JP2015169962A - ダイヤ生成方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】定員が異なる複数の種別の車両を用いたダイヤグラムの作成をすることができるダイヤ生成方法を提供することである。【解決手段】実施形態のダイヤ生成方法は、第１の過程と、第２の過程とを持つ。第１の過程では、第１の地点における、第２の地点への移動に関する需要の時間分布と、使用可能な車両の定員のうち、最も少ない定員とを参照して、前記第１の地点の出発時刻の候補群を生成する。第２の過程では、前記候補群に属する候補の出発時刻各々について、前記使用可能な車両の種別群の中から、該出発時刻に出発させる種別を決定することで、前記第１の地点から前記第２の地点へのダイヤグラムを生成する。前記種別群には、その出発時刻に車両を出発させないことを示す種別が含まれる。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、ダイヤ生成方法に関する。
コンサート、スポーツ大会などの非定期に行われるイベントに対して、鉄道の駅などの最寄のバス停から、イベント会場の最寄のバス停間に臨時のシャトルバスを運行させることがある。このように、臨時のシャトルバスを運行する際に、複数の種別の車両を使おうとすると、組合せが多くなり、例えば、需要、コスト、環境負荷などの目的に適したダイヤグラムの作成をするのが困難であるという問題があった。
特開２００１−０３０９０４号公報
本発明が解決しようとする課題は、定員や車両性能（例えば、駆動システム）が異なる複数の種別の車両を用いたダイヤグラムの作成をすることができるダイヤ生成方法を提供することである。
実施形態のダイヤ生成方法は、第１の過程と、第２の過程とを持つ。第１の過程では、第１の地点における、第２の地点への移動に関する需要の時間分布と、使用可能な車両の定員のうち、最も少ない定員とを参照して、前記第１の地点の出発時刻の候補群を生成する。第２の過程では、前記候補群に属する候補の出発時刻各々について、前記使用可能な車両の種別群の中から、該出発時刻に出発させる種別を決定することで、前記第１の地点から前記第２の地点へのダイヤグラムを生成する。前記種別群には、その出発時刻に車両を出発させないことを示す種別が含まれる。
第１の実施形態の対象とするシャトルバスの運行を示す模式図。 第１の実施形態のダイヤ生成装置１０の構成を示す概略ブロック図。 第１の実施形態の需要の時間分布の例を示すグラフ。 第１の実施形態の車両情報記憶部１２が記憶する車両情報の例を示すテーブル。 第１の実施形態のスジ候補生成部１４の動作を示すフロー図。 第１の実施形態のスジ候補決定処理を示すフロー図。 第１の実施形態のスジ候補決定処理を説明するグラフ。 第１の実施形態の染色体の例を示すテーブル。 第１の実施形態のダイヤ生成部１５の動作を示すフロー図。 第２の実施形態の復路の染色体の例を示すテーブル。 第２の実施形態のダイヤ生成部１５の動作を示すフロー図。 第３の実施形態の染色体の例を示すテーブル。 第３の実施形態のダイヤ生成部１５の動作を示すフロー図。 第４の実施形態のダイヤ出力部１６の動作を示すフロー図。
以下、実施形態のダイヤ生成方法を、図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態において対象とするシャトルバスの運行を説明する模式図である。イベント会場ＨＬにおいて、コンサート、スポーツ大会などのイベントが開催されると、イベントの開始時には、最寄の駅ＳＴからイベント会場ＨＬへ（往路）の移動の需要が大きくなる。また、イベントの終了時には、イベント会場ＨＬから駅ＳＴへ（復路）の移動の需要が大きくなる。この移動の需要を満たすために、イベント開始時には、最寄の駅ＳＴからイベント会場ＨＬへ向かうシャトルバスＢＳが運行され、イベント終了時には、イベント会場ＨＬから駅ＳＴへ向かうシャトルバスＢＳが運行されることがある。
駅ＳＴで列車から下車したイベントの参加者は、駅ＳＴの近傍にあるバス停（第１の地点）まで徒歩で移動し、シャトルバスＢＳに乗って、イベント会場ＨＬの近傍にあるバス停（第２の地点）まで移動する。そして、その参加者は、イベント会場ＨＬまで徒歩で移動する。イベントが終了すると、その参加者は、イベント会場ＨＬからイベント会場ＨＬのバス停まで徒歩で移動し、シャトルバスＢＳに乗って、駅ＳＴのバス停まで移動する。そして、その参加者は、駅ＳＴのバス停から駅ＳＴまで徒歩で移動し、駅ＳＴで列車に乗る。本実施形態におけるダイヤ生成装置は、このシャトルバスＢＳのダイヤグラムを生成する。
なお、往路については、生成されるダイヤグラムは、駅ＳＴのバス停を出発する出発時刻と、その出発時刻のスジで使用される車両の種別とからなる。復路についても、生成されるダイヤグラムは、イベント会場ＨＬのバス停を出発する出発時刻と、その出発時刻のスジで使用される車両の種別とからなる。ただし、復路については、イベントが予定通りの時刻に終了しなかったときのために、複数の終了時刻各々について、ダイヤグラムが生成される。また、往路で使用されたシャトルバスＢＳは、そのまま、イベント会場ＨＬ付近に滞留させておき、復路で使用されることはあるが、複数回、往路で使用されることはない。
図２は、本実施形態におけるダイヤ生成装置１０の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、ダイヤ生成装置１０は、車両情報取得部１１、車両情報記憶部１２、需要分布取得部１３、スジ候補生成部１４、ダイヤ生成部１５、ダイヤ出力部１６を含む。車両情報取得部１１は、使用可能な車両に関する情報である車両情報を取得する。この車両情報は、例えば、ダイヤ生成装置１０のオペレータが、キーボードやマウスなどの入力デバイスを用いて入力する。車両情報は、使用可能な車両の種別と定員と台数と車両コストとＣＯ２排出量との各々を示す情報を含む。車両情報記憶部１２は、車両情報取得部１１が取得した車両情報を記憶する。
需要分布取得部１３は、イベント開始時の駅ＳＴからイベント会場ＨＬへの移動（往路）の需要の時間分布と、イベント終了時のイベント会場ＨＬから駅ＳＴへの移動（復路）の需要の時間分布とを取得する。これらの時間分布は、例えば、ダイヤ生成装置１０のオペレータが、キーボードやマウスなどの入力デバイスを用いて入力する。あるいは、需要分布取得部１３は、他装置から送信された、これらの時間分布を受信することで取得する。なお、復路の需要の時間分布については、需要分布取得部１３は、イベントの終了時刻の複数の候補各々に対応するものを取得する。これは、イベントが定刻に終わるか否か、さらに終了の遅れたときは定刻からの遅れの長さによって、需要の時間分布が大きく異なることに対応するためである。
スジ候補生成部１４は、車両情報記憶部１２が記憶する定員のうち最少のものと、需要分布取得部１３が取得した需要の時間分布とを参照して、需要の時間分布各々について、スジの候補群を生成する。需要の時間分布は、前述したように、往路に関する分布と、復路の終了時刻毎の分布とがある。スジの候補各々は、出発時刻のみが与えられており、そのスジで用いられる車両の種別は、未だ割り当てられていない。なお、スジ候補生成部１４によるスジの候補群の生成処理の詳細については、後述する。
ダイヤ生成部１５は、スジ候補生成部１４が生成したスジ候補群に属するスジの候補各々について、使用可能な車両の種別群の中から、使用する車両の種別を決定することで、ダイヤグラムを生成する。この種別群には、そのスジの出発時刻に車両を出発させない、すなわちそのスジの候補を使用しないことを示す種別が含まれる。ダイヤ生成部１５は、使用する車両の種別を決定する際に、例えば、ＳｉｍｐｌｅＧＡ（単純遺伝的アルゴリズム）を用いる。
ダイヤ生成部１５は、単純遺伝的アルゴリズムを用いて、使用する車両の種別を決定する際の評価値Ｅを、下記の式（１）で表される評価関数を用いて算出する。
Ｅ＝α・トータル車両コスト＋β・平均待ち時間＋γ・トータルＣＯ２排出量＋δ・平均混雑度 ・・・（１）
ここで、トータル車両コストは、使用する車両の車両コストの合計値である。平均待ち時間は、各乗客がバス停に着いてから、乗車したシャトルバスが出発するまでの待ち時間の平均値である。トータルＣＯ２排出量は、使用する車両のＣＯ２排出量の合計値である。平均混雑度は、乗車する人数を、定員で割った値である。α、β、γ、δは、予め決められた重み係数である。なお、平均待ち時間Ｗｍは、下記の式（２）で算出される。
Figure 2015169962
なお、Ｄｉは、離散化時間ｉにおける需要の人数である。Ｐｉ，ｋは、離散化時間ｉにおける需要が、ｋ番目のスジのシャトルバスに乗る確率であり、下記の式（３）により算出される。Ｄｔｋは、ｋ番目のスジの出発時刻（離散化時間）である。Ｄは、全需要の人数である。
Figure 2015169962
なお、式（３）において、Ｖｉ，ｋは、離散化時間ｉの需要のｋ番目のスジに対する効用関数であり、下記の式（４）により算出される。
Figure 2015169962
Ａ、Ｂ、Ｃは、予め決められた重み係数である。Ｆｋは、料金であり、Ｓｋは、混雑度である。なお、Ｓｋは、全ての需要は、自身がバス停に着いてから、最初の出発時刻のシャトルバスに乗るとしたときの値でよい。
また、平均混雑度Ｈｍは、下記の式（５）で算出される。
Figure 2015169962
なお、Ｋは、使用されるスジの本数であり、Ｍｋは、ｋ番目のスジで使用される車両の定員である。
ダイヤ生成部１５は、後述する染色体を持つ個体毎に評価値Ｅを算出し、評価値Ｅの大きい個体の染色体を用いて、次世代の個体の染色体を決定することを繰り返す。そして、ダイヤ生成部１５は、所定の世代まで決定したときに、最も評価値Ｅの大きい個体の染色体が表すダイヤグラムを、最終的に決定したダイヤグラムとする。なお、各個体を決定する際に、その個体の染色体が示す車両の種別の定員の合計が、全需要の人数を超えていること、各種別で使用する車両の台数が、車両情報の台数以下であることを制約条件とする。
なお、単純遺伝的アルゴリズムではなく、ＭＯＧＡ（多目的遺伝的アルゴリズム）、ＭＣＧＡ（Ｍｕｌｔｉ−Ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；多種染色体を用いた遺伝的アルゴリズム）などの遺伝的アルゴリズムを用いてもよい。遺伝的アルゴリズムではなく、評価値Ｅの各項が小さくなるように、車両の種別を決定する方法であれば、その他の方法であってもよい。
ダイヤ出力部１６は、生成したダイヤグラムを出力する。出力方法は、ディスプレイへの表示でもよいし、紙への印刷でもよいし、電子ファイルの出力でもよい。
図３は、需要の時間分布の例を示すグラフである。図３において、横軸は時間であり、縦軸は時間当たりの人数である人数密度である。需要分布取得部１３が取得する、駅ＳＴからイベント会場ＨＬへの移動の需要の時間分布も、イベントの終了時刻の候補各々の、イベント会場ＨＬから駅ＳＴへの移動の需要の時間分布も、このように横軸が時間で、縦軸が人数密度のグラフで表すことができる。
図４は、車両情報記憶部１２が記憶する車両情報の例を示すテーブルである。車両情報は、車両の種別と、その種別の車両の定員（人）と、その種別の車両の台数と、その種別の車両の車両コスト（千円）と、その種別の車両のＣＯ２排出量と、その種別の車両の遺伝子番号とを対応付けて記憶している。車両の種別は、使用可能な車両の種別であり、図４の例では、「なし」、「中型ＰＨＶ」、「大型ＰＨＶ」、「小型ＥＶ」、「中型ＥＶ」、「ＦＣＶ」の６種類がある。車両の種別「なし」は、この種別が割り当てられたスジの候補を使用しないことを示す種別である。図４の例において、「ＰＨＶ」は、プラグインハイブリッドビークル（Plug-in Hybrid Vehicle）の略である。「ＥＶ」は、エレクトリックビークル（Electric Vehicle）の略である。「ＦＣＶ」は、「Fuel Cell Vehicle」の略である。
定員は、その種別の車両に乗ることができる乗客の人数である。台数は、使用可能な、その種別の車両の台数である。車両コストは、その種別の車両のコストであり、例えば、リース料金を日割りにしたものである。なお、走行させたときの燃料代や、ドライバーの人件費などを含めてもよい。ＣＯ２排出量は、所定の距離を走行したときの二酸化炭素の排出量である。なお、Ｗｅｌｌ−Ｔｏ−ＷｈｅｅｌとしてのＣＯ２排出量でもよい。遺伝子番号は、その車両の種別を識別する番号であり、遺伝的アルゴリズムによりダイヤグラムを作成する際に用いる番号である。なお、車両情報取得部１１が取得した車両情報には遺伝子番号が含まれておらず、車両情報取得部１１が、遺伝子番号を割り振るようにしてもよい。
図５は、スジ候補生成部１４の動作を説明するフローチャートである。まず、スジ候補生成部１４は、需要分布取得部１３が取得した往路の需要の時間分布を、予め決められた最小時間間隔で離散化する（Ｓａ１）。この最小時間間隔は、シャトルバスＢＳの発車時刻の最小時間間隔であり、例えば、運行の安全を考慮して設定される。なお、最小時間間隔は任意の時間間隔としてもよい。次に、スジ候補生成部１４は、この離散化した需要の時間分布を参照して、出発時刻を決定するスジ候補決定処理を行う（Ｓａ２）。ステップＳａ２におけるスジ候補決定処理の詳細は別途説明する。
次に、スジ候補生成部１４は、イベントの終了時刻の候補毎に、スジ候補生成部１４が取得した復路の需要の時間分布を、予め決められた最小時間間隔で離散化する。なお、この最小時間間隔は、ステップＳａ２における最小時間間隔と同一でもよいし、異なっていてもよい。次に、スジ候補生成部１４は、全ての終了時刻の候補各々について、ステップＳａ６までの処理、すなわちステップＳａ５の処理を行う。ステップＳａ５では、ステップＳａ２と同様のスジ候補決定処理を、復路の需要の時間分布に対して行う。
図６は、スジ候補決定処理（ステップＳａ２、Ｓａ５）の詳細を説明するフローチャートである。スジ候補生成部１４は、車両情報記憶部１２が記憶する定員のうち、最少の定員Ｘを取得する（Ｓｂ１）。次にスジ候補生成部１４は、離散化時間のカウンタｉと、乗車する客数のカウンタＹとを「０」にする（Ｓｂ２）。次に、スジ候補生成部１４は、対象としている、離散化した需要の時間分布のｉ番目の人数を、カウンタＹに加算する。さらに、スジ候補生成部１４は、カウンタｉを１だけインクリメントする（Ｓｂ３）。次に、スジ候補生成部１４は、カウンタＹの値が、定員Ｘを超えているか否かを判定する（Ｓｂ４）。超えていると判定したときは（Ｓｂ４−Ｙｅｓ）、スジ候補生成部１４は、カウンタＹへの加算が一回で、定員Ｘを超えたか否かを判定する（Ｓｂ５）。一回で、定員Ｘを超えたと判定したときは（Ｓｂ５−Ｙｅｓ）、スジ候補生成部１４は、離散化時間ｉ−１の時刻を、スジの候補の出発時刻とする（Ｓｂ６）。次に、スジ候補生成部１４は、カウンタＹを、定員Ｘだけカウントダウンし（Ｓｂ７）、ステップＳｂ３に戻る。
一方、ステップＳｂ５にて、一回では定員Ｘを超えていないと判定したときは（Ｓｂ５−Ｎｏ）、スジ候補生成部１４は、離散化時間ｉ−２の時刻を、スジの候補の出発時刻とする（Ｓｂ８）。次に、スジ候補生成部１４は、カウンタｉを、１だけデクリメントし、カウンタＹを「０とし（Ｓｂ９）、ステップＳｂ３に戻る。
また、ステップＳｂ４にて、カウンタＹの値が定員Ｘを超えていないと判定したときは（Ｓｂ４−Ｎｏ）、スジ候補生成部１４は、カウンタｉが、予め決められた最大値を超えたか否かを判定する（Ｓｂ１０）。超えたと判定したときは（Ｓｂ１０−Ｙｅｓ）、スジ候補生成部１４は、処理を終了する。超えていないと判定したときは（Ｓｂ１０−Ｎｏ）、スジ候補生成部１４は、ステップＳｂ３に戻る。
図７は、スジ候補決定処理を説明するグラフである。図６のフローチャートで説明したように、スジ候補生成部１４は、離散化時間ｉの小さい方から、需要の人数を加算して行く。そして、スジ候補生成部１４は、加算結果が定員Ｘを超えた離散化時間（ここでは、「３」とする）の一つ前の離散化時間「２」を、スジの候補の出発時刻とする。スジ候補生成部１４は、同様にして、離散化時間「４」や、「１９」も、スジの候補の出発時刻とする。さらに、離散化時間「２０」の需要は、定員Ｘを超えているので、離散化時間「２０」を、スジの候補の出発時刻とする。
図８は、ダイヤ生成部１５の遺伝的アルゴリズムで用いる染色体の例を示すテーブルである。図８において、出発時刻は、スジ候補生成部１４が決定したスジの候補の出発時刻である。出発時刻各々に対応付けられている遺伝子番号は、車両情報に含まれる遺伝子番号のいずれかである。図８で示すテーブルは、一つの個体の染色体である。往路について一つの個体が用意され、復路の終了時刻各々について一つの個体が用意される。
図９は、ダイヤ生成部１５の動作を説明するフローチャートである。ダイヤ生成部１５は、まず、遺伝的アルゴリズムを用いて、往路のスジの候補各々について、車両の種別を決定する（Ｓｃ１）。次に、ダイヤ生成部１５は、復路の全ての終了時刻について、ステップＳｃ４までの処理、すなわちステップＳｃ３の処理を行い（Ｓｃ２）、処理を終了する。ステップＳｃ３では、ダイヤ生成部１５は、遺伝的アルゴリズムを用いて、対象としている終了時刻のスジの候補各々について、車両の種別を決定する。
なお、本実施形態に置いて、評価値Ｅは、車両コスト、待ち時間、ＣＯ２排出量、混雑度のそれぞれを圧縮するという目的を表すために、重み係数法（荷重和法ともいう）を用いているが、制約法、辞書式配列法などを用いてもよい。
また、ＣＯ２排出量を固定値としているが、乗車人数に応じて変わるようにしてもよい。また、待ち時間を出発時刻までではなく、目的地への到着時刻までとしてもよい。
また、図６のステップＳｂ６にて、ｉ−１に加えて、ｉの時刻も、候補の出発時刻とするようにしてもよい。これにより、満員になってしまい乗り切れなかった乗客がいるときは、その客になるべく待たせないようにすることができる。また、図６のステップＳｂ５、Ｓｂ８、Ｓｂ９を設けず、ステップＳｂ４で、カウンタＹの値が定員Ｘを超えると判定したときは、ステップＳｂ６に進むようにしてもよい。これにより、定員Ｘのシャトルバスが満員になる離散時刻を、スジの候補の出発時刻とするようになる。
このように、スジ候補生成部１４は、需要の時間分布と、使用可能な車両の定員のうちの最も少ない定員とを参照して、出発時刻の候補群を生成する。ダイヤ生成部１５は、候補群に属する候補の出発時刻各々について、使用可能な車両の種別群の中から、その出発時刻に出発させる種別を決定する。そして、種別群には、その出発時刻に車両を出発させないことを示す種別が含まれる。
なお、上記説明では、使用可能な車両の定員のうちの最も少ない定員を参照するとしたが、任意の定員としても良い。また、図５のステップＳａ２では需要分布と定員をと利用してスジ候補を求めているが、この他、需要を離散化した際の最小時間間隔ごとにスジ候補を生成してもよい。
これにより、出発時刻の候補群は、全ての車両の定員が、最少の定員と同じ場合のダイヤグラムとなる。そして、ダイヤ生成部１５が車両の種別を決定する際に、車両の種別に、その出発時刻に車両を出発させないことを示す種別が含まれている。このため、出発時刻の候補群の中に、使用しない出発時刻を設けることができ、定員の大きな車両を用いたときに生じる余裕を吸収することができる。よって、定員が異なる複数の種別の車両を用いたダイヤグラムを作成することができる。
（第２の実施形態）
第２の実施形態におけるダイヤ生成装置１０は、第１の実施形態と同様の構成であるが、ダイヤ生成部１５の動作が異なる。第１の実施形態におけるダイヤ生成装置１０は、復路について、終了時刻各々について、別々に最適化を行ってダイヤグラムを生成している。しかし、本実施形態におけるダイヤ生成部１５は、復路については、全ての終了時刻に関するスジの候補を合わせた染色体を、一個体とし、終了時刻が異なっても、使用する車両の順番が同じになるように、ダイヤグラムを生成する点が、第１の実施形態とは異なる。
図１０は、本実施形態における復路の染色体の例を示すテーブルである。図９に示すように、復路の染色体は、イベントの終了時刻と、その終了時刻のスジの候補の出発時刻との組み合わせ毎に、遺伝子番号を持つ。このため、ダイヤ生成部１５は、全ての終了時刻のダイヤグラムを、一度に生成する。
図１１は、本実施形態におけるダイヤ生成部１５の動作を説明するフローチャートである。まず、ダイヤ生成部１５は、図９のステップＳｃ１と同様にして、往路について、スジの候補各々の車両の種別を決定する。次に、ダイヤ生成部１５は、各終了時刻の発生確率を取得する（Ｓｄ２）。ｍ番目の終了時刻の発生確率ｐｍは、例えば、各終了時刻の需要の時間分布とともに外部から入力される。次に、ダイヤ生成部１５は、復路の全ての終了時刻について、スジの候補各々の車両の種別を決定する（Ｓｄ３）。このステップＳｄ３において、ダイヤ生成部１５は、遺伝的アルゴリズムの一種であるＭＣＧＡ（Multi-Chromosome based Genetic Algorithm）を用いて、車両の種別を決定する。このときの評価値Ｅｔは、下記の式（６）で表される評価関数を用いて算出される。
Figure 2015169962
なお、Ｅｍは、ｍ番目の終了時刻に関して、式（１）により算出したＥである。ｐｍは、ｍ番目の終了時刻の発生確率である。
また、個体を決定する際の制約条件は、以下の３つである。１つ目の制約条件は、各終了時刻のダイヤグラムに割り当てた車両の種別の定員の合計が、全需要の人数を超えていることである。２つ目の制約条件は、各終了時刻のダイヤグラムにおいて、各種別で使用する車両の台数が、車両情報の台数以下であることである。３つ目の制約条件は、各終了時刻のダイヤグラム間で、使用する車両の種別の順番が同一であることである。
この使用する車両の種別の順番は、そのスジの候補の出発時刻に車両を出発させない（その候補を使わない）ことを示す種別を除いたときの順番である。例えば、「中型ＰＨＶ」、「大型ＰＨＶ」、「出発させない」、「ＦＣＶ」という順番と、「中型ＰＨＶ」、「出発させない」、「大型ＰＨＶ」、「ＦＣＶ」という順番は、「出発させない」が除かれると、どちらも「中型ＰＨＶ」、「大型ＰＨＶ」、「ＦＣＶ」という順番という順番となり、同一である。
また、スジの数は、終了時刻によって異なることがあるので、ダイヤ生成部１５は、使用する車両の種別の順番が同一か否かを判定するときは、スジ数が少ない方の分が一致すれば、同一と判定する。例えば、「中型ＥＶ」、「大型ＰＨＶ」、「中型ＰＨＶ」、「ＦＣＶ」というスジ数が４つの順番と、「中型ＥＶ」、「大型ＰＨＶ」、「中型ＰＨＶ」というスジ数が３つの順番とがあったときは、最初の３つの「中型ＥＶ」、「大型ＰＨＶ」、「中型ＰＨＶ」が一致しているので、ダイヤ生成部１５は、これらは同一であると判定する。
第２の実施形態でも、第１の実施形態と同様に、定員が異なる複数の種別の車両を用いたダイヤグラムを作成することができる。
また、このように、ダイヤ生成部１５は、車両を出発させないことを示す種別を除いた、車両の種別を復路の出発時刻順に並べると、終了時刻の全ての候補において、同一の順序となるように、復路の出発時刻各々に出発させる車両の種別を決定する。
これにより、終了時刻が異なっても、使用する車両の構成は、ほぼ同じとなる。終了時刻によって、使用しない車両の数を抑える、すなわち、使用するか否か分からないが用意しなければならない車両の数を抑えることができる。
（第３の実施形態）
第３の実施形態におけるダイヤ生成装置１０は、第１の実施形態と同様の構成であるが、ダイヤ生成部１５の動作が異なる。第１の実施形態におけるダイヤ生成装置１０は、復路について、終了時刻各々について、別々に最適化を行ってダイヤグラムを生成している。しかし、本実施形態におけるダイヤ生成部１５は、往路および復路に関するスジの候補を合わせた染色体を、一個体とし、往路で使用する車両と、復路で使用する車両との重複が多くなるように、ダイヤグラムを決定する。
図１２は、本実施形態における染色体の例を示すテーブルである。図１２に示すように、本実施形態の染色体は、往路のスジの出発時刻毎に加えて、イベントの終了時刻と、その終了時刻のスジの候補の出発時刻との組み合わせ毎に、遺伝子番号を持つ。このため、ダイヤ生成部１５は、往路と復路のダイヤグラムを、一度に生成する。
図１３は、本実施形態におけるダイヤ生成部１５の動作を説明するフローチャートである。まず、ダイヤ生成部１５は、図１１のステップＳｄ２と同様に、各終了時刻の発生確率を取得する（Ｓｅ１）。次に、ダイヤ生成部１５は、復路の全ての終了時刻および往路について、スジの候補各々の車両の種別を決定する（Ｓｅ２）。このときの評価値Ｅｕは、下記の式（７）で表される評価関数を用いて算出される。
Figure 2015169962
なお、Ｃｄは、往路に割り当てられた車両の集合Ａと、復路の終了時刻のうち、割り当てられた車両が最も多いものの車両の集合Ｂとで、重複していない車両の集合（Ａ ＥＸＯＲ Ｂ）の車両コストの和である。Ｅ0は、往路に関して、式（１）に算出したＥである。Ｅｍは、ｍ番目の終了時刻に関して、式（１）により算出したＥである。εと、ζは、予め決められた重み係数である。
また、個体を決定する際の制約条件は、以下の３つである。１つ目の制約条件は、各終了時刻のダイヤグラムおよび往路のダイヤグラム各々において、割り当てた車両の種別の定員の合計が、全需要の人数を超えていることである。２つ目の制約条件は、各終了時刻のダイヤグラムおよび往路のダイヤグラム各々において各種別で使用する車両の台数が、車両情報の台数以下であることである。３つ目の制約条件は、各終了時刻のダイヤグラム間で、使用する車両の種別の順番が同一であることである。
なお、個体を決定する際の制約条件は、１つ目と、２つ目のみとし、３つ目を有していなくてもよい。この場合、式（７）におけるＣｄは、復路の終了時刻のうち、割り当てられた車両が往路と重複していないものが最も多い終了時刻の車両の集合Ａと、往路に割り当てられた車両の集合Ｂとで、重複していない車両の集合（Ａ ＥＸＯＲ Ｂ）の車両コストの和としてもよい。
第３の実施形態でも、第１の実施形態と同様に、定員が異なる複数の種別の車両を用いたダイヤグラムを作成することができる。
また、このように、ダイヤ生成部１５は、往路と、復路の各終了時刻とについてダイヤグラムを同時に決定する。そして、これらのダイヤグラムを決定する際の評価関数は、往路で使用される車両と、復路の終了時刻の候補のいずれかで使用される車両とで、重複していない車両に関する項を含む。
これにより、往路と、復路とで重複していない車両の数を抑えることができる。
（第４の実施形態）
第４の実施形態におけるダイヤ生成装置１０は、第１の実施形態と同様の構成であるが、ダイヤ出力部１６の動作が異なる。本実施形態におけるダイヤ出力部１６は、往路のダイヤグラムについては、第１の実施形態と同様に出力する。しかし、ダイヤ出力部１６は、復路のダイヤグラムについては、イベントの終了時刻が、終了時刻の複数の候補のうち、いずれに近いかを判定し、近いと判定した候補のダイヤグラムを出力する。
図１４は、ダイヤ出力部１６の動作を説明するフローチャートである。図１４に示すフローチャートは、ダイヤ出力部１６が、復路のダイヤグラムを出力する際の動作を説明する。ダイヤ出力部１６は、まず、乗車待ちの人数が所定の値Ｚとなった時刻Ｔｒを取得する（Ｓｆ１）。例えば、ダイヤ生成装置１０のオペレータが、イベント会場ＨＬのバス停に並んでいる人を目視して、並んでいる人の数がＺを超えたことを確認し、キーボードやマウスなどの入力デバイスを用いて、超えたことを通知する入力操作をする。すると、ダイヤ出力部１６は、この入力操作がされた時刻を、この時刻Ｔｒとする。
次に、ダイヤ出力部１６は、カウンタｉの値を「０」にリセットする（Ｓｆ２）。次に、ダイヤ出力部１６は、早い方からｉ番目の終了時刻の候補に応じた需要の時間分布を取得する（Ｓｆ３）。次に、ダイヤ出力部１６は、取得した分布で、需要の累積が所定の値Ｚを超える時刻Ｔｓを取得する（Ｓｆ４）。ダイヤ出力部１６は、時刻Ｔｓよりも時刻Ｔｒが小さいか否を判定する（Ｓｆ５）。小さいと判定したときは（Ｓｆ５−Ｙｅｓ）、ダイヤ出力部は、ｉ番目の終了時刻のダイヤグラムを選択し、出力する（Ｓｆ６）。一方、ステップＳｆ５で、小さくないと判定したときは（Ｓｆ５−Ｎｏ）、処理は、カウンタｉを１だけインクリメント（Ｓｆ７）した後、ステップＳｆ３に戻る。
なお、ダイヤ出力部１６は、需要の累積がＺ以上になる時刻Ｔｓが、乗車待ちの人数がＺ以上になった時刻Ｔｒよりも大きい終了時刻のうち、Ｔｒに最も近い終了時刻を選択しているが、これに限られない。例えば、ダイヤ出力部１６は、時刻Ｔｓが、時刻Ｔｒよりも小さい終了時刻のうち、Ｔｒに最も近い終了時刻を選択してもよく、また、乗車待ちの人数がＺ以上になった時刻Ｔｒよりも大きい終了時刻のうちのＴｒに最も近い終了時刻Ｔｓ（Ｌ）と、時刻Ｔｒよりも小さい終了時刻のうちのＴｒに最も近い終了時刻Ｔｓ（Ｓ）のうち、時刻Ｔｒにより近い終了時刻を選択してもよい。
また、ダイヤ生成部１５は、第２の実施形態または第３の実施形態におけるダイヤ生成部１５と同様であってもよい。
第４の実施形態でも、第１の実施形態と同様に、定員が異なる複数の種別の車両を用いたダイヤグラムを作成することができる。
また、このように、ダイヤ出力部１６は、車両を待つ人の数が所定の数となった時刻に応じて、終了時刻の候補のうち、いずれの候補のダイヤグラムを用いるかを決定する。
これにより、イベントの終了時刻を直接把握できなくても、イベントの終了時刻に応じたダイヤグラムを用いることができる。
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、需要の時間分布と、使用可能な車両の定員のうち、最も少ない定員とを参照して、出発時刻の候補群を生成するスジ候補生成部１４と、候補群に属する候補の出発時刻各々について、使用可能な車両の種別群の中から、その出発時刻に出発させる種別を決定するダイヤ生成部１５であって、種別群には、その出発時刻に車両を出発させないことを示す種別が含まれるダイヤ生成部１５を持つことにより、定員が異なる複数の種別の車両を用いたダイヤグラムを容易に作成することができる。
また、図２におけるダイヤ生成装置１０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ダイヤ生成装置１０を実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
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。
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、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。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を送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その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、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く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
１４…スジ候補生成部、１５…ダイヤ生成部、１６…ダイヤ出力部

Claims (5)

  1. 第１の地点における、第２の地点への移動に関する需要の時間分布と、使用可能な車両の定員のうち、最も少ない定員とを参照して、前記第１の地点の出発時刻の候補群を生成する第１の過程と、
    前記候補群に属する候補の出発時刻各々について、前記使用可能な車両の種別群の中から、該出発時刻に出発させる種別を決定することで、前記第１の地点から前記第２の地点へのダイヤグラムを生成する第２の過程と
    を有し、
    前記種別群には、その出発時刻に車両を出発させないことを示す種別が含まれる、ダイヤ生成方法。
  2. 前記第２の地点の近傍において行われるイベントの終了時刻の複数の候補各々に応じた、前記第２の地点から前記第１の地点への移動に関する需要の時間分布を参照して、前記終了時刻の候補毎に、前記第２の地点の出発時刻の候補群を生成する第３の過程と、
    前記終了時刻の候補毎に、前記第２の地点の出発時刻の候補群に属する候補の出発時刻各々について、前記種別群の中から、該出発時刻に出発させる車両の種別を決定することで、前記終了時刻の候補毎に、前記第２の地点から前記第１の地点へのダイヤグラムを生成する第４の過程と
    を有する請求項１に記載のダイヤ生成方法。
  3. 前記第４の過程にて、前記車両を出発させないことを示す種別を除いた、前記車両の種別を前記第２の地点の出発時刻順に並べると、前記終了時刻の全ての候補において、同一の順序となるように、前記第２の地点の出発時刻各々に出発させる車両の種別を決定する、請求項２に記載のダイヤ生成方法。
  4. 前記第２の過程と前記第４の過程とを、所定の評価関数を用いて、同時に行い、
    前記所定の評価関数は、前記第２の過程にて決定された車両の種別に従い使用される車両と、前記第４の過程にて前記終了時刻の候補のいずれかについて決定された車両の種別に従い使用される車両とで、重複していない車両に関する項を含む、
    請求項２または請求項３に記載のダイヤ生成方法。
  5. 前記第２の地点において、前記第１の地点へ向かう車両を待つ人の数が所定の数となった時刻に応じて、前記終了時刻の候補のうち、いずれの候補のダイヤグラムを用いるかを決定する過程を有する、請求項２から請求項４のいずれか一項に記載のダイヤ生成方法。
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