JP2020024751A - 配船計画策定支援方法及び配船計画策定支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】不定期航路の船舶の安定的・効率的運用を実現し、燃料消費量の削減及び環境負荷低減を図ること。【解決手段】コンピュータが、複数の船舶の所在を含む船舶情報を取得するステップ１と、入力手段で入力された輸送要請を取得するステップ２と、気象・海象予測情報を取得するステップ３と、複数の船舶の船舶情報としての推進性能を設定するステップ４と、取得した船舶情報としての所在と運航予定に基づいて輸送要請に割り当て可能な船舶を判別するステップ５−１と、割り当て可能な船舶について、船舶の所在としての所在地と輸送要請としての出発港との間を航行するに当っての燃費又はＣＯ２排出量を、取得した気象・海象予測情報と設定した推進性能に基づいて算出するステップ５−２と、複数の燃費又はＣＯ２排出量を比較して最適な配船計画を策定するステップ５−３と、策定した最適な配船計画を出力手段で出力するステップ６とを実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、不定期航路における複数の船舶から成る船隊の配船計画を策定する配船計画支援方法及び配船計画策定支援システムに関する。

荷主は、例えば１ヶ月先までの貨物輸送計画（輸送区間及び貨物の種類・量等）を基に、船舶の種類や空船状況等を考慮して、支配する船隊の中からどの船舶を割り当てるかの配船計画を策定し、内航海運事業者に輸送を要請する。
ここで、特許文献１では、定期航路を定められたスケジュールで運航したときの燃料消費量を船舶毎に燃料消費量変動情報に基づいて演算し、演算の結果に基づいて、複数の船舶の中から定期航路に投入するのに適した船舶を選定することを提案している。
また、特許文献２では、終了した航海に関して生成したベースライン航海ソリューションと、終了した航海に使用された実際の航海ソリューションとを比較し、その結果に基づいて船体を洗浄したりプロペラを追加したりすること等によって航海効率を上げることを提案している。
また、特許文献３では、コンテナ船など遠洋航行を行う船舶の航路を計画する場合に、海象状況、燃料消費量基準値、予定航路を入力し、海象状況を考慮した船速を基準として演算を行うことを提案している。
また、特許文献４には、需要価格予測データーベース、ＬＮＧ需要地データーベース、発電情報データーベース、気象データ等に基づいて到達予定日を計算する到達予定日算出手段、及び最適需要地決定手段等を備え、ＬＮＧタンカー船の有効利用と収益の最大化を図ることを目的としたＬＮＧタンカー船最適配船計画システムが記載されている。

特許第５４３３１１７号公報 特表２０１２−５１５３９５号公報 特開平２−１３８８１５号公報 特開２００６−２６０１５５号公報

ところで、効率的かつ安定的な配船計画が求められているにも関わらず、船舶は気象・海象の影響を大きく受けやすいため、配船計画の変更が発生しやすく、その結果、運航の効率性も低下せざるを得ないという問題があった。
ここで、特許文献１は、不定期航路の配船計画に関するものではなく、各船舶の所在が考慮されたものではない。また、気象・海象による船舶推進性能への影響が考慮されたものでもない。
特許文献２は、不定期航路の配船計画に関するものではなく、各船舶の所在が考慮されたものではない。また、気象・海象による船舶推進性能への影響が考慮されたものでもない。
特許文献３は、コンテナ船など遠洋航行を行う船舶の航路を計画するものであって、不定期航路の配船計画に関するものではない。
特許文献４は、不定期航路の配船計画に関するものではない。また、気象・海象による船舶推進性能への影響が考慮されたものでもない。

そこで、本発明は、気象・海象が船舶推進性能に及ぼす影響が考慮された最適な配船計画を策定することができる配船計画策定支援方法及び配船計画策定支援システムを提供し、不定期航路の船舶の安定的・効率的運用を実現し、燃料消費量の削減及び環境負荷低減を図ることを目的とする。

請求項１記載の本発明に対応した配船計画策定支援方法においては、コンピュータが、複数の船舶の所在を含む船舶情報を取得するステップ１と、入力手段で入力された輸送要請を取得するステップ２と、気象・海象予測情報を取得するステップ３と、複数の船舶の船舶情報としての推進性能を設定するステップ４と、取得した船舶情報としての所在と運航予定に基づいて輸送要請に割り当て可能な船舶を判別するステップ５−１と、割り当て可能な船舶について、船舶の所在としての所在地と輸送要請としての出発港との間を航行するに当っての燃費又はＣＯ_２排出量を、取得した気象・海象予測情報と設定した推進性能に基づいて算出するステップ５−２と、複数の燃費又はＣＯ_２排出量を比較して最適な配船計画を策定するステップ５−３と、策定した最適な配船計画を出力手段で出力するステップ６とを実行することを特徴とする。本実施の形態によれば、複数の船舶の推進性能に基づいて、気象・海象が推進性能に与える影響が考慮された配船計画を策定することができるため、配船計画の安定性と効率性が向上する。

請求項２記載の本発明は、ステップ５−１から５−３における最適な配船計画の策定は、時空間ネットワークによる数理最適化手法を用いて配船計画を最適化するものであることを特徴とする。本実施の形態によれば、配船の問題を数学的に表現して効率よく配船計画を最適化することができる。

請求項３記載の本発明は、気象・海象予測情報に基づき、運航予定、所要時間、及び燃料消費量を変化させた時空間ネットワークを生成したことを特徴とする。本実施の形態によれば、気象・海象予測情報が考慮された時空間ネットワークを生成することができる。

請求項４記載の本発明は、ステップ５−１から５−３における最適な配船計画の策定は、動的計画法を用いて配船計画を最適化するものであることを特徴とする。本実施の形態によれば、動的計画法によって、効率よく配船計画を策定することができる。

請求項５記載の本発明は、輸送要請は、出港時刻、輸送貨物、及び到着時刻をさらに含むことを特徴とする。本実施の形態によれば、これらの情報を配船計画の立案に用いることよって、輸送スケジュールを守りつつ、最適な配船計画を策定することができる。

請求項６記載の本発明は、気象・海象予測情報は、３日先から１週間先の予測情報であることを特徴とする。本実施の形態によれば、比較的予想が外れにくい３日先から１週間先の気象・海象の変化予測を用いることで、精度の高い配船計画を策定することができる。なお、例えば３日までの精度の高い予測情報を併せて用いれば、より精度の高い配船計画を策定することができる。

請求項７記載の本発明は、気象・海象予測情報の一部が欠けている場合に、他部の平均的な値を代用したことを特徴とする。本実施の形態によれば、気象・海象予測情報の一部が欠けている地域や期間等があっても、その部分には他の地域や期間等の平均的な値を代用することによって配船計画を策定することができる。

請求項８記載の本発明は、複数の船舶のうちの特定の船舶の気象・海象下での推進性能が利用できない場合に、特定の船舶以外の船舶の平均的な値を代用したことを特徴とする。本実施の形態によれば、特定の気象・海象下での推進性能が利用できない船舶が船隊に存在する場合にも、他の船舶の平均的な値を代用することによって配船計画を策定することができる。

請求項９記載の本発明は、配船計画の出力は、輸送要請に対する船隊に属する船舶の割り当てであることを特徴とする。本実施の形態によれば、輸送要請２０に対して、最適な配船計画５０に基づいて船舶を割り当てることができる。

請求項１０記載の本発明は、船隊の船舶以外の他船を借船した数を含めてステップ１からステップ６を実行した配船計画と、借船を含めないでステップ１からステップ６を実行した配船計画とを出力することを特徴とする。本実施の形態によれば、船隊に属する船舶だけで策定した配船計画と、船隊以外の船舶を借船するものとして策定した配船計画とを出力することで、より経済的な配船計画を得ることができる。

請求項１１記載の本発明に対応した配船計画策定支援システムにおいては、コンピュータと、コンピュータに入力を行う入力手段と、コンピュータから出力を行う出力手段とを備え、請求項１から請求項１０のいずれかに記載の配船計画策定支援方法をコンピュータが実行することを特徴とする。本実施の形態によれば、複数の船舶の推進性能に基づいて、気象・海象が推進性能に与える影響が考慮された配船計画を策定することができるシステムを提供することができる。

本発明の配船計画策定支援方法によれば、複数の船舶の推進性能に基づいて、気象・海象が推進性能に与える影響が考慮された配船計画を策定することができるため、配船計画の安定性と効率性が向上する。

また、ステップ５−１から５−３における最適な配船計画の策定は、時空間ネットワークによる数理最適化手法を用いて配船計画を最適化するものである場合には、配船の問題を数学的に表現して効率よく配船計画を最適化することができる。

また、気象・海象予測情報に基づき、運航予定、所要時間、及び燃料消費量を変化させた時空間ネットワークを生成した場合には、気象・海象予測情報が考慮された時空間ネットワークを生成することができる。

また、ステップ５−１から５−３における最適な配船計画の策定は、動的計画法を用いて配船計画を最適化するものである場合には、動的計画法によって、効率よく配船計画を策定することができる。

また、輸送要請は、出港時刻、輸送貨物、及び到着時刻をさらに含む場合には、これらの情報を配船計画の立案に用いることよって、輸送スケジュールを守りつつ、最適な配船計画を策定することができる。

また、気象・海象予測情報は、３日先から１週間先の予測情報である場合には、比較的予想が外れにくい３日先から１週間先の気象・海象の変化予測を用いることで、精度の高い配船計画を策定することができる。なお、例えば３日先までの精度の高い予測情報を併せて用いれば、より精度の高い配船計画を策定することができる。

また、気象・海象予測情報の一部が欠けている場合に、他部の平均的な値を代用した場合には、気象・海象予測情報の一部が欠けている地域や期間等があっても、その部分には他の地域や期間等の平均的な値を代用することによって配船計画を策定することができる。

また、複数の船舶のうちの特定の船舶の気象・海象下での推進性能が利用できない場合に、特定の船舶以外の船舶の平均的な値を代用した場合には、特定の気象・海象下での推進性能が利用できない船舶が船隊に存在する場合にも、他の船舶の平均的な値を代用することによって配船計画を策定することができる。

また、配船計画の出力は、輸送要請に対する船隊に属する船舶の割り当てである場合には、輸送要請２０に対して、最適な配船計画５０に基づいて船舶を割り当てることができる。

また、船隊の船舶以外の他船を借船した数を含めてステップ１からステップ６を実行した配船計画と、借船を含めないでステップ１からステップ６を実行した配船計画とを出力する場合には、船隊に属する船舶だけで策定した配船計画と、船隊以外の船舶を借船するものとして策定した配船計画とを出力することで、より経済的な配船計画を得ることができる。

本発明の配船計画策定支援システムによれば、複数の船舶の推進性能に基づいて、気象・海象が推進性能に与える影響が考慮された配船計画を策定することができるシステムを提供することができる。

本発明の一実施形態による配船計画策定支援方法の手順を示すフローチャート 同実施形態による一船舶の時空間ネットワーク例を示す図 同配船計画策定支援方法を用いた配船計画策定支援システムの概略構成図 同配船計画を説明する図 同配船計画の一例を示す図 本発明の他の実施形態による配船計画策定支援方法を用いた配船計画策定支援システムの概略構成図 同実施形態による一船舶の時空間ネットワーク例を示す図 同集合被覆計算の例を示すイメージ図 同配船計画の手順を示すフローチャート

本発明の一実施形態による配船計画策定支援方法及び配船計画策定支援システムについて説明する。

図１は、本実施形態による配船計画策定支援方法の手順を示すフローチャートである。
本実施形態は、基本的に不定期航路における複数の船舶から成る船隊の配船計画の策定を支援するものである。
まず、複数の船舶の所在を含む船舶情報１０を取得する（ステップ１）。各船舶の所在は、例えば、各船舶にＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）及び通信装置を搭載し、通信装置から送信されるＧＰＳの取得情報を陸上の受信装置で受信することによって把握する。また、船舶情報１０は、各船舶の基本情報、各船舶に既に割り当てられている運航予定、及び各船舶の過去の運航時の推進性能データを含んでいる。

次に、荷主等からの輸送要請２０を取得する（ステップ２）。輸送要請２０には、積荷を行う出発港、出発港を出港する日時である出港時刻、輸送貨物（貨物の種類や量）、揚げ荷を行う目的港、目的港への到着期限日時である到着時刻に関する情報が含まれる。これらの情報を配船計画の立案に用いることよって、輸送スケジュールを守りつつ、最適な配船計画を策定することができる。

次に、気象・海象予測情報３０を取得する（ステップ３）。気象・海象予測情報３０には、天気、波高、波向き、波周期、風向、風速、潮位、潮流、海流等に関する情報が含まれる。気象・海象予測情報３０は、３日までの精度の高い予測情報と３日から１週間先の予測情報としている。比較的予想が外れにくい３日までの予測情報に加えて３日先から１週間先の気象・海象の変化予測を用いることで、精度の高い配船計画を策定することができる。
なお、ある地域、期間又は時間帯など、気象・海象予測情報の一部が欠けている場合には、他部（他の地域、期間又は時間帯）の平均的な値を代用してもよい。このように、気象・海象予測情報の一部又は全部が欠けている地域や期間等があっても、その部分には他部の平均的な値を代用することによって配船計画を策定することができる。

次に、複数の船舶の気象・海象下での推進性能４０を取得する（ステップ４）。波や風による影響は船首形状等によって異なるので、予測される気象・海象の条件下における、各船舶の推進性能４０に関する情報をそれぞれ取得する。推進性能４０は、各船舶の設計図など図面を基にして基本性能から算出することもできるが、主機やプロペラ等の経年劣化や船体への貝類の付着等によって推進性能は新船時に比べて低下するため、運航モニタリングデータ解析ベース等を用いて実際の運航データから現時点での推進性能を推定するほうがより精度の高い配船計画を得ることができる。すなわち、予測される気象・海象の条件下における各船舶の推進性能４０に加え、推進性能４０の経時的な変化を考慮することにより配船計画の精度の向上が図れる。また、気象・海象や経時的な変化を考慮した推進性能４０は、各船舶の設計図など図面を基にしたシミュレーション、模型試験、運航モニタリング等各種の方法により設定が可能である。
なお、船隊に属する複数の船舶のうちに特定の気象・海象下での推進性能が把握できない船舶がある場合には、その船舶以外の船舶の平均的な値を代用する。このように、特定の気象・海象下での推進性能が利用できない船舶が船隊に存在する場合にも、他の船舶の平均的な値を代用することによって配船計画を策定することができる。

次に、取得した船舶情報１０、輸送要請２０、気象・海象予測情報３０、及び気象・海象下での推進性能４０に基づいて、最適な配船計画５０を策定する（ステップ５）。本実施形態では、時空間ネットワークによる数理最適化手法を用いて配船計画５０を最適化する。なお、数理最適化手法には、混合整数計画法、又は集合被覆法等がある。気象・海象予測情報３０に基づく各船舶の推進性能４０を用いることにより、気象・海象によって各船舶が受ける影響が時空間ネットワークに取り込まれる結果、図２の一船舶の時空間ネットワーク例に示すように、運航可能性（ネットワーク上の辺の有無）、所要時間（辺と頂点との接続関係）、及び燃料消費量（辺にひもづいたコスト）が変化した時空間ネットワークが生成され、その上で配船計画５０が立案される。なお、図２において、横軸は港A〜Ｄを示し、縦軸は時間の経過を示す。
このように、時空間ネットワークによる数理最適化手法を用いて配船計画５０を最適化することによって、効率よく配船計画５０を最適化することができる。
なお、時空間ネットワークを用いずに、動的計画法、時間順に最も近い船を割り当てていく手法、又は配船の部分組換えを繰返す手法等を用いる場合であっても、気象・海象の影響を取り込むことで運航可能性、所要時間、燃料消費量の変化を取り込むことができる。動的計画法には、最短経路問題を効率的に解くグラフ理論におけるアルゴリズムであるダイクストラ法、各ノード（ジョブ）を順序付けするアルゴリズムであるトポロジカルソート等を用いることができる。動的計画法を用いて配船計画５０を最適化することによって、効率よく配船計画５０を策定することができる。

次に、策定した最適な配船計画５０を、印刷物又はモニター等への表示として出力する（ステップ６）。配船計画５０の出力は、輸送要請２０に対する船隊に属する船舶の割り当てとすることで、輸送要請２０に対して、最適な配船計画５０に基づいて船舶を割り当てることができる。
このように、本実施形態によれば、荒天時などの気象・海象が推進性能に与える影響が考慮された配船計画５０を策定することができるため、配船計画５０の安定性と効率性が向上する。

次に、本実施形態による配船計画策定支援方法を用いた配船計画策定支援システムについて説明する。図３は本実施形態による配船計画策定支援方法を用いた配船計画策定支援システムの概略構成図、図４は本実施形態による配船計画を説明する図、図５は本実施形態により生成した配船計画の一例である。
本実施形態による配船計画策定支援システムは、コンピュータ１００と、コンピュータ１００に入力を行うキーボードやマウス等の入力手段１１０と、コンピュータ１００から出力を行う印刷機や画面等の出力手段１２０とを備える。また、コンピュータ１００は、演算部１０１、記憶部１０２、判別部１０３、配船計画作成部１０４、及び情報取得部１０５を有している。
荷主からの輸送要請２０の中に、例えば、輸送貨物を２０００キロリットルの重油、出発港をＡ、出港時刻をｔ_Ａ、目的港をＢ、到着時刻をｔ_Ｂとする輸送要請２０Ａがあり、この輸送要請２０Ａに対して船隊に属する複数の船舶を割り当てる場合を説明する。
輸送要請２０Ａを含む輸送要請２０は、入力手段１１０からコンピュータ１００に入力される。
輸送要請２０がコンピュータ１００に入力されると、記憶部１０２は、輸送要請２０を記憶する。また、船舶情報取得部１０５ａは、船隊に属する複数の船舶の所在、各船舶の基本情報、各船舶に既に割り当てられている運航予定、及び各船舶の過去の運航時の推進性能データを含む船舶情報１０を取得する。なお、船舶情報１０は、予め取得して記憶部１０２に記憶しておいてもよい。
次に、気象・海象情報取得部１０５ｂは、３日までの精度の高い予測情報と３日先から１週間先の天気、波高、波向き、波周期、風向、風速、潮位、潮流、及び海流を含む気象・海象予測情報３０を取得する。なお、気象・海象予測情報３０は、定期的に取得して記憶部１０２に記憶しておいてもよい。
次に、推進性能演算部１０１ａは、記憶部１０２から読み出した船舶情報１０と、輸送要請２０Ａと、気象・海象予測情報３０とに基づいて、各船舶がそれぞれの所在地から出発港Ａに至るまでに予測される気象・海象下での推進性能４０を算出する。
次に、出発港到着期限演算部１０１ｂは、出港時刻ｔ_Ａと２０００キロリットルの重油を荷積みするのにかかる所要時間に基づいて、船舶が出発港Ａに到着しておくべき期限である到着期限日時ｔ_Ａ２を算出する。
次に、設備判別部１０３ａは、輸送情報１０に含まれる各船舶の基本情報に基づいて、重油を運ぶことができる設備を有する船舶を判別する。
次に、出発港最短入港日演算部１０１ｃは、設備判別部１０３ａで判別した重油を運ぶことができる船舶について、船舶情報１０に含まれる所在と運航予定、及び気象・海象下での推進性能４０に基づいて、各船舶が空船状態又は２０００キロリットルの重油を積める載荷状態で出発港Ａに入港することができる最短日時を算出する。すなわち、出発港Ａに向かうことができる状態となる所在地から出発港Ａまでの距離を算出し、その距離を予測される気象・海象条件下において航行させた場合の所要時間を算出し、出発港Ａに向かうことができる状態となる日時とその所要時間に基づいて、出発港Ａに入港することができる最短日時を算出する。
次に、日時判別部１０３ｂは、出発港最短入港日演算部１０１ｃが算出した最短入港日時と、出発港到着期限演算部１０１ｂが算出した到着期限日時ｔ_Ａ２とを比較し、最短入港日時が到着期限日時ｔ_Ａ２よりも前の船舶を判別する。次に、予定判別部１０３ｃは、船舶情報１０に含まれる運航予定に基づいて、最短入港日時が到着期限日時ｔ_Ａ２よりも前の船舶のうち、目的港Ｂへの到着時刻ｔ_Ｂまで予定が入っていない船舶を判別する。これによって、出発港Ａに到着期限日時ｔ_Ａ２までに入港することができ、出発港Ａで２０００キロリットルの重油を積んで出港時刻ｔ_Ａに予定通り出港し、目的港Ｂに到着時刻ｔ_Ｂまでに到着することができる船舶、つまり輸送要請２０Ａに割り当て可能な船舶を判別することができる。ここでは、図４に示すように、判別部１０３は、船隊に属する複数の船舶のうち、船舶α、船舶β、及び船舶γの計３隻が割り当て可能と判別したものとする。また、船舶情報１０に含まれる運航予定によって、船舶αはＸ港で空船となり日時ｔ_αにＸ港から出発港Ａに向けて出港可能となる予定であり、船舶βはＹ港で空船となり日時ｔ_βにＹ港から出発港Ａに向けて出港可能となる予定であり、船舶γはＺ港で空船となり日時ｔ_γにＺ港から出発港Ａに向けて出港可能となる予定であることが分かっているものとする。
次に、燃費演算部１０１ｄは、船舶情報１０と、輸送要請２０Ａと、船舶αの出港可能日時ｔ_α、船舶βの出港可能日時ｔ_β、及び船舶γの出港可能日時ｔ_γと、到着期限日時ｔ_Ａ２に基づいて、船舶毎に、到着期限日時ｔ_Ａ２に間に合う速力の範囲内かつ機関の最低負荷を下回らない負荷の範囲内（船舶により異なるが、約５０％〜８５％）で最も燃費の良い速力で航行させた場合における、船舶αが地点Ｘから出発港Ａに至るまでの燃費α１と、船舶βが地点Ｙから出発港Ａに至るまでの燃費β１と、船舶γが地点Ｚから出発港Ａに至るまでの燃費γ１を算出して燃費判別部１０３ｄに送出する。
次に燃費判別部１０３ｄは、燃費演算部１０１ｄから受信した燃費α１と燃費β１と燃費γ１とを比較し、最も燃費のよい船舶を輸送要請２０に割り当てる船舶として判別し、判別結果を配船計画作成部１０４に送出する。
配船計画作成部１０４は、燃費判別部１０３ｄから受信した判別結果に基づく配船計画表データを作成し、出力手段１２０に送出する。
出力手段１２０は、配船計画作成部１０４から受信した配船計画表データに基づき、例えば図５に示すような配船計画５０が記載された配船計画表を出力する。なお、図５において、上段は本実施形態による配船計画５０を示し、下段は比較例として人が立案した配船計画を示している。また、Ａ〜Ｋは港の種類である。
このように、配船計画５０の判断基準を燃費とし、到着期限日時ｔ_Ａ２まで時間的余裕がある場合には、航海速力で航行して早めに出発港Ａに到着して荷積みを待つのではなく、気象・海象の影響を考慮しつつ空船を減速航行させることによって燃費を向上させることができる。

なお、船速を１０％落として航行した場合にはＣＯ_２排出量を約２０％削減できる。したがって主機関の利用可能な出力範囲内で船速を落とせば落とすほどＣＯ_２排出量を削減できるので、燃費よりもＣＯ_２排出量の削減を重視する場合には、燃費演算部１０１ｄに代えてＣＯ_２排出量演算部２０１ｄを設け、燃費判別部１０３ｄの代わりにＣＯ_２判別部２０３ｄを設ける。ＣＯ_２排出量演算部２０１ｄは、船舶情報１０と、輸送要請２０Ａと、船舶αの出港可能日時ｔ_α、船舶βの出港可能日時ｔ_β、及び船舶γの出港可能日時ｔ_γと、到着期限日時ｔ_Ａ２に基づいて、船舶毎に、到着期限日時ｔ_Ａ２に間に合う速力の範囲内かつ機関の最低負荷を下回らない負荷の範囲内（船舶により異なるが、約５０％〜８５％）で、最も速力を落して航行させた場合における、船舶αが地点Ｘから出発港Ａに至るまでのＣＯ_２排出量α２と、船舶βが地点Ｙから出発港Ａに至るまでのＣＯ_２排出量β２と、船舶γが地点Ｚから出発港Ａに至るまでのＣＯ_２排出量γ２を算出してＣＯ_２判別部２０３ｄに送出する。
次にＣＯ_２判別部２０３ｄは、ＣＯ_２排出量演算部２０１ｄから受信したＣＯ_２排出量α２とＣＯ_２排出量β２とＣＯ_２排出量γ２とを比較し、最もＣＯ_２排出量が少ない船舶を輸送要請２０に割り当てる船舶として判別し、判別結果を配船計画作成部１０４に送出する。このようにして、最もＣＯ_２排出量が少ない船舶を輸送要請２０Ａに割り当てることができる。したがって、配船計画５０の判断基準をＣＯ_２排出量とし、到着期限日時ｔ_Ａ２まで時間的余裕がある場合には、航海速力で航行して早めに出発港Ａに到着して荷積みを待つのではなく、気象・海象の影響を考慮しつつ空船を減速航行させることによってＣＯ_２排出量を削減することができる。

また、船隊に属する船舶のうち割り当て可能な船舶が出発港Ａから遠方にある場合には、その船舶を使用するよりも、船隊に属する船舶以外の他船をスポットで借船したほうがコストや燃料消費量を抑えられる場合がある。そこで、船隊の船舶以外の他船を借船した数を含めてステップ１からステップ６を実行した配船計画５０と、借船を含めないでステップ１からステップ６を実行した配船計画５０とを比較し、借船したほうがより燃料消費量が少ない最適な配船計画５０であると判断した場合には、借船を含めた配船計画５０を選定する。なお、借船を含めた配船計画５０を選定する場合には、例えば借船数を３隻としたときの配船計画５０と、借船数を２隻とした場合の配船計画５０を比較して、より有利な借船数の配船計画５０を選定することが好ましい。このように、船隊に属する船舶だけで策定した配船計画５０と、船隊以外の船舶を借船すると仮定して策定した配船計画５０とを比較することで、より最適な配船計画５０を得ることができる。

図６から図９を用いて本発明の他の実施形態による配船計画策定支援方法及び配船計画策定支援システムについて説明する。図６は本実施形態による配船計画策定支援方法を用いた配船計画策定支援システムの概略構成図、図７は本実施形態による一船舶の時空間ネットワーク例を示す図、図８は本実施形態による集合被覆計算の例を示すイメージ図、図９は本実施形態による配船計画の手順を示すフローチャートである。なお、上記実施形態と同一機能部材には同一符号を付して説明を省略する。

図６に示すように、本実施形態による配船計画策定支援システムは、コンピュータ３００と、コンピュータ３００に入力を行うキーボードやマウス等の入力手段１１０と、コンピュータ３００から出力を行う印刷機や画面等の出力手段１２０とを備える。コンピュータ３００は、最適化部３１０、記憶部３２０、配船計画作成部３３０、及び情報取得部３４０を有している。
例えば、オーダー１〜７を含む輸送要請２０が荷主からあり、この輸送要請２０に対して船隊に属する複数の船舶を割り当てる場合を説明する。オーダー１は港Ｂから港Ｃまで時刻ｔ１から時刻ｔ２の時間で輸送貨物を運ぶ輸送要請であり、オーダー２は港Ｅから港Ｃまで時刻ｔ２から時刻ｔ３の時間で輸送貨物を運ぶ輸送要請であり、オーダー３は港Ｂから港Ａまで時刻ｔ４から時刻ｔ５の時間で輸送貨物を運ぶ輸送要請であり、オーダー４は港Ｅから港Ｃまで時刻ｔ４から時刻ｔ５の時間で輸送貨物を運ぶ輸送要請であり、オーダー５は港Ｃから港Ｂまで時刻ｔ６から時刻ｔ７の時間で輸送貨物を運ぶ輸送要請であり、オーダー６は港Ｄから港Ｃまで時刻ｔ６から時刻ｔ７の時間で輸送貨物を運ぶ輸送要請であり、オーダー７は港Ｅから港Ｆまで時刻ｔ７から時刻ｔ８の時間で輸送貨物を運ぶ輸送要請である。
輸送要請２０は、入力手段１１０からコンピュータ３００に入力される。

情報取得部３４０は、船舶情報取得部３４１と気象・海象情報取得部３４２を有している。
輸送要請２０がコンピュータ３００に入力されると、記憶部３２０は、輸送要請２０を記憶する。
また、船舶情報取得部３４１は、船隊に属する複数の船舶の所在、各船舶の基本情報、及び各船舶の過去の運航時の推進性能データを含む船舶情報１０を取得する。なお、船舶情報１０は、予め取得して記憶部３２０に記憶しておいてもよい。
また、気象・海象情報取得部３４２は、例えば３日までの精度の高い予測情報と３日先から１週間先の天気、波高、波向き、波周期、風向、風速、潮位、潮流、及び海流を含む気象・海象予測情報３０を取得する。なお、気象・海象予測情報３０は、定期的に取得して記憶部３２０に記憶しておいてもよい。

最適化部３１０は、輸送要請２０に対して複数の割り当て案を作成し、その中から最適な割り当て案を選択して配船計画を立案する。最適化部３１０は、時空間ネットワーク生成部３１１、経路候補生成部３１２、及び計画立案部３１３を有している。
時空間ネットワーク生成部３１１は、演算部３１１Ａ及び判別部３１１Ｂを有し、船舶ごとに、あるオーダーをある開始時間で始めた場合に、別のオーダーをその後に割り当てることが可能か否か、可能であるならばいつ着手可能か、という情報をあらわした時空間ネットワークを作成する。演算部３１１Ａは、推進性能演算部３１１Ａａ、出発港最短入港演算部３１１Ａｂ、燃費演算部３１１Ａｃを有している。判別部３１１Ｂは、設備判別部３１１Ｂａ、及び日時判別部３１１Ｂｂを有している。
推進性能演算部３１１Ａａは、記憶部３２０から読み出した船舶情報１０と、輸送要請２０と、気象・海象予測情報３０とに基づいて、各船舶がそれぞれの所在地から次の出発港に至るまでに予測される気象・海象下での推進性能４０を算出する。
出発港最短入港演算部３１１Ａｂは、各船舶について、船舶情報１０に含まれる所在、及び気象・海象下での推進性能４０に基づいて、各船舶が空船状態又は輸送貨物を積める載荷状態で次の出発港に入港することができる最短日時を算出する。すなわち、次の出発港に向かうことができる状態となる所在地（初期位置）から次の出発港までの距離を算出し、その距離を予測される気象・海象条件下における船速で航行させた場合の所要時間を算出し、次の出発港に向かうことができる状態となる日時（開始時間）と所要時間とに基づいて、次の出発港に入港することができる最短日時を算出する。
設備判別部３１１Ｂａは、輸送情報１０に含まれる各船舶の基本情報に基づいて、輸送貨物を運ぶことができる設備を有する船舶を判別する。また、日時判別部３１１Ｂｂは、出発港最短入港演算部３１１Ａｂが算出した最短入港日時と、輸送要請２０に含まれる出港時刻と、港での荷役等に必要な時間とに基づいて、オーダーごとに出港時刻に対応可能な船舶を判別する。これによって、出発港で輸送貨物を積んで出港時刻に予定通り出港し、目的港に到着時刻までに到着することができる船舶、つまりオーダーごとに割り当て可能な船舶を判別することができる。時空間ネットワーク生成部３１１は、この判別結果に基づいて船舶ごとに、例えば図７に示すような時空間ネットワークを作成する。なお、時空間ネットワーク作成時に、到着期限日時に間に合う速力の範囲内で機関の最低負荷を下回らない負荷の範囲内で航行した場合の複数のケースで辺を追加することで、減速を考慮した時空間ネットワークを構築し、減速を考慮した配船計画を作成することができる。
図７において、船舶の初期位置（時刻ｔ０）は港Ａである。連続して処理可能なオーダー（正確には頂点）同士を有効辺でつなぐ。配船計画の最適化を行うにあたり、それぞれの辺又は頂点に「コスト」を定義する。本実施形態の対象とする問題でいえば、船舶の移動に必要となる燃料油の量などである。そこで、燃費演算部３１１Ａｃは、船舶が所在地から次の出発港に至るまでに予測される気象・海象下での推進性能４０に基づく船速と、移動距離に基づいて燃費を算出する。経路に沿って通過するコストを足し合わせたものがその経路全体でのコストとなる。

図８は集合被覆計算の例を示すイメージ図である。
経路候補生成部３１２は、全体計画を立てるために、時空間ネットワーク生成部３１１が作成した時空間ネットワークをもとに、必要な船舶ごとの実施可能な経路を列挙する。この計算には、例えば「列生成法」と呼ばれる手法を用いる。すなわち、線形緩和して集合被覆計算を行い双対変数値を取得し、被約費用（双対変数値）を用いたネットワークの経路計算を行い被覆集合に追加する。
計画立案部３１３は、列生成によって船舶ごとに生成された経路を上手く組み合わせて、船隊としての最適な経路を組み上げる。この組み上げは、例えば集合被覆問題の形で問題を定式化し、解を導くことで行う。すなわち、列生成により列挙された結果の中から、全てのオーダーを被被覆集合、各経路で運ぶオーダーを被覆集合として、集合被覆計算を行い、全てのオーダーを処理可能で、評価値が最小（最大）となる経路を求める。但し、船舶ごとに選べる経路は１つである。なお、各オーダーはどれかの船で必ず処理されなければならない。船隊に属する船舶で処理できない場合には、スポットで他船を借船して割り当てを行う。図８に示す例において、船δをルート２、船εをルート３、そして船ζをルート２とする組み合わせは、すべてのオーダーを処理でき、かつ総コストが他の組み合わせのコストと比較して最も小さい。したがって、この組み合わせが最も燃費よくすべてのオーダーを処理できる組み合わせである。

このように最適化部３１１は、コンピュータ３００が複数のオーダーからなる輸送要請２０を取得すると、図９に示すように、制約条件に関する整理及び事前計算を行い（ステップ１０）、時空間ネットワークを構築する（ステップ１１）。すなわち、時空間ネットワーク生成部３１１で、船隊に属する各船舶について、オーダーの処理可能性、航海や荷役等に必要な時間を考慮した上での時間制約の簡約化等の前処理を行い、次に、船舶ごとに、オーダーと開始時間の組を頂点とし、可能な移動を辺で表したネットワークを構築する。
そして、経路候補生成部３１２で、ステップ１１で構築した時空間ネットワークをもとに列生成を行って船舶ごとに実施可能な経路を列挙し（ステップ１２）、計画立案部３１３で、列挙された経路をもとに配船計画５０を立案する（ステップ１３）。立案した配船計画５０は配船計画作成部３３０に送出される。

配船計画作成部３３０は、受信した配船計画５０に基づく配船計画表データを作成し、出力手段１２０に送出する。
出力手段１２０は、配船計画作成部３３０から受信した配船計画表データに基づき、配船計画５０が記載された配船計画表を出力する。
このように、判断基準を燃費として最適な配船計画５０を立案することができる。

なお、燃費よりもＣＯ_２排出量の削減を重視する場合には、燃費演算部３１１Ａｃに代えてＣＯ_２排出量演算部４１１Ａｃを設ける。
ＣＯ_２排出量演算部４１１ｃは、船舶が所在地から次の出発港に至るまでに予測される気象・海象下での推進性能４０に基づく船速と、移動距離に基づいてＣＯ_２排出量を算出する。経路に沿って通過するコストを足し合わせたものがその経路全体でのコストとなる。
計画立案部３１３は、このコストに基づいて、全てのオーダーを処理可能で、評価値が最小（最大）となる経路を求めることによって、判断基準をＣＯ_２排出量として最適な配船計画５０を立案することができる。

本発明によれば、気象・海象が船舶の推進性能に及ぼす影響が考慮された最適な配船計画を策定することができる配船計画策定支援方法及び配船計画策定支援システムを提供し、不定期航路の船舶の安定的・効率的運用を実現し、燃料消費量の削減及び環境負荷低減を図ることができる。

１０ 船舶情報
２０ 輸送要請
３０ 気象・海象予測情報
４０ （特定の気象・海象下での）推進性能４０
５０ 配船計画
１００ コンピュータ
１１０ 入力手段
１２０ 出力手段

Claims (11)

1. コンピュータと、前記コンピュータに入力を行う入力手段と、前記コンピュータから出力を行う出力手段とを備えた配船計画策定支援システムを利用した不定期航路における複数の船舶から成る船隊の配船計画を策定する配船計画策定支援方法であって、
   前記コンピュータが、
   複数の前記船舶の所在を含む船舶情報を取得するステップ１と、
   前記入力手段で入力された輸送要請を取得するステップ２と、
   気象・海象予測情報を取得するステップ３と、
   複数の前記船舶の船舶情報としての推進性能を設定するステップ４と、
   取得した前記船舶情報としての前記所在と運航予定に基づいて前記輸送要請に割り当て可能な前記船舶を判別するステップ５−１と、
   前記割り当て可能な前記船舶について、前記船舶の前記所在としての所在地と前記輸送要請としての出発港との間を航行するに当っての燃費又はＣＯ_２排出量を、取得した前記気象・海象予測情報と設定した前記推進性能に基づいて算出するステップ５−２と、
   複数の前記燃費又は前記ＣＯ_２排出量を比較して最適な前記配船計画を策定するステップ５−３と、
   策定した最適な前記配船計画を前記出力手段で出力するステップ６と
   を実行することを特徴とする配船計画策定支援方法。
2. 前記ステップ５−１から５−３における最適な前記配船計画の策定は、時空間ネットワークによる数理最適化手法を用いて前記配船計画を最適化するものであることを特徴とする請求項１に記載の配船計画策定支援方法。
3. 前記気象・海象予測情報に基づき、前記運航予定、所要時間、及び燃料消費量を変化させた前記時空間ネットワークを生成したことを特徴とする請求項２に記載の配船計画策定支援方法。
4. 前記ステップ５−１から５−３における最適な前記配船計画の策定は、動的計画法を用いて前記配船計画を最適化するものであることを特徴とする請求項１に記載の配船計画策定支援方法。
5. 前記輸送要請は、出港時刻、輸送貨物、及び到着時刻をさらに含むことを特徴とする請求項１から請求項４のうちの１項に記載の配船計画策定支援方法。
6. 前記気象・海象予測情報は、３日先から１週間先の予測情報であることを特徴とする請求項１から請求項５のうちの１項に記載の配船計画策定支援方法。
7. 前記気象・海象予測情報の一部が欠けている場合に、他部の平均的な値を代用したことを特徴とする請求項１から請求項６のうちの１項に記載の配船計画策定支援方法。
8. 複数の前記船舶のうちの特定の船舶の気象・海象下での前記推進性能が利用できない場合に、前記特定の船舶以外の前記船舶の平均的な値を代用したことを特徴とする請求項１から請求項７のうちの１項に記載の配船計画策定支援方法。
9. 前記配船計画の出力は、前記輸送要請に対する前記船隊に属する前記船舶の前記割り当てであることを特徴とする請求項１から請求項８のうちの１項に記載の配船計画策定支援方法。
10. 前記船隊の前記船舶以外の他船を借船した数を含めて前記ステップ１から前記ステップ６を実行した前記配船計画と、前記借船を含めないで前記ステップ１から前記ステップ６を実行した前記配船計画とを出力することを特徴とする請求項１から請求項９のうちの１項に記載の配船計画策定支援方法。
11. コンピュータと、前記コンピュータに入力を行う入力手段と、前記コンピュータから出力を行う出力手段とを備え、請求項１から請求項１０のいずれかに記載の配船計画策定支援方法を前記コンピュータが実行することを特徴とする配船計画策定支援システム。