JP6272596B1

JP6272596B1 - Operation planning apparatus, operation planning method, and operation planning program

Info

Publication number: JP6272596B1
Application number: JP2017555605A
Authority: JP
Inventors: 秀哉柴田; 龍弥松永
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2017-05-31
Filing date: 2017-05-31
Publication date: 2018-01-31
Anticipated expiration: 2037-05-31

Abstract

嗜好受付部（１１２）が、経路特性と、移動者が経路特性を重視する度合いとを嗜好情報（１２）として受け付ける。抽出部（１２０）が、移動者の移動要求（１１）を満たす移動経路の候補を複数の経路候補として、複数の路線から抽出する。問題生成部（１３１）は、嗜好情報（１２）と複数の経路候補とに基づいて、複数の経路候補の各経路候補を移動する際の移動者の不快度を目的関数とする最適化問題を生成する。不快度は、複数の経路候補の各々を移動者が利用するか否かを示す第１決定変数と、複数の経路候補の各々を走行する車両の運行状況を表す第２決定変数とを用いて表される。問題計算部（１３２）は、最適化問題を計算することにより、第１決定変数と第２決定変数とを決定する。The preference receiving unit (112) receives the route characteristics and the degree of importance of the route characteristics by the traveler as the preference information (12). The extraction unit (120) extracts, from a plurality of routes, candidate travel routes that satisfy the travel request (11) of the mover as a plurality of route candidates. The problem generation unit (131) performs an optimization problem using the discomfort level of the moving person as an objective function when moving each route candidate of the plurality of route candidates based on the preference information (12) and the plurality of route candidates. Generate. The degree of discomfort is determined by using a first determination variable indicating whether or not a traveler uses each of a plurality of route candidates and a second determination variable indicating the operation status of a vehicle traveling on each of the plurality of route candidates. expressed. The problem calculator (132) determines the first decision variable and the second decision variable by calculating the optimization problem.

Description

本発明は、運行計画装置、運行計画方法および運行計画プログラムに関する。特に、本発明は、デマンド型交通における運行計画を生成する運行計画装置、運行計画方法および運行計画プログラムに関する。 The present invention relates to an operation planning device, an operation planning method, and an operation planning program. In particular, the present invention relates to an operation planning device, an operation planning method, and an operation planning program for generating an operation plan in demand-type traffic.

近年、移動者の要求を車両の運行計画にリアルタイムに反映することができる交通が実用化されている。このような交通の具体例として、オンデマンドバスがある。オンデマンドバスは、移動者から、出発地、目的地、出発希望時刻、および到着希望時刻といった情報を含む移動要求を受け付ける。そして、オンデマンドバスは、移動要求を可能な限り満たす運行計画をリアルタイムに立案する。たとえば、オンデマンドバスは、停留所の巡回順番を変更することにより移動者の要求をリアルタイムに反映する。このような交通は、デマンド型交通あるいはオンデマンド交通と呼ばれる。 In recent years, traffic that can reflect the demand of a mobile person in a vehicle operation plan in real time has been put into practical use. A specific example of such traffic is an on-demand bus. The on-demand bus accepts a movement request including information such as a departure point, a destination, a desired departure time, and a desired arrival time from a traveler. And an on-demand bus | bath draws up the operation plan which satisfy | fills a movement request as much as possible in real time. For example, an on-demand bus reflects the request of a traveler in real time by changing the order of stops. Such traffic is called demand-type traffic or on-demand traffic.

デマンド型交通において、最適な運行計画を立案するための問題は、ｄｉａｌ−ａ−ｒｉｄｅ問題と呼ばれる。ｄｉａｌ−ａ−ｒｉｄｅ問題は、最適化問題の分野で、広く研究されている。非特許文献１では、人あるいは荷物の配送計画問題を最適化問題として扱う手法が開示されている。この配送計画問題には、ｄｉａｌ−ａ−ｒｉｄｅ問題が含まれる。 In demand-type traffic, a problem for making an optimal operation plan is called a dial-a-ride problem. The dial-a-ride problem has been extensively studied in the field of optimization problems. Non-Patent Document 1 discloses a method of handling a person or package delivery plan problem as an optimization problem. This delivery plan problem includes a dial-a-ride problem.

デマンド型交通の運行計画を立案する際、最適化問題に用いられる目的関数が選択される。最も単純な選択方法は、移動者の移動時間の総和を目的関数として選択する方法である。この場合、「バスが一定台数という条件下で、移動要求を全て満たす運行計画の中から、移動時間の総和が最小となる運行計画を求める」という問題を解くことになる。 When planning an operation plan for demand-type traffic, an objective function used for an optimization problem is selected. The simplest selection method is a method of selecting the sum of the travel times of the movers as an objective function. In this case, the problem of “obtaining an operation plan that minimizes the total travel time from operation plans that satisfy all the movement requests under the condition of a fixed number of buses” is solved.

特許文献１に開示されている装置は、移動者の介護度を目的関数に取り入れ、運行計画を生成する。
また、特許文献２に開示されている装置は、複数の運行計画の候補から、移動者に運行計画を選択させることで、最適化の指標を学習する。The device disclosed in Patent Document 1 takes the degree of care of a traveler into an objective function and generates an operation plan.
Moreover, the apparatus disclosed by patent document 2 learns the parameter | index of optimization by making a moving person select an operation plan from the candidate of several operation plans.

特開２００６−２５２０６６号公報JP 2006-252066 A 国際出願２０１３／１４７０５６号International Application 2013/147056

Ｍ．Ｗ．Ｐ．ＳａｖｅｌｓｂｅｒｇｈａｎｄＭ．Ｓｏｌ， “ＴｈｅＧｅｎｅｒａｌＰｉｃｋｕｐａｎｄＤｅｌｉｖｅｒｙＰｒｏｂｌｅｍ，” ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，２９−１，１７／２９（１９９５）M.M. W. P. Savelsberg and M.M. Sol, “The General Pickup and Delivery Problem,” Transportation Science, 29-1, 17/29 (1995).

移動に対する満足度は、移動者の嗜好によって異なる。具体例としては、移動時間を重視する移動者の満足度は、たとえ乗り換え回数が多くても、移動時間が短ければ高くなる。しかしながら、従来の装置では、移動者の嗜好を考慮した運行計画を生成することはできないという課題があった。また、通常、移動者は、移動経路の提示を所望する。従来の装置は、生成した運行計画から移動経路を生成し、生成した移動経路を移動者に提示していた。よって、従来の装置では、運行計画を生成した後に移動経路を計算する時間が必要であるという課題があった。 Satisfaction with travel varies depending on the preference of the traveller. As a specific example, the satisfaction level of a traveler who places emphasis on travel time is high if the travel time is short even if the number of transfers is large. However, the conventional device has a problem that it is not possible to generate an operation plan in consideration of the preference of the mobile person. In general, a mobile person desires to present a travel route. A conventional device generates a movement route from the generated operation plan, and presents the generated movement route to the user. Therefore, the conventional apparatus has a problem that it takes time to calculate a travel route after generating an operation plan.

本発明は、移動者の満足度が高い運行計画および移動経路を効率的に生成することができる運行計画装置を提供する。 The present invention provides an operation planning device that can efficiently generate an operation plan and a movement route with high satisfaction of a traveler.

本発明に係る運行計画装置は、
複数の路線を利用して移動する移動者の移動要求に応じて、運行計画を生成する運行計画装置において、
前記移動者が移動する移動経路の特性である経路特性と、前記移動者が前記経路特性を重視する度合いとを嗜好情報として受け付ける嗜好受付部と、
前記移動要求を満たす移動経路の候補を複数の経路候補として、前記複数の路線から抽出する抽出部と、
前記嗜好情報と前記複数の経路候補とに基づいて、前記複数の経路候補の各経路候補を移動する際の前記移動者の不快度を目的関数とする最適化問題を生成する問題生成部であって、前記不快度は、前記複数の経路候補の各々を前記移動者が利用するか否かを示す第１決定変数と、前記複数の経路候補の各々を走行する車両の運行状況を表す第２決定変数とを用いて表された問題生成部と、
前記最適化問題を計算することにより、前記第１決定変数と前記第２決定変数とを決定する問題計算部とを備えた。The operation planning device according to the present invention is
In the operation planning device that generates the operation plan in response to the movement request of the moving person using a plurality of routes,
A preference accepting unit that accepts, as preference information, a route characteristic that is a characteristic of a travel route along which the mobile person moves, and a degree that the mobile person attaches importance to the route characteristic;
An extraction unit that extracts a plurality of route candidates that satisfy the movement request as a plurality of route candidates; and
A problem generation unit that generates an optimization problem having an objective function that is an uncomfortable degree of the mover when moving each route candidate of the plurality of route candidates based on the preference information and the plurality of route candidates. The discomfort level is a first determination variable indicating whether each of the plurality of route candidates is used by the traveler, and a second state representing an operation status of a vehicle traveling on each of the plurality of route candidates. A problem generator represented using a decision variable;
A problem calculation unit for determining the first decision variable and the second decision variable by calculating the optimization problem.

本発明に係る運行計画装置は、問題生成部が、複数の経路候補の各経路候補を移動する際の移動者の不快度を目的関数とする最適化問題を生成する。不快度は、複数の経路候補の各々を移動者が利用するか否かを示す第１決定変数と、複数の経路候補の各々を走行する車両の運行状況を表す第２決定変数とを用いて表される。また、問題計算部は、最適化問題を計算することにより、第１決定変数と第２決定変数とを決定する。よって、本発明に係る運行計画装置によれば、第１決定変数と第２決定変数とを一度に決定することができるので、移動者の満足度が高い運行計画および移動経路を効率的に生成することができる。 In the operation planning apparatus according to the present invention, the problem generating unit generates an optimization problem having an objective function that is the discomfort level of the mover when moving each route candidate of the plurality of route candidates. The degree of discomfort is determined by using a first determination variable indicating whether or not a traveler uses each of a plurality of route candidates and a second determination variable indicating the operation status of a vehicle traveling on each of the plurality of route candidates. expressed. The problem calculator determines the first decision variable and the second decision variable by calculating the optimization problem. Therefore, according to the operation planning device according to the present invention, the first determination variable and the second determination variable can be determined at a time, so that an operation plan and a movement route with high satisfaction of the traveler are efficiently generated. can do.

実施の形態１に係る運行計画システム５００の構成図。1 is a configuration diagram of an operation planning system 500 according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る運行計画装置１００の構成図。1 is a configuration diagram of an operation planning device 100 according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る運行計画処理Ｓ１００における受付処理Ｓ１００のフロー図。The flowchart of the reception process S100 in the operation plan process S100 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る嗜好情報１２を示す図。The figure which shows the preference information 12 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る運行計画処理Ｓ１００における運行計画生成処理Ｓ１２０のフロー図。The flowchart of the operation plan production | generation process S120 in the operation plan process S100 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態１の変形例に係る運行計画装置１００の構成図。The block diagram of the operation plan apparatus 100 which concerns on the modification of Embodiment 1. FIG.

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the part which is the same or it corresponds in each figure. In the description of the embodiments, the description of the same or corresponding parts will be omitted or simplified as appropriate.

実施の形態１．
一般的に、移動者は、複数の交通手段を乗り継いで目的地に移動する。このとき、移動者は、複数の交通手段として、鉄道とバスといった異なる交通機関を利用する。あるいは、移動者は、複数の交通手段として、同じ鉄道という交通機関のうち複数の鉄道路線を利用する。移動者は、複数の交通手段を乗り継いで目的地に移動する。以下では、交通手段を路線と表現する。Embodiment 1 FIG.
Generally, a mobile person moves to a destination by transferring a plurality of transportation means. At this time, the traveler uses different transportation means such as a railroad and a bus as a plurality of transportation means. Alternatively, the traveler uses a plurality of railway lines as a plurality of transportation means among the transportation means called the same railway. A traveler moves to a destination by transferring a plurality of transportation means. Below, the means of transportation is expressed as a route.

また、移動者は、デマンド型交通を利用して目的地に移動する。あるいは、移動者は、従来型交通とデマンド型交通を組み合わせて利用し、目的地に移動する。ここで、従来型交通とは、固定スケジュールのもとで運行する交通である。
デマンド型交通は、車両の移動範囲が制限されている。このため、単一のデマンド型交通のみで任意の移動を達成することは難しい。よって、デマンド型交通の運行計画を生成する際、複数の路線の乗り継ぎを考慮することは重要である。In addition, the mobile person moves to the destination using demand-type traffic. Alternatively, the traveler uses a combination of conventional traffic and demand traffic and moves to the destination. Here, the conventional traffic is traffic that operates under a fixed schedule.
In demand-type traffic, the moving range of vehicles is limited. For this reason, it is difficult to achieve any movement with only a single demand-type traffic. Therefore, when generating an operation plan for demand-type traffic, it is important to consider connecting multiple routes.

複数の路線を乗り継ぐ移動において、移動者が目的地に到達するための路線の組み合わせは、複数存在する場合がある。同じ目的地に向かう場合であっても、路線Ａ１と路線Ａ２との２つの路線を乗り継ぐ移動経路と、路線Ｂ１と路線Ｂ２と路線Ｂ３という３つの路線を乗り継ぐ移動経路がある。以下では、移動者が目的地に到達するために選択する路線の組み合わせのことを、移動経路という。 There may be a plurality of combinations of routes for a traveler to reach a destination in a movement that transfers a plurality of routes. Even when heading to the same destination, there are a travel route that connects two routes, route A1 and route A2, and a travel route that connects three routes, route B1, route B2, and route B3. Hereinafter, a combination of routes selected by the moving person to reach the destination is referred to as a moving route.

複数の移動経路は、それぞれ異なる特性を有する。移動経路の特性を経路特性と呼ぶ。経路特性とは、移動時間、運賃、路線の乗り継ぎ回数、および車両の混雑度のように、その移動経路を利用した際の満足度に関わる要素である。さらに、移動経路に対する満足度は、移動者の嗜好によって異なる。具体的には、移動時間重視の移動者は、運賃が高い移動経路あるいは乗換え回数が多い移動経路であっても、移動時間が短ければ満足度が高くなる。一方、乗換え回数重視の移動者にとっては、移動時間が長くても乗り換え回数が少ない方が好ましい。このように、複数の路線を乗り継ぐ移動では、移動者の嗜好と、各移動経路の経路特性を考慮して、デマンド型交通の運行計画を最適化することで、移動者の満足度が向上する。 The plurality of movement paths have different characteristics. The characteristic of the movement route is called the route characteristic. The route characteristic is an element related to satisfaction when the travel route is used, such as travel time, fare, number of transits of the route, and degree of congestion of the vehicle. Furthermore, satisfaction with the travel route varies depending on the preference of the traveller. Specifically, a traveler who places importance on travel time has a high satisfaction level if the travel time is short, even if the travel route has a high fare or a travel route with a large number of transfers. On the other hand, it is preferable for a traveler who places importance on the number of transfers to make the number of transfers small even if the travel time is long. In this way, when traveling on multiple routes, satisfaction of the traveler is improved by optimizing the demand-type traffic operation plan in consideration of the preference of the traveler and the route characteristics of each route. .

デマンド型交通には、２つのタイプがある。１つ目のタイプは、車両の運行スケジュールと車両の運行経路をオンデマンドに計画するデマンド型交通である。１つ目のタイプの具体例は、オンデマンドバスである。２つ目のタイプは、運行経路は固定であり、運行スケジュールのみをオンデマンドに計画するデマンド型交通である。２つ目のタイプの具体例は、デマンド型の鉄道である。鉄道では、車両が線路上を走行するため、運行経路は固定である。よって、デマンド型の鉄道は、運行スケジュールのみを動的に変更する。
本実施の形態は、１つ目と２つ目の両方のタイプのデマンド型交通に適用できる。また、乗降地点は、車両が停車し、移動者が乗降する地点である。すなわち、バスの停留所および鉄道駅の各々は乗降地点である。There are two types of demand-type traffic. The first type is demand-type traffic in which the vehicle operation schedule and the vehicle operation route are planned on demand. A specific example of the first type is an on-demand bus. The second type is demand-type traffic where the operation route is fixed and only the operation schedule is planned on demand. A specific example of the second type is a demand-type railway. In a railway, since the vehicle travels on the track, the operation route is fixed. Therefore, the demand-type railway dynamically changes only the operation schedule.
This embodiment can be applied to both first and second types of demand-type traffic. The boarding / alighting point is a point where the vehicle stops and the moving person gets on / off. That is, each of the bus stop and the railway station is a boarding point.

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を用いて、本実施の形態に係る運行計画システム５００の構成を説明する。
運行計画システム５００は、運行計画装置１００と、移動者端末２００とを備える。
移動者端末２００は、路線を利用する移動者により保有される端末装置である。移動者端末２００は、具体的には、スマートフォン、携帯電話、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、あるいはタブレット端末といった端末装置である。移動者は、移動者端末２００を介して、移動要求１１および嗜好情報１２を運行計画装置１００に送信する。また、移動者は、移動者端末２００を介して、運行計画装置１００から移動経路２２を受信する。*** Explanation of configuration ***
The configuration of an operation planning system 500 according to the present embodiment will be described using FIG.
The operation planning system 500 includes an operation planning apparatus 100 and a mobile terminal 200.
The mobile terminal 200 is a terminal device held by a mobile person who uses a route. Specifically, the mobile terminal 200 is a terminal device such as a smartphone, a mobile phone, a PC (personal computer), or a tablet terminal. A traveler transmits the movement request | requirement 11 and the preference information 12 to the operation planning apparatus 100 via the traveler terminal 200. FIG. In addition, the mobile person receives the travel route 22 from the operation planning device 100 via the mobile terminal 200.

運行計画装置１００は、複数の路線を利用して移動する移動者の移動要求１１に応じて、運行計画２１を生成する。運行計画装置１００は、移動者端末２００から移動要求１１および嗜好情報１２を受信する。運行計画装置１００は、運行計画２１を出力機器に出力する。運行計画装置１００は、移動経路２２を移動者端末２００に送信する。 The operation planning device 100 generates an operation plan 21 in response to a movement request 11 of a moving person using a plurality of routes. The operation planning apparatus 100 receives the movement request 11 and the preference information 12 from the mobile terminal 200. The operation planning apparatus 100 outputs the operation plan 21 to the output device. The operation planning device 100 transmits the travel route 22 to the mobile terminal 200.

なお、図１では、運行計画装置１００と通信する移動者端末２００は１台である。しかし、複数の移動者端末が運行計画装置１００と通信してもよい。また、移動者端末２００は、移動者端末２００にインストールされたネイティブアプリケーションを用いて運行計画装置１００と接続される。あるいは、移動者端末２００は、ＷＥＢアプリケーションといった任意の既存技術を用いて運行計画装置１００と接続されてもよい。 In FIG. 1, there is one mobile terminal 200 that communicates with the operation planning apparatus 100. However, a plurality of mobile terminals may communicate with the operation planning device 100. In addition, the mobile terminal 200 is connected to the operation planning apparatus 100 using a native application installed in the mobile terminal 200. Alternatively, the mobile terminal 200 may be connected to the operation planning apparatus 100 using any existing technology such as a WEB application.

図２を用いて、本実施の形態に係る運行計画装置１００の構成を説明する。
運行計画装置１００は、コンピュータである。運行計画装置１００は、プロセッサ９１０を備えるとともに、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０、および通信装置９５０といった他のハードウェアを備える。プロセッサ９１０は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。The structure of the operation plan apparatus 100 which concerns on this Embodiment is demonstrated using FIG.
The operation planning device 100 is a computer. The operation planning device 100 includes a processor 910 and other hardware such as a memory 921, an auxiliary storage device 922, an input interface 930, an output interface 940, and a communication device 950. The processor 910 is connected to other hardware via a signal line, and controls these other hardware.

運行計画装置１００は、機能要素として、受付部１１０と、抽出部１２０と、決定部１３０と、出力部１４０と、記憶部１５０とを備える。受付部１１０は、要求受付部１１１と嗜好受付部１１２を備える。決定部１３０は、問題生成部１３１と問題計算部１３２を備える。出力部１４０は、運行計画出力部１４１と移動経路出力部１４２を備える。記憶部１５０は、路線情報１５１と運賃情報１５２と地点間移動時間１５３と受付情報１５４を記憶する。
受付部１１０と、抽出部１２０と、決定部１３０と、出力部１４０の機能は、ソフトウェアにより実現される。記憶部１５０は、メモリ９２１に備えられる。The operation planning apparatus 100 includes a reception unit 110, an extraction unit 120, a determination unit 130, an output unit 140, and a storage unit 150 as functional elements. The reception unit 110 includes a request reception unit 111 and a preference reception unit 112. The determination unit 130 includes a problem generation unit 131 and a problem calculation unit 132. The output unit 140 includes an operation plan output unit 141 and a travel route output unit 142. The storage unit 150 stores route information 151, fare information 152, inter-point travel time 153, and reception information 154.
The functions of the reception unit 110, the extraction unit 120, the determination unit 130, and the output unit 140 are realized by software. The storage unit 150 is provided in the memory 921.

プロセッサ９１０は、運行計画プログラムを実行する装置である。運行計画プログラムは、受付部１１０と、抽出部１２０と、決定部１３０と、出力部１４０の機能を実現するプログラムである。
プロセッサ９１０は、演算処理を行うＩＣ（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ９１０の具体例は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）である。The processor 910 is a device that executes an operation planning program. The operation plan program is a program that realizes the functions of the reception unit 110, the extraction unit 120, the determination unit 130, and the output unit 140.
The processor 910 is an IC (Integrated Circuit) that performs arithmetic processing. Specific examples of the processor 910 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).

メモリ９２１は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ９２１の具体例は、ＳＲＡＭ（ＳｔａｔｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、あるいはＤＲＡＭ（ＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）である。 The memory 921 is a storage device that temporarily stores data. A specific example of the memory 921 is an SRAM (Static Random Access Memory) or a DRAM (Dynamic Random Access Memory).

補助記憶装置９２２は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置９２２の具体例は、ＨＤＤである。また、補助記憶装置９２２は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣＦ、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記憶媒体であってもよい。なお、ＨＤＤは、ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅの略語である。ＳＤ（登録商標）は、ＳｅｃｕｒｅＤｉｇｉｔａｌの略語である。ＣＦは、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈの略語である。ＤＶＤは、ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｋの略語である。 The auxiliary storage device 922 is a storage device that stores data. A specific example of the auxiliary storage device 922 is an HDD. The auxiliary storage device 922 may be a portable storage medium such as an SD (registered trademark) memory card, a CF, a NAND flash, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a Blu-ray (registered trademark) disk, and a DVD. HDD is an abbreviation for Hard Disk Drive. SD (registered trademark) is an abbreviation for Secure Digital. CF is an abbreviation for CompactFlash. DVD is an abbreviation for Digital Versatile Disk.

入力インタフェース９３０は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース９３０は、具体的には、ＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）端子である。なお、入力インタフェース９３０は、ＬＡＮ（ＬｏｃａｌＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）と接続されるポートであってもよい。 The input interface 930 is a port connected to an input device such as a mouse, a keyboard, or a touch panel. Specifically, the input interface 930 is a USB (Universal Serial Bus) terminal. The input interface 930 may be a port connected to a LAN (Local Area Network).

出力インタフェース９４０は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース９４０は、具体的には、ＵＳＢ端子またはＨＤＭＩ（登録商標）（ＨｉｇｈＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＩｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。ディスプレイは、具体的には、ＬＣＤ（ＬｉｑｕｉｄＣｒｙｓｔａｌＤｉｓｐｌａｙ）である。 The output interface 940 is a port to which a cable of an output device such as a display is connected. Specifically, the output interface 940 is a USB terminal or a HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface) terminal. The display is specifically an LCD (Liquid Crystal Display).

通信装置９５０は、ネットワークを介して他の装置と通信する装置である。通信装置９５０は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置９５０は、有線または無線で、ＬＡＮ、インターネット、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置９５０は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（ＮｅｔｗｏｒｋＩｎｔｅｒｆａｃｅＣａｒｄ）である。 The communication device 950 is a device that communicates with other devices via a network. The communication device 950 includes a receiver and a transmitter. The communication device 950 is wired or wirelessly connected to a communication network such as a LAN, the Internet, or a telephone line. The communication device 950 is specifically a communication chip or a NIC (Network Interface Card).

運行計画プログラムは、プロセッサ９１０に読み込まれ、プロセッサ９１０によって実行される。メモリ９２１には、運行計画プログラムだけでなく、ＯＳ（ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ９１０は、ＯＳを実行しながら、運行計画プログラムを実行する。運行計画プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置９２２に記憶されていてもよい。補助記憶装置９２２に記憶されている運行計画プログラムおよびＯＳは、メモリ９２１にロードされ、プロセッサ９１０によって実行される。なお、運行計画プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。 The operation plan program is read into the processor 910 and executed by the processor 910. The memory 921 stores not only the operation planning program but also an OS (Operating System). The processor 910 executes the operation planning program while executing the OS. The operation plan program and the OS may be stored in the auxiliary storage device 922. The operation plan program and the OS stored in the auxiliary storage device 922 are loaded into the memory 921 and executed by the processor 910. A part or all of the operation planning program may be incorporated in the OS.

運行計画装置１００は、プロセッサ９１０を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、運行計画プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ９１０と同じように、運行計画プログラムを実行する装置である。 The operation planning apparatus 100 may include a plurality of processors that replace the processor 910. The plurality of processors share the execution of the operation planning program. Each processor, like the processor 910, is a device that executes an operation planning program.

運行計画プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ９２１、補助記憶装置９２２、または、プロセッサ９１０内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。 Data, information, signal values, and variable values used, processed, or output by the operation planning program are stored in the memory 921, the auxiliary storage device 922, or a register or cache memory in the processor 910.

運行計画プログラムは、受付部１１０と抽出部１２０と決定部１３０と出力部１４０の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程を、コンピュータに実行させる。また、運行計画方法は、運行計画装置１００が運行計画プログラムを実行することにより行われる方法である。
運行計画プログラムは、コンピュータ読取可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。The operation planning program reads each process, each procedure, or each process in which “part” of each part of the reception unit 110, the extraction unit 120, the determination unit 130, and the output unit 140 is read as “process”, “procedure”, or “process” , Let the computer run. The operation planning method is a method performed by the operation planning apparatus 100 executing an operation planning program.
The operation planning program may be provided by being recorded on a computer-readable storage medium or may be provided as a program product.

＊＊＊機能の説明＊＊＊
次に、運行計画装置１００の各部の機能について説明する。
受付部１１０は、移動者端末２００から、移動要求１１と嗜好情報１２を受け付ける。要求受付部１１１は、移動要求１１を受け付ける。移動要求１１には、出発地、目的地、出発希望時刻、および到着希望時刻が含まれる。移動要求１１には、出発地、目的地、出発希望時刻、および到着希望時刻のうちの一部のみが含まれていてもよい。嗜好受付部１１２は、嗜好情報１２を受け付ける。嗜好情報１２には、経路特性と、移動者が経路特性を重視する度合いとが含まれる。経路特性は、移動者が移動する移動経路の特性である。経路特性の具体例は、移動時間、運賃、路線の乗り継ぎ回数、あるいは車両の混雑度である。嗜好情報１２は嗜好パターンともいう。*** Description of functions ***
Next, the function of each part of the operation planning device 100 will be described.
The receiving unit 110 receives the movement request 11 and the preference information 12 from the mobile terminal 200. The request receiving unit 111 receives the movement request 11. The movement request 11 includes a departure place, a destination, a desired departure time, and a desired arrival time. The movement request 11 may include only a part of the departure place, the destination, the desired departure time, and the desired arrival time. The preference reception unit 112 receives preference information 12. The preference information 12 includes route characteristics and the degree to which a traveler places importance on the route characteristics. The route characteristic is a characteristic of a moving route along which the mobile person moves. Specific examples of route characteristics are travel time, fares, number of transits on routes, or congestion of vehicles. The preference information 12 is also called a preference pattern.

記憶部１５０は、運行計画装置１００の動作に必要な情報を記憶する。路線情報１５１は、運行計画装置１００が運行計画を生成する対象となる複数の路線の各路線に関する情報である。路線情報１５１は、複数の路線の各路線に属する乗降地点の情報を含む。運賃情報１５２は、複数の路線の各路線に関する運賃の情報である。地点間移動時間１５３は、複数の路線の各路線における乗降地点間の移動時間である。受付情報１５４には、受付部１１０で受け付けた情報が一時的に記憶される。 The storage unit 150 stores information necessary for the operation of the operation planning apparatus 100. The route information 151 is information regarding each route of a plurality of routes that are targets for which the operation planning device 100 generates an operation plan. The route information 151 includes information on getting-on / off points belonging to each of a plurality of routes. The fare information 152 is fare information related to each of a plurality of routes. The point-to-point moving time 153 is a moving time between the getting-on / off points on each route of the plurality of routes. In the reception information 154, information received by the reception unit 110 is temporarily stored.

抽出部１２０は、移動要求１１を満たす移動経路の候補を、複数の路線から抽出する。以下、移動経路の候補の各々を経路候補という。抽出部１２０は、記憶部１５０に記憶された路線情報１５１と受付情報１５４とに基づいて、移動要求１１を満たす経路候補を、複数の路線から抽出する。 The extraction unit 120 extracts travel route candidates that satisfy the travel request 11 from a plurality of routes. Hereinafter, each of the moving route candidates is referred to as a route candidate. Based on the route information 151 and reception information 154 stored in the storage unit 150, the extraction unit 120 extracts route candidates that satisfy the movement request 11 from a plurality of routes.

決定部１３０は、記憶部１５０に記憶された各種情報と、抽出部１２０により抽出された経路候補とに基づいて、車両の運行計画２１と移動者の移動経路２２を決定する。
問題生成部１３１は、決定部１３０に入力された各種情報に基づき、車両の運行計画２１と移動者の移動経路２２を決定するための最適化問題を生成する。最適化問題の生成方法については後述する。
問題計算部１３２は、問題生成部１３１で生成した最適化問題を計算する。問題計算部１３２は、最適化問題の解として、車両の運行計画２１と移動者の移動経路２２を算出する。最適化問題を解く方法には、任意の既存技術が利用される。具体例としては、数理計画ソルバと呼ばれるソフトウェアを利用する方法がある。数理計画ソルバには、多くのソフトウェアが知られている。数理計画ソルバには、商用ソフトウェアもあれば、フリーソフトウェアもある。商用の数理計画ソルバとして、ＧｕｒｏｂｉＯｐｔｉｍｉｚｅｒがある。数理計画ソルバでは、解くことができる最適化問題のクラスが決まっている。よって、問題生成部１３１は、問題計算部１３２が用いる数理計画ソルバにより解くことができる最適化問題を生成する必要がある。The determining unit 130 determines the vehicle operation plan 21 and the moving route 22 of the moving person based on various information stored in the storage unit 150 and the route candidates extracted by the extracting unit 120.
The problem generation unit 131 generates an optimization problem for determining the vehicle operation plan 21 and the moving route 22 of the moving person based on various information input to the determination unit 130. A method for generating the optimization problem will be described later.
The problem calculator 132 calculates the optimization problem generated by the problem generator 131. The problem calculation unit 132 calculates the vehicle operation plan 21 and the moving route 22 of the moving person as a solution to the optimization problem. Any existing technique is used as a method for solving the optimization problem. As a specific example, there is a method of using software called a mathematical programming solver. Many softwares are known for mathematical programming solvers. Mathematical programming solvers include commercial software and free software. There is a Gurobi Optimizer as a commercial mathematical programming solver. In mathematical programming solvers, classes of optimization problems that can be solved are determined. Therefore, the problem generation unit 131 needs to generate an optimization problem that can be solved by the mathematical programming solver used by the problem calculation unit 132.

出力部１４０は、決定部１３０により決定された運行計画２１および移動経路２２を出力する。運行計画出力部１４１は、出力インタフェース９４０を介して、運行計画２１を出力機器に出力する。移動経路出力部１４２は、通信装置９５０を介して、移動経路２２を移動者端末２００に送信する。 The output unit 140 outputs the operation plan 21 and the movement route 22 determined by the determination unit 130. The operation plan output unit 141 outputs the operation plan 21 to an output device via the output interface 940. The travel route output unit 142 transmits the travel route 22 to the mobile terminal 200 via the communication device 950.

＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、本実施の形態に係る運行計画装置１００の各部の動作について説明する。
図３および図５は、本実施の形態に係る運行計画装置１００の運行計画処理Ｓ１００を示す図である。運行計画処理Ｓ１００は、受付処理Ｓ１１０と、運行計画生成処理Ｓ１２０とを有する。受付処理Ｓ１１０は、イベント駆動で実行される処理である。運行計画生成処理Ｓ１２０は、周期的に実行される処理である。*** Explanation of operation ***
Next, operation | movement of each part of the operation planning apparatus 100 which concerns on this Embodiment is demonstrated.
3 and 5 are diagrams showing the operation plan process S100 of the operation plan apparatus 100 according to the present embodiment. The operation plan process S100 includes a reception process S110 and an operation plan generation process S120. The reception process S110 is a process executed by event driving. The operation plan generation process S120 is a process executed periodically.

＜受付処理Ｓ１１０＞
図３を用いて、本実施の形態に係る受付処理Ｓ１００について説明する。
ステップＳ１０１において、受付部１１０は、通信装置９５０を介して、移動要求１１および嗜好情報１２を受け付ける。また、受付部１１０は、通信装置９５０を介して、移動要求１１および嗜好情報１２を受け付けた旨のメッセージを移動者端末２００に送信する。移動要求１１および嗜好情報１２は、移動者から不定期で送信される。よって、ステップＳ１０１はイベント駆動である。
ステップＳ１０２において、受付部１１０は、移動要求１１および嗜好情報１２を、受付情報１５４として記憶部１５０に記憶する。<Reception process S110>
The reception process S100 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
In step S 101, the reception unit 110 receives the movement request 11 and the preference information 12 via the communication device 950. In addition, the reception unit 110 transmits a message indicating that the movement request 11 and the preference information 12 have been received to the mobile terminal 200 via the communication device 950. The movement request 11 and the preference information 12 are transmitted irregularly from the mobile person. Therefore, step S101 is event driven.
In step S 102, the reception unit 110 stores the movement request 11 and the preference information 12 in the storage unit 150 as reception information 154.

図４を用いて、本実施の形態に係る嗜好情報１２の具体的な内容について説明する。
嗜好情報１２には、経路特性と、移動者がその経路特性を重視する度合いを表す数値とが設定される。以下、重視する度合いを重要度という。具体的には、嗜好情報１２には、移動時間、運賃、路線の乗り継ぎ回数、および車両混雑度の各々が経路特性として設定される。また、嗜好情報１２には、各経路特性に対して重要度が設定される。図４では、移動時間の重要度は０．６、運賃の重要度は０．２、路線の乗り継ぎ回数の重要度は０．１、および車両混雑度の重要度は０．１である。ここで、重要度は、総和が１になるように設定される。図４の嗜好情報１２は、移動時間が短くなることを移動者が最も重視することを示している。The specific content of the preference information 12 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
In the preference information 12, a route characteristic and a numerical value indicating the degree of importance of the traveler on the route characteristic are set. Hereinafter, the degree of importance is referred to as importance. Specifically, each of the travel information, the fare, the number of transits on the route, and the degree of vehicle congestion is set as the route information in the preference information 12. In the preference information 12, importance is set for each route characteristic. In FIG. 4, the importance of travel time is 0.6, the importance of fare is 0.2, the importance of the number of transits on a route is 0.1, and the importance of vehicle congestion is 0.1. Here, the importance is set such that the sum is 1. The preference information 12 in FIG. 4 indicates that the traveler places the highest priority on shortening the travel time.

移動者に嗜好情報１２を入力させる方法は、以下の通りである。
１つ目の方法は、移動者に重要度を直接入力させる方法である。
２つ目の方法は、移動者に、移動者が最優先する経路特性のみを選択させる方法である。このとき、受付部１１０は、移動者が最優先する経路特性のみを受け付ける。そして、受付部１１０は、予め定められた規則に基づいて嗜好情報１２を生成する。規則には、移動者が最優先する経路特性の重要度の数値と、その他の経路特性の重要度の数値とが予め定められている。具体例としては、移動者が最優先する経路特性の重要度の数値を０．７とし、その他の３つの経路特性の重要度をそれぞれ０．１とする。この方法により、移動者の入力負荷を下げることができる。A method for causing the mobile person to input the preference information 12 is as follows.
The first method is a method in which a moving person directly inputs importance.
The second method is a method for causing the mobile person to select only the route characteristics that the mobile person has the highest priority. At this time, the accepting unit 110 accepts only the route characteristics that give the highest priority to the moving person. And the reception part 110 produces | generates the preference information 12 based on a predetermined rule. In the rules, the numerical value of the importance of the route characteristic that the mobile person has the highest priority and the numerical value of the importance of the other route characteristic are predetermined. As a specific example, the numerical value of the importance of the route characteristic that the mobile person has the highest priority is set to 0.7, and the importance of the other three route characteristics is set to 0.1. This method can reduce the input load of the mobile person.

＜運行計画生成処理Ｓ１２０＞
図５を用いて、本実施の形態に係る運行計画生成処理Ｓ１２０について説明する。
運行計画生成処理Ｓ１２０は、周期的に実行される周期実行処理である。運行計画生成処理Ｓ１２０の周期は、運行計画を立案する間隔である。具体的には、運行計画生成処理Ｓ１２０の周期は、１日周期である。周期と運行計画生成処理Ｓ１２０の開始時刻とは予め決められている。<Operation plan generation process S120>
The operation plan generation process S120 according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
The operation plan generation process S120 is a periodic execution process that is periodically executed. The cycle of the operation plan generation process S120 is an interval for making an operation plan. Specifically, the cycle of the operation plan generation process S120 is a one-day cycle. The period and the start time of the operation plan generation process S120 are determined in advance.

＜＜抽出処理：ステップＳ２０１＞＞
ステップＳ２０１において、抽出部１２０は、移動者ごとに経路候補を抽出する。抽出部１２０は、記憶部１５０に記憶されている路線情報１５１および移動要求１１を用いて、経路候補を抽出する。運行計画生成処理Ｓ１２０では、運行計画を生成する対象の時間区間が予め定められている。この時間区間は、具体的には、当該運行計画生成処理Ｓ１２０の周期の翌日である。抽出部１２０は、この時間区間内に出発希望時刻が含まれる移動要求１１について、移動者ごとに経路候補を抽出する。<< Extraction Process: Step S201 >>
In step S201, the extraction unit 120 extracts route candidates for each traveler. The extraction unit 120 extracts route candidates using the route information 151 and the movement request 11 stored in the storage unit 150. In the operation plan generation process S120, a target time section for generating an operation plan is determined in advance. Specifically, this time interval is the next day of the cycle of the operation plan generation process S120. The extraction unit 120 extracts a route candidate for each moving person with respect to the movement request 11 in which the desired departure time is included in this time section.

ステップＳ２０１の抽出処理について具体的に説明する。
抽出部１２０は、移動要求１１に含まれる出発地と目的地に対し、最短路問題、あるいは最短路問題の応用である第ｋ最短路問題を解くといった処理を実行する。抽出部１２０は、このような処理を実行することにより、移動者ごとに複数の経路候補を求める。このとき、抽出部１２０は、最短路問題で用いられる路の長さを、経路特性を用いて定める。すなわち、抽出部１２０は、路の長さを経路特性に応じて定める。具体的には、抽出部１２０は、経路特性として移動時間を用いる場合、路の長さを移動時間に応じて定める。あるいは、抽出部１２０は、経路特性として運賃を用いる場合、路の長さを運賃に応じて定める。これにより、抽出部１２０は、異なる経路候補を抽出することができる。ここで路の長さは、経路候補における経路特性のスコアとして扱われる。The extraction process in step S201 will be specifically described.
The extraction unit 120 executes processing such as solving the shortest path problem or the k-th shortest path problem, which is an application of the shortest path problem, with respect to the departure point and the destination included in the movement request 11. The extraction unit 120 obtains a plurality of route candidates for each traveler by executing such processing. At this time, the extraction unit 120 determines the length of the road used in the shortest path problem using the path characteristics. That is, the extraction unit 120 determines the length of the road according to the route characteristics. Specifically, when the travel time is used as the route characteristic, the extraction unit 120 determines the length of the road according to the travel time. Or the extraction part 120 determines the length of a road according to a fare, when using a fare as a route characteristic. Thereby, the extraction unit 120 can extract different route candidates. Here, the length of the road is treated as a route characteristic score in the route candidate.

また、抽出部１２０は、嗜好情報１２を用いて、移動者ごとに経路候補を制限してもよい。具体的には、抽出部１２０は、移動者が移動時間重視である場合、明らかに移動時間のスコアが高い移動経路を経路候補から除外する。このように経路候補を制限することにより、抽出処理Ｓ１２０の計算量が低減される。なお、移動者が必要としない移動経路を経路候補から除外するので、運行計画の品質は維持される。 Further, the extraction unit 120 may limit route candidates for each moving person using the preference information 12. Specifically, the extraction unit 120 excludes a travel route that clearly has a high travel time score from the route candidates when the travel person places importance on travel time. By limiting the route candidates in this way, the calculation amount of the extraction process S120 is reduced. In addition, since the movement path | route which a mobile person does not need is excluded from a route candidate, the quality of an operation plan is maintained.

また、経路候補の抽出数について、予め上限を設けておく。抽出部１２０は、上限の範囲内で経路候補を抽出する。第二の経路候補を抽出することが現実的でない場合は、経路候補の抽出数が上限に満たなくても経路候補の抽出を打ち切ることができる。第二の経路候補を抽出することが現実的でないとは、第一の経路候補に対して、第二の経路候補のスコアが非常に高いといった場合である。打ち切り条件として、次に抽出した経路候補のスコアが他の経路候補に対して２倍以上となった場合に、経路候補の抽出を打ち切るといった条件を採用することができる。 In addition, an upper limit is set in advance for the number of extracted route candidates. The extraction unit 120 extracts route candidates within the upper limit range. If it is not practical to extract the second route candidate, the extraction of the route candidate can be terminated even if the number of route candidates extracted does not reach the upper limit. It is not realistic to extract the second route candidate when the score of the second route candidate is very high with respect to the first route candidate. As the termination condition, a condition that the extraction of the route candidate is terminated when the score of the next extracted route candidate is twice or more that of the other route candidates can be adopted.

＜＜問題生成処理：ステップＳ２０２＞＞
ステップＳ２０２において、問題生成部１３１は、車両の運行計画と移動者の移動経路を決定するために用いられる最適化問題を生成する。問題生成部１３１は、記憶部１５０に記憶されている各種情報と、抽出部１２０により抽出された経路候補とに基づいて、最適化問題を生成する。
問題生成部１３１は、嗜好情報１２と複数の経路候補とに基づいて、最適化問題を生成する。最適化問題は、複数の経路候補の各経路候補を移動する際の移動者の不快度を目的関数とする。この不快度は、第１決定変数と第２決定変数とを用いて表される。第１決定変数は、複数の経路候補の各々を移動者が利用するか否かを示す。第２決定変数は、複数の経路候補の各々を走行する車両の運行状況を表す。なお、第１決定変数は、複数の経路候補の各経路候補について、各経路候補が利用される場合に１が設定される。また、第１決定変数は、複数の経路候補の各経路候補について、各経路候補が利用されない場合に０が設定される。<< Problem Generation Processing: Step S202 >>
In step S 202, the problem generation unit 131 generates an optimization problem that is used to determine the vehicle operation plan and the movement route of the moving person. The problem generation unit 131 generates an optimization problem based on various information stored in the storage unit 150 and the route candidates extracted by the extraction unit 120.
The problem generation unit 131 generates an optimization problem based on the preference information 12 and a plurality of route candidates. The optimization problem uses, as an objective function, the discomfort level of the mover when moving each route candidate of a plurality of route candidates. This discomfort level is expressed using the first decision variable and the second decision variable. The first decision variable indicates whether or not the mobile person uses each of the plurality of route candidates. The second decision variable represents the operation status of the vehicle traveling on each of the plurality of route candidates. The first decision variable is set to 1 when each route candidate is used for each of the plurality of route candidates. The first decision variable is set to 0 for each route candidate of a plurality of route candidates when each route candidate is not used.

最適化問題の生成方法について説明する。以下に、記号の定義を示す。
・Ｕは、運行計画を生成する対象である移動者の集合である。
・Ｒ_ｕは、移動者ｕ∈Ｕについて抽出された経路候補の集合である。
・ｘ_ｕ，ｒは、移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用するか否かを表す第１決定変数である。ｘ_ｕ，ｒは、０または１で表される。ｘ_ｕ，ｒ＝１は経路候補が利用されることを表す。ｘ_ｕ，ｒ＝０は経路候補が利用されないことを表す。ｘ_ｕ，ｒは、移動者がどの経路候補を利用するかを示す第１決定変数の例である。
・ｙは、複数の経路候補の各々を走行する車両の運行状況を表す第２決定変数である。具体的には、ｙは、車両の運行計画を表す決定変数と、移動者が乗車する車両を表す決定変数とから成る決定変数群である。
・ｃ_ｕ ^ｔｉｍｅは、移動者ｕ∈Ｕにおける移動時間の重要度を表す定数である。ｃ_ｕ ^ｃｏｓｔは、移動者ｕ∈Ｕにおける運賃の重要度を表す定数である。ｃ_ｕ ^{ｔｒａｎｓ}は、移動者ｕ∈Ｕにおける路線の乗り継ぎ回数の重要度を表す定数である。ｃ_ｕ ^ｃｏｎｇは、移動者ｕ∈Ｕにおける車両の混雑度の重要度を表す定数である。
・ｇ^ｔｉｍｅ（ｕ，ｒ，ｙ）は、第２決定変数ｙで表される車両の運行状況下で、移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の移動時間の実績を示す数値である。ｇ^ｃｏｓｔ（ｒ）は、移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の運賃の実績を示す数値である。ｇ^{ｔｒａｎｓ}（ｒ）は、移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の路線の乗り継ぎ回数の実績を示す数値である。ｇ^ｃｏｎｇ（ｕ，ｒ，ｙ）は、第２決定変数ｙで表される車両の運行状況下で、移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の車両の混雑度の実績を示す数値である。これらの関数は、ｕ，ｒ，ｙが与えられれば値を返す関数である。A method for generating an optimization problem will be described. The definitions of symbols are shown below.
U is a set of moving persons that are targets for generating an operation plan.
R _u is a set of route candidates extracted for the traveler uεU.
X _{u, r} is a first decision variable indicating whether or not the traveler uεU uses the route candidate rεR _u . x _{u, r} is represented by 0 or 1. x _{u, r} = 1 indicates that a route candidate is used. x _{u, r} = 0 indicates that the route candidate is not used. x _{u, r} is an example of a first decision variable indicating which route candidate the traveler uses.
-Y is the 2nd decision variable showing the operation condition of the vehicle which drive | works each of several route candidates. Specifically, y is a decision variable group including a decision variable that represents a vehicle operation plan and a decision variable that represents a vehicle on which the mobile person gets.
C _u ^time is a constant representing the importance of travel time for the traveler uεU. c _u ^cost is a constant representing the importance of the fare for the traveler uεU. c _u ^trans is a constant representing the importance of the number of transits of the route for the moving person uεU. c _u ^cong is a constant representing the importance of the degree of congestion of the vehicle in the moving person uεU.
G ^time (u, r, y) represents the actual travel time when the traveler u∈U uses the route candidate r∈R _u under the vehicle operating condition represented by the second decision variable y. It is a numerical value shown. g ^cost (r) is a numerical value indicating the fare performance when the traveler uεU uses the route candidate rεR _u . g ^trans (r) is a numerical value indicating the track record of the number of transits on the route when the traveler uεU uses the route candidate rεR _u . g ^cong (u, r, y) is a record of the degree of congestion of the vehicle when the traveler uεU uses the route candidate rεR _u under the operation status of the vehicle represented by the second decision variable y. Is a numerical value indicating These functions are functions that return values when u, r, and y are given.

なお、運賃と路線の乗り継ぎ回数の各々は、移動者ｕ、および第２決定変数ｙで表される車両の運行状況に依存せずに決定できる。このため、運賃と路線の乗り継ぎ回数との各々の実績を示す関数において、ｕとｙは引数になっていない。
移動時間の実績を示す関数ｇ^ｔｉｍｅ（ｕ，ｒ，ｙ）は、乗降地点間の移動時間のみから計算できる。この場合は、路線間の乗り継ぎ時の待ち時間は考慮されない。よって、移動時間の実績を示す関数は、ｇ^ｔｉｍｅ（ｒ）のように引数からｕ，ｙを省略できる。ｇ^ｔｉｍｅ（ｒ）は、ほぼ自明な関数である。移動時間の実績を示す関数に対して乗り継ぎ時の待ち時間を考慮する場合は、引数ｕ，ｙが必要となり、より複雑な関数が必要となる。
車両の混雑度実績を示す関数ｇ^ｃｏｎｇ（ｕ，ｒ，ｙ）は、過去の実績値から類推することにより、ｇ^ｃｏｎｇ（ｒ）のように引数からｕ，ｙを省略できる。ｇ^ｃｏｎｇ（ｒ）は、ほぼ自明な関数である。車両の混雑度実績を示す関数について、実際の乗車人数から詳細に値を決定する場合は、引数ｕ，ｙが必要となり、より複雑な関数が必要となる。Note that each of the fare and the number of transit times of the route can be determined without depending on the moving state of the vehicle u and the second determination variable y. For this reason, u and y are not arguments in the functions indicating the actual results of the fare and the number of transits on the route.
The function g ^time (u, r, y) indicating the actual travel time can be calculated only from the travel time between the boarding points. In this case, the waiting time when connecting between routes is not considered. Therefore, the function indicating the actual travel time can omit u and y from the argument as in g ^time (r). g ^time (r) is an almost obvious function. When considering the waiting time at the time of connection with respect to a function indicating the actual travel time, arguments u and y are required, and a more complicated function is required.
The function g ^cong (u, r, y) indicating the actual congestion degree of the vehicle can omit u and y from the argument as in g ^cong (r) by analogy with the past actual value. g ^cong (r) is an almost obvious function. Regarding the function indicating the actual congestion degree of the vehicle, when the value is determined in detail from the actual number of passengers, the arguments u and y are required, and a more complicated function is required.

数１の式は、移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した際の不快度を計算する式である。

The expression of Equation 1 is an expression for calculating the discomfort level when the moving person uεU uses the route candidate rεR _u .

したがって、全移動者の不快度の総和は、数２の式により算出される。

Therefore, the sum total of the discomfort levels of all the moving persons is calculated by the equation (2).

この数２の式が、最適化問題の目的関数である。移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用しない場合は、第１決定変数ｘ_ｕ，ｒが０となる。このため、移動者ｕ∈Ｕが経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用しない場合は、不快度は無視される。
決定部１３０は、この目的関数を最小化するような第１決定変数ｘ_ｕ，ｒおよび第２決定変数ｙを求める。そして、決定部１３０は、第１決定変数ｘ_ｕ，ｒおよび第２決定変数ｙから、移動者にとって満足度が高い運行計画および移動経路を求めることができる。なお、第１決定変数ｘ_ｕ，ｒには、数３に表す制約条件が付される。

This formula 2 is the objective function of the optimization problem. When the traveler uεU does not use the route candidate rεR _u , the first decision variable x _{u, r} is 0. For this reason, when the traveler uεU does not use the route candidate rεR _u , the discomfort level is ignored.
The determination unit 130 obtains a first determination variable x _{u, r} and a second determination variable y that minimize the objective function. And the determination part 130 can obtain | require the operation plan and movement route with high satisfaction for a traveler from the 1st determination variable _{xu, r} and the 2nd determination variable y. It should be noted that the first determination variable x _{u, r} is given the constraint condition expressed in Equation 3.

＜＜問題計算処理：ステップＳ２０３＞＞
ステップＳ２０３において、問題計算部１３２は、最適化問題を計算することにより、第１決定変数と第２決定変数とを決定する。問題計算部１３２は、不快度、すなわち目的関数を最小とする第１決定変数と第２決定変数とを算出する。問題計算部１３２は、第１決定変数により、移動者に利用されることが示された経路候補を、移動経路として出力部１４０に出力する。また、問題計算部１３２は、第２決定変数により表された車両の運行状況を、運行計画として出力部１４０に出力する。<< Problem Calculation Processing: Step S203 >>
In step S203, the problem calculation unit 132 determines a first determination variable and a second determination variable by calculating an optimization problem. The problem calculator 132 calculates the first decision variable and the second decision variable that minimize the degree of discomfort, that is, the objective function. The problem calculation unit 132 outputs, to the output unit 140, the route candidate that is indicated to be used by the traveler by the first decision variable as the movement route. In addition, the problem calculation unit 132 outputs the operation status of the vehicle represented by the second decision variable to the output unit 140 as an operation plan.

＜＜出力処理：ステップＳ２０４およびステップＳ２０５＞＞
ステップＳ２０４において、運行計画出力部１４１は、問題計算部１３２から出力された運行計画２１を、出力インタフェース９４０を介して出力機器に出力する。
ステップＳ２０５において、移動経路出力部１４２は、問題計算部１３２から出力された移動経路２２を、通信装置９５０を介して移動者端末２００に送信する。<< Output Processing: Step S204 and Step S205 >>
In step S 204, the operation plan output unit 141 outputs the operation plan 21 output from the problem calculation unit 132 to an output device via the output interface 940.
In step S 205, the travel route output unit 142 transmits the travel route 22 output from the problem calculation unit 132 to the mobile terminal 200 via the communication device 950.

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
経路特性は、移動時間、運賃、路線の乗り継ぎ回数、および車両混雑度の４項目に限定されない。具体的には、経路特性に、車両から見える景観といった項目が設定されてもよい。また、経路特性に、上記４項目の一部が設定されてもよい。具体的には、経路特性に、車両混雑度以外の、移動時間、運賃、および路線の乗り継ぎ回数の３項目が設定されてもよい。*** Other configurations ***
<Modification 1>
The route characteristics are not limited to the four items of travel time, fare, number of transits on the route, and vehicle congestion. Specifically, an item such as a landscape seen from the vehicle may be set in the route characteristic. Also, some of the above four items may be set in the route characteristics. Specifically, in the route characteristics, three items other than the degree of vehicle congestion, such as travel time, fare, and number of transits on the route, may be set.

本実施の形態では、運行計画装置１００の機能がソフトウェアで実現されるが、変形例として、運行計画装置１００の機能がハードウェアで実現されてもよい。 In the present embodiment, the function of the operation planning apparatus 100 is realized by software, but as a modification, the function of the operation planning apparatus 100 may be realized by hardware.

図６は、本実施の形態の変形例に係る運行計画装置１００の構成を示す図である。
運行計画装置１００は、電子回路９０９、補助記憶装置９２２、入力インタフェース９３０、出力インタフェース９４０および通信装置９５０を備える。FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of an operation planning apparatus 100 according to a modification example of the present embodiment.
The operation planning apparatus 100 includes an electronic circuit 909, an auxiliary storage device 922, an input interface 930, an output interface 940, and a communication device 950.

電子回路９０９は、受付部１１０と、抽出部１２０と、決定部１３０と、出力部１４０の機能を実現する専用の電子回路である。
電子回路９０９は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、または、ＦＰＧＡである。ＧＡは、ＧａｔｅＡｒｒａｙの略語である。ＡＳＩＣは、ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔの略語である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ−ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙの略語である。
運行計画装置１００の構成要素の機能は、１つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。
別の変形例として、運行計画装置１００の構成要素の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。The electronic circuit 909 is a dedicated electronic circuit that implements the functions of the reception unit 110, the extraction unit 120, the determination unit 130, and the output unit 140.
Specifically, the electronic circuit 909 is a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA, an ASIC, or an FPGA. GA is an abbreviation for Gate Array. ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit. FPGA is an abbreviation for Field-Programmable Gate Array.
The functions of the components of the operation planning apparatus 100 may be realized by a single electronic circuit, or may be realized by being distributed to a plurality of electronic circuits.
As another modification, some functions of the components of the operation planning apparatus 100 may be realized by an electronic circuit, and the remaining functions may be realized by software.

プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、運行計画装置１００において、受付部１１０と、抽出部１２０と、決定部１３０と、出力部１４０の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。 Each of the processor and the electronic circuit is also called a processing circuit. That is, in the operation planning apparatus 100, the functions of the reception unit 110, the extraction unit 120, the determination unit 130, and the output unit 140 are realized by a processing circuit.

運行計画装置１００において、受付部１１０と、抽出部１２０と、決定部１３０と、出力部１４０の「部」を「工程」に読み替えてもよい。また、受付処理、抽出処理、決定処理、および出力処理の「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体」に読み替えてもよい。 In the operation planning apparatus 100, “part” of the reception unit 110, the extraction unit 120, the determination unit 130, and the output unit 140 may be read as “process”. Further, “processing” of the reception processing, extraction processing, determination processing, and output processing may be read as “program”, “program product”, or “computer-readable storage medium storing a program”.

＊＊＊本実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態に係る運行計画装置１００では、抽出部１２０が予め経路候補を抽出する。また、運行計画装置１００は、経路候補の利用有無を示す第１決定変数と、車両の運行状況を表す第２決定変数とを用いて、移動者の不快度を目的関数とする最適化問題を生成する。よって、運行計画装置１００は、最適化問題の解を算出することにより、移動者の嗜好を考慮した運行計画および移動経路を一度に算出することができる。*** Explanation of effects of this embodiment ***
In operation planning apparatus 100 according to the present embodiment, extraction unit 120 extracts route candidates in advance. In addition, the operation planning apparatus 100 uses the first determination variable indicating whether or not the route candidate is used and the second determination variable indicating the operation state of the vehicle to solve the optimization problem with the discomfort level of the traveler as an objective function. Generate. Therefore, the operation planning apparatus 100 can calculate the operation plan and the movement route in consideration of the preference of the traveler at a time by calculating the solution of the optimization problem.

また、本実施の形態に係る運行計画装置１００では、予め抽出部１２０で経路候補を抽出しておき、各経路候補を利用するか否かを０または１の値を取る決定変数とする。よって、本実施の形態に係る運行計画装置１００によれば、本来、相互に依存関係のある車両の運行計画と移動者の移動経路とを同時に決定することが可能な最適化問題を定式化することができる。 Moreover, in the operation planning device 100 according to the present embodiment, route candidates are extracted in advance by the extraction unit 120, and whether or not each route candidate is used is a decision variable that takes a value of 0 or 1. Therefore, according to the operation planning apparatus 100 according to the present embodiment, an optimization problem that can originally determine the vehicle operation plan and the movement route of the traveler that are mutually dependent on each other is formulated. be able to.

このように、本実施の形態に係る運行計画装置１００によれば、移動者の嗜好パターンと各経路特性とを考慮し、最適な車両の運行計画と移動者の移動経路を求めることができる。よって、本実施の形態に係る運行計画装置１００によれば、移動者の満足度を高めることができる。 As described above, according to the operation planning apparatus 100 according to the present embodiment, it is possible to obtain the optimum vehicle operation plan and the moving route of the moving person in consideration of the preference pattern of the moving person and each route characteristic. Therefore, according to the operation planning apparatus 100 which concerns on this Embodiment, a traveler's satisfaction can be raised.

実施の形態２．
本実施の形態では、実施の形態１とは異なる点について説明する。なお、実施の形態１と同様の構成には同一の符号を付し、その説明を省略する場合がある。
本実施の形態では、問題生成部１３１により生成される最適化問題が実施の形態１と異なる。その他の構成および動作は実施の形態１と同様である。Embodiment 2. FIG.
In the present embodiment, differences from Embodiment 1 will be described. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to the structure similar to Embodiment 1, and the description may be abbreviate | omitted.
In the present embodiment, the optimization problem generated by the problem generation unit 131 is different from that in the first embodiment. Other configurations and operations are the same as those in the first embodiment.

実施の形態１では、問題生成部１３１は、移動者ごとに決定変数を割り当て、最適化問題を生成した。本実施の形態では、問題生成部１３１は、まとめられた複数の移動者に対して決定変数を割り当て、最適化問題を生成する。 In the first embodiment, the problem generating unit 131 assigns a decision variable to each traveler and generates an optimization problem. In the present embodiment, the problem generation unit 131 assigns a decision variable to a plurality of gathered travelers and generates an optimization problem.

相違点である最適化問題の生成方法について説明する。以下に、記号の定義を示す。
・Ｔは、時刻の集合である。具体的には、Ｔは、１分単位に離散化された時刻の集合である。
・Ｎは、乗降地点全体の集合である。
・Ｐは、嗜好情報１２が取り得る組み合わせの集合である。
・Ｒ_{ｏ，ｄ，ｐ}は、出発地ｏ∈Ｎから目的地ｄ∈Ｎへ移動し、かつ、嗜好情報ｐ∈Ｐを持つ移動者に対して抽出された経路候補の集合である。
・ｄ_{ｔ，ｏ，ｄ，ｐ}は、時刻ｔ∈Ｔに出発地ｏ∈Ｎから目的地ｄ∈Ｎへ移動する人数のうち、嗜好情報ｐ∈Ｐを持つ人数を表す変数である。
・ｘ_{ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｐ}は、時刻ｔ∈Ｔに出発地ｏ∈Ｎから目的地ｄ∈Ｎへ移動する人数のうち、嗜好情報ｐ∈Ｐを持ち、かつ、経路候補ｒ∈Ｒ_{ｏ，ｄ，ｐ}を利用する人数を表す第１決定変数である。ｘ_{ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｐ}は、移動者がどの経路候補を利用するかを示す第１決定変数の例である。
・ｙは、複数の経路候補の各々を走行する車両の運行状況を表す第２決定変数である。具体的には、ｙは、車両の運行計画を表す決定変数と、移動者が乗車する車両を表す決定変数とから成る決定変数群である。
・ｃ_ｐ ^ｔｉｍｅは、嗜好情報ｐ∈Ｐを持つ移動者における移動時間の重要度を表す定数である。ｃ_ｐ ^ｃｏｓｔは、嗜好情報ｐ∈Ｐを持つ移動者における運賃の重要度を表す定数である。ｃ_ｐ ^{ｔｒａｎｓ}は、嗜好情報ｐ∈Ｐを持つ移動者における路線の乗り継ぎ回数の重要度を表す定数である。ｃ_ｐ ^ｃｏｎｇは、嗜好情報ｐ∈Ｐを持つ移動者における車両の混雑度の重要度を表す定数である。
・ｇ^ｔｉｍｅ（ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｙ）は、第２決定変数ｙで表される車両の運行状況下で、時刻ｔ∈Ｔに出発地ｏ∈Ｎから目的地ｄ∈Ｎへ移動する移動者が経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の移動時間の実績を示す数値である。ｇ^ｃｏｓｔ（ｏ，ｄ，ｒ）は、出発地ｏ∈Ｎから目的地ｄ∈Ｎへ移動する移動者が経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の運賃の実績を示す数値である。ｇ^{ｔｒａｎｓ}（ｏ，ｄ，ｒ）は、出発地ｏ∈Ｎから目的地ｄ∈Ｎへ移動する移動者が経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の路線の乗り継ぎ回数の実績を示す数値である。ｇ^ｃｏｎｇ（ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｙ）は、第２決定変数ｙで表される車両の運行状況下で、時刻ｔ∈Ｔに出発地ｏ∈Ｎから目的地ｄ∈Ｎへ移動する移動者が経路候補ｒ∈Ｒ_ｕを利用した場合の路線の車両の混雑度の実績を示す数値である。これらの関数は、ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｙが与えられれば値を返す関数である。なお、運賃と路線の乗り継ぎ回数の各々は、ｔ，ｙに依存せずに決定できる。このため、運賃と路線の乗り継ぎ回数との各々の実績を示す関数において、ｔ，ｙは引数になっていない。A method for generating an optimization problem that is a difference will be described. The definitions of symbols are shown below.
T is a set of times. Specifically, T is a set of times discretized in units of 1 minute.
-N is a set of all boarding points.
P is a set of combinations that the preference information 12 can take.
R _{o, d, p} is a set of route candidates extracted for a traveler who moves from the departure point oεN to the destination dεN and has preference information pεP.
D _{t, o, d, p} are variables representing the number of people having preference information pεP among the number of people moving from the departure point oεN to the destination dεN at time tεT.
X _{t, o, d, r, p} has preference information pεP among the number of people moving from the departure point oεN to the destination dεN at time tεT, and the route candidate rε It is the 1st decision variable showing the number of people using _{Ro, d, and p} . _{xt, o, d, r, and p} are examples of the first decision variable indicating which route candidate the traveler uses.
-Y is the 2nd decision variable showing the operation condition of the vehicle which drive | works each of several route candidates. Specifically, y is a decision variable group including a decision variable that represents a vehicle operation plan and a decision variable that represents a vehicle on which the mobile person gets.
C _p ^time is a constant representing the importance of travel time for a traveller having preference information pεP. c _p ^cost is a constant representing the importance of the fare for a traveler having preference information pεP. c _p ^trans is a constant representing the importance of the number of transits of a route for a traveler having preference information pεP. c _p ^cong is a constant that represents the importance of the degree of congestion of the vehicle for a traveler having preference information pεP.
G ^time (t, o, d, r, y) moves from the origin o∈N to the destination d∈N at time t∈T under the vehicle operating condition represented by the second decision variable y It is a numerical value indicating the actual travel time when the moving user uses the route candidate rεR _u . g ^cost (o, d, r) is a numerical value indicating the actual fare when a traveler moving from the departure point oεN to the destination dεN uses the route candidate rεR _u . g ^trans (o, d, r) is a numerical value indicating the actual number of transits on a route when a traveler moving from the departure point oεN to the destination dεN uses the route candidate rεR _u. . g ^cong (t, o, d, r, y) moves from the departure point oεN to the destination dεN at time tεT under the vehicle operating condition represented by the second decision variable y. It is a numerical value indicating the track record of the degree of congestion of vehicles on the route when the traveler uses the route candidate rεR _u . These functions are functions that return values when given t, o, d, r, and y. Each of the fare and the number of transits on the route can be determined without depending on t and y. For this reason, in the function which shows each track record of a fare and the frequency | count of the connection of a route, t and y are not arguments.

移動時間の実績を示す関数ｇ^ｔｉｍｅ（ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｙ）は、乗降地点間の移動時間のみから計算できる。この場合、路線間の乗り継ぎ時の待ち時間は考慮されない。移動時間の実績を示す関数は、ｇ^ｔｉｍｅ（ｏ，ｄ，ｒ）のように引数からｔ，ｙを省略できる。ｇ^ｔｉｍｅ（ｏ，ｄ，ｒ）は、ほぼ自明な関数である。移動時間の実績を示す関数について乗り継ぎ時の待ち時間を考慮する場合は、引数ｔ，ｙが必要となり、より複雑な関数が必要となる。
車両の混雑度実績を示す関数ｇ^ｃｏｎｇ（ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｙ）は、過去の実績値から類推することにより、ｇ^ｃｏｎｇ（ｏ，ｄ，ｒ）のように引数からｔ，ｙを省略できる。ｇ^ｃｏｎｇ（ｏ，ｄ，ｒ）は、ほぼ自明な関数である。車両の混雑度実績を示す関数について実際の乗車人数から詳細に値を決定する場合は、引数ｔ，ｙが必要となり、より複雑な関数が必要となる。The function g ^time (t, o, d, r, y) indicating the actual travel time can be calculated only from the travel time between the boarding points. In this case, the waiting time when connecting between routes is not considered. In the function indicating the actual travel time, t and y can be omitted from the argument as in g ^time (o, d, r). g ^time (o, d, r) is an almost obvious function. When considering the waiting time at the time of connection for a function indicating the actual travel time, arguments t and y are required, and a more complicated function is required.
The function g ^cong (t, o, d, r, y) indicating the congestion degree record of the vehicle is ^derived from the argument as in g ^cong (o, d, r) by analogy with the past actual value. Can be omitted. g ^cong (o, d, r) is an almost obvious function. When the value indicating the actual congestion degree of the vehicle is determined in detail from the actual number of passengers, arguments t and y are required, and a more complicated function is required.

このとき、全移動者の不快度の総和は、数４の式により算出される。

At this time, the sum total of the discomfort levels of all the moving persons is calculated by the equation (4).

この数４の式が、最適化問題の目的関数である。
決定部１３０は、この目的関数を最小化するような第１決定変数ｘ_{ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｐ}および第２決定変数ｙを求める。そして、決定部１３０は、第１決定変数ｘ_{ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｐ}および第２決定変数ｙから、移動者にとって満足度が高い運行計画および移動経路を求めることができる。なお、第１決定変数ｘ_{ｔ，ｏ，ｄ，ｒ，ｐ}には、数５の式により表される制約条件が付される。

This formula 4 is the objective function of the optimization problem.
The determination unit 130 obtains a first determination variable _{xt, o, d, r, p} and a second determination variable y that minimize the objective function. And the determination part 130 can obtain | require the operation plan and movement route with high satisfaction for a traveler from the 1st determination variable _{xt, o, d, r, p} and the 2nd determination variable y. The first decision variable _{xt, o, d, r, p} is given a constraint condition expressed by the equation (5).

以上のように、本実施の形態に係る運行計画装置は、まとめられた複数の移動者に対して決定変数を割り当て、最適化問題を生成する。よって、本実施の形態に係る運行計画装置によれば、変数量が削減される。また、必要な計算時間が低減される。 As described above, the operation planning apparatus according to the present embodiment assigns a decision variable to a plurality of gathered travelers and generates an optimization problem. Therefore, according to the operation planning device according to the present embodiment, the variable amount is reduced. Also, the required calculation time is reduced.

実施の形態１および２では、運行計画装置の各部を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、運行計画装置の構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。運行計画装置の機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。 In Embodiment 1 and 2, each part of the operation plan apparatus was demonstrated as an independent functional block. However, the configuration of the operation planning apparatus may not be the configuration as in the above-described embodiment. The functional block of the operation planning device may have any configuration as long as the function described in the above-described embodiment can be realized.

実施の形態１および２のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、１つの部分を実施しても構わない。その他、これらの実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明の範囲、本発明の適用物の範囲、および本発明の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。Of Embodiments 1 and 2, a plurality of parts may be combined. Alternatively, one part of these embodiments may be implemented. In addition, these embodiments may be implemented in any combination as a whole or in part.
The above-described embodiment is essentially a preferable example, and is not intended to limit the scope of the present invention, the scope of the application of the present invention, and the scope of use of the present invention. The embodiment described above can be variously modified as necessary.

１１移動要求、１２嗜好情報、２１運行計画、２２移動経路、１００運行計画装置、１１０受付部、１１１要求受付部、１１２嗜好受付部、１２０抽出部、１３０決定部、１３１問題生成部、１３２問題計算部、１４０出力部、１４１運行計画出力部、１４２移動経路出力部、１５０記憶部、１５１路線情報、１５２運賃情報、１５３地点間移動時間、１５４受付情報、２００移動者端末、５００運行計画システム、９０９電子回路、９１０プロセッサ、９２１メモリ、９２２補助記憶装置、９３０入力インタフェース、９４０出力インタフェース、９５０通信装置。 11 movement request, 12 preference information, 21 operation plan, 22 movement route, 100 operation planning device, 110 reception unit, 111 request reception unit, 112 preference reception unit, 120 extraction unit, 130 determination unit, 131 problem generation unit, 132 problem Calculation unit, 140 output unit, 141 operation plan output unit, 142 travel route output unit, 150 storage unit, 151 route information, 152 fare information, 153 travel time between points, 154 reception information, 200 mobile terminal, 500 operation plan system , 909 electronic circuit, 910 processor, 921 memory, 922 auxiliary storage device, 930 input interface, 940 output interface, 950 communication device.

Claims

In the operation planning device that generates the operation plan in response to the movement request of the moving person using a plurality of routes,
A preference accepting unit that accepts, as preference information, a route characteristic that is a characteristic of a travel route along which the mobile person moves, and a degree that the mobile person attaches importance to the route characteristic;
An extraction unit that extracts a plurality of route candidates that satisfy the movement request as a plurality of route candidates; and
A problem generation unit that generates an optimization problem having an objective function that is an uncomfortable degree of the mover when moving each route candidate of the plurality of route candidates based on the preference information and the plurality of route candidates. The discomfort level includes a first decision variable indicating whether or not each of the plurality of route candidates uses each of the plurality of route candidates, an operation plan of a vehicle that travels on each of the plurality of route candidates, and the traveler. A problem generator represented using a second decision variable representing a vehicle on which
An operation planning apparatus comprising: a problem calculation unit that determines the first determination variable and the second determination variable by calculating the optimization problem.

The operation planning device
By the first decision variable, the mobile user transmits to the mobile terminal utilizing luck row plan of the vehicle represented by said second decision variable as the moving path of the path candidates were shown to be utilized operation planning device according to claim 1 having an output section for outputting to the output device a.

The first determination variable is set to 1 for each route candidate r of the plurality of route candidates when the moving person u uses the route candidate r, and is set to 0 when the moving person u does not use the route candidate r. The operation planning device according to claim 1 or 2, wherein the variable x _{u, r} is set.

The first decision variable has preference information p among the number of route candidates r of the plurality of route candidates from the departure point o to the destination d at time t, and uses the route candidate r. The operation planning device according to claim 1 or 2, wherein the variables are _{xt, o, d, r, p} representing the number of people.

The path characteristic includes a plurality of path characteristics;
The reception unit
The operation plan according to any one of claims 1 to 4, wherein, for each of the plurality of route characteristics, information indicating, as the preference information, information indicating a degree by which the traveler attaches importance to each route characteristic is received as a numerical value. apparatus.

The path characteristic includes a plurality of path characteristics;
The reception unit
From the plurality of route characteristics, information that causes the mobile person to select the route characteristic most important to the mobile is accepted as the preference information, and each route characteristic of the plurality of route characteristics is determined using a predetermined rule. The operation planning device according to any one of claims 1 to 4, wherein a degree of importance is set.

The reception unit
The operation planning device according to claim 5 or 6, wherein the preference information is received using at least a part of a travel time, a fare, a number of connections between routes, and a degree of vehicle congestion on the travel route as the route characteristics.

The extraction unit includes:
The operation planning device according to any one of claims 1 to 7, wherein the plurality of route candidates extracted from the plurality of routes are limited based on the preference information received by the reception unit.

In the operation planning method of the operation planning device that generates an operation plan in response to a movement request of a moving person using a plurality of routes,
A preference accepting unit accepts, as preference information, a route characteristic that is a characteristic of a travel route along which the mobile person moves and a degree that the mobile person places importance on the route characteristic,
The extraction unit extracts, as a plurality of route candidates, candidate travel routes that satisfy the travel request from the plurality of routes,
The problem generation unit is the discomfort level of the mover when moving each of the plurality of route candidates based on the preference information and the plurality of route candidates, and each of the plurality of route candidates A first decision variable indicating whether or not the traveler uses the vehicle , a second decision variable representing an operation plan of a vehicle traveling on each of the plurality of route candidates, and a vehicle on which the traveler gets on Generate an optimization problem with the discomfort expressed as an objective function,
An operation planning method in which a problem calculation unit determines the first determination variable and the second determination variable by calculating the optimization problem.

In the operation planning program of the operation planning device that generates the operation plan in response to the movement request of the moving person using a plurality of routes,
Acceptance processing for accepting, as preference information, a route characteristic that is a characteristic of a travel route on which the mobile person moves, and a degree that the mobile person attaches importance to the route characteristic;
Extraction processing for extracting from a plurality of routes, a plurality of route candidates that satisfy the movement request, and a plurality of route candidates;
Based on the preference information and the plurality of route candidates, the discomfort level of the mover when moving each route candidate of the plurality of route candidates, and each of the plurality of route candidates is displayed by the mover. Discomfort expressed using a first decision variable indicating whether or not to use , and a second decision variable representing an operation plan of a vehicle traveling on each of the plurality of route candidates and a vehicle on which the mobile person gets on Problem generation processing that generates an optimization problem with degree as an objective function;
An operation planning program for causing the operation planning apparatus, which is a computer, to execute a problem calculation process for determining the first determination variable and the second determination variable by calculating the optimization problem.