the flow of this connection process is shown in FIG. 9 (b) to FIG. 10 (d).
図9(b)において、中心ノードCG1と隣接するノードとを接続し、中心ノードCG2と隣接するノードとを接続する。この結果、中心ノードCG1の接続範囲と、中心ノードCG2の接続範囲とのいずれも街区内所要時間の合計値が150分となる。同図において、中心ノードCG1、CG2のいずれにおいても、隣接ノードの重み値はいずれも0であるため、街区内所要時間の合計値がほぼ等しくなるノードを選択する。同様に、図9(c)に図示するように、さらに隣接ノードを選択した結果中心ノードCG1の接続範囲と、中心ノードCG2の接続範囲とのいずれも街区内所要時間の合計値が450分となる。 In FIG. 9B, the central node CG1 and the adjacent node are connected, and the central node CG2 and the adjacent node are connected. As a result, the total value of the required time in the block for both the connection range of the central node CG1 and the connection range of the central node CG2 is 150 minutes. In the figure, since the weight values of the adjacent nodes are both 0 in both of the central nodes CG1 and CG2, the nodes having the same total value of the required time in the block are selected. Similarly, as shown in FIG. 9C, as a result of further selecting an adjacent node, the total value of the required time in the block is 450 minutes for both the connection range of the central node CG1 and the connection range of the central node CG2. Become.
ここで、中心ノードCG1の接続範囲において、隣接するノードのうち、接続線が境界Bを越えるノードが存在する。ここで、境界Bを越える場合の重み値が60であり、他の境界を越える場合の重み値が0であることから、重み値0となるノードを優先的に中心ノードCG1の接続範囲に含める。以下、同様に、重み値0となるノードを優先的に選択し、図9(d)図示するように、さらに隣接ノードを選択し、その結果中心ノードCG1の接続範囲における街区内所要時間の合計値は、630分となり、中心ノードCG2の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、690分となる。 Here, in the connection range of the central node CG1, there is a node whose connection line exceeds the boundary B among adjacent nodes. Here, since the weight value when the boundary B is exceeded is 60 and the weight value when the other boundary is exceeded is 0, the node having the weight value 0 is preferentially included in the connection range of the central node CG1. . Hereinafter, similarly, a node having a weight value of 0 is preferentially selected, and as shown in FIG. 9D, adjacent nodes are further selected. As a result, the total required time in the block in the connection range of the central node CG1 The value is 630 minutes, and the total value of the required time in the block in the connection range of the central node CG2 is 690 minutes.
図10(a)においてさらに隣接ノードを選択し、その結果中心ノードCG1の接続範囲と、中心ノードCG2の接続範囲とのいずれも街区内所要時間の合計値が810分となる。図10(b)においてさらに隣接ノードを選択し、その結果中心ノードCG1の接続範囲における街区内所要時間の合計値は、990分となり、中心ノードCG2の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、1050分となる。 In FIG. 10A, an adjacent node is further selected, and as a result, the total value of the required time in the block is 810 minutes for both the connection range of the central node CG1 and the connection range of the central node CG2. In FIG. 10B, an adjacent node is further selected. As a result, the total value of the required time in the block in the connection range of the central node CG1 is 990 minutes, and the total value of the required time in the block of the connection range of the central node CG2 is 1050 minutes.
ここで、図10(b)に示すように、中心ノードCG1の隣接ノードは、いずれも境界Bを越える接続となる。このため、次の拡張処理において、いずれの隣接ノードと接続する場合であっても、重み値60を加算する。図10(c)に図示するように、さらに隣接ノードを選択し、その結果中心ノードCG1の接続範囲として、境界Bを超える接続Lbを含むため、重み値60を加算し、街区内所要時間の合計値は、1290分となる。また、中心ノードCG2の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、1350分となる。
Here, as shown in FIG. 10B, all the adjacent nodes of the central node CG1 are connected beyond the boundary B. For this reason, in the next expansion process, the
図10(d)においてさらに隣接ノードを選択し、その結果中心ノードCG1の接続範囲における街区内所要時間の合計値は、1380分となり、中心ノードCG2の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、1410分となる。
図10(d)において、全てのノードが中心ノードCG1の接続範囲又は中心ノードCG2の接続範囲のいずれかに接続する。このようにすることで、街区内所要時間の合計がほぼ等しい街区群として、中心ノードCG1の接続範囲と中心ノードCG2の接続範囲との二つの街区群に分割することができる。
In FIG. 10 (d), an adjacent node is further selected. As a result, the total required time in the block in the connection range of the central node CG1 is 1380 minutes, and the total value of the required time in the block in the connection range of the central node CG2 is 1410 minutes.
In FIG. 10D, all the nodes are connected to either the connection range of the central node CG1 or the connection range of the central node CG2. By doing in this way, it can divide into two block groups of the connection range of center node CG1, and the connection range of center node CG2 as a block group with the sum total required time in a block.
次に、図9、図10に示す処理について、中心ノードCG1の接続範囲と、中心ノードCG2の接続範囲とに対して処理を行う。図11(a)において、図10(d)において示した中心ノードCG1の接続範囲と、中心ノードCG2の接続範囲とにおいて、それぞれいずれか2のノードを中心ノードとして選択する(図11(a)の中心ノードCG11と中心ノードCG12、中心ノードCG21と中心ノードCG22)。 Next, the processing shown in FIGS. 9 and 10 is performed on the connection range of the central node CG1 and the connection range of the central node CG2. 11A, any two nodes are selected as the central node in the connection range of the central node CG1 and the connection range of the central node CG2 shown in FIG. 10D, respectively (FIG. 11A). Center node CG11 and center node CG12, center node CG21 and center node CG22).
以降、図9(b)から図10(d)の処理と同様に選択した中心ノードを中心として、接続範囲を拡張し、中心ノードCG1の接続範囲と、中心ノードCG2の接続範囲とにおいて、それぞれ2分割する。図11(b)は、中心ノードCG1の接続範囲と、中心ノードCG2の接続範囲とのそれぞれを2分割した図である。同図に示すように、中心ノードCG11の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、660分であり、接続Lbを含む中心ノードCG12の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、720分である。また、中心ノードCG21の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、720分であり、中心ノードCG22の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、690分である。 Thereafter, the connection range is expanded around the selected central node in the same manner as the processing of FIG. 9B to FIG. 10D, and the connection range of the central node CG1 and the connection range of the central node CG2 respectively. Divide into two. FIG. 11B is a diagram in which each of the connection range of the central node CG1 and the connection range of the central node CG2 is divided into two. As shown in the figure, the total value of the required time in the block of the connection range of the central node CG11 is 660 minutes, and the total value of the required time in the block of the connection range of the central node CG12 including the connection Lb is 720 minutes. It is. In addition, the total value of the required time in the block of the connection range of the central node CG21 is 720 minutes, and the total value of the required time in the block of the connection range of the central node CG22 is 690 minutes.
以下同様に、中心ノードCG11、CG12、CG21、CG22の各々の接続範囲において、中心ノードを2つずつ選択する(図11(c)の中心ノードCG111、CG112、CG121、CG122、CG211、CG212、CG221、CG222)。
選択した中心ノードを中心に接続範囲を拡張し、中心ノードCG11、CG12、CG21、CG22の接続範囲をそれぞれ2分割する。図11(d)は、2分割後の接続範囲を示す図である。
Similarly, two center nodes are selected in the connection range of each of the center nodes CG11, CG12, CG21, and CG22 (the center nodes CG111, CG112, CG121, CG122, CG211, CG212, and CG221 in FIG. 11C). , CG222).
The connection range is expanded around the selected center node, and the connection ranges of the center nodes CG11, CG12, CG21, and CG22 are each divided into two. FIG. 11D is a diagram showing the connection range after the division into two.
同図に示すように、中心ノードCG111の接続範囲は、街区内所要時間の合計値が300分であり、中心ノードCG121、CG122、CG222の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、いずれも330分である。また、中心ノードCG112、CG211、CG212、CG221の接続範囲の街区内所要時間の合計値は、いずれも360分である。 As shown in the figure, in the connection range of the central node CG111, the total value of the required time in the block is 300 minutes, and the total value of the required time in the block of the connection range of the central nodes CG121, CG122, and CG222 is all 330 minutes. Further, the total value of the required time in the block within the connection range of the central nodes CG112, CG211, CG212, and CG221 is 360 minutes.
このように、接続範囲における街区内所要時間の合計値が等しくなるように中心ノードから接続範囲を拡張することにより分割処理を行うため、街区内所要時間の合計値がほぼ等しい接続範囲に分割することができる。エリア分割部400は、この分割処理を接続範囲数が上述の分割エリア数Naになるまで繰り返すことにより、グラフパーティショニング処理を行う。
なお、エリア分割部400は、グラフパーティショニング処理において常に中心ノードを2つずつ選択することにより、2分割することとしたが、3以上の中心ノードを選択することにより、3以上に分割することができる。
As described above, since the dividing process is performed by expanding the connection range from the central node so that the total value of the required time in the block in the connection range becomes equal, the total value of the required time in the block is divided into connection ranges that are substantially equal. be able to. The
The
図12は、図4のステップS16においてエリア分割部400が作成する検針エリア情報記憶部40の検針エリアテーブル401のデータ構成例とデータ例とを示す図である。同図に示すように、検針エリアテーブル401は、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、エリアIDと、ノードの街区IDと、推定街区内所要時間情報と、平均既定検針日情報との項目の列を有する。検針エリアテーブル401の各行は、街区IDごとに存在する。
FIG. 12 is a diagram showing a data configuration example and a data example of the meter reading area table 401 of the meter reading area information storage unit 40 created by the
図13は、巡回スケジュール情報記憶部50の巡回スケジュールテーブル501のデータ構成例とデータ例とを示す図である。同図に示すように、巡回スケジュールテーブル501は、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、エリアIDと、検針日情報と、推定エリア内所要時間情報と、検針員IDとの項目の列を有する。巡回スケジュールテーブル501の各行は、エリアごとに存在する。
FIG. 13 is a diagram illustrating a data configuration example and a data example of the traveling schedule table 501 of the traveling schedule
以上、上述した処理を行うことにより、巡回スケジュール作成対象の地域における検針日変更世帯数が少なく、また、検針日ごとの検針員の人数と一日あたりの検針作業時間とを平均化させて作業効率を向上させることができる巡回スケジュールを作成することができる。
また、所要時間モデル化部200が、ステップS7において推定モデル式を算出し、この推定モデル式を用いて巡回スケジュールを算出することにより、検針員のスキルの差に左右されない平均的な作業時間に基づき街区ごとの街区内所要時間を算出することができる。
As described above, by performing the above-described processing, the number of households whose meter reading date is changed in the area for which the traveling schedule is to be created is small, and the number of meter readers per meter reading date and the meter reading work time per day are averaged. A traveling schedule can be created that can improve efficiency.
In addition, the required
なお、ステップS18において、巡回スケジュール算出部500が、新たな検針日の候補を設定する際、平均既定検針日ごとの街区数の逆数を算出し、算出結果を巡回日変更量として用いることとして説明したが、これに限らず、いずれの巡回日変更量を用いることも可能である。例えば、既定検針日ごとの世帯数の逆数を巡回日変更量として用いることでも良い。この場合、巡回スケジュール算出部500は、検針エリアテーブル401から読み出すエリアaに対応する街区IDを検索キーとして、街区グラフノードテーブル201から住所情報を読み出す。
In step S18, when the traveling
次に、巡回スケジュール算出部500は、読み出した住所情報に基づき、エリアaに含まれる全ての世帯の既定検針日の情報を顧客情報記憶部10の顧客情報テーブル100から読み出す。巡回スケジュール算出部500は、読み出したエリアaに含まれる世帯の既定検針日の情報に基づき、既定検針日ごとの世帯数の逆数を巡回日変更量として算出する。巡回スケジュール算出部500は、算出した巡回日変更量が最も小さい既定検針日を選択することにより、最も世帯数が多い既定検針日を選択することで実現可能である。
また、巡回日変更量として、検針候補日ごとに、検針候補日とエリア内に含まれる世帯に設定されている既定検針日との差を算出し、この差をエリア内に含まれる全世帯について合計した値を用いることでもよい。
Next, the traveling
In addition, for each day of meter reading, the difference between the date of meter reading and the default meter reading date set for the households included in the area is calculated as the amount of change in the patrol date, and this difference is calculated for all households included in the area. A total value may be used.
また、エリア分割部400によるグラフパーティショニング処理は、例えば、総当たりでエリアに分割する方法や、METISと呼ばれる領域分割ソフトウェアなどを適用することも可能である。
例えば、総当たりを用いる方法は、エリア分割部400が、街区gを中心に隣接する街区を組み合わせたエリアにおいて、総検針作業時間の平均エリア内所要時間t(aa)との差が許容範囲Δt以内となる街区の組合せを総当たり(隣接する街区の全組合せ)で検索する。次に、エリア分割部400が、この組合せごとに、組合せに含まれる街区の既定検針日のうち、最も多い既定検針日を選択する。そして、エリア分割部400は、選択した既定検針日と異なる既定検針日となる街区の数を検針日変更街区数として算出する。検針エリア情報記憶部40は、全ての組合せについて、検針日変更街区数を算出し、最も検針日変更街区数が少ない組合せをエリアとして確定する。この作業を繰り返すことにより、エリア分割処理を行う。
Further, the graph partitioning process by the
For example, in the method using the brute force, in the area where the
また、上述した街区間のつながりに対応する重み値は、土地種別ごとの重みと、既定検針日の差に基づく重みとを足し合わせた値を適用することも可能である。また、この場合、重み値をそのまま足し合わせるほか、土地種別ごとの重みと既定検針日の差に基づく重みとを異なる加重により足し合わせることで、土地種別と、既定検針日との差との間で優先度を設定することができる。 In addition, as the weight value corresponding to the connection of the above-described city sections, a value obtained by adding the weight for each land type and the weight based on the difference between the predetermined meter-reading dates can be applied. In this case, in addition to adding the weight values as they are, adding the weight for each land type and the weight based on the difference between the preset meter reading dates with different weights, the difference between the land type and the difference between the preset meter reading date The priority can be set with.
なお、上述の巡回スケジュール生成装置1は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、巡回スケジュール生成装置1の顧客情報テーブル100、所要時間モデル化部200、グラフ作成部300、エリア分割部400、並びに、巡回スケジュール算出部500の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいう「コンピュータシステム」とは、CPU及び各種メモリやOS、周辺機器等のハードウェアを含むものである。
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
The traveling
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.
また、図4に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、また、図1に示す巡回スケジュール生成装置1の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、既定検針日の変更を最小限に抑えつつ巡回作業を効率化させることができる巡回スケジュールを作成する処理を行ってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
Further, the program for realizing each step shown in FIG. 4 is recorded on a computer-readable recording medium, and the program for realizing the function of the cyclic
The “computer-readable recording medium” means a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a writable nonvolatile memory such as a flash memory, a portable medium such as a CD-ROM, a hard disk built in a computer system, etc. This is a storage device.
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
Further, the “computer-readable recording medium” means a volatile memory (for example, DRAM (Dynamic DRAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted through a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. Random Access Memory)), etc., which hold programs for a certain period of time.
The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
1 巡回スケジュール生成装置
10 顧客情報記憶部
11 作業時間記憶部
12 地図情報記憶部
20 街区グラフノード情報記憶部
30 街区グラフ隣接情報記憶部
40 検針エリア情報記憶部
50 巡回スケジュール情報記憶部
100 顧客情報テーブル
101 作業時間テーブル
102 地図情報
200 所要時間モデル化部
201 街区グラフノードテーブル
300 グラフ作成部
301 街区グラフ隣接テーブル
400 エリア分割部
401 検針エリアテーブル
500 巡回スケジュール算出部
501 巡回スケジュールテーブル
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記巡回箇所ごとの巡回作業時間を前記巡回箇所ごとに記憶する作業時間情報記憶部と、
前記巡回箇所の前記位置情報と、前記巡回箇所間の隣接関係とが対応付けられた地図情報を記憶する地図情報記憶部と、
隣接する前記巡回箇所の集合を1エリアとして、前記地図情報と前記作業時間情報とに基づき、前記エリア内に含まれる前記巡回箇所の前記巡回作業時間の合計であるエリア内巡回作業時間を算出し、拡張対象エリアに隣接し、いずれのエリアにも含まれていない前記隣接巡回箇所のいずれかを選択し、当該拡張対象エリアに含めるエリア拡張処理を繰り返し、巡回スケジュール作成対象の前記巡回箇所を前記エリア内巡回作業時間を平均化した所定数のエリアに分割するエリア分割部と、
分割された前記エリア内に共通の新たな巡回日として、当該エリア内に含まれる前記巡回箇所における前記既定巡回日と、巡回候補日との巡回日変更量を算出し、全ての巡回候補日のうち、前記巡回日変更量が最小となる巡回候補日を前記新たな巡回日として設定する巡回スケジュール算出部と
を備えることを特徴とする巡回スケジュール生成装置。 A traveling location information storage unit that stores, for each traveling location, traveling location information that associates the predetermined traveling date that is determined in advance for each traveling location, the identification information of the circulating location, and the location information of the circulating location,
A working time information storage unit for storing the traveling work time for each traveling location for each traveling location;
A map information storage unit that stores map information in which the position information of the patrol location and the adjacency relationship between the patrol locations are associated;
Based on the map information and the work time information, a set of adjacent tour places is set as one area, and an in-area tour work time that is the sum of the tour work times of the tour places included in the area is calculated. Selecting any one of the adjacent patrol locations that are adjacent to the expansion target area and are not included in any area, repeat the area expansion process to be included in the expansion target area, An area dividing unit that divides the traveling time in the area into a predetermined number of areas averaged;
As a new tour date common to the divided areas, the travel date change amount between the default tour date and the tour candidate date in the tour location included in the area is calculated, and all tour candidate dates are calculated. A tour schedule calculation unit that sets a tour candidate date that minimizes the travel date change amount as the new tour date.
前記地図情報記憶部が記憶する前記地図情報と、前記巡回箇所情報記憶部が記憶する前記巡回箇所情報とに基づき、隣接する第1巡回箇所と第2巡回箇所とにおける隣接種別を判定し、予め前記隣接種別ごとに定める重み値を前記第1巡回箇所と前記第2巡回箇所との組合せごとに対応付けた重み値情報を作成するグラフ作成部をさらに備え、
前記エリア分割部は、
前記グラフ作成部が作成する重み値情報に基づき、前記エリア拡張処理において、前記隣接巡回箇所のうち、当該エリアに含まれる巡回箇所と前記隣接巡回箇所とにおける重み値が最も小さい隣接巡回箇所を新たに当該エリアに含める
ことを特徴とする請求項1に記載の巡回スケジュール生成装置。 The traveling schedule generation device includes:
Based on the map information stored in the map information storage unit and the tour location information stored in the tour location information storage unit, the adjacent type in the adjacent first tour location and the second tour location is determined in advance. A graph creating unit that creates weight value information in which weight values determined for each of the adjacent types are associated with each combination of the first cyclic location and the second cyclic location;
The area dividing unit is
Based on the weight value information created by the graph creation unit, in the area expansion process, an adjacent tour location having the smallest weight value between the tour location included in the area and the adjacent tour location is newly selected from the adjacent tour locations. The traveling schedule generation device according to claim 1, wherein the cyclic schedule generation device is included in the area.
前記第1巡回箇所の第1既定巡回日と前記第2巡回箇所の第2既定巡回日との日程の差に応じた値である
ことを特徴とする請求項2に記載の巡回スケジュール生成装置。 The weight value for each adjacent type is
The tour schedule generation device according to claim 2, wherein the tour schedule generation device has a value corresponding to a difference in schedule between a first predetermined tour date of the first tour location and a second predetermined tour date of the second tour location.
前記第1巡回箇所と前記第2巡回箇所との間の土地種別ごとに予め定められた値である
ことを特徴とする請求項2又は3のいずれかに記載の巡回スケジュール生成装置。 The weight value for each adjacent type is
The traveling schedule generation device according to claim 2, wherein the traveling schedule generation device is a value predetermined for each land type between the first traveling portion and the second traveling portion.
前記巡回箇所ごとの巡回作業時間を前記巡回箇所ごとに記憶する作業時間情報記憶ステップと、
前記巡回箇所の前記位置情報と、前記巡回箇所間の隣接関係とが対応付けられた地図情報を記憶する地図情報記憶ステップと、
隣接する前記巡回箇所の集合を1エリアとして、前記地図情報と前記作業時間情報とに基づき、前記エリア内に含まれる前記巡回箇所の前記巡回作業時間の合計であるエリア内巡回作業時間を算出し、拡張対象エリアに隣接し、いずれのエリアにも含まれていない前記隣接巡回箇所のいずれかを選択し、当該拡張対象エリアに含めるエリア拡張処理を繰り返し、巡回スケジュール作成対象の前記巡回箇所を前記エリア内巡回作業時間を平均化した所定数のエリアに分割するエリア分割ステップと、
分割された前記エリア内に共通の新たな巡回日として、当該エリア内に含まれる前記巡回箇所における前記既定巡回日と、巡回候補日との巡回日変更量を算出し、全ての巡回候補日のうち、前記巡回日変更量が最小となる巡回候補日を前記新たな巡回日として設定する巡回スケジュール算出ステップと
を有することを特徴とする巡回スケジュール生成方法。 A traveling location information storage step for storing, for each traveling location, traveling location information in which a predetermined traveling date determined in advance for each traveling location, identification information of the circulating location, and location information of the circulating location are associated with each other,
A working time information storage step for storing the traveling work time for each traveling location for each traveling location;
A map information storage step for storing map information in which the position information of the patrol location and the adjacency relationship between the patrol locations are associated;
Based on the map information and the work time information, a set of adjacent tour places is set as one area, and an in-area tour work time that is the sum of the tour work times of the tour places included in the area is calculated. Selecting any one of the adjacent patrol locations that are adjacent to the expansion target area and are not included in any area, repeat the area expansion process to be included in the expansion target area, An area dividing step of dividing the traveling time in the area into a predetermined number of areas,
As a new tour date common to the divided areas, the travel date change amount between the default tour date and the tour candidate date in the tour location included in the area is calculated, and all tour candidate dates are calculated. A tour schedule calculation step of setting a tour candidate date that minimizes the travel date change amount as the new tour date.
予め巡回箇所ごとに定められた既定巡回日と、前記巡回箇所の識別情報と、前記巡回箇所の位置情報とを対応付けた巡回箇所情報を前記巡回箇所ごとに記憶する巡回箇所情報記憶部、
前記巡回箇所ごとの巡回作業時間を前記巡回箇所ごとに記憶する作業時間情報記憶部、
前記巡回箇所の前記位置情報と、前記巡回箇所間の隣接関係とが対応付けられた地図情報を記憶する地図情報記憶部、
隣接する前記巡回箇所の集合を1エリアとして、前記地図情報と前記作業時間情報とに基づき、前記エリア内に含まれる前記巡回箇所の前記巡回作業時間の合計であるエリア内巡回作業時間を算出し、拡張対象エリアに隣接し、いずれのエリアにも含まれていない前記隣接巡回箇所のいずれかを選択し、当該拡張対象エリアに含めるエリア拡張処理を繰り返し、巡回スケジュール作成対象の前記巡回箇所を前記エリア内巡回作業時間を平均化した所定数のエリアに分割するエリア分割部、
分割された前記エリア内に共通の新たな巡回日として、当該エリア内に含まれる前記巡回箇所における前記既定巡回日と、巡回候補日との巡回日変更量を算出し、全ての巡回候補日のうち、前記巡回日変更量が最小となる巡回候補日を前記新たな巡回日として設定する巡回スケジュール算出部
として機能させることを特徴とする巡回スケジュール生成プログラム。 A computer used in the traveling schedule generation apparatus is configured to provide, for each traveling location, traveling location information in which a predetermined traveling date determined in advance for each traveling location, identification information of the traveling location, and location information of the traveling location are associated with each other. A traveling location information storage unit for storing,
A working time information storage unit for storing the traveling work time for each traveling location for each traveling location;
A map information storage unit for storing map information in which the position information of the tour location and the adjacency relationship between the tour locations are associated;
Based on the map information and the work time information, a set of adjacent tour places is set as one area, and an in-area tour work time that is the sum of the tour work times of the tour places included in the area is calculated. Selecting any one of the adjacent patrol locations that are adjacent to the expansion target area and are not included in any area, repeat the area expansion process to be included in the expansion target area, An area dividing unit that divides the traveling time in the area into a predetermined number of areas,
As a new tour date common to the divided areas, the travel date change amount between the default tour date and the tour candidate date in the tour location included in the area is calculated, and all tour candidate dates are calculated. Among them, a tour schedule generation program that functions as a tour schedule calculation unit that sets a tour candidate date that minimizes the tour day change amount as the new tour date.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008248051A JP5119109B2 (en) | 2008-09-26 | 2008-09-26 | Travel schedule generation apparatus, travel schedule generation method, and travel schedule generation program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008248051A JP5119109B2 (en) | 2008-09-26 | 2008-09-26 | Travel schedule generation apparatus, travel schedule generation method, and travel schedule generation program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010079650A true JP2010079650A (en) | 2010-04-08 |
JP5119109B2 JP5119109B2 (en) | 2013-01-16 |
Family
ID=42210010
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008248051A Active JP5119109B2 (en) | 2008-09-26 | 2008-09-26 | Travel schedule generation apparatus, travel schedule generation method, and travel schedule generation program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5119109B2 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015005094A (en) * | 2013-06-20 | 2015-01-08 | 東京瓦斯株式会社 | Patrol plan formulation system, patrol plan formulation method, and program |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05135070A (en) * | 1991-11-12 | 1993-06-01 | Kao Corp | Delivery scheduling device |
WO2004038601A1 (en) * | 2002-10-25 | 2004-05-06 | Japan Tobacco Inc. | Area division system |
-
2008
- 2008-09-26 JP JP2008248051A patent/JP5119109B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05135070A (en) * | 1991-11-12 | 1993-06-01 | Kao Corp | Delivery scheduling device |
WO2004038601A1 (en) * | 2002-10-25 | 2004-05-06 | Japan Tobacco Inc. | Area division system |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015005094A (en) * | 2013-06-20 | 2015-01-08 | 東京瓦斯株式会社 | Patrol plan formulation system, patrol plan formulation method, and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5119109B2 (en) | 2013-01-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
McGuire et al. | Achieving climate connectivity in a fragmented landscape | |
Arsanjani et al. | Integration of logistic regression, Markov chain and cellular automata models to simulate urban expansion | |
Peuquet | Time in GIS and geographical databases | |
Knappett et al. | Modelling maritime interaction in the Aegean Bronze Age | |
Bartholomew et al. | Land use–transportation scenarios and future vehicle travel and land consumption: A meta-analysis | |
Chung et al. | Robust optimization model for a dynamic network design problem under demand uncertainty | |
Abkenar et al. | Evaluation of genetic algorithms using discrete and continuous methods for pump optimization of water distribution systems | |
Langford | An evaluation of small area population estimation techniques using open access ancillary data | |
Tao et al. | Electric power development associated with the Belt and Road Initiative and its carbon emissions implications | |
CN101370025A (en) | Storing method, scheduling method and management system for geographic information data | |
Meen et al. | The causes of long-term neighbourhood change | |
CN104679864A (en) | Intelligent tracking method and intelligent tracking device for suspected target based on GIS (Geographic Information System) | |
Gavrilidis et al. | Land use and land cover dynamics in the periurban area of an industrialized East-European city. An overview of the last 100 years | |
Bentley et al. | Race, class, unemployment, and housing vacancies in Detroit: An empirical analysis | |
CN103164529B (en) | A kind of anti-k nearest neighbor query method based on Voronoi diagram | |
JP5119109B2 (en) | Travel schedule generation apparatus, travel schedule generation method, and travel schedule generation program | |
CN116703132B (en) | Management method and device for dynamic scheduling of shared vehicles and computer equipment | |
CN109918468A (en) | Internet of things equipment position data region screening technique based on Mercator projection | |
Kaveh et al. | Hospital site selection using hybrid PSO algorithm-Case study: District 2 of Tehran | |
Jang et al. | Interpolating spatial interaction data1 | |
Ku et al. | Nearest neighbor queries with peer-to-peer data sharing in mobile environments | |
Friesen et al. | Providing water for the poor-towards optimal water supply infrastructures for informal settlements by using remote sensing data | |
Rasmussen et al. | Case study on geocoding based scheduling optimization in supply chain operations management | |
Mao et al. | Bike-sharing dynamic scheduling model based on spatio-temporal graph | |
Ducke et al. | Exploratory network reconstruction with sparse archaeological data and XTENT |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110203 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120614 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120703 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120831 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120925 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121022 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5119109 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151026 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |