JP5944431B2 - 動的なフリートのルーティング - Google Patents

Description

本発明は、動的なフリートのルーティング方法およびフリート管理システムに関する。前記フリートは、配送サービスを実行する複数の車両を含み、初期配送計画が配送に対する顧客の需要に基づいて生成され、前記初期配送計画が、前記車両の経路を指定し、該経路における前記配送サービスの顧客をスケジューリングする。

オンラインショッピングの最近の成長に伴い、物流会社は、より高度なダイナミシティ（dynamicity）を有する顧客行動や外的条件における課題の困難化に対処するために、計画プロセスを改善することが必要となっている。ここでの課題は、商品の配送を保証することだけでなく、配送の速度および品質も（すなわち、顧客が家庭で配送を待つ期間を短縮することにより）保証することである。

多くの物流会社は、１日１２時間の配送ウィンドウを計画する。その解法は、２段階プロセス（計画−実行）である。図１に模式的に例示したように、顧客行動（例えば、不在時配送、新規需要、受取人の時刻・場所変更等）や予測不可能な外的条件（例えば、交通渋滞、天候等）のような多くの動的因子がこの計画に影響を及ぼすため、多くの異常が発生する。特に、これらの異常は、顧客が不便になる場合、物流会社が追加コストを負う場合、物流会社の１日の配送計画が影響を受ける場合、あるいは、追加的な車両運行による環境影響の増大を含み得る。このため、物流会社は、運用コストを最小化することとともに、従来のフリートインフラストラクチャによって、顧客から期待されるＱｏＥ（Quality of Experience, 体感品質）需要を満たすことが要求されている。

一般的に、上記のような物流の問題は、当技術分野においてＶＲＰとして広く知られている車両ルーティング問題（vehicle routing problem）の範囲に属する。車両ルーティング問題において、大きな可能性のある研究は、配送経路の動的計画、特に車両の動的な再スケジューリングおよび再ルーティングに集中している。従来の動的システムは、需要ノード間の運行時間の実時間変化や実時間サービス要求等の条件を考慮する。需要は、計画期間中の任意の時刻に到着し得る。例えば、動的車両ルーティング問題（Dynamic Vehicle Routing Problem, ＤＶＲＰ）においては、新規顧客注文が長時間にわたって出現し、既存の解を実行しながら新規経路を計算しなければならない。文献では、ＤＶＲＰに取り組む多くの方法および戦略が提案されている。一般的に、ＤＶＲＰは、ＤＶＲＰを静的ＶＲＰの列に分解してから、例えば蟻コロニー系アルゴリズムによりそれらを解くことによって、標準的なＶＲＰへの拡張とみなされる。既知の解法のいくつかは、ＤＶＲＰを解くためにリアクティブな方法（エージェントベースの制約プログラミング）を使用するが、いくつかの解法は問題にコンセンサスアプローチを導入する。

しかし、すべての従来技術の解法に共通することとして、現在の計画領域が、その計画、したがって運用コスト、に影響を及ぼすダイナミシティを含み得るという事実に対処していない。このような場合、通常のＶＲＰアプローチを用いて再計画（すなわち、スケジュール全体をゼロから再計画すること）を行うと、多くの車両スケジュールおよび事前調整された配送時刻が影響を受ける可能性があるため、多大なパフォーマンスの非効率（高いオーバーヘッド、不安定性、エラー、および高いコスト）を生じる。事業者の運用コストとともに、再計画は、顧客のＱｏＥに影響を及ぼし、その後、フリート事業者の事業に影響を及ぼす可能性がある。

Laporte, Gilbert: "The vehicle routing problem: An overview of exact and approximate algorithms", European Journal of Operational Research 59, no. 3 (1992) 345-358 Baker, Barrie M., and M. A. Ayechew: "A genetic algorithm for the vehicle routing problem", in Computers & Operations Research 30, no. 5 (2003) 787-800 Tarantilis, Christos D., George Ioannou, Chris T. Kiranoudis, and Gregory P. Prastacos: "Solving the open vehicle routing problem via a single parameter metaheuristic algorithm", Journal of the Operational Research Society 56, no. 5 (2005) 588-596

上記に鑑み、本発明の目的は、頭書のような動的なフリートのルーティング方法およびフリート管理システムにおいて、多大な追加的運用コストや顧客の不便（すなわち、複数の顧客の配送時刻を変更すること）を被ることなしに、動的変化を考慮した配送スケジュールの動的かつ高度な計画が可能となるような展開を行うことである。

本発明によれば、上記の目的は、請求項１の構成を備えた方法によって達成される。この請求項に記載の通り、本方法は、
前記初期配送計画の計画期間を複数のタイムスロットに分割するステップと、
前記タイムスロットのそれぞれを、該タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与する因子に応じたスロット不整合因子に関連づけるステップと、
前記スロット不整合因子に基づいて、動的変化を吸収するように、前記タイムスロットのそれぞれを個別のスラックタイムに割り当てるステップと
を備えたことを特徴とする。

また、上記の目的は、請求項１５の構成を備えたフリート管理システムによって達成される。この請求項に記載の通り、本システムは、
前記初期配送計画の計画期間を複数のタイムスロットに分割し、
前記タイムスロットのそれぞれを、該タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与する因子に応じたスロット不整合因子に関連づけ、
前記スロット不整合因子に基づいて、動的変化を吸収するように、前記タイムスロットのそれぞれを個別のスラックタイムに割り当てる
ように構成された計算手段を備えたことを特徴とする。

本発明によって認識されたこととして、フリートルーティングにおいて、運用時間をタイムスロットに分割し、各タイムスロットに関連する不整合を判定し、適当なバッファ時間を導入することによって、多大な追加的運用コストを負うことなく動的変化を考慮に入れることができる。これにより、本発明は、配送サービスの計画に影響を及ぼす多次元のダイナミシティを分析する解法を提供するので、不整合に基づく動的かつ高度な、時空間需要変動に対するフリートルーティングとみなすことができる。具体的実施形態によれば、本発明は、顧客行動／外部因子による経路の不整合を判定し、不整合に基づくバッファ時間を各経路に割り当て、判定された不整合に基づいて該経路における顧客をスケジューリングする。

本発明によるシステムは、単独使用も可能であるし、配送の効果的な計画および再スケジューリングのために既存の計画ツールに統合されることも可能である。本発明は、フリート事業者のＯＰＥＸ（OPerational EXpenditure, 事業費）および顧客のＱｏＥを最適化するために、計画に影響を及ぼすダイナミシティの変動を計数してそれに応答する戦略を提供する。

好ましい実施形態によれば、前記初期配送計画が、ＶＲＰ（車両ルーティング問題）アルゴリズムを適用することによって、配送に対する需要に基づいて生成されてもよい。この目的のために、任意の既知のＶＲＰアルゴリズムが使用可能である。

上記のように、本発明によれば、基礎ＶＲＰ解の計画領域が、より小さいタイムスロットに分割される。好ましい実施形態によれば、時間領域を分割するために２つの異なるタイムスロット方式が使用可能である。第１の方式として、等分配された、等しい長さの顧客指向のタイムスロットに領域を分割してもよい。顧客が配送を待つ時間をなるべく短くするようにＱｏＥを向上させるため、それらのタイムスロットの時間フレームは、できるだけ最小限に（例えば１時間）保たれる。第２の方式として、運用指向の方式が考えられる。この場合、近接した顧客（クラスタ化された顧客）の数に比例して時間領域を分割してもよい。「近接」の厳密な定義は実装ごとにそれぞれであり、システムのユーザ（例えば物流会社）によって設定されてもよい。地理的近接性以外に、顧客は、低トン数、狭い路地／市街地の巡回可能性のような他の任意の因子に基づいたグループにクラスタ化されてもよい。いずれの場合でも、クラスタ顧客は、比例的なタイムスロットに割り当てられ、その後、各タイムスロットの不整合に基づいてタイムスラック（空き時間）が割り当てられる。以下でさらに詳細に説明するように、タイムスロット不整合は、地理的近接性とともに、顧客のプロファイル（すなわち、各顧客の不在時配送記録）に関するログ分析、過去の運行時間および交通条件とタイムスロットに割り当てられた顧客数との抵触に関するログ分析から導出してもよい。

さらに好ましい実施形態によれば、管理フリートシステムが、顧客と（例えば適当なインタフェース経由で）対話することができるようにしてもよい。この場合、顧客は、あらかじめ計算されたリストから複数のタイムスロットを提示され、次のように、配送の希望を示すように要求される：例えば、「９時から正午までの間に配送しますので、次のような構文で（ＳＭＳで）希望を示してください：９−１０＞１１−１２＞１０−１」。タイムスロットは、あるタイムスロットの終わりが次のタイムスロットの始まりに重なるように割り当てられてもよい。

好ましい実施形態において、タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与し、不整合因子を判定するために考慮される因子として、顧客の信頼性がある。有利な態様として、顧客の信頼性は、記録された顧客プロファイルのログ分析から、特に過去の不在時配送の発生を考慮に入れることによって、導出される。この目的のため、フリート管理システムは、顧客のプロファイル（特に顧客の不在時配送記録）に関するログ情報、地理的エリア内で相異なる交通条件に対して複数の配送に対応するために費やされる全運行時間に関するログ情報、相異なる時間中の相異なる地理的エリアにおける交通条件に関するログ情報、および／またはダイナミシティに反応する車両ドライバの行動に関するログ情報を分析するログアナライザを備えてもよい。ログ情報は、適当な通信手段経由で車両からフリート管理システムへ送信されてもよい。この通信手段は、フリート管理システムから路上のフリートの車両へ、新規の経路および／または適応された経路に関する指令を送信するために使用されてもよい。

顧客プロファイル分析の結果に基づいて、顧客の信頼性が所定の設定可能なしきい値を超過する場合に、該顧客に準静止行動インデックスが割り当てられるようにしてもよい。運用コストに対するダイナミズムの影響を最小化するため、より不整合の高い顧客が、例えば適当な重み因子を割り当てることによって、タイムスロットの最初にスケジューリングされてもよい。

さらに好ましい実施形態によれば、タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与し、前記不整合因子を判定するために考慮される前記因子が、以下の因子、すなわち、
前記タイムスロットにおいて複数の配送を行うための推定時間、
前記タイムスロットに含まれる期間中に、検査された地理的エリアにおいて予想される交通量、および
初期配送計画の実行中に発生したダイナミシティに対する前記車両のドライバの反応
の少なくとも１つを含む

上記のように、各タイムスロットの終わりに、計画領域にわたる動的変化を吸収するようにタイムスラックが導入される。有利な態様として、運用コストを最適化するため、前記タイムスロットに割り当てられた前記個別のスラックタイムの長さは、該スロットに存在する不整合が高いほど長くなるように設計されてもよい。特に、タイムスラックの長さは、該タイムスロットに存在する不整合に比例するように設計されてもよい。

顧客の体感品質（ＱｏＥ）の有効で確実な計算のため、ＱｏＥは、スケジューリングされたタイムスロットで実行される配送の百分率、事前調整された配送タイムスロットにおいて配送を受け取った顧客の数、および顧客保持インデックスの関数として判定されるようにしてもよい。

タイムスロットおよびタイムスラックを使用することによって、基礎運用コストを大幅に増大させることなく配送需要に対する時空間変化に対処し、他の顧客の配送に対する乱れが最小限に保たれる。実行中、不在時配送や時空間需要変化について、タイムスロット解を連続的にモニタリングしてもよい。配送を保証するため、すべての利用可能な運用指向タイムスロットに対して再帰的にオープンＶＲＰアルゴリズムを実行することによって、各タイムスロットの最初および最後の顧客が常に同一となるような再割当て方法を適用してもよい。すべての利用可能なタイムスロットに対してオープンＶＲＰアルゴリズムを適用した後、企図された再配送に対して最も適当な運用指向タイムスロットが選択される。タイムスロット選択の判断基準は、負う運用コストの最小化に基づいてもよい。しかし、当業者には認識されるように、さまざまな最適化コードがシステム運用者によって指定されてもよい。

本発明を好ましい態様で実施するにはいくつもの可能性がある。このためには、一方で請求項１および１５に従属する諸請求項を参照しつつ、他方で図面により例示された本発明の好ましい実施形態についての以下の説明を参照されたい。図面を用いて本発明の好ましい実施形態を説明する際には、本発明の教示による好ましい実施形態一般およびその変形例について説明する。

従来技術による静的配送計画の例を示す模式図である。 本発明の実施形態によるフリート管理システムのシステム例を示す模式図である。 本発明の実施形態によるフリート管理システムの機能アーキテクチャを例示する流れ図である。 本発明の実施形態によるタイムスロット生成およびタイムスラック導入のプロセスを例示する模式図である。 本発明の実施形態による顧客再割当てのアルゴリズムを例示する模式図である。 顧客行動における１０％変動に対するシミュレーション結果を示す図である。 顧客行動における２０％変動に対するシミュレーション結果を示す図である。

図１は、従来技術による静的配送計画を、配送計画に影響を及ぼしその円滑な実行を妨げるさまざまな因子とともに模式的に例示している。図１から分かるように、配送計画の経路（実線矢印で示す）は、倉庫から出発し、例えば「１」に例示するような複数の静止した顧客（黒丸で示す）を含む。「２」に例示するように、顧客は不在だったため、追加のアイドル時間が生じる。また、不在顧客にサービスするため、不在顧客に対する再配送を企図する追加経路が指定される。「４」に例示するように、新経路に沿った新規顧客要求にサービスする可能性もある。追加的な欠点として、「３」に例示するように、顧客（白丸で示す）は、外的因子、例えば経路に沿った交通渋滞により、スケジューリングされた配送における遅延を被ることがある。静的配送計画に影響を及ぼし得るこれらの因子の結果として、顧客が不便を被り、物流会社が追加的コストを負う可能性がある。

これらの課題を解決するため、本発明の実施形態は、計画された配送および顧客の地理的近接性に基づいて、配送計画領域をタイムスロットに分割する方法に関する。顧客の行動、交通および天候の条件やダイナミシティに寄与する因子に依存して、各タイムスロットは、適当な不整合因子に関連づけられる。そして、スロット不整合を利用して、可変なスラックタイムを各スロットに割り当て、顧客は、多次元ダイナミシティに対処するために、顧客の不整合に基づいてスケジューリングされる。すなわち、顧客の不整合が、配送の順序を計算するための判断基準として利用される。本方法は、計画に影響を及ぼす時空間ダイナミシティを処理するために調整される。

図２は、本発明の実施形態によるフリート管理システムのシステム例を模式的に示している。本システムは、運用コストの過度な負担なしに、ユーザの期待ＱｏＥを満たすように動的な時空間変化に対処する。本システムは、物流会社によってすでに使用されている既存の解法とともに使用されることも可能であるし、単独の解法として扱うことも可能である。いずれの場合でも、本システムは、フリート管理センタ１に配置可能であり、通信ネットワーク２経由で路上のフリートの車両との通信を可能にする通信手段を備える。道路網は、フリートの車両の位置とともに、図２の右側に模式的に示されている。フリート管理システムとフリートの車両との間の通信は双方向である。特に、フリートの車両は、連続的に、または、ある間隔で、車両によって経験される時空間変動に関する情報とともに自己のログ情報をフリート管理システムへ送信し、フリート管理システムは、新規または修正経路に関する指令を個々の車両へ送信する。

また、図２に示されているように、フリート管理システムは計算ユニット３を備える。図３に関してさらに詳細に説明するように、計算ユニット３は、フリートの車両から受信される運行／ログ情報を分析し、フリートの車両から受信される時空間変動に関する情報を分析し、場合により、新規の最適経路を計算するように構成される。図２には明示していないが、フリート管理システムは、例えば顧客が配送の希望時間ウィンドウを指定することを可能にするために、顧客との対話を可能にするインタフェースを備えてもよい。

図３は、本発明の実施形態によるフリート管理システムの機能アーキテクチャを例示する流れ図である。本実施形態は、以下の課題言明を基礎とする。
関連する運用コストＯｃおよび関連するダイナミズムの程度δの基礎ＶＲＰ解が与えられた場合、既存の顧客のＱｏＥが影響を受けないような目的関数は
ｍｉｎ｛Ｏｃ（δ）｝ （１）
で与えられる。ただし、Ｏｃ（δ）は、δにより誘導される運用コストである。

まず最初に、３０１に例示するように、経路の集合を導入した後、フリートサイズおよび顧客位置に基づいて、配送需要を満たし既存の制約を考慮した初期配送計画（基礎計画）が生成される。この目的のため、文献にあるＶＲＰ技法のいずれを使用してもよい（例えば非特許文献１または非特許文献２参照）。基礎計画は、計画ツールへの入力として使用され（一般的に３０２に例示）、以下でさらに詳細に説明するように、時空間変動に対処することを目的とする。基本的に、この段階で、初期配送計画を最適化するためにログ分析が実行されることにより、当該物流会社によって指定可能な最適化目標を考慮に入れる。

＜基礎計画を最適化するためのフリートログに基づく学習メカニズム＞
基礎ＶＲＰアルゴリズムの出力、すなわち、標準的なＶＲＰアルゴリズムによって上記のように生成される初期配送計画は、静止した顧客集合に対しては最適であるかもしれない。しかし、この解は、各車両がとる経路にダイナミシティが加わると最適でなくなる可能性が高い。本発明の実施形態によれば、利用可能なフリートデータにより、より良い顧客のクラスタを生成できることが考えられる。これは、経路不整合をより良好に処理可能な形で顧客を割り当てることに役立つ。

学習メカニズム段階の第１の部分で、すべての顧客プロファイルに関するログ分析を利用して、各顧客の信頼性の指標を求めることが可能である。顧客の信頼度は、その顧客の過去の不在時配送記録に応じて判定されてもよい。ログ分析に基づいて、各顧客ｊの信頼性をモデル化するために、次のパラメータθが使用される。すなわち、θ_ｊ∈［０，１］であり、当該顧客が全く信頼できない場合はθ_ｊ＝０であり、当該顧客に不在時配送記録がない場合はθ_ｊ＝１である。θ_ｊが１に近いこと（信頼性が高い顧客）に基づいて、顧客ｊは、完全静止または準静止に分類されることも可能である。顧客の正確な分類は、フリートデータ分析から導出可能であり、これは安定なスロットの形成に役立つ。以下でさらに詳細に説明するように、準静止顧客に対する完全静止顧客の比は、顧客の動的再割当てにおいて使用される。

タイムスロットρにおいて、顧客ｉ_ρ＝｛１，２，...，Ｎ｝が与えられた場合、スロット不整合はφ_ρに比例する。ただし

である。

学習メカニズム段階の第２の部分は、類似の特性を有する将来の配送に役立つように、行われる各配送に対して、必要な時間およびそれに伴う変動を推定するために、費やされる全運行時間Ａに関する履歴データを含む。このため、地理的エリア内で相異なる交通条件に対して複数の配送に対応するために費やされる全時間の過去の記録に関するログ分析が実行される。これは、計画された経路時間からの、実際の経路時間のずれを理解するのに有用である。また、これは不整合判定に役立つ。

さらに、長期間にわたる車両の位置および速度のログを含む履歴データにより、相異なる時間中の各地理的エリアにおける交通条件の推定値Ｂに対するログ分析が実行される。

最後に、車両ドライバの反応が記録され、計画の実行中に生じるダイナミシティに対してドライバによってとられた行為の基礎運用コストに対する影響が推定される。例えば、ドライバは、再配送に追加費用を課することによって、配送を再試行する可能性がある。

ログ分析結果が与えられた場合、複数の顧客を含む各タイムスロットは、関連する不整合Ｆ（Ａ，Ｂ，Ｃ）を有する。ただし、
Ａは、検査されたタイムスロットにおいて複数の配送を行うための、ログ分析から推定される法定時間（すなわち、与えられた地域に対する実際の経路時間）であり、
Ｂは、タイムスロットに含まれる期間中に、検査された地理的エリアにおいて、ログ分析に基づいて予想される交通量であり、
Ｃは、基礎運用計画の実行中に生じた各ダイナミシティに対するドライバの反応である。

＜顧客体感品質（ＱｏＥ）の測定＞
体感品質（ＱｏＥ）は、顧客に配送される際の、フリートサービスの実際のパフォーマンスを理解するプロセスである。

本発明の実施形態によれば、ＱｏＥは、３個のパラメータに基づいて定量化される。第１のパラメータは、フリートログ分析を通じて取得可能な、スケジューリングされたスロットで実行される配送の百分率であり、ログ分析中に取得される（上記のような）因子「Ａ」に対応する。

第２のパラメータは、配送延期に関する通知を受け取ることなく、事前調整された配送タイムスロット内に配送を受け取った顧客の数Ｎｃに対応する。

第３のパラメータは顧客保持インデックスでありＣｉで表す。このインデックスは、ログの分析から取得可能であり、戻る顧客の百分率を決定することができる。

したがって、ＱｏＥは、「Ａ」、「Ｎｃ」および「Ｃｉ」によって支配される関数、すなわちｆ（Ａ，Ｎｃ，Ｃｉ）として表すことができる。

＜タイムスロットにおける顧客のグループ化およびタイムスラックの割当て＞
営業時間制約により、フリート事業者は、ｔ_ｓに始まりｔ_ｅに終わる営業時間Ｏ_Ｔと呼ばれる特定の時間中に操業する。フリート車両が路上にある実際の営業時間は、各経路Ｋに対しｔ_ｓ′に始まりｔ_ｅ′に終わる経路時間Ｒ_Ｔ ^Ｋで表され、実際の営業時間Ｏ_Ｔの一部である。したがって、空いているバッファ時間はスラックタイムＡＳ_Ｔとして使用可能であり、次式で与えられる。
ＡＳ_Ｔ ^Ｋ＝Ｏ_Ｔ−Ｒ_Ｔ ^Ｋ （３）

顧客は、全利用可能経路時間Ｒ_Ｔ中にサービスされ、経路時間Ｒ_Ｔはタイムスロット／期間Ｔ_ｐに分割される。これらのタイムスロットは、一様な継続時間であることも可能であるし（顧客指向）、地域においてサービスされる顧客の数を考慮することによって調整されることも可能である（運用指向）。顧客のダイナミシティ（特に、不在時配送および時空間需要変動から生じる）を吸収するため、各タイムスロット（部分経路ｉに対応する）はタイムスラックＳ_Ｔ ^ｉに関連づけられる。

経路Ｋ内の部分経路ｉに関連づけられる最大のスラックタイムは次式で与えられる。

静的タイムスラックは最適でない。というのは、各タイムスロットが、顧客行動およびその他のダイナミシティに寄与する因子に基づく相異なるダイナミクスを有するからである。各タイムスロットに対する静的スラックタイムの結果としてリソースが浪費されるので、スラックタイムを最適化することが好ましい。本発明の実施形態によれば、このような改良が、各部分経路ｉに関連づけられたスラック影響因子αを考慮することによって達成される。

最適なスラックタイムは次式で与えられる。
ＯＳ_Ｔ ^ｉ＝α_ｉ・ＭＳ_Ｔ ^ｉ （５）
ただし０≦α≦１である。

各部分経路ｉに関連づけられたこのスラック影響因子αは、スロット不整合因子ＳＩＦ_ｉによって支配され、これは次式のように表される。
ＳＩＦ_ｉ＝（Ｎ_Ｃ ^ｉ×ρ（φ_ρ））＋Ｆ（Ａ，Ｂ，Ｃ） （６）
ただし、
Ｎ_Ｃ ^ｉは、部分経路ｉにおける顧客の数であり、
ρ（φ_ρ）は、ログ分析に基づいて各顧客に関連づけられたダイナミシティの程度であり、
Ｆ（Ａ，Ｂ，Ｃ）は、上記で導入したようなスロット不整合因子であり、ログ分析からの各配送に対して費やされる推定時間Ａ、推定交通条件Ｂ、および加えられたダイナミシティに対するドライバの反応Ｃに基づく。

したがって、次式のようになる。

本発明の実施形態によるタイムスロット生成およびタイムスラック導入の可能な実現を図４に例示する。

＜顧客の動的再割当ておよび最適なスラックタイムの再最適化＞
実行段階中に、基礎ＶＲＰアルゴリズムから得られるタイムスロット化された解が、不在時配送や時空間需要変化について連続的にモニタリングされる。車両Ｖ_ｋが、動的需要を有する顧客Ｃ_ｉに遭遇すると、再割当てアルゴリズムがこの顧客を異なる実現可能なタイムスロットに割り当てる。この段階中（一般的に３０３に例示）には、ＶＲＰ解を古典的に実行する（各経路が倉庫に始まり終わる）代わりに、本方法は、修正されたオープンＶＲＰアプローチを利用する。なお、オープンＶＲＰとは、車両が倉庫から出発するがその倉庫に戻ることは要求されないＶＲＰ技法である（例えば非特許文献３に記載）。本実施形態では、このようなオープンＶＲＰが修正され、倉庫から出発する代わりに、計画は、車両が現在位置する任意のランダムな顧客から出発可能であるようになる。換言すれば、車両はランダムな顧客から出発しランダムな顧客に終着する。

このアプローチでは、修正オープンＶＲＰが、次のようなすべての利用可能な運用指向タイムスロットＴ_ｐ ^ｉについて再帰的に実行される。
Ｓ_ｉ，Ｅ_ｊ∈Ｑ
ただし、Ｓ_ｉ，Ｅ_ｊはタイムスロット内の始点および終点ノードであり、Ｑは、静止行動インデックスを有する顧客の集合である。換言すれば、修正オープンＶＲＰ法は、各タイムスロットにおいて、顧客行動インデックスに基づいてランダムなノードで経路を開始し終了することによって動作する。

実行中、アルゴリズムは、３０４に示すように、運用コスト最小化に基づいて、顧客Ｃ_ｉへの企図された再配送に対する適当なスロットを求める。再スケジューリングされた配送のタイミングを設定した後、配送待ち時間の通知が顧客に与えられる。待ち時間は、顧客指向タイムスロット（すなわち１時間）に等しい。再割当て段階中に、アルゴリズムは、顧客Ｃ_ｉの時空間需要に対処するために、静止顧客に強くコミットし続けることによりそれらの顧客のタイムスロット時間Ｔ_ｐ ^ｉが影響を受けないようにしようと試みる。そのアルゴリズムのフローチャートを図５に示す。

再割当て中に、各スロットは、準静止顧客に対する完全静止顧客の比についてチェックされる。再割当てアルゴリズムは、準静止顧客を同じスロットに保持することも可能であるし、図５に示すように、より良好なＯＰＥＸが達成されるのであればその顧客を別のスロットに移動することも可能である。この場合、影響を受けた／不在時の顧客Ｃ３への配送は、初期タイムスロット「Ｔ＋１」から新規タイムスロット「Ｔ＋２」へ再割当てされる。顧客Ｃ１−Ｃ５を囲むボックス（初期計画）およびＣ２−Ｃ５を囲むボックス（オンライン最適化された計画）は、それぞれ、全体計画の残りの全期間を示す。点線ボックスは、すでにサービス済みの顧客を示す。このアプローチは、信頼できる顧客を不利にすることなく、フリート事業者のＯＰＥＸをさらに最適化するのに役立つ。

計画の実行中、配送が成功するごとに、関連づけられたスロット不整合因子ＳＩＦ_ｉがデクリメントされ、新規のＯＳ_Ｔ ^ｉが関連づけられる。スラックタイムを動的に更新する（とともに、実行時に、特に時空間データに基づいて、タイムスラックを再調整する）ことにより、経路時間が大幅に短縮されることで、フリート事業者は、より多くの配送を営業時間内にスケジューリングすることが可能となる。

なお、顧客の再スケジューリングは、イベントを変更することに制限されない。本システムが、実行中に、新規計画が全体的なＯＰＥＸにとって有益であると評価した場合にも、顧客は再スケジューリングされることが可能である。上記のように、計画におけるいずれの変更も、顧客のＱｏＥを考慮する。

ＯＰＥＸに対するダイナミズムの影響を最小化するために、全体的なスロット不整合が判定された後、本発明の実施形態は、より高い不整合を有する顧客をスロットタイムの最初にスケジューリングしようとする。このアクションを実行するため、オープンＶＲＰアルゴリズムの入力が修正される。

顧客には、重み因子Ｗ（Ｃ_ｉ）が関連づけられ、不整合が高いほど重み因子は低い。オープンＶＲＰアルゴリズムは、顧客の距離や運行時間のような輸送関連パラメータだけでなく、各顧客に関連づけられた重み因子にも基づいて、配送の順序を計算する。

上記のアプローチは、単一の出発地および目的地を有するサプライチェーン物流にも適用可能である。サプライチェーン物流における重要な効果は、さまざまなエンティティにわたって広がる、関連するドミノ効果である。本発明により提案される方法は、このような効果を識別し時間を調整することによりその効果を最小化するために使用可能である。

本発明の実施形態は、Solomon's Test Instance（ソロモンのテスト例）でテストされた。Solomon'sは、２５〜２００の顧客例に対するよく知られた解である。予備的結果（不在時配送が１０％の場合を図６に、２０％の場合を図７に例示する）は次の通りである。
・運行距離は、不在時顧客を翌日に再スケジューリングする場合に比べて２０％短縮される。
・不在時顧客を他の顧客集合とともに再計画すると、容量の浪費および追加的経路が生じる。

したがって、本発明は、負担コストおよび必要なリソースに関して、現在の再スケジューリングシステムに比べてＯＰＥＸを改善する。

上記の説明および添付図面の記載に基づいて、当業者は本発明の多くの変形例および他の実施形態に想到し得るであろう。したがって、本発明は、開示した具体的実施形態に限定されるものではなく、変形例および他の実施形態も、添付の特許請求の範囲内に含まれるものと解すべきである。本明細書では特定の用語を用いているが、それらは総称的・説明的意味でのみ用いられており、限定を目的としたものではない。

Claims (17)

1. 動的なフリートのルーティング方法において、
   前記フリートは、配送サービスを実行する複数の車両を含み、
   初期配送計画が配送に対する顧客の需要に基づいて生成され、前記初期配送計画が、前記車両の経路を指定し、該経路における前記配送サービスの顧客をスケジューリングし、
   該方法は、
   ログアナライザが、顧客のプロファイル、地理的エリア内で相異なる交通条件に対して複数の配送に対応するために費やされる全運行時間、相異なる時間中の相異なる地理的エリアにおける交通条件、およびダイナミシティに反応する車両ドライバの行動、の少なくとも１つに関するログ情報を分析し、
   計算手段が、
   前記初期配送計画の計画期間を複数のタイムスロットに分割し、
   前記タイムスロットのそれぞれを、前記ログアナライザによるログ分析から導出された該タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与する因子に応じたスロット不整合因子に関連づけ、
   前記スロット不整合因子に基づいて、動的変化を吸収するように、前記タイムスロットのそれぞれを個別のスラックタイムに割り当てる、
   ことを特徴とする、動的なフリートのルーティング方法。
2. 前記初期配送計画が、ＶＲＰ（車両ルーティング問題）アルゴリズムを適用することによって生成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記タイムスロットが、前記初期配送計画の計画期間を、等しい長さの複数のタイムスロットに分割することによって、顧客指向のタイムスロットとして生成されることを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 前記タイムスロットが、前記初期配送計画の計画期間を、近接した顧客の数に比例した長さを有する複数のタイムスロットに分割することによって、運用指向のタイムスロットとして生成されることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の方法。
5. 顧客が、生成された複数のタイムスロットから、配送を希望するタイムスロットを選択するように提案されることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の方法。
6. タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与し、前記不整合因子を判定するために考慮される前記因子が、顧客の信頼性を含むことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の方法。
7. 顧客の信頼性が、記録された顧客プロファイルのログ分析から導出されることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１項に記載の方法。
8. 顧客の信頼性が所定の設定可能なしきい値を超過する場合に、該顧客に準静止行動インデックスが割り当てられることを特徴とする請求項１ないし７のいずれか１項に記載の方法。
9. より不整合の高い顧客が、前記タイムスロットの最初にスケジューリングされることを特徴とする請求項１ないし８のいずれか１項に記載の方法。
10. タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与し、前記不整合因子を判定するために考慮される前記因子が、以下の因子、すなわち、
    前記タイムスロットにおいて複数の配送を行うための推定時間、
    前記タイムスロットに含まれる期間中に、検査された地理的エリアにおいて予想される交通量、および
    初期配送計画の実行中に発生したダイナミシティに対する前記車両のドライバの反応
    の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記タイムスロットに割り当てられた前記個別のスラックタイムの長さが、該タイムスロットに関連づけられた前記不整合因子に比例するように設計されることを特徴とする請求項１ないし１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 顧客の体感品質が、スケジューリングされたタイムスロットで実行される配送の百分率、事前調整された配送タイムスロットにおいて配送を受け取った顧客の数、および顧客保持インデックスの関数として判定されることを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 不在時配送および／または時空間需要変化について連続的なモニタリングが実行されることを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記運用指向タイムスロットのそれぞれにおける最初の顧客および最後の顧客が静止または準静止行動インデックスが割り当てられた顧客となるように、経路のすべての既存の運用指向タイムスロットに対してオープンＶＲＰが再帰的に実行されることを特徴とする請求項４ないし１３のいずれか１項に記載の方法。
15. フリート管理システムにおいて、
    前記フリートは、配送サービスを実行する複数の車両を含み、
    初期配送計画が配送に対する顧客の需要に基づいて生成され、前記初期配送計画が、前記車両の経路を指定し、該経路における前記配送サービスの顧客をスケジューリングし、
    該システムは、
    顧客のプロファイル、地理的エリア内で相異なる交通条件に対して複数の配送に対応するために費やされる全運行時間、相異なる時間中の相異なる地理的エリアにおける交通条件、およびダイナミシティに反応する車両ドライバの行動、の少なくとも１つに関するログ情報を分析するログアナライザと、
    前記初期配送計画の計画期間を複数のタイムスロットに分割し、
    前記タイムスロットのそれぞれを、該タイムスロットにおけるダイナミシティに寄与する、前記ログアナライザによるログ分析から導出される因子に応じたスロット不整合因子に関連づけ、
    前記スロット不整合因子に基づいて、動的変化を吸収するように、前記タイムスロットのそれぞれを個別のスラックタイムに割り当てる
    ように構成された計算手段と
    を備えたことを特徴とするフリート管理システム。
16. フリートの車両へ指令を送信し、フリートの車両からログ情報を受信する通信手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. 顧客との対話を可能にするインタフェースをさらに備えたことを特徴とする請求項１５または１６に記載のシステム。
    

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