JP3315767B2 - 配送ルート作成装置 - Google Patents
配送ルート作成装置Info
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Landscapes
- Warehouses Or Storage Devices (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は複数の物品を複数の搬送
先に配送する配送ルートを自動的に作成する配送ルート
作成装置に関する。
先に配送する配送ルートを自動的に作成する配送ルート
作成装置に関する。
【0002】
【従来の技術】例えば、運送業における集配センタにお
いては、配送物品を効率的に配送先に届けたり、収集す
るために、毎日各配送車両毎に配送ルートを作成する。
この各配送車両毎に配送ルートを作成する作業は、どの
物品をどの車両に割付けるかの判断も含めて、膨大な作
業量になるので、コンピュータ等の情報処理装置を用い
て自動的に最も効率的な配送ルートを作成する手法が提
唱されている。
いては、配送物品を効率的に配送先に届けたり、収集す
るために、毎日各配送車両毎に配送ルートを作成する。
この各配送車両毎に配送ルートを作成する作業は、どの
物品をどの車両に割付けるかの判断も含めて、膨大な作
業量になるので、コンピュータ等の情報処理装置を用い
て自動的に最も効率的な配送ルートを作成する手法が提
唱されている。
【0003】このように自動的に配送ルートを作成する
配送ルート作成装置においては、例えばキーボード等を
用いて各配送先と各配送先に配送する物品種類と数量等
の配送要求と、配送車両数や各配送車両の積載容量,各
配送車両の1日の最大走行距離等の配送条件とからなる
配送データを入力する。
配送ルート作成装置においては、例えばキーボード等を
用いて各配送先と各配送先に配送する物品種類と数量等
の配送要求と、配送車両数や各配送車両の積載容量,各
配送車両の1日の最大走行距離等の配送条件とからなる
配送データを入力する。
【0004】すると、各搬送車両と各配送先とを順番に
組合せていき、その各組合せに対する配送センター全体
の各走行距離を順番に算出して、この走行距離が最小と
なる組合せを最終的な配送ルートと決定する。したがっ
て、与えられた条件内において最も効率的な配送ルート
が得られる。この手法は一般的に数理計画法と呼ばれて
いる。
組合せていき、その各組合せに対する配送センター全体
の各走行距離を順番に算出して、この走行距離が最小と
なる組合せを最終的な配送ルートと決定する。したがっ
て、与えられた条件内において最も効率的な配送ルート
が得られる。この手法は一般的に数理計画法と呼ばれて
いる。
【0005】しかし、この数理計画法によると、配送先
数や配送物品数量が増加すると、配送車両数を増加する
必要がある。配送先数や配送車両数が増加すると、前述
した組合せ数が大幅に増大し、配送ルート作成装置にお
ける演算処理量が大幅に増大して、最終の配送ルートが
得られるまでに多大の処理時間が必要となり、この装置
を用いた配送ルート作成作業能率が低下する。
数や配送物品数量が増加すると、配送車両数を増加する
必要がある。配送先数や配送車両数が増加すると、前述
した組合せ数が大幅に増大し、配送ルート作成装置にお
ける演算処理量が大幅に増大して、最終の配送ルートが
得られるまでに多大の処理時間が必要となり、この装置
を用いた配送ルート作成作業能率が低下する。
【0006】このような不都合を解消するために、前述
した全部の組合せに対して走行距離を算出するのではな
くて、近似解法を用いて作成する例えばセービング手法
が採用されている。
した全部の組合せに対して走行距離を算出するのではな
くて、近似解法を用いて作成する例えばセービング手法
が採用されている。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たセービング手法を採用した配送ルート作成装置におい
てもまだ解消すべき次のような課題があった。
たセービング手法を採用した配送ルート作成装置におい
てもまだ解消すべき次のような課題があった。
【0008】すなわち、前述したセービング手法を含む
数理計画法においては、前述したように配送車両数や各
配送車両の積載容量,各配送車両の1日の最大走行距離
等の配送条件に従って、走行距離が最小となる配送ルー
トが決定される。
数理計画法においては、前述したように配送車両数や各
配送車両の積載容量,各配送車両の1日の最大走行距離
等の配送条件に従って、走行距離が最小となる配送ルー
トが決定される。
【0009】しかしながら、実際の配送業務において
は、定常的な道路混雑が存在したり、又は曜日や時間帯
に応じて道路の混雑状況が変化する。また、運転手にと
っても全ての配送ルートを把握しているとは限らない。
さらに、各配送車両における大きさ等の関係から配送車
両によっては配送できない配送先が存在したり、道路の
一方通行規制等が存在して、算出された配送ルートでは
実際に配送できない場合もある。さらに、配送先によっ
ては、配送時刻が午前又は午後に指定される場合もあ
る。
は、定常的な道路混雑が存在したり、又は曜日や時間帯
に応じて道路の混雑状況が変化する。また、運転手にと
っても全ての配送ルートを把握しているとは限らない。
さらに、各配送車両における大きさ等の関係から配送車
両によっては配送できない配送先が存在したり、道路の
一方通行規制等が存在して、算出された配送ルートでは
実際に配送できない場合もある。さらに、配送先によっ
ては、配送時刻が午前又は午後に指定される場合もあ
る。
【0010】このような数値化できない条件を予め配送
ルート作成装置に組込むことが困難であるので、例えば
運転手や配送ルート設定者が経験と勘で決めていた従来
の配送ルートと全く異なる配送ルートが出力される可能
性がある。
ルート作成装置に組込むことが困難であるので、例えば
運転手や配送ルート設定者が経験と勘で決めていた従来
の配送ルートと全く異なる配送ルートが出力される可能
性がある。
【0011】このような従来とは全く異なる配送ルート
は、往々にして前述した配送ルート作成装置に組込むこ
とができない種々の制約によって、熟練者や運転手が見
ると、不適当な配送ルートであると判断される懸念があ
る。
は、往々にして前述した配送ルート作成装置に組込むこ
とができない種々の制約によって、熟練者や運転手が見
ると、不適当な配送ルートであると判断される懸念があ
る。
【0012】本発明はこのような事情に鑑みてなされた
ものであり、過去に実施された実績配送ルートを事例デ
ータベースに記憶保持し、配送ルート決定に際しては過
去の類似配送ルートを作成条件に加えることによって、
より現実性のある配送ルートを能率的に作成できる配送
ルート作成装置を提供することを目的とする。
ものであり、過去に実施された実績配送ルートを事例デ
ータベースに記憶保持し、配送ルート決定に際しては過
去の類似配送ルートを作成条件に加えることによって、
より現実性のある配送ルートを能率的に作成できる配送
ルート作成装置を提供することを目的とする。
【0013】
【課題を解決するための手段】上記課題を解消するため
に本発明の配送ルート作成装置においては、配送先や配
送物品数量等の配送要求及び配送車両数等の配送条件か
らなる配送データを入力する配送データ入力部と、過去
に実施された実績配送ルートを記憶する事例データベー
スと、この事例データベースに記憶されている各実績配
送ルートにおける配送データ入力部に入力した配送デー
タに対する類似度を算出する類似度算出手段と、この類
似度算出手段にて算出された高い類似度を有する実績配
送ルートを類似配送ルートとして抽出する類似配送ルー
ト抽出手段と、この抽出された類似配送ルートに基づい
て配送ルート算出条件を設定する条件設定手段と、この
設定された条件に基づいて配送データに対する配送ルー
トを算出する配送ルート算出手段とを備えたものであ
る。
に本発明の配送ルート作成装置においては、配送先や配
送物品数量等の配送要求及び配送車両数等の配送条件か
らなる配送データを入力する配送データ入力部と、過去
に実施された実績配送ルートを記憶する事例データベー
スと、この事例データベースに記憶されている各実績配
送ルートにおける配送データ入力部に入力した配送デー
タに対する類似度を算出する類似度算出手段と、この類
似度算出手段にて算出された高い類似度を有する実績配
送ルートを類似配送ルートとして抽出する類似配送ルー
ト抽出手段と、この抽出された類似配送ルートに基づい
て配送ルート算出条件を設定する条件設定手段と、この
設定された条件に基づいて配送データに対する配送ルー
トを算出する配送ルート算出手段とを備えたものであ
る。
【0014】さらに、類似度算出手段を、実績配送ルー
トにおける配送先や配送物品数量等の各比較項目毎に配
送データに対する項目別類似度を算出する項目別類似度
算出手段と、算出された各項目別類似度に対してそれぞ
れ類似度係数を用いて事例ルート別類似度を算出する事
例ルート別類似度算出手段と、外部から操作入力された
評価類似度を用いて類似度係数を修正する類似度係数修
正手段とで構成している。
トにおける配送先や配送物品数量等の各比較項目毎に配
送データに対する項目別類似度を算出する項目別類似度
算出手段と、算出された各項目別類似度に対してそれぞ
れ類似度係数を用いて事例ルート別類似度を算出する事
例ルート別類似度算出手段と、外部から操作入力された
評価類似度を用いて類似度係数を修正する類似度係数修
正手段とで構成している。
【0015】
【作用】このように構成された配送ルート作成装置にお
いては、過去に実施された実績配送ルートが事例データ
ベースに蓄積されている。そして、配送データ入力部に
配送先や配送物品数量等の配送要求及び配送車両数等の
配送条件からなる配送データが入力されると、事例デー
タベースに蓄積されている各実績配送ルートが今回新た
に入力した配送データとどの程度類似しているかを示す
類似度が算出される。
いては、過去に実施された実績配送ルートが事例データ
ベースに蓄積されている。そして、配送データ入力部に
配送先や配送物品数量等の配送要求及び配送車両数等の
配送条件からなる配送データが入力されると、事例デー
タベースに蓄積されている各実績配送ルートが今回新た
に入力した配送データとどの程度類似しているかを示す
類似度が算出される。
【0016】そして、算出された各類似度のうち値の高
い類似度を有する1個又は複数の実績配送ルートが類似
配送ルートと指定される。そして、この類似配送ルート
に基づいてルート算出条件が設定される。そして、この
設定された条件の下に、前述した数理計画法を含む所定
の算出式を用いて今回入力された配送データに対応する
配送ルートが作成される。
い類似度を有する1個又は複数の実績配送ルートが類似
配送ルートと指定される。そして、この類似配送ルート
に基づいてルート算出条件が設定される。そして、この
設定された条件の下に、前述した数理計画法を含む所定
の算出式を用いて今回入力された配送データに対応する
配送ルートが作成される。
【0017】したがって、この算出された配送ルートは
過去に実施された実績配送ルートに対して大きく異なる
ことはなく、実現可能な妥当な配送ルートとなる。
過去に実施された実績配送ルートに対して大きく異なる
ことはなく、実現可能な妥当な配送ルートとなる。
【0018】
【0019】さらに、前述した類似度を算出する具体的
手法として、実績配送ルートにおける具体的な各項目毎
に、今回入力された配送データの各項目毎に対する項目
別類似度が算出される。そして、各項目毎に該当項目の
重み度を示す類似度係数が乗算されて事例ルート別類似
度が算出される。
手法として、実績配送ルートにおける具体的な各項目毎
に、今回入力された配送データの各項目毎に対する項目
別類似度が算出される。そして、各項目毎に該当項目の
重み度を示す類似度係数が乗算されて事例ルート別類似
度が算出される。
【0020】さらに、この算出された事例ルート別類似
度が熟練した配送ルート作成作業員が経験と勘による評
価類似度と大きく異なる場合は、操作入力された評価類
似度によって類似度係数が自動的に修正される。
度が熟練した配送ルート作成作業員が経験と勘による評
価類似度と大きく異なる場合は、操作入力された評価類
似度によって類似度係数が自動的に修正される。
【0021】したがって、次回の類似度算出処理によっ
て算出された事例ルート別類似度は熟練者の評価値に近
くなる。
て算出された事例ルート別類似度は熟練者の評価値に近
くなる。
【0022】
【実施例】以下本発明の実施例を図面を用いて説明す
る。
る。
【0023】図1は実施例の配送ルート作成装置の概略
構成を示すブロック図である。この実施例の配送ルート
作成装置はコンピュータ等の一種の情報処理装置で構成
されており、図1に示す各部はアプリケーションプログ
ラム上におけるソフト的手段で構成されている。
構成を示すブロック図である。この実施例の配送ルート
作成装置はコンピュータ等の一種の情報処理装置で構成
されており、図1に示す各部はアプリケーションプログ
ラム上におけるソフト的手段で構成されている。
【0024】配送データ入力部部1には、図7に示すよ
うに、今日1日に配送すべき配送先P(P1 ,P
2 …)、各配送先P1 ,P2 …に配送する物品種類G
(g1 ,g2,…)、数量N等の配送要求と、配送車両
数,各配送車両の最大積載量、配送車両1台の1日の最
大走行距離等の配送条件が入力される。
うに、今日1日に配送すべき配送先P(P1 ,P
2 …)、各配送先P1 ,P2 …に配送する物品種類G
(g1 ,g2,…)、数量N等の配送要求と、配送車両
数,各配送車両の最大積載量、配送車両1台の1日の最
大走行距離等の配送条件が入力される。
【0025】なお、この配送ルート作成装置が配設され
ている集配センタ2と各配送先P1,P2 …との位置関
係は図2に示す配置図3のフォーマットで事例データベ
ース4に予め記憶保持されている。
ている集配センタ2と各配送先P1,P2 …との位置関
係は図2に示す配置図3のフォーマットで事例データベ
ース4に予め記憶保持されている。
【0026】事例データベース4内には、配置図3の他
に、過去にこの集配センタ2で実施された毎日の実績配
送ルートが、例えば図3又は図8に示すフォーマット
で、その日付,曜日と共に記憶保持されている。
に、過去にこの集配センタ2で実施された毎日の実績配
送ルートが、例えば図3又は図8に示すフォーマット
で、その日付,曜日と共に記憶保持されている。
【0027】比較項目設定部5は事例データベース4内
に記憶されている、同一配送条件における、各実績配送
ルートの配送データに対する類似度F(X1 ,X2 ,X
3 ,…)を算出する場合における比較項目を設定する。
なお、同一配送条件とは例えば配送車両数を示す。そし
て、この実施例においては、比較項目として、配送先P
(X1),物品種類G(X2 ),配送曜日X3 が予め設
定されている。
に記憶されている、同一配送条件における、各実績配送
ルートの配送データに対する類似度F(X1 ,X2 ,X
3 ,…)を算出する場合における比較項目を設定する。
なお、同一配送条件とは例えば配送車両数を示す。そし
て、この実施例においては、比較項目として、配送先P
(X1),物品種類G(X2 ),配送曜日X3 が予め設
定されている。
【0028】類似度算出部6は、事例データベース4内
に記憶されている各実績配送ルート毎の今回の配送デー
タに対する各類似度F(X1 ,X2 ,X3 )を算出す
る。
に記憶されている各実績配送ルート毎の今回の配送デー
タに対する各類似度F(X1 ,X2 ,X3 )を算出す
る。
【0029】類似配送ルート抽出部7は、類似度算出部
6にて算出された各実績配送ルートの類似度F(X1 ,
X2 ,X3 )のうちの最大の1個又は2個の類似度F
(X1,X2 ,X3 )を有する実績配送ルートを事例デ
ータベース4から読出して類似配送ルートとして次の条
件設定部8へ送出する。
6にて算出された各実績配送ルートの類似度F(X1 ,
X2 ,X3 )のうちの最大の1個又は2個の類似度F
(X1,X2 ,X3 )を有する実績配送ルートを事例デ
ータベース4から読出して類似配送ルートとして次の条
件設定部8へ送出する。
【0030】条件設定部8は、入力された1個以上の類
似配送ルートに基づいて新たに配送条件を設定する。こ
の新たに設定する配送条件とは、今回入力した配送デー
タにおいて、今回抽出した類似配送ルート内の使用可能
な部分はなるべくこの類似配送ルートの部分を使用する
条件である。
似配送ルートに基づいて新たに配送条件を設定する。こ
の新たに設定する配送条件とは、今回入力した配送デー
タにおいて、今回抽出した類似配送ルート内の使用可能
な部分はなるべくこの類似配送ルートの部分を使用する
条件である。
【0031】したがって、今回配送データに基づいて新
規に作成される配送ルートを構成する各配送車両が分担
する各配送先や配送順序等の各構成部分のうちの、類似
配送ルートに既に合致する部分はこの類似配送ルートの
構成部分をそのまま採用する。このような条件が次の配
送ルート算出部9へ送信される。
規に作成される配送ルートを構成する各配送車両が分担
する各配送先や配送順序等の各構成部分のうちの、類似
配送ルートに既に合致する部分はこの類似配送ルートの
構成部分をそのまま採用する。このような条件が次の配
送ルート算出部9へ送信される。
【0032】配送ルート算出部9においては、条件設定
部8の条件によって自動的に決定される構成部分以外の
不確定な構成部分に対して、前述した数理計画方法を用
いて、走行距離が最も小さくなるように各構成部分を決
定する。そして、最終的な今日1日の1個の配送ルート
を決定する。
部8の条件によって自動的に決定される構成部分以外の
不確定な構成部分に対して、前述した数理計画方法を用
いて、走行距離が最も小さくなるように各構成部分を決
定する。そして、最終的な今日1日の1個の配送ルート
を決定する。
【0033】決定された最終の配送ルートは例えばCR
T表示装置で構成された決定ルート表示部10へ表示出
力される。また、決定された配送ルートは事例データ書
込部11によって、事例データベース4へ新たな実績配
送ルートとして、今回入力された各搬送条件,日付,曜
日と共に登録される。
T表示装置で構成された決定ルート表示部10へ表示出
力される。また、決定された配送ルートは事例データ書
込部11によって、事例データベース4へ新たな実績配
送ルートとして、今回入力された各搬送条件,日付,曜
日と共に登録される。
【0034】このような配送ルート作成部における動作
を具体的例を用いて説明する。
を具体的例を用いて説明する。
【0035】例えば、図2に示すような各配送先P1 〜
P10の配置図3が登録されている状態において、配送先
データ入力部1を介して、9か所の配送先P1 〜P9 に
対してそれぞれ物品を配送する配送要求と、使用配送車
両(トラック)数は3台である配送条件とからなる配送
データが入力されたとする。
P10の配置図3が登録されている状態において、配送先
データ入力部1を介して、9か所の配送先P1 〜P9 に
対してそれぞれ物品を配送する配送要求と、使用配送車
両(トラック)数は3台である配送条件とからなる配送
データが入力されたとする。
【0036】この場合、比較項目設定部5にておいて設
定された配送車両数が3台の配送条件を満たす実績配送
ルートのうちの類似度の高い図3(a)(b)に示す2
つの類似配送ルート12a,12bが抽出されたとす
る。
定された配送車両数が3台の配送条件を満たす実績配送
ルートのうちの類似度の高い図3(a)(b)に示す2
つの類似配送ルート12a,12bが抽出されたとす
る。
【0037】類似配送ルート12aにおいては、 トラック1: 集配センタ→配送先P1 →P2 →P8 →
集配センタ トラック2: 集配センタ→配送先P9 →P3 →P10→
集配センタ トラック3: 集配センタ→配送先P5 →P7 →P6 →
集配センタ 一方、類似配送ルート12bにおいては、 トラック1: 集配センタ→配送先P1 →P2 →P8 →
集配センタ トラック2: 集配センタ→配送先P9 →P10→P4 →
集配センタ トラック3: 集配センタ→配送先P5 →P7 →P6 →
集配センタ この二つの類似配送ルート12a,12bと今回の配送
先P1 〜P9 に対してそれぞれ物品を配送する配送要求
に合致する部分は、両方の類似配送ルート12a,12
bにおけるトラック1,トラック3の割付ルートであ
る。前述したように、配送実績のある割付ルートはなる
べくそのまま採用して、新規の割付はなるべく実施しな
い条件が条件設定部8で設定されるので、このトラック
1,3のルートはそのまま新規の配送ルートに採用され
る。
集配センタ トラック2: 集配センタ→配送先P9 →P3 →P10→
集配センタ トラック3: 集配センタ→配送先P5 →P7 →P6 →
集配センタ 一方、類似配送ルート12bにおいては、 トラック1: 集配センタ→配送先P1 →P2 →P8 →
集配センタ トラック2: 集配センタ→配送先P9 →P10→P4 →
集配センタ トラック3: 集配センタ→配送先P5 →P7 →P6 →
集配センタ この二つの類似配送ルート12a,12bと今回の配送
先P1 〜P9 に対してそれぞれ物品を配送する配送要求
に合致する部分は、両方の類似配送ルート12a,12
bにおけるトラック1,トラック3の割付ルートであ
る。前述したように、配送実績のある割付ルートはなる
べくそのまま採用して、新規の割付はなるべく実施しな
い条件が条件設定部8で設定されるので、このトラック
1,3のルートはそのまま新規の配送ルートに採用され
る。
【0038】なお、類似配送ルート12aには今回の配
送要求の配送先P3 が含まれるが、配送先P4 が含まれ
ない。逆に、類似配送ルート12bには今回の配送要求
の配送先P4 が含まれるが、配送先P3 が含まれない。
したがって、各類似配送ルート12a,12bにおける
トラック2の配送ルートをそのまま採用できない。
送要求の配送先P3 が含まれるが、配送先P4 が含まれ
ない。逆に、類似配送ルート12bには今回の配送要求
の配送先P4 が含まれるが、配送先P3 が含まれない。
したがって、各類似配送ルート12a,12bにおける
トラック2の配送ルートをそのまま採用できない。
【0039】その結果、今回の配送要求において、まだ
割付が済んでいない配送先はP3 ,P4 ,P9 の3か所
である。したがって、このに3つの配送先P3 ,P4 ,
P9に対してトラック2を割付ければよい。
割付が済んでいない配送先はP3 ,P4 ,P9 の3か所
である。したがって、このに3つの配送先P3 ,P4 ,
P9に対してトラック2を割付ければよい。
【0040】そして、トラック2において、この3つの
配送先P3 ,P4 ,P9 に対してどの順序で配送するか
を、前述した走行距離が最短になる順序を数理計画法で
決定する。
配送先P3 ,P4 ,P9 に対してどの順序で配送するか
を、前述した走行距離が最短になる順序を数理計画法で
決定する。
【0041】この数理計画法によって、トラック2に対
しては、次の配送ルートとなる。
しては、次の配送ルートとなる。
【0042】トラック2: 集配センタ→配送先P9 →
P3 →P4 →集配センタよって、今回の配送要求に対す
る最終的な配送ルートは下記のようになる。
P3 →P4 →集配センタよって、今回の配送要求に対す
る最終的な配送ルートは下記のようになる。
【0043】トラック1: 集配センタ→配送先P1 →
P2 →P8 →集配センタ トラック2: 集配センタ→配送先P9 →P3 →P4 →
集配センタ トラック3: 集配センタ→配送先P5 →P7 →P6 →
集配センタ このように、事例データベースに記憶されている実績配
送ルートのななから類似度の高い類似配送ルートを抽出
して、この類似配送ルートに一致する部分をそのまま採
用して、残り部分に対してのみ、数理計画法等の所定の
理論式を用いて決定している。
P2 →P8 →集配センタ トラック2: 集配センタ→配送先P9 →P3 →P4 →
集配センタ トラック3: 集配センタ→配送先P5 →P7 →P6 →
集配センタ このように、事例データベースに記憶されている実績配
送ルートのななから類似度の高い類似配送ルートを抽出
して、この類似配送ルートに一致する部分をそのまま採
用して、残り部分に対してのみ、数理計画法等の所定の
理論式を用いて決定している。
【0044】したがって、過去に実施された実績配送ル
ートと大きく掛け離れた配送ルートが作成されるのが未
然に防止され、より実現的な配送ルートが短時間で作成
される。
ートと大きく掛け離れた配送ルートが作成されるのが未
然に防止され、より実現的な配送ルートが短時間で作成
される。
【0045】なお、図5は従来の数理計画法のみを用い
て作成した配送ルートである。この手法においては、ト
ラック3に対して、今回の配送要求に合致するルートが
存在するにも係わらず、新規のルートが割付けられる不
都合が生じる。
て作成した配送ルートである。この手法においては、ト
ラック3に対して、今回の配送要求に合致するルートが
存在するにも係わらず、新規のルートが割付けられる不
都合が生じる。
【0046】次に、類似度算出部6の具体的構成及びそ
の動作を図6〜図9を用いて説明する。
の動作を図6〜図9を用いて説明する。
【0047】類度度算出部6は、図6に示すように、項
目別一致数検出部12,項目別不一致数検出部13.項
目別類似度算出部14,類似度係数メモリ15,事例ル
ート別類似度算出部16,評価類似度入力部17,類似
度係数修正部18とで構成されている。
目別一致数検出部12,項目別不一致数検出部13.項
目別類似度算出部14,類似度係数メモリ15,事例ル
ート別類似度算出部16,評価類似度入力部17,類似
度係数修正部18とで構成されている。
【0048】次に各部12〜18の動作を実施例に側し
て順番に説明していく。
て順番に説明していく。
【0049】まず、配送先データ入力部1に、図7に示
す配送先P,物品種類G,個数N,配送の曜日を指定し
た配送要求19を入力したと仮定する。そして、事例デ
ータべース4に記憶されている多数の実績配送ルートの
うちの1つの実績配送ルートが図8に示す実績配送ルー
ト20であるとする。
す配送先P,物品種類G,個数N,配送の曜日を指定し
た配送要求19を入力したと仮定する。そして、事例デ
ータべース4に記憶されている多数の実績配送ルートの
うちの1つの実績配送ルートが図8に示す実績配送ルー
ト20であるとする。
【0050】なお、説明を簡単にするために、配送車両
数は配送要求19及び実績配送ルート20共に1台であ
ると仮定する。
数は配送要求19及び実績配送ルート20共に1台であ
ると仮定する。
【0051】この場合、比較項目設定部5から、前述し
たように、比較項目として、配送先P(項目別類似度X
1),物品種類G(項目別類似度X2 ),配送曜日(項
目別類似度X3 )が設定されている。
たように、比較項目として、配送先P(項目別類似度X
1),物品種類G(項目別類似度X2 ),配送曜日(項
目別類似度X3 )が設定されている。
【0052】そして、項目別一致数検出部12及び項目
別不一致数検出部13は上述した各項目別に一致数
X1A,不一致数X1Bを検出する。
別不一致数検出部13は上述した各項目別に一致数
X1A,不一致数X1Bを検出する。
【0053】具体的には、実績配送ルート20側から見
て、配送先Pにおける一致している配送先はP1 とP4
であるので、一致数X1Aは2となる。また、不一致の配
送先はP2 とP6 であるので不一致数X1Bは2となる。
て、配送先Pにおける一致している配送先はP1 とP4
であるので、一致数X1Aは2となる。また、不一致の配
送先はP2 とP6 であるので不一致数X1Bは2となる。
【0054】そこで、この配送先Pに関する比較項目の
項目別類似度X1 は下記に示すように、一致数から不一
致数を減算した値となる。
項目別類似度X1 は下記に示すように、一致数から不一
致数を減算した値となる。
【0055】 項目別類似度X1 =c1 ・X1A−c2 ・X1B 但し、c1 ,c2 は影響度を示す予め定められた定数で
あり、実施例装置においては、c1 =10,c2 =5に
設定されている。
あり、実施例装置においては、c1 =10,c2 =5に
設定されている。
【0056】よって、実施例においては、項目別類似度
X1 =10となる。
X1 =10となる。
【0057】次に、物品種類Gに対する項目別類似度X
2 を求める。
2 を求める。
【0058】同様に、実績配送ルート20側から見て、
同一配送先Pに配送する物品種類Gの一致数X2Aは配送
先P1 の物品種類g1 の1のみである。また、該当配送
先Pに配当した物品Gの誤差数(不一致数)X2Bは2−
1=1である。
同一配送先Pに配送する物品種類Gの一致数X2Aは配送
先P1 の物品種類g1 の1のみである。また、該当配送
先Pに配当した物品Gの誤差数(不一致数)X2Bは2−
1=1である。
【0059】そこで、この物品種類Gに対する項目別類
似度X2 は下記に示すように、一致数から不一致数を減
算した値となる。
似度X2 は下記に示すように、一致数から不一致数を減
算した値となる。
【0060】項目別類似度X2 =c3 ・X2A−|X2B| 但し、c3 は影響度を示す予め定められた定数であり、
実施例装置においては、c3 =2に設定されている。
実施例装置においては、c3 =2に設定されている。
【0061】よって、実施例においては、項目別類似度
X2 =2・1−1=1となる。
X2 =2・1−1=1となる。
【0062】次に、配送曜日に対する項目別類似度X3
を算出する。
を算出する。
【0063】この場合、一致していればX3 =2とし、
不一致の場合は1とする。
不一致の場合は1とする。
【0064】実施例においては、実績配送ルート20及
び配送要求19とも[日曜日]であるので、項目別類似
度X3 =2である。
び配送要求19とも[日曜日]であるので、項目別類似
度X3 =2である。
【0065】項目別類似度算出部14で各項目別類似度
X1 ,X2 ,X3 の算出処理が終了すると、事例ルート
別類似度算出部16は、類似係数メモリ15から読出し
た各項目別の類似係数K1 ,K2 ,K3 を用いてこの実
績配送ルート20に対する事例ルート別類似度F
(X1 ,X2 ,X3 )を算出する。
X1 ,X2 ,X3 の算出処理が終了すると、事例ルート
別類似度算出部16は、類似係数メモリ15から読出し
た各項目別の類似係数K1 ,K2 ,K3 を用いてこの実
績配送ルート20に対する事例ルート別類似度F
(X1 ,X2 ,X3 )を算出する。
【0066】F(X1 ,X2 ,X3 )=K1 ・X1 +K
2 ・X2 +K3 ・X3 但し、各項目別類似係数K1 ,K2 ,K3 は次の関係式
を満たすように設定される。
2 ・X2 +K3 ・X3 但し、各項目別類似係数K1 ,K2 ,K3 は次の関係式
を満たすように設定される。
【0067】K1 2 +K2 2 +K3 2 =1 この類度度係数メモリ15に設定される各項目別類似係
数K1 ,K2 ,K3 は類似度係数修正部18によって修
正されるが、最初は互いに等しく設定されている。
数K1 ,K2 ,K3 は類似度係数修正部18によって修
正されるが、最初は互いに等しく設定されている。
【0068】よって、初期値K1I=K2I=K3I=(1/
3)1/2 となる。
3)1/2 となる。
【0069】したがって、図8に示す事例配送ルート2
0の図7の配送要求19に対する事例ルート別類似度F
(X1 ,X2 ,X3 )は以下のように算出される。
0の図7の配送要求19に対する事例ルート別類似度F
(X1 ,X2 ,X3 )は以下のように算出される。
【0070】F(X1 ,X2 ,X3 )=(10+1+
2)・(1/3)1/2=13・(1/3)1/2 =7.5
1 このようにして求められた事例ルート別類似度F
(X1 ,X2 ,X3 )は一つの類似度Fとして図1の類
似配送ルート抽出部7へ出力される。
2)・(1/3)1/2=13・(1/3)1/2 =7.5
1 このようにして求められた事例ルート別類似度F
(X1 ,X2 ,X3 )は一つの類似度Fとして図1の類
似配送ルート抽出部7へ出力される。
【0071】また、評価類似度入力部17は、類似配送
ルート抽出部7において、事例データベース4に記憶さ
れている全ての実績配送ルートに対する各類似度(事例
ルート別類似度)F(X1 ,X2 ,X3 )のうちから最
も高い類似度Fと指定された類似配送ルートが、熟練者
の想定した実績配送ルートと大きく異なる場合に、熟練
者が想定した類似配送ルートにおける既に一旦算出して
いる各比較項目別の評価類似度X1E,X2E,X3Eを操作
入力するための装置である。入力されれた各評価類似度
X1E,X2E,X3Eは類似度計数修正部18へ送出され
る。
ルート抽出部7において、事例データベース4に記憶さ
れている全ての実績配送ルートに対する各類似度(事例
ルート別類似度)F(X1 ,X2 ,X3 )のうちから最
も高い類似度Fと指定された類似配送ルートが、熟練者
の想定した実績配送ルートと大きく異なる場合に、熟練
者が想定した類似配送ルートにおける既に一旦算出して
いる各比較項目別の評価類似度X1E,X2E,X3Eを操作
入力するための装置である。入力されれた各評価類似度
X1E,X2E,X3Eは類似度計数修正部18へ送出され
る。
【0072】類似度計数修正部18は、類似度係数メモ
リ15に現在記憶されている各項目別類似係数K1 ,K
2 ,K3 を、評価類似度入力部17から操作者が入力し
た各比較項目別評価類似度X1E,X2E,X3Eに基づいて
自動修正する。
リ15に現在記憶されている各項目別類似係数K1 ,K
2 ,K3 を、評価類似度入力部17から操作者が入力し
た各比較項目別評価類似度X1E,X2E,X3Eに基づいて
自動修正する。
【0073】次に、具体的類似度修正方法を説明する。
【0074】(1) 先ず、今回の配送要求データによる
各項目別評価類似度をF1 (X1 ,X2 ,X3 )、類似
度計数をK(K1 ,K2 ,K3 )、専門家が選んだデー
タの評価類似度をF2 (Y1 ,Y2 ,Y3 )とする。そ
して、各類似度F1 ,F2 をベクトルと見做すと図9
(a)のように表示できる。
各項目別評価類似度をF1 (X1 ,X2 ,X3 )、類似
度計数をK(K1 ,K2 ,K3 )、専門家が選んだデー
タの評価類似度をF2 (Y1 ,Y2 ,Y3 )とする。そ
して、各類似度F1 ,F2 をベクトルと見做すと図9
(a)のように表示できる。
【0075】(2) 図9(a)のベクトル図において、
ベクトル(F1 F2 )の延長線と垂直になるベクトルF
2 ´を求める。具体的には、ベクトルF2 とベクトルF
2 ´との間の角度をθ、ベクトルF1 とベクトルF2 と
の間の角度をαとすると、ベクトルF2 をθだけ回転さ
せることによってベクトルF2 ´が得られる。
ベクトル(F1 F2 )の延長線と垂直になるベクトルF
2 ´を求める。具体的には、ベクトルF2 とベクトルF
2 ´との間の角度をθ、ベクトルF1 とベクトルF2 と
の間の角度をαとすると、ベクトルF2 をθだけ回転さ
せることによってベクトルF2 ´が得られる。
【0076】(3) 次に、図9(b)に示すように、ベ
クトルF2 ´とベクトルKとを1/2に内分するベクト
ルK´、すなわち正規化したベクトルK´(K1 ´,K
2 ´,K3 ´)を求める。そして、求めた正規化ベクト
ルK´(K1 ´,K2 ´,K3 ´)を新しい類似度係数
として類似度メモリ15に設定する。
クトルF2 ´とベクトルKとを1/2に内分するベクト
ルK´、すなわち正規化したベクトルK´(K1 ´,K
2 ´,K3 ´)を求める。そして、求めた正規化ベクト
ルK´(K1 ´,K2 ´,K3 ´)を新しい類似度係数
として類似度メモリ15に設定する。
【0077】すなわち、類似度係数メモリ15に記憶さ
れている各比較項目別の類似度係数K1 ,K2 ,K
3 は、次回以降に計算される事例ルート別類似度F(X
1 ,X2,X3 )によって選ばれた類似配送ルートが熟
練者が想定した類似配送ルートに近づくように変化す
る。
れている各比較項目別の類似度係数K1 ,K2 ,K
3 は、次回以降に計算される事例ルート別類似度F(X
1 ,X2,X3 )によって選ばれた類似配送ルートが熟
練者が想定した類似配送ルートに近づくように変化す
る。
【0078】例えば、F1 (1,31/2 ,0)、F
2 (2/31/2 ,2/31/2 ,0)、K(1/31/2 ,
1/31/2 ,1/31/2 )とすと、 |F1 |cos(θ+α)=|F2 | cosθ …(1) となる。F1 ,F2 を計算すると、 |F1 |=2 |F2 |=2・21/2 /31/2 cosα=(31/2 +1)/(2・21/2 ) sinα=(31/2 −1)/(2・21/2 ) これらの値と(1) 式より、 cosθ=31/2 /2、 sinθ=1/2が求められる。
2 (2/31/2 ,2/31/2 ,0)、K(1/31/2 ,
1/31/2 ,1/31/2 )とすと、 |F1 |cos(θ+α)=|F2 | cosθ …(1) となる。F1 ,F2 を計算すると、 |F1 |=2 |F2 |=2・21/2 /31/2 cosα=(31/2 +1)/(2・21/2 ) sinα=(31/2 −1)/(2・21/2 ) これらの値と(1) 式より、 cosθ=31/2 /2、 sinθ=1/2が求められる。
【0079】よって、ベクトルF2 (2/31/2 ,2/
31/2 ,0)をθだけ回転すると、ベクトルF2 ´(1
+1/31/2 ,1−1/31/2 ,0)が求まる。
31/2 ,0)をθだけ回転すると、ベクトルF2 ´(1
+1/31/2 ,1−1/31/2 ,0)が求まる。
【0080】よって、ベクトルF2 ´とベクトルKとを
1/2に内分する点のベクトルK´は、K´[(31/2
+2)/(2・31/2 ),1/2,1/(2・31/2 )
となり、こののベクトルK´を正規化することによっ
て、最終的な類似度係数は下記のようになる。
1/2に内分する点のベクトルK´は、K´[(31/2
+2)/(2・31/2 ),1/2,1/(2・31/2 )
となり、こののベクトルK´を正規化することによっ
て、最終的な類似度係数は下記のようになる。
【0081】[(31/2 +2)/(11+4・31/2 )
1/2 ,31/2 /(11+4・31/2 )1/2 ,1/(11
+4・31/2 )1/2 ] そして、次回から今回算出した新規の類似度係数を用い
て、類似度Fが算出される。
1/2 ,31/2 /(11+4・31/2 )1/2 ,1/(11
+4・31/2 )1/2 ] そして、次回から今回算出した新規の類似度係数を用い
て、類似度Fが算出される。
【0082】このような構成の類似度検出部6において
は、まず最初に各比較項目毎の比較項目別類似度X1 ,
X2 ,X3 が算出され、これらに比較項目毎に設定され
た類似度係数K1 ,K2 ,K3 が乗算されて、実績配送
ルート別の類似度F(X1 ,X2 ,X3 )が算出され
る。
は、まず最初に各比較項目毎の比較項目別類似度X1 ,
X2 ,X3 が算出され、これらに比較項目毎に設定され
た類似度係数K1 ,K2 ,K3 が乗算されて、実績配送
ルート別の類似度F(X1 ,X2 ,X3 )が算出され
る。
【0083】そして、算出された事例ルート別類似度F
のうちの最も大きい類似度の実績配送ルートと熟練者が
評価した最も大きい類似度の実績配送ルートとが異なる
場合は、評価された実績配送ルートに近付くような類似
度係数K1MN ,K2MN ,K3M N を新たに求めて、この類
似度係数K1MN ,K2MN ,K3MN を新たな類似度係数K
1 ,K2 ,K3 として類似度係数メモリ15に設定され
る。
のうちの最も大きい類似度の実績配送ルートと熟練者が
評価した最も大きい類似度の実績配送ルートとが異なる
場合は、評価された実績配送ルートに近付くような類似
度係数K1MN ,K2MN ,K3M N を新たに求めて、この類
似度係数K1MN ,K2MN ,K3MN を新たな類似度係数K
1 ,K2 ,K3 として類似度係数メモリ15に設定され
る。
【0084】よって、次回からはより熟練者の評価値に
近い類似度Fが算出される。そして、算出回数を重ねる
と、類似度係数修正部18の動作を停止しても、すなわ
ち、熟練者がその都度評価類似度を入力しなくても、ほ
ぼ熟練者の判断に近い類似度が自動的に算出される。よ
って、操作員の操作負担が軽減される。
近い類似度Fが算出される。そして、算出回数を重ねる
と、類似度係数修正部18の動作を停止しても、すなわ
ち、熟練者がその都度評価類似度を入力しなくても、ほ
ぼ熟練者の判断に近い類似度が自動的に算出される。よ
って、操作員の操作負担が軽減される。
【0085】
【発明の効果】以上説明したように本発明の配送ルート
作成装置によれば、過去に実施された実績配送ルートを
事例データベースに記憶保持し、配送ルート決定に際し
ては過去の類似配送ルートを作成条件に加えるようにし
ている。したがって、より現実性のある配送ルートを能
率的に作成できる。
作成装置によれば、過去に実施された実績配送ルートを
事例データベースに記憶保持し、配送ルート決定に際し
ては過去の類似配送ルートを作成条件に加えるようにし
ている。したがって、より現実性のある配送ルートを能
率的に作成できる。
【0086】また、事例データベースに記憶保持されて
いる実績配送ルートの今回入力した配送データとの類似
度を算出する過程においても、類似度係数を熟練者の評
価類似度を用いて修正しているので、より熟練者の判断
に近い類似度が得られる。
いる実績配送ルートの今回入力した配送データとの類似
度を算出する過程においても、類似度係数を熟練者の評
価類似度を用いて修正しているので、より熟練者の判断
に近い類似度が得られる。
【図1】 本発明の一実施例に係わる配送ルート作成装
置の階略構成を示すブロック図。
置の階略構成を示すブロック図。
【図2】 同実施例装置に記憶される配置図。
【図3】 同実施例装置の事例データベースに記録され
ている実績配送ルートを示す図。
ている実績配送ルートを示す図。
【図4】 同実施例装置で算出された配送ルートを示す
図。
図。
【図5】 従来手法で算出された配送ルートを示す図。
【図6】 同実施例装置の類似度算出部の概略構成を示
すブロック図。
すブロック図。
【図7】 同実施例装置に入力された配送要求を示す
図。
図。
【図8】 同実施例装置の事例データベースに記録され
ている実績配送ルートを示す図。
ている実績配送ルートを示す図。
【図9】 同実施例装置の類似度算出部の類似度係数の
修正手順を示すベクトル図。
修正手順を示すベクトル図。
1…配送先データ入力部、4…事例データベース、5…
比較項目設定部、6…類似度算出部、7…類似配送ルー
ト抽出部、8…条件設定部、9…配送ルート算出部、1
0…配送ルート表示部、12…項目別一致数検出部、1
3…項目別不一致致数検出部、14…項目別類似度算出
部、15…類似度係数メモリ、16…事例ルート別類似
度算出部、17…評価類似度入力部、18…類似度係数
修正部。
比較項目設定部、6…類似度算出部、7…類似配送ルー
ト抽出部、8…条件設定部、9…配送ルート算出部、1
0…配送ルート表示部、12…項目別一致数検出部、1
3…項目別不一致致数検出部、14…項目別類似度算出
部、15…類似度係数メモリ、16…事例ルート別類似
度算出部、17…評価類似度入力部、18…類似度係数
修正部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) B65G 61/00 544 G06F 17/60 112
Claims (1)
- 【請求項1】 配送先や配送物品数量等の配送要求及び
配送車両数等の配送条件からなる配送データを入力する
配送データ入力部と、過去に実施された実績配送ルート
を記憶する事例データベースと、この事例データベース
に記憶されている各実績配送ルートにおける前記配送デ
ータ入力部に入力した配送データに対する類似度を算出
する類似度算出手段と、この類似度算出手段にて算出さ
れた高い類似度を有する実績配送ルートを類似配送ルー
トとして抽出する類似配送ルート抽出手段と、この抽出
された類似配送ルートに基づいて配送ルート算出条件を
設定する条件設定手段と、この設定された条件に基づい
て前記配送データに対する配送ルートを算出する配送ル
ート算出手段とを備えた配送ルート作成装置であって、 前記類似度算出手段は、 前記実績配送ルートにおける配送先や配送物品数量等の
各比較項目毎に前記配送データに対する項目別類似度を
算出する項目別類似度算出手段と、 この算出された各項目別類似度に対してそれぞれ類似度
係数を用いて事例ルート別類似度を算出する事例ルート
別類似度算出手段と、 外部から操作入力された評価類似度を用いて前記類似度
係数を修正する類似度係数修正手段とを有することを特
徴とする配送ルート作成装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18936193A JP3315767B2 (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 配送ルート作成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18936193A JP3315767B2 (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 配送ルート作成装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0781722A JPH0781722A (ja) | 1995-03-28 |
JP3315767B2 true JP3315767B2 (ja) | 2002-08-19 |
Family
ID=16240041
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP18936193A Expired - Fee Related JP3315767B2 (ja) | 1993-06-30 | 1993-06-30 | 配送ルート作成装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3315767B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018030747A1 (ko) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | 주식회사 메쉬코리아 | 배송 경로를 학습하여 배송 계획을 생성하는 장치 및 방법 |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100259465B1 (ko) * | 1997-09-13 | 2000-07-01 | 강말길 | 물류 배송 관리방법 |
JP3161529B2 (ja) * | 1998-05-15 | 2001-04-25 | サントリー株式会社 | 配車装置 |
JP5338305B2 (ja) * | 2008-12-26 | 2013-11-13 | Jfeスチール株式会社 | 車両運行計画作成方法及び装置 |
JP5777460B2 (ja) * | 2011-09-14 | 2015-09-09 | 株式会社東芝 | 順路データ組み替え支援システム |
JP6020213B2 (ja) * | 2013-01-31 | 2016-11-02 | 株式会社デンソー | 車両運行管理システム |
JP6795768B2 (ja) * | 2017-10-30 | 2020-12-02 | キヤノンマーケティングジャパン株式会社 | 情報処理装置、制御方法、プログラム |
JP7116997B2 (ja) * | 2018-09-28 | 2022-08-12 | 株式会社ライナロジクス | 情報処理装置及び情報処理プログラム |
-
1993
- 1993-06-30 JP JP18936193A patent/JP3315767B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018030747A1 (ko) * | 2016-08-08 | 2018-02-15 | 주식회사 메쉬코리아 | 배송 경로를 학습하여 배송 계획을 생성하는 장치 및 방법 |
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Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0781722A (ja) | 1995-03-28 |
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