JP2012190237A - 車両の配置方法決定システム - Google Patents

Abstract

【課題】 ライフライン関連業務或いは緊急出動業務の車両を各基地に配置する際に、コンピュータの演算処理を用いてＣＯ_２排出量が削減できる配置パターンを決定する。
【解決手段】 最適配置パターン決定手段１０は、演算対象の仮配置パターンを決定し、出動実績ＤＢ１２の複数の演算対象出動案件の夫々について、出動要請日時において空き車両が存在する基地において、地図ＤＢ１３及び渋滞情報ＤＢ１４、燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、出動現場までのＣＯ_２排出量を算出し、ＣＯ_２排出量が最も少なくなる車両と基地（出動基地）を決定する。そして、全演算対象出動案件のＣＯ_２排出量に基づいて仮配置パターン別の指標値を算出し、当該指標値が最も優れた車両配置パターンをもって最適配置パターンと決定する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、コンピュータの演算処理を用いて行う車両の最適配置計画システムに関する。

近年、ハイブリット車に代表される自動車の燃費向上技術や、ＬＥＤに代表される照明器具の消費電力削減など、ＣＯ_２排出量を削減する取り組みが進んでいる。そして、ライフライン関連業務（水道、ガス、電力、鉄道等）においても、ＣＯ_２排出量削減の取り組みが求められている。

ところで、特にライフライン関連業務においては、車両を配置する基地（車庫、営業所等）は、それぞれの業務に応じて地域毎に設定されているが、車両にも限りがあるため、全ての基地に多くの車両を配置するというのは現実的ではない。このため、過去の出動要請の実績からエリア別の出動要請の多寡を大まかに認識し、要請の多いエリアに近い基地には多くの車両を、要請の少ないエリアに近い基地には少ない車両を配置するということで対処するのが一般的である。

配車決定方法に関連する技術として、下記特許文献１及び２が開示されている。

特開平１１−１６１８９９号公報 特開２００２−３１９０９３号公報

上記各特許文献は、いずれもタクシーの配車を対象としており、特に客待ち状態にある走行中のタクシーの現在位置を考慮して、顧客に対してどのタクシーを配車するかを決定する処理を主たる要素としている。

タクシーの場合、客からの予約が入ると、基地（車庫）から客先に車両を向かわせるよりも、客待ち状態で走行中の車両を客先に向かわせるのが通常である。このため、客待ち状態で走行中の車両が現在どの地点に存在するかという情報が重要視される。

しかし、ライフライン関連業務や緊急出動業務の車両を現場に出動させる場合は、出動基地に車両及び人員が滞在していれば、基地からの出動を優先させるのが一般的ともいえる。これは、ライフライン関連業務においては、タクシーと比べてそもそも同一エリアを担当する車両台数が少ないことや、単に車両と運転手のみが存在すれば良いというのではなく、作業に必要な人員の同乗や道具の携行が必要となること、ひとたび作業が終われば再び出動命令が下るまでに路上を走行しながら待機するという状況があまり想定できないこと、といった点でタクシーとは事情が大きく異なる。これらの点から、上記従来技術をライフライン関連業務の車両の配車方法に採用することは困難である。

更に、上記特許文献１及び２の何れもＣＯ_２排出量については考慮されていないため、ＣＯ_２排出量の削減を図ることは困難である。

尚、ＣＯ_２排出量は、車両の走行速度によって変動するが、車両の走行速度は、道路の車線数や幅員、渋滞の度合い等に影響される。例えば、同じ距離を走行する場合でも、平均２０ｋｍ／時の渋滞エリアと平均５０ｋｍ／時の走行エリアでは、ＣＯ_２排出量は約２倍になる場合もある。このため、移動経路全体の平均速度と移動距離のみを考慮して算出されたＣＯ_２排出量は、実際の走行で排出されるＣＯ_２排出量と大きく異なる場合があり、実際の走行に則したＣＯ_２排出量を算出することは困難である。

本発明は上記の問題に鑑み、ライフライン関連業務或いは緊急出動業務の車両を各基地に配置する際に、コンピュータの演算処理を用い、ＣＯ_２排出量をより削減できる車両の配置パターンを求めるシステムを提供することを目的とする。

本発明は、ライフライン関連業務或いは緊急出動業務の車両を各基地に配置する際の配置方法をコンピュータの演算処理を用いて決定する車両の配置方法決定システムであって、各基地の地理的情報が登録された基地ＤＢと、過去の出動実績につき、出動現場の地理的位置に関する情報及び出動要請日時に関する情報が出動案件別に登録された出動実績ＤＢと、車両の配置対象となる各基地から車両を出動させる対象エリアを少なくとも含む地域の道路地図が登録された地図ＤＢと、前記対象エリアを含む地域の道路における過去の渋滞情報が登録された渋滞情報ＤＢと、車両の種別別に移動速度と燃料消費量の関係が登録された燃料消費量ＤＢと、前記各ＤＢに登録された情報に基づいてソフトウェアを用いた演算処理を行うことで、車両の最適配置パターンを決定する最適配置パターン決定手段と、を備え、前記最適配置パターン決定手段において、配置すべき車両総数を各基地毎に分配する際に想定される複数の車両配置パターンの中から仮配置パターンを決定する第１ステップと、当該仮配置パターンの下で前記出動実績ＤＢに登録された案件のうち、演算対象とされる複数の演算対象出動案件の中から一の出動案件を選択出動案件として選択する第２ステップと、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時に基づいて、当該出動要請日時において空き車両が存在する基地のうち前記選択出動案件の出動現場に最も近い位置に存在する基地を選択して出動基地として決定し、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するまでに排出したＣＯ_２排出量と、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出する第３ステップと、前記選択出動案件を変更しながら、全ての前記演算対象出動案件につき前記第２及び第３ステップを実行した後、各演算対象出動案件別の前記ＣＯ_２排出量に基づいて決定される所定の指標値を算出する第４ステップと、前記仮配置パターンを変更しながら、全ての前記車両配置パターンにつき前記第１〜第４ステップを実行した後、前記車両配置パターン別に前記指標値を算出し、当該指標値が最も優れた車両配置パターンをもって最適配置パターンと決定する第５ステップと、が実行されて最適配置パターンを決定することを特徴とする。

本発明に係る車両の配置方法決定システムによれば、出動案件別に出動案件の地理的情報や出動日時、渋滞度等を加味して出動基地から出動現場までのＣＯ_２排出量を求めるので、実際の状況に沿ったＣＯ_２排出量を求めることができる。更に、全選択出動案件のＣＯ_２排出量に基づいて車両配置パターン別に指標値を求め、当該指標値が最も優れた、即ち、ＣＯ_２排出量が最も少ない車両配置パターンを最適配置パターンに決定するので、客観的に求められたＣＯ_２排出量を基に、ＣＯ_２排出量が低減できる最適配置パターンを求めることが可能になる。

尚、車両のメーカーや車種、型式が異なる場合には、移動速度と燃料消費量（ＣＯ_２排出量）の関係が異なることから、燃料消費量ＤＢには、基地に配置された車両の種別に応じて、移動速度と燃料消費量の関係が登録されている。燃料消費量ＤＢを備えることにより、より適切にＣＯ_２排出量を求めることができる。

ここで、前記第３ステップに代えて、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時に基づいて、当該出動要請日時において空き車両が存在する基地のうち前記選択出動案件の出動現場に最も近い位置に存在する基地を選択して出動基地として決定し、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動基地の前記種別が異なる空き車両別に、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するまでに排出したＣＯ_２排出量を算出し、空き車両のうち前記ＣＯ_２排出量が最も少ない車両を選択して出動車両として決定し、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動車両が前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出するステップを第３ステップとして実行する構成としても良い。

車両の種別が異なると、移動速度と燃料消費量の関係も異なることから、出動基地に複数の種別の空き車両がある場合、空き車両の種別によって、出動基地を出動要請日時に出発してから出動現場に到達するまでに排出するＣＯ_２排出量は異なることとなる。出動基地の種別が異なる空き車両別にＣＯ_２排出量を算出することにより、出動基地に複数の種別の空き車両がある場合に対応可能になる。

更に、前記第３ステップに代えて、前記選択出動案件の出動現場からの距離が近い上位所定数の基地を候補基地として検索し、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記候補基地を前記出動要請日時に出発してから前記出動現場に到着するまでに排出した前記ＣＯ_２排出量を導出し、当該出動要請日時において空き車両が存在する前記候補基地のうち前記ＣＯ_２排出量が最も少ない基地を選択して出動基地として決定し、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出するステップを第３ステップとして実行する構成としても良い。

例えば、出動現場までの経路の渋滞度によっては、出動現場から最も近い基地から車両を出動させるより、他の基地から車両を出動させる方がＣＯ_２排出量が少なくなる場合もあると考えられる。本発明では、選択出動案件の出動現場からの距離が近い上位所定数の基地を候補基地とするので、上述した状況に対応できる。

尚、一般的には、出動現場から遠いほどＣＯ_２排出量が多くなる傾向にあると考えられることから、全ての基地についてＣＯ_２排出量を算出するのではなく、上位所定数の基地を候補基地としてＣＯ_２排出量を算出することで、出動現場から最も近い出動基地よりＣＯ_２排出量が少なくなることが考えられない基地を予め演算対象から除外することが可能になり、演算回数を抑えることができる。本発明では、例えば、一年間の実際の出動案件に基づいて最適配置パターンを算出する場合、演算に用いる出動案件が相当数となる。案件別、仮配置パターン毎に同様の演算を行うことから、全ての基地について演算を行うとすれば演算処理数が膨大になる。各出動案件についての演算回数を抑えることは、システムの軽減及び演算時間の短縮に効果的である。

また、更に、前記第３ステップに代えて、前記選択出動案件の出動現場からの距離が近い上位所定数の基地を候補基地として検索し、前記候補基地における前記種別が異なる空き車両を候補車両とし、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び前記燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記候補車両別に前記候補基地を前記出動要請日時に出発してから前記出動現場に到着するまでに排出した前記ＣＯ_２排出量を導出し、前記候補車両のうち前記ＣＯ_２排出量が最も少ない車両を選択して出動車両として決定し、前記候補基地のうち前記出動車両が配置された基地を選択して出動基地として決定し、前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動車両が前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出するステップを第３ステップとして実行する構成としても良い。

例えば、各出動基地に複数の種別の車両がある場合であって、出動現場から最も近い出動基地の空き車両より他の基地の空き車両の燃費が良い場合や、出動現場までの経路の渋滞度によっては、出動現場から最も近い出動基地から車両を出動させるより、他の基地から車両を出動させる方がＣＯ_２排出量が少なくなる場合もあると考えられる。本発明では、出動現場からの距離が近い上位所定数の基地を候補基地とし、各候補基地の空き車両について種別別にＣＯ_２排出量を算出し、出動車両と出動基地を決定するので、上述した状況に即してＣＯ_２排出量を算出し、出動車両及び出動基地を決定することが可能になる。

本発明のシステムは、上記各特徴に加えて、
前記第３ステップにおいて、前記地図ＤＢの登録情報に基づいて設定された道路区間毎に、前記渋滞情報ＤＢの登録情報から求められる前記道路区間毎の渋滞度に基づいて道路区間別移動速度を算出し、前記燃料消費量ＤＢの登録情報と前記道路区間別移動速度に基づいて、前記道路区間別に道路区間別ＣＯ_２排出量を算出し、前記道路区間別ＣＯ_２排出量を合計して前記ＣＯ_２排出量を算出するように構成しても良い。

道路区間別に渋滞度を加味してＣＯ_２排出量を算出するので、例えば、渋滞度が略同じになる一続きの道路を一つの道路区間に設定する等、道路区間を適切に設定することにより、より実際の道路状況に即したＣＯ_２排出量を求めることが可能になる。

本発明のシステムは、上記各特徴に加えて、
前記第３ステップにおいて、前記出動要請日時が示す時刻に前記出動時間と予め定められた一律の想定作業時間を加算して作業完了時刻を導出し、更に、前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて前記出動現場を前記作業完了時刻に出発してから前記出動基地まで到達するのに要した帰還時間を導出し、この帰還時間に前記作業完了時刻を加算して帰還時刻を導出し、既に演算済の前記選択出動案件における演算処理内容に基づいて、演算対象となっている前記選択出動案件の前記出動要請日時における各基地の空き車両の存否を判断することを別の特徴とする。

作業完了時刻に基づいて設定された作業完了時刻に出動現場を出発してから出動基地に帰還する帰還時刻を算出することにより、他の出動案件において車両の存否を適切に判断可能になる。

本発明のシステムは、上記特徴に加えて、
前記出動実績ＤＢには、前記出動案件別に実際に行われた作業内容に関する情報が登録されており、前記第３ステップにおいて、前記作業内容に準じて決定される前記想定作業時間に基づいて前記作業完了時刻を導出することを別の特徴とする。

実際の作業内容に応じて作業時間を設定し作業完了時刻を算出するので、他の出動案件において車両の存否を適切に判断可能になる。

また、本発明のシステムは、
前記第４ステップでは、前記第１ステップで決定された前記仮配置パターンの下で、前記第３ステップにおいて算出された全ての前記演算対象出動案件の前記ＣＯ_２排出量の合計を前記指標値とし、前記第５ステップでは、全ての前記車両配置パターンの中から前記指標値が最も小さい前記車両配置パターンを選択して前記最適配置パターンと決定することを別の特徴とする。

この構成によれば、指標値としてＣＯ_２排出量の合計を用いるので、出動案件全体でＣＯ_２排出量の合計が少なくなる車両配置パターンを選択することが可能になる。

また、本発明のシステムは、
前記第４ステップでは、前記第１ステップで決定された前記仮配置パターンの下で、前記第３ステップにおいて算出された全ての前記演算対象出動案件の前記ＣＯ_２排出量の合計を前記指標値とし、前記第５ステップに代えて、前記指標値の決定方法に依存して決定される所定の規則に従って直前の前記第１ステップで選択されていた前記仮配置パターンの配置方法の一部が変更されることで前記仮配置パターンが変更された後、この変更後の前記仮配置パターンの下で前記第１〜第４ステップを実行する一連の処理を、変更前の前記仮配置パターンの下での前記指標値が変更後の前記仮配置パターンの下での前記指標値より優れた値を示す終了条件が成立するまで繰り返し行い、前記終了条件が成立した時点における前記変更前の前記仮配置パターンをもって最適配置パターンと決定するステップを第５ステップとして実行することを別の特徴とする。

上記構成によれば、想定される全ての車両配置パターンに対して第１〜第５ステップを行うことなく最適配置パターンが決定されるため、演算処理時間の短縮化が図れる。

上記構成において、前記所定の規則を、直前の前記第１ステップで選択されていた前記仮配置パターンの下で全ての前記演算対象出動案件について前記第１〜第４ステップが実行されることで把握される各基地の空き車両の存否に関し、空き車両が存在しない状態の継続時間又は総時間が最も長い基地の配置台数を１台減少させる一方、それが最も短い基地の配置台数を１台増加させる内容とすることができる。

また、上記特徴に加えて、
前記演算対象出動案件を異ならせて前記第１〜第５ステップを実行させることで得られた前記最適配置パターンを初期の前記仮配置パターンとして設定して演算を実行することを別の特徴とする。

本システムを用いて、
既に別条件で最適配置パターンを決定していた場合には、このパターンを初期の仮配置パターンとして設定した上で、条件を変えて演算処理を行うことで、収束解たる最適配置パターンの抽出に要する時間の短縮化が図れる可能性がある。

また、上記の各特徴に加えて、
所定のシミュレーション期間にわたって、前記対象エリア内の任意の位置に、任意の時刻に出動要請の発生を模擬することで得られた想定の出動実績につき、出動現場の地理的位置に関する情報及び出動要請日時に関する情報が出動案件別に登録された想定出動情報ＤＢを、前記出動実績ＤＢに代えて又はこれと共に備え、前記最適配置パターン決定手段において実行される前記第２ステップが、当該仮配置パターンの下で前記想定出動情報ＤＢに登録された案件のうち、演算対象とされる複数の演算対象出動案件の中から一の出動案件を前記選択出動案件として選択するステップであることを別の特徴とする。

上記構成によれば、モデル化された出動要請の下で最適配置パターンを導出することができるため、モデルケースを適宜変更しながら状況に応じた最適配置パターンを導出することができる。

本発明によれば、道路状況や渋滞度を反映した形で出動案件毎に算出されたＣＯ_２排出量に基づいて、算出対象の出動案件全体でＣＯ_２排出量が削減できる最適な車両の配置パターンを自動的に抽出することができる。

本発明に係る車両の配置方法決定システムの概念的構成を示すブロック図 本発明に係る車両の配置方法決定システムの燃料消費量ＤＢの登録情報の一例を示すグラフ 本発明の最適配置パターン決定手段によって行われる演算手順を示すフローチャート 本発明の第２実施形態における配置方法決定システムの最適配置パターン決定手段によって行われる演算手順を示すフローチャート 本発明の第３実施形態及び第６実施形態に係る車両の配置方法決定システムの概念的構成を示すブロック図 本発明の第３実施形態における配置方法決定システムの最適配置パターン決定手段によって行われる演算手順を示すフローチャート 本発明の第４実施形態における配置方法決定システムの最適配置パターン決定手段によって行われる演算手順を示すフローチャート 本発明の第５実施形態における配置方法決定システムの最適配置パターン決定手段によって行われる演算手順を示すフローチャート

本発明は、ライフライン関連業務或いは緊急出動業務の車両を各基地に配置する際の配置方法をコンピュータの演算処理を用いて決定するシステムである。

［第１実施形態］
図１は、本発明に係る車両の配置方法決定システムの概念的構成を示すブロック図である。

本システム１Ａは、各種情報が格納されているＤＢ（データベース）１１〜１５と、これらの情報を用いて演算処理を行う最適配置パターン決定手段１０を備える。最適配置パターン決定手段１０は、コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵや各種記憶装置等）及びソフトウェア資源（ＯＳ、各種ドライバ、データベース管理ソフト等）を使用して演算処理を実行する機能的手段であり、演算を行うに際して必要な情報を一時的に保持するための記憶手段を適宜備えている。

基地ＤＢ１１は、出動用の車両を配置する場所である基地に関する情報が登録されたデータベースであり、具体的には基地の地理的情報（住所、或いは緯度及び経度等）、最大配置可能車両台数が登録されている。

出動実績ＤＢ１２は、過去において各基地から現場に出動した実績が登録されたデータベースであり、具体的には、出動現場の地理的情報（住所、或いは緯度及び経度等）、日時情報（出動要請日時）、作業時間情報が登録されている。また、同ＤＢ１２には、必要に応じて、実際に当該現場に出動した車両の基地に関する情報、出動した作業員に関する情報、実際に現場に到着した時刻や作業を完了した時刻に関する情報が適宜登録されていても良い。

地図ＤＢ１３は、通常のＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：地理情報システム）が有するものと同様、各地における道路地図情報が登録されている。道路地図情報には、複数の道路区間が設定されており、全道路が何れかの道路区間に割り当てられている。道路区間は、例えば、１の交差点から隣接する交差点までの道路や、後述する渋滞度が同じになる一続きの道路に設定されている。

渋滞情報ＤＢ１４は、地図ＤＢ１３に登録された地図に表示される道路の渋滞情報が登録されている。登録形式の一例としては、地図ＤＢ１３に登録された道路区間別の渋滞度を、平日休日別、時刻別に登録している。ここで、渋滞度は、道路区間の始点から終点に到達するまでに要する時間を意味しており、時刻別とは、前記一の交差点を出発する時刻につき、一日を１５分毎に区切った場合の各時刻に設定することを意味する。渋滞情報ＤＢ１４の情報としては、道路交通情報通信システム（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ：ＶＩＣＳ）を利用するものとしても良い（ＶＩＣＳは財団法人道路交通情報通信システムセンターの登録商標）。

燃料消費量ＤＢ１５は、車両の種別別に移動速度と燃料消費量の関係が登録されている。ここで、図２は、種別別の移動速度とＣＯ_２排出係数の関係の一例を示すグラフであり、種別として、普通貨物車、バス、小型貨物車、乗用車の４つが設定されている。基地に配置された車両のメーカーや車種、型式に応じて、各車両の種別を設定している。尚、図２では、普通貨物車、バス、小型貨物車、乗用車の４つを例示したが、基地の車両の配置状況に応じて更に複数の種別について登録されていても良いし、登録されていない種別の場合に、既に登録されている種別のデータから演算するように構成しても良い。

最適配置パターン決定手段１０では、主として以下の７つの処理を行う。すなわち、仮配置パターン選択処理Ａ、出動案件選択処理Ｂ、出動基地決定処理Ｃ、ＣＯ_２排出量算出処理Ｄ、移動時間算出処理Ｅ、指標値算出処理Ｆ、及び、最適配置パターン決定処理Ｇである。これら一連の処理をより具体的に記載したフローチャートを図３に示す。なお、以下において＃１〜＃１７は、それぞれ図３内のステップの番号を指す。

最適配置パターン決定手段１０は、まず、複数（ｉ＝０、１、…、ｉＭａｘ）の車両配置パターンＬ（ｉ）の中から一の車両配置パターンＬ（０）を選択する（＃１）。＃１で選択された車両配置パターンを「仮配置パターン」と称する。

車両配置パターンとは、各基地ｓに対して、それぞれ何台車両を配置するかという組み合わせを示す内容である（ｓ＝０、１、…、ｓＭａｘ）。基地ｓに配置する車両台数をＮ（ｓ）と表記するとすれば、車両配置パターンＬ（ｉ）は、Ｌ（ｉ）＝（Ｎ（０）、Ｎ（１）、…、Ｎ（ｓＭａｘ））という行列として規定される。車両配置パターンＬ（ｉ）は、ｉが変わることで、Ｎ（０）、Ｎ（１）、…、Ｎ（ｓＭａｘ）の各要素の一又は複数が変化する。なお、最適配置パターン決定手段１において配置すべき車両の総数ΣＮが予め設定されており、この値と、基地ＤＢ１１に登録されている各基地ｓの最大配置車両台数ＮＭａｘ（ｓ）によって、ΣＮ＝Ｎ（０）＋Ｎ（１）＋…＋Ｎ（ｓＭａｘ）、Ｎ（ｓ）≦ＮＭａｘ（ｓ）を満たすように各車両配置パターンＬ（ｉ）が設定される。また、基地においては最低２台は配置すべきというように、必要最小配置台数が設定される基地が存在する場合には、基地ＤＢ１１が基地別の必要最小配置台数Ｎｍｉｎ（ｓ）を登録させておくことで、更にＮ（ｓ）≧Ｎｍｉｎ（ｓ）を満たすようにＬ（ｉ）が設定される。このとき、必要最小配置台数が存在しない場合にはＮｍｉｎ（ｓ）＝０とすれば良い。

次に、最適配置パターン決定手段１０は、出動実績ＤＢ１２に登録された案件のうち、演算に利用する対象となる複数の出動案件（演算対象出動案件）を抽出し、その中から一の出動案件を選択する（＃２）。本実施形態では、昨年一年間の出動案件を用いて最適配置パターンを決定するものとする。この場合、昨年一年間の出動案件が演算対象出動案件に対応する。無論、出動実績ＤＢに登録された全ての案件を演算に利用しても構わない。

以下では、演算対象出動案件をＧ（ｊ）と記載する（ｊ＝０、１、…、ｊＭａｘ）。尚、演算対象出動案件は、出動要請日時の早い順に添字が設定されている。このとき、＃２において、まずＧ（０）が選択される。選択された演算対象出動案件を、「選択出動案件」と称する。

次に、基地ＤＢ１１に登録されている基地のうち、＃２で選択された選択出動案件Ｇ（０）の現場までの距離が最も近い基地を選択する（＃３）。＃３で選択された基地を「候補基地」と称する。

そして、選択出動案件Ｇ（０）の出動要請日時において＃３で選択された候補基地に空き車両があるか否かを確認する（＃４）。空き車両があるか否かは、現在設定されている仮配置パターンＬ（ｉ）によって決定される各基地ｓの配置台数Ｎ（ｓ）と、現在の計算対象となっている選択出動案件の出動要請日時において、既に同基地ｓから出動していると判断される車両の台数の差によって算出できる。しかし、現在の計算対象としている選択出動案件が最初の案件Ｇ（０）であるため、各基地から既に車両が出動しているということがなく、＃４においてＹｅｓが選択され、選択出動案件Ｇ（０）の現場に車両を出動させる基地（出動基地）として＃３で選択された候補基地に決定する（＃６）。以下では、＃６においてＧ（０）の現場に車両を出動させる基地として決定された出動基地をｓ＿Ｇ（０）と記載し、Ｇ（０）の現場をｙ＿Ｇ（０）と記載する。

次に、出動基地ｓ＿Ｇ（０）を出動要請日時に出発してから選択出動案件Ｇ（０）の現場ｙ＿Ｇ（０）に到着するまでに排出するＣＯ_２の排出量を、地図ＤＢ１３、渋滞情報ＤＢ１４及び燃料消費量ＤＢ１５の登録情報に基づいて導出する（＃７、ＣＯ_２排出量算出処理Ｄ）と共に、出動基地ｓ＿Ｇ（０）から選択出動案件Ｇ（０）の現場ｙ＿Ｇ（０）までに要する移動時間（出動時間）を、地図ＤＢ１３及び渋滞情報ＤＢ１４の登録情報に基づいて導出する（＃８、移動時間算出処理Ｅ）。

ＣＯ_２排出量算出処理Ｄ（＃７）では、まず出動基地ｓ＿Ｇ（０）及び現場ｙ＿Ｇ（０）の地理的情報を地図ＤＢ１３から読み出して、その経路の候補を抽出し、抽出された経路を構成する道路区間毎に、選択出動案件Ｇ（０）の出動要請日時に該当する渋滞情報を渋滞情報ＤＢ１４から読みだす。そして、渋滞度（道路区間を通過するのにかかる通過所要時間）と道路区間の距離から道路区間別移動速度を算出し、燃料消費量ＤＢ１５から、道路区間別移動速度に対応するＣＯ_２排出係数を求め、ＣＯ_２排出係数に通過所要時間を乗算してＣＯ_２排出量を導出する。経路の候補が複数ある場合は、経路の候補毎にＣＯ_２排出量を導出し、最もＣＯ_２排出量が少ない候補を選択して、選択出動案件Ｇ（０）の経路として決定する。

更に、移動時間算出処理Ｅ（＃８）では、渋滞度が道路区間の始点から終点に到達するまでに要する時間で規定されていることから、ＣＯ_２排出量算出処理Ｄで決定した経路について、選択出動案件Ｇ（０）の経路を構成する全道路区間の渋滞度の合計値を、移動時間として求める。尚、渋滞度の合計値を他の外部条件、例えば、道路区間上の信号機の数等を考慮して補正した値を、移動時間としても良い。そして、当該移動時間をもって選択出動案件Ｇ（０）の出動時間とする。

次に、選択出動案件Ｇ（０）に係る現場ｙ＿Ｇ（０）での作業完了時刻、並びに出動基地ｓ＿Ｇ（０）に帰還する時刻を算出する（＃９）。本実施形態では、作業時間については、計算の効率化の観点から過去の作業時間の実績の平均値を用いて全ての演算対象出動案件Ｇ（ｊ）につき同一の時間を採用する。しかし、出動実績ＤＢ１２内に、各演算対象出動案件Ｇ（ｊ）で実際に要した作業時間が登録されていれば、この作業時間を用いても構わない。また、実際に要した作業時間は登録されていないが、各現場で行った作業内容が登録されていれば、この作業内容を数種類（例えば４種類）にグループ化しておき、各グループ毎に設定された作業時間を用いるものとしても良い。

そして、選択出動案件の出動要請時刻に、前記出動時間と前記作業時間を加算した時刻をもって作業完了時刻とする。更に、この作業完了時刻を基準に、地図ＤＢ１３及び渋滞情報ＤＢ１４に基づいて出動基地ｓ＿Ｇ（０）に帰還するのに必要な移動時間を算出し、これを帰還時間とする。そして、作業完了時刻に帰還時間を加算した時刻でもって帰還時刻とする。

その後、演算対象出動案件をＧ（ｊ）のうち、未演算の出動案件が存在するか否かを判定を行う（＃１０）。現時点では、Ｇ（０）しか演算を行っていないため、＃１０においてＮｏが選択され、選択出動案件がＧ（１）に変更される（＃１１）。なお、＃１１では、選択出動案件の変更と共にｋの値が初期値「１」にリセットされる。Ｇ（０）においては、＃４においてＹｅｓが選択されたことでｋは初期値１のまま変更されていないため、ｋ値のリセットに特段の意味はないが、＃４でＮｏが選択されると＃５においてｋの値が２以上に設定されることがあり得るため、選択出動案件が変更される際に＃１１においてｋ値をリセットする。

再び＃３に戻り、今度は、選択出動案件Ｇ（１）に対して、Ｇ（０）の場合と同様の演算、すなわち選択出動案件Ｇ（１）の現場に出動する基地（出動基地）の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間、帰還時刻の導出を行う。以下、同様の演算を全ての演算対象出動案件Ｇ（２）、Ｇ（３）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対しても行う（＃３〜＃１１）。

なお、この繰り返し演算（＃３〜＃１１）の実行時において、＃４で空き車両がない場合には、＃４でＮｏが選択され、ｋ値が１増加されて＃３に戻る。このとき、＃３では、選択出動案件Ｇ（ｊ）の現場までの距離が２番目に近い基地が候補基地として選択され、＃４では、この候補基地において選択出動案件Ｇ（ｊ）の出動要請日時における空き車両の確認がなされる。つまり、＃３〜＃５では、空き車両が存在する基地のうちで、選択出動案件Ｇ（ｊ）の現場までの距離が最も近い基地を出動基地ｓ＿Ｇ（ｊ）に選択する処理が行われている。

このようにして、全ての演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対して、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出がなされると、＃１０でＹｅｓが選択されて、＃１２において指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））が算出される（指標値算出処理Ｆ）。この指標値は、現在選択されている仮配置パターンＬ（ｉ）における演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）のＣＯ_２排出量の合計値で表される。

次に、＃１２において指標値が算出された仮配置パターンＬ（ｉ）が、指標値が算出された最初の配置パターンであるか否かの確認を行う（＃１３）。現時点で指標値が算出されたのは仮配置パターンＬ（０）に対してであったため、＃１３でＹｅｓが選択され、＃１５において指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））を暫定最小指標値Ｆｍｉｎ、仮配置パターンＬ（０）を暫定最適配置パターンＬ＿ｂｅｓｔにそれぞれ設定する。

次に、車両配置パターンＬ（ｉ）のうち、指標値が算出されていない配置パターンが存在するか否かの判定を行う（＃１６）。現時点では、車両配置パターンＬ（０）に対してしか演算を行っていないため、＃１６においてＮｏが選択され、仮配置パターンがＬ（１）に変更される（＃１７）。そして、この仮配置パターンＬ（１）に対し、Ｌ（０）と同様に、全ての演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）につき、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出を行う（＃１〜＃１１）。

なお、＃１７では、仮配置パターンの変更と共にｊの値が初期値「０」に、ｋの値が初期値「１」にそれぞれリセットされる。Ｌ（０）について、演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）につき、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出が行われた結果、直前の状態においてｊ＝ｊＭａｘに設定されている。しかしＬ（１）について、再び、Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）につき、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出を行う必要があるため、ｊ＝０に初期化する。ｋ＝１に初期化するのは＃１１と同様の理由である。

仮配置パターンＬ（１）につき、全ての演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対して、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出がなされると、＃１０でＹｅｓが選択され、＃１２において指標値Ｆ（Ｌ（１））を算出する。前述のように、ここでは、全ての演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）のＣＯ_２排出量の合計値をＦ（Ｌ（１））とする。

次に、この指標値を算出した対象となる仮配置パターンはＬ（１）であるため、ｉ≠０であり、＃１３においてＮｏが選択される。そして、＃１２で算出された指標値Ｆ（Ｌ（１））と現時点における暫定最小指標値Ｆｍｉｎの大小比較を行う（＃１４）。Ｆ（Ｌ（１））がＦｍｉｎ（ここではＦ（Ｌ（０））であるが）よりも小さければ、＃１４でＹｅｓが選択され、Ｆ（Ｌ（１））が新たに暫定最小指標値Ｆｍｉｎとして、仮配置パターンＬ（１）が新たに暫定最適配置パターンＬ＿ｂｅｓｔとしてそれぞれ設定される。その後、車両配置パターンＬ（ｉ）のうち、指標値が算出されていない配置パターンが存在するか否かを判定を行う（＃１６）。一方、Ｆ（Ｌ（１））がＦｍｉｎ以上であれば、＃１４でＮｏが選択されてそのまま＃１６に進む。

現時点では、Ｌ（０）及びＬ（１）につき指標値が算出されているが、指標値が算出されていない車両配置パターンが更に残っている場合には、＃１６においてＮｏが選択され、仮配置パターンがＬ（２）に変更される（＃１７）。以後、同様にして、各車両配置パターンＬ（２）、Ｌ（３）、…、Ｌ（ｉＭａｘ）につき、指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））の算出、並びに当該指標値と暫定最小指標値Ｆｍｉｎとの比較が行われる。

そして、全ての車両配置パターンにつき、指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））の算出と暫定最小指標値Ｆｍｉｎとの比較が完了すると、＃１６においてＹｅｓが選択され処理を完了する。このとき、現時点における暫定最小指標値Ｆｍｉｎが最小指標値ＦＭＩＮとして確定され、この暫定最小指標値を導出した暫定最適配置パターンＬ＿ｂｅｓｔが最適配置パターンＬ＿ＢＥＳＴとして確定される。

このようにして得られた最適配置パターンＬ＿ＢＥＳＴ＝（Ｎ（０）、Ｎ（１）、…、Ｎ（ｓＭａｘ））によって規定されるパターンに従って、各基地ｓ（ｓ＝０、１、…、ｓＭａｘ）に対して車両を配置することで、昨年一年間におけるＣＯ_２排出量の削減が図れる。出動要請は、発生場所や発生日時につき必ずしも毎年同じ傾向で起こるというものではないが、大まかな要請の分布は過去の傾向に従うところも多いため、上記方法で決定された配置パターンに従って車両を配置することで、作業主任や管理責任者の経験によって主観的に決定する場合と比べた場合にはＣＯ_２排出量の削減が見込める。

特に、本システムの場合、各車両配置パターン毎に各案件別のＣＯ_２排出量を算出しているが、その際に、出動要請が発生した日時に応じた渋滞度を考慮した上で算出している。基地から現場に到着するまでの時間は、渋滞の程度に応じて大きく左右される。このため、渋滞の影響を考慮せずにＣＯ_２排出量を算出し、その値に基づいて最適配置パターンを決定した場合、実際よりもかなり低く見積もられたＣＯ_２排出量に基づいて最適配置パターンが決定されることとなる。

各案件につき、同じ程度に渋滞の影響を受けるのであれば、渋滞度の考慮の有無によって最適配置パターンに大きな影響を及ぼすことがないとも思えるが、実際には、案件に応じて渋滞が発生している場合と発生していない場合が存在するところ、渋滞の影響を考慮することなくＣＯ_２排出量を算出しても、演算対象出動案件間や出動基地間において大きな誤差が生じ得る。この誤差は、ＣＯ_２排出量として現れる他、出動時間にも現れ、空き車両があるか否かの判断結果（＃４）にも影響し得る。例えば、渋滞度を考慮していなければ既に基地に帰還していると判断される車両が、渋滞度を考慮することで未だ基地に帰還できていないという事態が起こり得る。

本発明は、渋滞度についても考慮した上で各配置パターン別、各演算対象出動案件別に出動時間や帰還時間を算出したため、より現実に近い形で演算処理がされている。このため、かかる演算処理によって得られた結果に基づいて決定された最適配置パターンに従って車両を配置することで、目標とする車両配置を実現することができる。

更に、本システムでは、そもそも何をもって「最適」とするかという点につき、指標化方法（＃１２）を変更することで自由に設定できる。このため、目的に応じて最適な配置パターンをシミュレートすることができる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、全ての配置パターンＬ（ｉ）について指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））を算出し、最も指標値が小さい配置パターンをもって最適配置パターンＬ＿ＢＥＳＴとした。これに対し、本実施形態では、仮配置パターンを変更する際に一定の規則を設けることで、全ての配置パターンについての計算を行うことなく最適配置パターンを決定する。

本システム１の構成は、第１実施形態の図１に示す本システム１Ａと同じである。

図４に本実施形態におけるフローチャートを示す。なお、図３と同一の処理を行うステップにおいては、同一のステップ番号を付し、説明を省略する。

初期の仮配置パターンＬ（０）に対して指標値Ｆ（Ｌ（０））を算出するところまでは図３と同じである（＃１〜＃１２）。

次に、＃１２において指標値が算出された仮配置パターンＬ（ｉ）が、指標値が算出された最初の配置パターンであるか否かの確認を行う（＃２１）。現時点で指標値が算出されたのは仮配置パターンＬ（０）に対してであったため、＃２１でＹｅｓが選択され、＃２３へと進む。

＃２３では、ｊの値が初期値「０」に、ｋの値が初期値「１」にそれぞれリセットされると共に、仮配置パターンの種類を示すｉの値が１カウントアップされる。なお、この時点では仮配置パターンＬ（ｉ）は決定されていない。

そして、＃２４において、先ほど演算を行った仮配置パターンであるＬ（ｉ−１）と、所定の規則αに基づいて次の仮配置パターンＬ（ｉ）が決定される。この規則αは、指標化決定方法（指標化方法）に一定の関係を有するものが採用される。

一例としては、仮配置パターンＬ（ｉ−１）によって各基地ｓ（ｓ＝０、１、…、ｓＭａｘ）に対して車両台数Ｎ（ｓ）を配置した場合において、空き車両が存在しない状態の総時間が最も長い基地ｓ＿ａと最も短い基地ｓ＿ｂを検索し、基地ｓ＿ａの台数を１台増加、ｓ＿ｂの台数を１台減少させて仮配置パターンＬ（ｉ）とする。このとき、「総時間」に代えて「連続時間」を採用しても良い。

そして、このようにして新たに決定された仮配置パターンＬ（ｉ）に対して全ての演算対象出動案件Ｇ（ｊ）につき出動基地の決定、出動時間及び帰還時刻の導出、及び指標値Ｆ（Ｌ（ｉ＋１））の算出を行う（＃２〜＃１２）。ここではＬ（１）に対する演算が行われる。

＃１２で指標値Ｆ（Ｌ（１））が算出されると、ｉ≠０であるため＃２１においてＮｏが選択され、直前の指標値との大小比較がなされる（＃２２）。ここでは、Ｆ（Ｌ（０））とＦ（Ｌ（１））の大小比較がなされる。

＃２２において、演算対象となっている仮配置パターンの指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））が直前の仮配置パターンの指標値Ｆ（Ｌ（ｉ−１））よりも小さければ、Ｙｅｓが選択され、＃２３でｊ値及びｋ値の初期化、及びｉ値のインクリメントがされた後、＃２４において先ほどと同様の方法により次の演算対象となる仮配置パターンＬ（ｉ）が決定される。以後、同様に＃２〜＃１２、＃２１〜＃２４が行われる。

＃２２においてＹｅｓが選択されるということは、直前に演算が行われた仮配置パターンよりも結果が向上したことを意味し、このことは、更に向上する余地が見込めることを意味している。

＃２４では、空き車両が存在しない状態の総時間が最も長い基地（即ち高稼働率の基地）の台数を１台増加し、前記総時間が最も短い基地（即ち低稼働率の基地）の台数を１台減少させている。演算対象出動案件Ｇ（ｊ）の現場ｙ＿Ｇ（ｊ）に最も近い基地において、その案件の出動要請時刻に空き車両がなければ（＃４でＮｏ）、その基地よりも現場から少し離れた基地から車両を出動させることになるが（＃６）、現場に最も近い基地から車両を出動させた方が出動時間の短縮化が図れることはいうまでもない。しかし、＃３において、ｋ値が低い値（特にｋ＝１）の下で高稼働率の基地が選択されると、＃４でＮｏとなる可能性が高く、その結果出動時間が長くなっている可能性がある。

このため、＃２４において、高稼働率の基地の台数を１台増加させることで、＃３においてｋ値が低い値の下で当該基地が選択されても、＃４で空き車両が存在する確率が上昇し、これによって平均出動時間が向上することが想定される。

他方、演算対象となっている仮配置パターンの指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））が直前の仮配置パターンの指標値Ｆ（Ｌ（ｉ−１））よりも大きいか又は等しい値であれば、＃２２でＮｏが選択される。これは、直前の＃２４における仮配置パターンの変更処理が、平均出動時間の向上という観点からは効果がなかったことを意味しており、このことは配置パターンＦ（Ｌ（ｉ−１））を最適な配置パターンとして決定することが可能であることを意味するものである。

無論、厳密に処理を行うことで、このＦ（Ｌ（ｉ−１））よりも平均出動時間の短い配置パターンの存在を確認できる可能性もあるが、その場合は第１実施形態のように全ての配置パターンに対して演算を行う必要があり、演算時間が長くなってしまう。本実施形態の方法によれば、短い演算時間の下で、目標とする平均出動時間の短い配置パターンの例を抽出することができるという点で効果的である。

なお、出動時間が所定の基準時間を超過する案件数を最も少なくするような配置パターンを導出する場合や、出動時間の最大値（最も時間を要したもの）の値を最も短くするような配置パターンを導出する場合においても、前記と同様の規則に従って仮配置パターンの変更を行うものとして良い。空き車両が存在しない状態の総時間（又は継続時間）が長い基地の台数を１台増加し、逆にそれが短い基地の台数を１台減少させることは、基準時間の超過案件の減少や、出動時間の最大値の減少にも効果的であるためである。

また、本実施形態において、各基地に設置する台数の上限値或いは下限値が設定されている場合には、＃２４において１台増加及び１台減少させる基地を決定するに際し、これらの許可条件を考慮するものとする。

［第３実施形態］
第１及び第２実施形態では、主として、１つの基地に同じ種別の車両が配置されている場合について説明したが、本実施形態では、各基地に１または複数の種別の車両が配置されている場合について説明する。

図５は、本発明に係る車両の配置方法決定システムの概念的構成を示すブロック図である。本システム１Ｂは、各種情報が格納されているＤＢ（データベース）１１〜１５と、これらの情報を用いて演算処理を行う最適配置パターン決定手段１０を備える。尚、各ＤＢの構成は図１のＤＢ１１〜１５と同じである。

本システム１Ｂの最適配置パターン決定手段１０では、主として以下の８つの処理を行う。すなわち、仮配置パターン選択処理Ａ、出動案件選択処理Ｂ、出動基地決定処理Ｃ、ＣＯ_２排出量算出処理Ｄ、移動時間算出処理Ｅ、指標値算出処理Ｆ、最適配置パターン決定処理Ｇ、及び、出動車両決定処理Ｈである。

図６に本実施形態におけるフローチャートを示す。なお、図３と同一の処理を行うステップにおいては、同一のステップ番号を付し、説明を省略する。

初期の仮配置パターンＬ（０）に対して、初期の選択出動案件Ｇ（０）を選択し、出動基地を決定するところまでは図３と同じである（＃１〜＃６）。

次に、＃６で決定された出動基地の種別が異なる空き車両別に、出動基地を出動要請日時に出発してから選択出動案件Ｇ（０）の出動現場に到達するまでに排出したＣＯ_２排出量を算出する（＃７１、ＣＯ_２排出量算出処理Ｄ）。ＣＯ_２排出量算出処理Ｄは、図３に示す＃７と同じである。ここで、空き車両は、出動実績ＤＢ１２内に、選択出動案件Ｇ（０）の作業内容が登録されている場合には、作業内容に応じた車両を先ず選択し、選択された車両の中から空き車両を判定する。

引き続き、＃７１で算出されたＣＯ_２排出量の最も少ない車両を出動車両として決定し（出動車両決定処理Ｈ）、当該出動車両のＣＯ_２排出量を選択出動案件Ｇ（０）のＣＯ_２排出量とする（＃７２）。

移動時間算出処理Ｅ（＃８）、作業完了時刻及び帰還時刻の算出（＃９）については、図３と同じである。

その後、図３の＃１０と同様に、演算対象出動案件をＧ（ｊ）のうち、未演算の出動案件が存在するか否かを判定を行う（＃１０）。現時点では、Ｇ（０）しか演算を行っていないため、＃１０においてＮｏが選択され、選択出動案件がＧ（１）に変更される（＃１１）。なお、＃１１では、選択出動案件の変更と共にｋの値が初期値「１」にリセットされる。

再び＃３に戻り、今度は、選択出動案件Ｇ（１）に対して、Ｇ（０）の場合と同様の演算、すなわち選択出動案件Ｇ（１）における候補基地の選択及び各候補基地のＣＯ_２排出量の算出、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量の確定、出動時間、作業完了時刻及び帰還時刻の導出を行う。以下、同様の演算を全ての演算対象出動案件Ｇ（２）、Ｇ（３）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対しても行う（＃３〜＃１１）。

このようにして、全ての演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対して、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出がなされると、＃１０でＹｅｓが選択されて、＃１２において指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））が算出される。この指標値は、図３と同様に、現在選択されている仮配置パターンＬ（ｉ）における演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）のＣＯ_２排出量の合計値で表される。

＃１２以降の処理（＃８〜＃１７）については、図３と同じである。尚、＃１２以降の処理（＃１４〜＃１７）については、図３の＃１３〜＃１７に代えて、図４の＃２１〜＃２４を実行しても良い。

［第４実施形態］
第１〜第３実施形態では、出動現場に最も近い位置に存在する基地を出動基地とする場合について説明したが、本実施形態では、ＣＯ_２排出量が最も少なくなる基地を出動基地として決定する場合について説明する。

本システム１の構成は、第１実施形態の図１に示す本システム１Ａと同じである。

図７に本実施形態におけるフローチャートを示す。なお、図３と同一の処理を行うステップにおいては、同一のステップ番号を付し、説明を省略する。

初期の仮配置パターンＬ（０）に対して、初期の選択出動案件Ｇ（０）を選択するところまでは図３と同じである（＃１及び＃２）。

次に、基地ＤＢ１１に登録されている基地を、＃２で選択された選択出動案件Ｇ（０）の現場までの距離が近い順に並べ、上位Ｚ位までの基地を候補基地として選択する（＃３１）。ここで、出動現場までの経路の渋滞度等によっては、出動現場から最も近い基地よりＣＯ_２排出量が少なくなる基地もあると考えられるが、一般的には、出動現場から遠いほどＣＯ_２排出量が多くなる傾向にあると考えられる。従って、出動現場から遠く、出動現場から最も近い出動基地よりＣＯ_２排出量が多くなることが自明である基地については、候補基地から除外されるように、Ｚを適切に設定する。尚、Ｚは全選択出動案件について固定値としても良いし、選択出動案件Ｇ（ｊ）や出動基地の地理的条件等を考慮して適宜変更するように構成しても良い。

次に、各候補基地についてＣＯ_２排出量を求める（＃７３、ＣＯ_２排出量算出処理Ｄ）。ＣＯ_２排出量算出処理Ｄは、図３に示す＃７と同じである。

次に、＃７３で算出したＣＯ_２排出量の少ない順に候補基地を選択する（＃３２）。そして、選択出動案件Ｇ（０）の出動要請日時において＃３２で選択された候補基地に空き車両があるか否かを確認する（＃４）。＃３２で選択された候補基地に空き車両がない場合は、Ｋ＝ｋ＋１とし（＃５）、次の候補基地を選択する（＃３２）。＃３２で選択された候補基地に空き車両がある場合は、当該候補基地を出動基地として決定し、当該出動基地に対して＃７３で算出されたＣＯ_２排出量を、選択出動案件Ｇ（０）のＣＯ_２排出量として確定する（＃６１）。

移動時間算出処理Ｅ（＃８）、作業完了時刻及び帰還時刻の算出（＃９）については、図３と同じである。

その後、図３の＃１０と同様に、演算対象出動案件をＧ（ｊ）のうち、未演算の出動案件が存在するか否かを判定を行う（＃１０）。現時点では、Ｇ（０）しか演算を行っていないため、＃１０においてＮｏが選択され、選択出動案件がＧ（１）に変更される（＃１１）。なお、＃１１では、選択出動案件の変更と共にｋの値が初期値「１」にリセットされる。

再び＃３に戻り、今度は、選択出動案件Ｇ（１）に対して、Ｇ（０）の場合と同様の演算、すなわち選択出動案件Ｇ（１）における候補基地の選択及び各候補基地のＣＯ_２排出量の算出、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量の確定、出動時間、作業完了時刻及び帰還時刻の導出を行う。以下、同様の演算を全ての演算対象出動案件Ｇ（２）、Ｇ（３）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対しても行う（＃３〜＃１１）。

このようにして、全ての演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対して、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出がなされると、＃１０でＹｅｓが選択されて、＃１２において指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））が算出される。この指標値は、図３と同様に、現在選択されている仮配置パターンＬ（ｉ）における演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）のＣＯ_２排出量の合計値で表される。

＃１２以降の処理（＃８〜＃１７）については、図３と同じである。尚、＃１２以降の処理（＃１４〜＃１７）については、図３の＃１３〜＃１７に代えて、図４の＃２１〜＃２４を実行しても良い。

［第５実施形態］
第１及び第２実施形態では、主として、各基地に同じ種別の車両が配置され、現場までの距離が近い基地を出動基地とする場合について、第３実施形態では、各基地に複数の種別の車両が配置され、現場までの距離が近い基地を出動基地とする場合について、第４実施形態では、主として、各基地に同じ種別の車両が配置され、ＣＯ_２排出量が最も少なくなる基地を出動基地とする場合について説明した。これに対し、本実施形態では、各基地に複数の種別の車両が配置され、且つ、ＣＯ_２排出量が最も少なくなる基地を出動基地とする場合について説明する。

本システム１の構成は、第３実施形態の図５に示す本システム１Ｂと同じである。

図８に本実施形態におけるフローチャートを示す。なお、図３と同一の処理を行うステップにおいては、同一のステップ番号を付し、説明を省略する。

初期の仮配置パターンＬ（０）に対して、初期の選択出動案件Ｇ（０）を選択するところまでは図３と同じである（＃１及び＃２）。

次に、基地ＤＢ１１に登録されている基地を、＃２で選択された選択出動案件Ｇ（０）の現場までの距離が近い順に並べ、上位Ｚ位までの基地を候補基地として選択する（＃３３）。尚、Ｚの設定方法は、図７の＃３１と同じである。

そして、＃３３で選択した候補基地を出動現場までの距離の近い順に並べ、第１位〜第Ｚ位まで順に選択する（＃３４、＃３５）。選択された候補基地に空き車両がある場合は、種別が異なる空き車両別に、出動基地を出動要請日時に出発してから選択出動案件Ｇ（０）の出動現場に到達するまでに排出したＣＯ_２排出量を算出する（＃７４、ＣＯ_２排出量算出処理Ｄ）。ＣＯ_２排出量算出処理Ｄは、図３に示す＃７と同じである。＃３４、＃４、＃７４、＃５、＃３５を繰り返し実行することにより、＃３３で選択された候補基地の全てについて、空き車両がある場合に、種別が異なる空き車両別にＣＯ_２排出量が算出される。＃３４でＺ位の候補基地が選択されると、＃３５でＮｏが選択される。

次に、算出されたＣＯ_２排出量が最も少なくなる車両を選択して出動車両として決定し（出動車両決定処理Ｈ）、当該出動車両のＣＯ_２排出量を選択出動案件Ｇ（０）のＣＯ_２排出量として確定する（＃７５）。更に、当該出動車両が配置されている候補基地を出動基地として決定する（＃６２、出動車両決定処理Ｃ）。

移動時間算出処理Ｅ（＃８）、作業完了時刻及び帰還時刻の算出（＃９）については、図３と同じである。

その後、図３の＃１０と同様に、演算対象出動案件をＧ（ｊ）のうち、未演算の出動案件が存在するか否かを判定を行う（＃１０）。現時点では、Ｇ（０）しか演算を行っていないため、＃１０においてＮｏが選択され、選択出動案件がＧ（１）に変更される（＃１１）。なお、＃１１では、選択出動案件の変更と共にｋの値が初期値「１」にリセットされる。

再び＃３に戻り、今度は、選択出動案件Ｇ（１）に対して、Ｇ（０）の場合と同様の演算、すなわち選択出動案件Ｇ（１）における候補基地の選択及び各候補基地のＣＯ_２排出量の算出、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量の確定、出動時間、作業完了時刻及び帰還時刻の導出を行う。以下、同様の演算を全ての演算対象出動案件Ｇ（２）、Ｇ（３）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対しても行う（＃３〜＃１１）。

このようにして、全ての演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）に対して、出動基地の決定、ＣＯ_２排出量、出動時間及び帰還時刻の導出がなされると、＃１０でＹｅｓが選択されて、＃１２において指標値Ｆ（Ｌ（ｉ））が算出される。この指標値は、図３と同様に、現在選択されている仮配置パターンＬ（ｉ）における演算対象出動案件Ｇ（０）、Ｇ（１）、…、Ｇ（ｊＭａｘ）のＣＯ_２排出量の合計値で表される。

＃１２以降の処理（＃８〜＃１７）については、図３と同じである。尚、＃１２以降の処理（＃１４〜＃１７）については、図３の＃１３〜＃１７に代えて、図４の＃２１〜＃２４を実行しても良い。

［別実施形態］
以下、別実施形態につき説明する。

〈１〉上記の各実施形態では、出動実績ＤＢ１２に登録された過去の実績に基づいて最適配置パターンを導出する方法であった。これに対し、時系列的に管轄エリア内の任意の場所に出動要請を発生させるプログラムを実行することで、出動要請のシミュレーションを行い、このシミュレーションに基づいて最適配置パターンを決定するものとしても良い。この場合、出動実績ＤＢ１２に代えて（又はこれと共に）、出動要請発生プログラムの実行結果を登録する想定出動情報ＤＢを備え、この想定出動情報ＤＢから読み出された各出動要請に基づいて最適配置パターンを決定する。

出動要請の発生プログラムの一例としては、地図上のメッシュ（１ｍ〜１ｋｍ四方）位置において、所定の時間（例えば１秒）毎に出動要請が発生するかどうかを乱数により決定する方法を採用することができる。１秒毎に全メッシュに対して０〜１の数値を偏りなくランダムで発生させ、その数値が予めメッシュごとに与えた出動要請発生確率を上回るか下回るかした時に、そのメッシュの中心点でその時間に出動要請が発生したと見なす。例えば、出動要請発生確率を０.０２％としたメッシュ位置Ｘでは、０.０００２以下の乱数が割り振られた時、出動要請が発生したと見なす。尚、出動要請発生確率は、例えば、メッシュ毎に、過去３年間の出動要請発生実績の平均値を出動要請発生確率とする等、過去の出動要請発生実績に基づいて設定する構成としても良い。また、海や河川、山間部等、実際には出動要請が発生し得ない地域に設定されたメッシュについては、出動要請発生確率を０％に設定する。

このような方法によって出動要請をモデル化することで、モデルケースを適宜変更しながら状況に応じた最適配置パターンを導出することができる。例えば、出動要請の傾向が季節や時間帯別に変化する場合であれば、季節別、或いは時間帯別にメッシュ毎の発生確率に差異を設けた状態でプログラムを実行することで、かかる傾向を反映した出動要請発生モデルを実現できる。さらに、緊急出動サービスの提供エリアを拡大する際には、新規エリアに設定された各メッシュの出動要請発生確率を、新規エリアに隣接する周辺エリアのメッシュの出動要請発生確率や全エリアの出動要請発生確率の平均値に基づいて、仮設定することにより、適切な出動要請シミュレーションが可能になる。よって、このモデルによってシミュレーションされた出動要請に基づき最適配置パターンを導出することで、季節別或いは時間帯別の出動要請傾向を考慮した最適配置パターンを導出することができる。

〈２〉 第２実施形態では、全ての車両配置パターンについて指標値を算出することなく最適配置パターンを決定する方法であるため、初期の仮配置パターンＬ（０）の決定如何によって演算時間の長短に影響を及ぼす。

例えば、既に別の指標化方法の下で最適配置パターンが決定されているような場合であれば、そのときに決定された最適配置パターンをもって初期の仮配置パターンＬ（０）とすることで、ループ回数を大幅に削減し演算時間の短縮化が図れる可能性が高い。また、出動実績ＤＢ１２に登録された案件のうち、演算に利用する案件（演算対象出動案件）を変えて別途最適配置パターンを決定させるような場合であっても、別の演算対象出動案件の下で決定された最適配置パターンをもって初期の仮配置パターンＬ（０）として演算を行うことにより、ランダムに仮配置パターンＬ（０）を決定する場合よりも、ループ回数が大幅に削減され、演算時間の短縮化が図れる可能性が高い。

〈３〉 第２実施形態において、＃２４で採用される規則αとしては、他に下記の内容が想定される。

１）各基地に複数の種別の車両が配置されている場合に、空き車両が存在しない状態の総時間が最も短い基地ｓ＿ｂに異なる種別の車両がある場合、異なる種別の車両毎に稼働率を算出し、稼働率の最も低い種別の車両を１台減らすようにしても良い。尚、同じ種別の車両が１台しか配置されておらず、稼働率が０ではない場合には、台数の削減対象から除外しても良い。

２）更に、各基地に複数の種別の車両が配置されている場合には、出動内容別に車両をグループ化し、当該グループ別に、基地別の稼働率を算出し、稼働率の最も低い基地の車両を１台削減し稼働率の最も高い基地の車両を１台増やすようにしても良い

〈４〉 上記第１〜第３実施形態では、＃３〜＃５によって選択出動案件の現場に最も近い基地から順に空き車両が存在するか否かを判定することで出動基地を決定した（＃６）。これに対し、選択出動案件の出動要請日時の下で、出発してから当該現場に到着するまでに要する時間が最も短い基地から順に空き車両が存在するか否かを判定するものとしても良い。この場合、出動基地が決定された時点で出動時間の算出も完了されたことになる。

この方法による場合、出発してから当該現場に到着するまでに要する時間が最も短い基地をまず検索する必要がある。そして、形式的には全ての基地に対する出動時間を求めた上で時間の短い順に並べ替えることで、対応する基地を見つけることができる。しかし、この方法では演算処理量が多くなり、処理時間が増加してしまう。

このため、全ての基地に対する出動時間の算出を行うのではなく、選択出動案件の現場までの距離が短い上位所定数Ｚの基地を候補基地として選択する。そして、これらの候補基地につき、地図ＤＢ１３及び渋滞情報ＤＢ１４の登録情報に基づいて出動時間を算出し、出動時間の短い順に並べ替える。

以下は、第１実施形態の場合と同様の方法により（＃４〜＃５）、最も出動時間の短い候補基地から順次空き車両の存在確認をし、空き車両が存在していれば（＃４でＹｅｓ）、当該候補基地を出動基地として決定する（＃６）。空き車両が存在しなければ、次に出動時間の短い候補基地について空き車両の存在確認をし、以下これを繰り返す。

明らかに選択出動案件の現場に遠い基地から出動した場合、前記候補基地から出動した場合よりも出動時間が長くなるのは自明である。このため、自明である判断が可能な基地については候補基地から外し、出動時間の計算を行う基地数を削減することで演算処理数の削減を図っている。

この方法によれば、第１実施形態の場合よりも、更に厳密に出動時間の短縮化を目的とした最適配置パターンの導出が可能となる。反面、第１実施形態よりも演算処理数が増加してしまうというデメリットは内在する。

このデメリットを少しでも解消すべく、＃３１において選択する候補基地数Ｚを、選択出動案件の現場のエリアに応じて変化させるのが効果的である。すなわち、前記対象エリアをいくつかのブロックに分割し、選択出動案件の現場がどのブロックに属しているかによってＺの値を変化させることが可能である。

例えば、基地の密度が低いブロックで出動要請があった場合に、現場までの距離の近い順に並べた場合の上位Ｚの基地を候補基地として選択すると、この候補基地の中には明らかに現場から離れた基地も候補基地として選択されてしまう可能性があり、このとき、無駄に出動時間の計算を行うこととなってしまう。他方、そのような基地を排除すべく、Ｚの数を減少させると、基地の密度が高いブロックで出動要請があった場合に、本来候補基地として選択すべき基地が含まれない可能性がある。そこで、基地の密度が低いブロックではＺ値を小さくし、同密度が高いブロックではＺ値を大きくすることで、冗長な演算処理の実行を排斥しながらも、出動時間の短縮化をより一層図れる出動基地を各選択出動案件毎に決定することができる。

なお、本別実施形態の方法は、第２及び第３実施形態で説明したフローチャートによる場合にも適用できる。

〈５〉 上記の各実施形態において、指標値は、複数種類設定しても良い。例えば、ＣＯ_２排出量の合計値が同じ仮配置パターンが複数ある場合に、ＣＯ_２排出量の合計値が同じ仮配置パターンのうち出動案件Ｇ（ｊ）のＣＯ_２排出量の最大値が最も小さい仮配置パターンを最適配置パターンＬ＿ｂｅｓｔとして求めるように構成しても良い。

ＣＯ_２排出量の最大値を考慮する場合、指標値Ｆ[Ｌ（ｉ）][ｓ]（ｓ＝０又は１）とし、指標値Ｆ[Ｌ（ｉ）][０]にＣＯ_２排出量の合計値を、指標値Ｆ[Ｌ（ｉ）][１]にＣＯ_２排出量の最大値を格納するように構成する。

〈６〉 上記第１、第２、第４実施形態では、主として、１つの基地に同じ種別の車両が配置されている場合について説明したが、これに限るものではなく、出動案件の作業内容によって、出動案件毎に、出動可能な車両の種別が１つに決定される場合等にも、第１、第２、第４実施形態を適用可能である。

この場合において、第１及び第２実施形態の＃４における空き車両があるか否かの確認は、選択出動案件における出動可能な車両以外の車両については除外する。

また、第４実施形態では、＃７３におけるＣＯ_２排出量の算出は、選択出動案件における出動可能な車両の車種についてのみ実施し、＃４における空き車両があるか否かの確認は、選択出動案件における出動可能な車両以外の車両については除外する。

１： 車両の配置方法決定システムの概念的構成を示すブロック図
１０： 最適配置パターン決定手段
１１： 基地ＤＢ
１２： 出動実績ＤＢ
１３： 地図ＤＢ
１４： 渋滞情報ＤＢ
１５： 燃料消費量ＤＢ

Claims (12)

1. ライフライン関連業務或いは緊急出動業務の車両を各基地に配置する際の配置方法をコンピュータの演算処理を用いて決定する車両の配置方法決定システムであって、
   各基地の地理的情報が登録された基地ＤＢと、
   過去の出動実績につき、出動現場の地理的位置に関する情報及び出動要請日時に関する情報が出動案件別に登録された出動実績ＤＢと、
   車両の配置対象となる各基地から車両を出動させる対象エリアを少なくとも含む地域の道路地図が登録された地図ＤＢと、
   前記対象エリアを含む地域の道路における過去の渋滞情報が登録された渋滞情報ＤＢと、
   車両の種別別に移動速度と燃料消費量の関係が登録された燃料消費量ＤＢと、
   前記各ＤＢに登録された情報に基づいてソフトウェアを用いた演算処理を行うことで、車両の最適配置パターンを決定する最適配置パターン決定手段と、を備え、
   前記最適配置パターン決定手段において、
   配置すべき車両総数を各基地毎に分配する際に想定される複数の車両配置パターンの中から仮配置パターンを決定する第１ステップと、
   当該仮配置パターンの下で前記出動実績ＤＢに登録された案件のうち、演算対象とされる複数の演算対象出動案件の中から一の出動案件を選択出動案件として選択する第２ステップと、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時に基づいて、当該出動要請日時において空き車両が存在する基地のうち前記選択出動案件の出動現場に最も近い位置に存在する基地を選択して出動基地として決定し、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するまでに排出したＣＯ_２排出量と、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出する第３ステップと、
   前記選択出動案件を変更しながら、全ての前記演算対象出動案件につき前記第２及び第３ステップを実行した後、各演算対象出動案件別の前記ＣＯ_２排出量に基づいて決定される所定の指標値を算出する第４ステップと、
   前記仮配置パターンを変更しながら、全ての前記車両配置パターンにつき前記第１〜第４ステップを実行した後、前記車両配置パターン別に前記指標値を算出し、当該指標値が最も優れた車両配置パターンをもって最適配置パターンと決定する第５ステップと、が実行されて最適配置パターンを決定することを特徴とする車両の配置方法決定システム。
2. 前記第３ステップに代えて、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時に基づいて、当該出動要請日時において空き車両が存在する基地のうち前記選択出動案件の出動現場に最も近い位置に存在する基地を選択して出動基地として決定し、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動基地の前記種別が異なる空き車両別に、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するまでに排出したＣＯ_２排出量を算出し、
   空き車両のうち前記ＣＯ_２排出量が最も少ない車両を選択して出動車両として決定し、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動車両が前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出するステップを第３ステップとして実行することを特徴とする請求項１に記載の車両の配置方法決定システム。
3. 前記第３ステップに代えて、
   前記選択出動案件の出動現場からの距離が近い上位所定数の基地を候補基地として検索し、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記候補基地を前記出動要請日時に出発してから前記出動現場に到着するまでに排出した前記ＣＯ_２排出量を導出し、当該出動要請日時において空き車両が存在する前記候補基地のうち前記ＣＯ_２排出量が最も少ない基地を選択して出動基地として決定し、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出するステップを第３ステップとして実行することを特徴とする請求項１に記載の車両の配置方法決定システム。
4. 前記第３ステップに代えて、
   前記選択出動案件の出動現場からの距離が近い上位所定数の基地を候補基地として検索し、
   前記候補基地における前記種別が異なる空き車両を候補車両とし、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ、前記渋滞情報ＤＢ及び前記燃料消費量ＤＢの登録情報に基づいて、前記候補車両別に前記候補基地を前記出動要請日時に出発してから前記出動現場に到着するまでに排出した前記ＣＯ_２排出量を導出し、前記候補車両のうち前記ＣＯ_２排出量が最も少ない車両を選択して出動車両として決定し、前記候補基地のうち前記出動車両が配置された基地を選択して出動基地として決定し、
   前記選択出動案件の地理的情報及び出動要請日時、並びに前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて、前記出動車両が前記出動基地を前記出動要請日時に出発してから前記選択出動案件の前記出動現場に到達するのに要した出動時間を導出するステップを第３ステップとして実行することを特徴とする請求項１に記載の車両の配置方法決定システム。
5. 前記第３ステップにおいて、更に、
   前記地図ＤＢの登録情報に基づいて設定された道路区間毎に、前記渋滞情報ＤＢの登録情報から求められる前記道路区間毎の渋滞度に基づいて道路区間別移動速度を算出し、
   前記燃料消費量ＤＢの登録情報と前記道路区間別移動速度に基づいて、前記道路区間別に道路区間別ＣＯ_２排出量を算出し、
   前記道路区間別ＣＯ_２排出量を合計して前記ＣＯ_２排出量を算出することを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の車両の配置方法決定システム。
6. 前記第３ステップにおいて、更に、
   前記出動要請日時が示す時刻に前記出動時間と予め定められた一律の想定作業時間を加算して作業完了時刻を導出し、
   更に、前記地図ＤＢ及び前記渋滞情報ＤＢの登録情報に基づいて前記出動現場を前記作業完了時刻に出発してから前記出動基地まで到達するのに要した帰還時間を導出し、この帰還時間に前記作業完了時刻を加算して帰還時刻を導出し、
   既に演算済の前記選択出動案件における演算処理内容に基づいて、演算対象となっている前記選択出動案件の前記出動要請日時における各基地の空き車両の存否を判断することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の車両の配置方法決定システム。
7. 前記出動実績ＤＢには、前記出動案件別に実際に行われた作業内容に関する情報が登録されており、
   前記第３ステップにおいて、前記作業内容に準じて決定される前記想定作業時間に基づいて前記作業完了時刻を導出することを特徴とする請求項６に記載の車両の配置方法決定システム。
8. 前記第４ステップでは、前記第１ステップで決定された前記仮配置パターンの下で、前記第３ステップにおいて算出された全ての前記演算対象出動案件の前記ＣＯ_２排出量の合計を前記指標値とし、
   前記第５ステップでは、全ての前記車両配置パターンの中から前記指標値が最も小さい前記車両配置パターンを選択して前記最適配置パターンと決定することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の車両配置方法決定システム。
9. 前記第４ステップでは、前記第１ステップで決定された前記仮配置パターンの下で、前記第３ステップにおいて算出された全ての前記演算対象出動案件の前記ＣＯ_２排出量の合計を前記指標値とし、
   前記第５ステップに代えて、
   前記指標値の決定方法に依存して決定される所定の規則に従って直前の前記第１ステップで選択されていた前記仮配置パターンの配置方法の一部が変更されることで前記仮配置パターンが変更された後、この変更後の前記仮配置パターンの下で前記第１〜第４ステップを実行する一連の処理を、変更前の前記仮配置パターンの下での前記指標値が変更後の前記仮配置パターンの下での前記指標値より優れた値を示す終了条件が成立するまで繰り返し行い、前記終了条件が成立した時点における前記変更前の前記仮配置パターンをもって最適配置パターンと決定するステップを第５ステップとして実行することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の車両の配置方法決定システム。
10. 前記所定の規則は、
    直前の前記第１ステップで選択されていた前記仮配置パターンの下で全ての前記演算対象出動案件について前記第１〜第４ステップが実行されることで把握される各基地の空き車両の存否に関し、空き車両が存在しない状態の継続時間又は総時間が最も長い基地の配置台数を１台減少させる一方、それが最も短い基地の配置台数を１台増加させる内容であることを特徴とする請求項９に記載の車両の配置方法決定システム。
11. 前記演算対象出動案件を異ならせて前記第１〜第５ステップを実行させることで得られた前記最適配置パターンを初期の前記仮配置パターンとして設定して演算を実行することを特徴とする請求項９又は１０に記載の車両の配置方法決定システム。
12. 所定のシミュレーション期間にわたって、前記対象エリア内の任意の位置に、任意の時刻に出動要請の発生を模擬することで得られた想定の出動実績につき、出動現場の地理的位置に関する情報及び出動要請日時に関する情報が出動案件別に登録された想定出動情報ＤＢを、前記出動実績ＤＢに代えて又はこれと共に備え、
    前記最適配置パターン決定手段において実行される前記第２ステップが、当該仮配置パターンの下で前記想定出動情報ＤＢに登録された案件のうち、演算対象とされる複数の演算対象出動案件の中から一の出動案件を前記選択出動案件として選択するステップであることを特徴とする請求項１〜１１の何れか１項に記載の車両の配置方法決定システム。

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