JP7148960B2 - 車両割当装置、車両割り当て方法、およびプログラム - Google Patents
車両割当装置、車両割り当て方法、およびプログラム Download PDFInfo
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Description
本発明は、車両割当装置、車両割り当て方法、およびプログラムに関する。
ドライバーの長時間労働が問題視されている。その大きな要因として指摘されるのが荷物の積み下ろしの間に運転手が待機する「荷待ち時間」である。国土交通省は、２０１７年７月より、トラック運送会社に対し、荷待ち時間を乗務記録に記載するよう義務付けた。これは、荷待ち時間を明記させることによって、運送会社が荷主に追加費用を請求しやすくし、ドライバーの待遇改善につなげる狙いがある。
２０１８年１月に国土交通省より発表された荷主都合による荷待ち時間のサンプル調査の結果（速報値）の１）によると、１ヵ所あたりの荷待ち時間が１時間を超える割合が５５％であり、そのうち、４時間を超えるものも４％あった。荷待ち時間を解消できれば労働時間の短縮が期待できる。
２０１８年１月に国土交通省より発表された荷主都合による荷待ち時間のサンプル調査の結果（速報値）の１）によると、１ヵ所あたりの荷待ち時間が１時間を超える割合が５５％であり、そのうち、４時間を超えるものも４％あった。荷待ち時間を解消できれば労働時間の短縮が期待できる。
荷待ち時間を短縮する技術に関して、出荷作業の作業計画を短時間で作成する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術によれば、出荷作業計画作成システムであって、製品情報、進捗状況情報、運搬計画情報、出荷計画情報、及び設備情報を記憶した記憶部と、荷待ちがなく船積み作業が行われた場合の目標船積み作業時刻を計算する目標船積み時刻計算部と、目標船積み作業時刻に間に合うように、設備情報の設定時間帯情報で予め設定された時間帯で処理する作業、及びその作業で使用する荷役設備及び搬送設備を決定する概要作業計画作成部と、概要作業計画作成部で決定した荷役設備及び搬送設備の作業についての処理時刻を決定する詳細作業計画作成部と、詳細作業計画作成部で作成された結果を出力する計画出力部とを具備する。
荷待ち時間の発生は、（１）指定時間よりも早く到着して、待機している時間と、（２）指定時間内に到着して、待機している時間と、（３）指定時間後に到着して、待機している時間との３つのケースが考えられる。このうち、（２）については、物流センター側に原因があり、納品トラックの台数と納品数量とを処理できないために発生する。
本発明は、入出荷バースに車両を効率的に割り当てることができる車両割当装置、車両割り当て方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
本発明は、入出荷バースに車両を効率的に割り当てることができる車両割当装置、車両割り当て方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
本発明の一態様は、複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数が関連付けられ、複数の車両の各々を、一又は複数の前記使用可能時間に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する割当候補導出部と、前記車両の前記入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出する評価値導出部と、前記複数の前記割り当て候補の評価値に基づいて、前記割り当て候補から、割り当てを選択する選択部とを備える、車両割当装置である。
また、本発明の一態様の車両割当装置において、前記評価値導出部は、前記割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替え、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、前記接車条件に基づいて、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、前記割り当て候補の評価値を導出する。
また、本発明の一態様の車両割当装置において、前記接車条件は、前記使用可能時間に一台の車両を割り当てることである。
また、本発明の一態様の車両割当装置において、前記車両には、第１車両と、前記第１車両よりもサイズが小さい第２車両が含まれ、前記割当候補導出部は、前記使用可能時間に前記第２車両を複数割り当てることによって、割り当て候補を導出し、前記評価値導出部は、前記接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた前記第１車両と前記第２車両とのいずれか一方又は両方の点数を導出し、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた前記第１車両と前記第２車両とのいずれか一方又は両方の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出する。
また、本発明の一態様の車両割当装置において、前記評価値導出部は、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた複数の前記第２車両の点数を統計処理した点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出する。
本発明の一態様は、複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数が関連付けられ、複数の車両の各々を、一又は複数の前記使用可能時間に割り当てることによって割り当て候補を複数導出するステップと、前記車両の前記入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出するステップと、前記車両の点数を導出するステップで導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出するステップと、前記複数の前記割り当て候補の評価値に基づいて、前記割り当て候補から、割り当てを選択するステップとを有する、コンピュータが実行する、入出荷バースへ車両を割り当てる車両割り当て方法である。
本発明の一態様は、コンピュータに、複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複
数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数の前記使用可能時間に、複数の車両の各々を割り当てることによって割り当て候補を複数導出するステップと、前記車両の前記入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出するステップと、前記車両の点数を導出するステップで導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出するステップと、前記複数の前記割り当て候補の評価値に基づいて、前記割り当て候補から、割り当てを選択するステップとを実行させる、プログラムである。
数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数の前記使用可能時間に、複数の車両の各々を割り当てることによって割り当て候補を複数導出するステップと、前記車両の前記入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出するステップと、前記車両の点数を導出するステップで導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出するステップと、前記複数の前記割り当て候補の評価値に基づいて、前記割り当て候補から、割り当てを選択するステップとを実行させる、プログラムである。
本発明によれば、入出荷バースに車両を効率的に割り当てることができる車両割当装置、車両割り当て方法、およびプログラムを提供できる。
以下、実施形態の車両割当装置、車両割り当て方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
（第１の実施形態）
物流センターは、多種大量の商品を供給者から荷受けし、積換え、保管、仕分け、流通加工、情報加工などを行い、多数の需要家の注文に応じて品揃えし、配送する重要な物流拠点である。物流センターは、流通センター、配送センター、デポなどとも言われる。
物流センターは、物流に関して、主に、保管と、輸送と、荷役と、包装と、流通加工との５つの機能を有する。
保管とは、商品を出荷するまで保管・管理する機能である。輸送とは、保管している商品を、消費者や小売店のもとに配送する機能である。荷役とは、商品の入庫や出庫に関する機能である。包装とは、商品を保護するための機能である。流通加工とは、生産段階を終えた商品に流通段階で加工を施す機能である。
物流センターの５つの機能のうち、荷役に関して、商品の入庫又は出庫が行われる場合には、物流センターで、その受付が行われる。物流センターでの受付のルールには、「受付先着順」と、「事前予約制」とが含まれる。
受付先着順では、受付時間が早い順からバース接車許可が出される。このため、荷物の納品を行うトラック（以下「納品トラック」という）は、可能な限り早く到着して受付をする。
図１は、受付先着順の一例を示す図である。図１に示される例では、バースは、入荷バースＡ－入荷バースＤの４個の入荷バースで構成されている。
入荷バースＡ－入荷バースＤに対して、受付時間が早い順に、納品トラックｔ１－納品トラックｔ１２が、到着している。入荷バースＡに納品トラックｔ１が接車し、入荷バースＢに納品トラックｔ２が接車し、入荷バースＣに納品トラックｔ３が接車している。入荷バースＤには納品トラックｔ４が接車していたが、納品トラックｔ４から荷物の積卸しが終了したため、納品トラックｔ４が移動している。この状態で、納品トラックｔ５にバース接車許可が出され、納品トラックｔ５は、入荷バースＤに接車する。
受付先着順では、物流センターは、受付時間が早い順からバース接車許可を出すため、受付ルールの運用は極めて容易である。しかし、先着受付順は、納品トラックの数の増加に伴って、接車するまでの待機時間が長くなる傾向がある。このため、荷物の納品を行う事業者（以下「納品事業者」という）にとっては、メリットはない。
物流センターは、多種大量の商品を供給者から荷受けし、積換え、保管、仕分け、流通加工、情報加工などを行い、多数の需要家の注文に応じて品揃えし、配送する重要な物流拠点である。物流センターは、流通センター、配送センター、デポなどとも言われる。
物流センターは、物流に関して、主に、保管と、輸送と、荷役と、包装と、流通加工との５つの機能を有する。
保管とは、商品を出荷するまで保管・管理する機能である。輸送とは、保管している商品を、消費者や小売店のもとに配送する機能である。荷役とは、商品の入庫や出庫に関する機能である。包装とは、商品を保護するための機能である。流通加工とは、生産段階を終えた商品に流通段階で加工を施す機能である。
物流センターの５つの機能のうち、荷役に関して、商品の入庫又は出庫が行われる場合には、物流センターで、その受付が行われる。物流センターでの受付のルールには、「受付先着順」と、「事前予約制」とが含まれる。
受付先着順では、受付時間が早い順からバース接車許可が出される。このため、荷物の納品を行うトラック（以下「納品トラック」という）は、可能な限り早く到着して受付をする。
図１は、受付先着順の一例を示す図である。図１に示される例では、バースは、入荷バースＡ－入荷バースＤの４個の入荷バースで構成されている。
入荷バースＡ－入荷バースＤに対して、受付時間が早い順に、納品トラックｔ１－納品トラックｔ１２が、到着している。入荷バースＡに納品トラックｔ１が接車し、入荷バースＢに納品トラックｔ２が接車し、入荷バースＣに納品トラックｔ３が接車している。入荷バースＤには納品トラックｔ４が接車していたが、納品トラックｔ４から荷物の積卸しが終了したため、納品トラックｔ４が移動している。この状態で、納品トラックｔ５にバース接車許可が出され、納品トラックｔ５は、入荷バースＤに接車する。
受付先着順では、物流センターは、受付時間が早い順からバース接車許可を出すため、受付ルールの運用は極めて容易である。しかし、先着受付順は、納品トラックの数の増加に伴って、接車するまでの待機時間が長くなる傾向がある。このため、荷物の納品を行う事業者（以下「納品事業者」という）にとっては、メリットはない。
事前予約制では、納品事業者は、遠隔手法（Ｗｅｂ、Ｆａｘ、電話等）により、物流センターに、納品トラックの接車を希望する時間枠（以下「接車希望時間枠」という）を通知することによって予約する。
物流センターは、納品事業者が通知した接車希望時間枠に基づいて、スケジューリングを行うことによって、納品トラックに、入荷バースを割り当てる。物流センターは、納品事業者へ、納品トラックに割り当てた入荷バースの時間枠を提示する。
事前予約制は、受付先着順と比較して、物流センターから納品事業者へ、納品トラックに割り当てた入荷バースの時間枠を提示するため、納品トラックの待機時間が発生し難い。
さらに、事前予約制は、受付先着順と比較して、物流センターは、納品事業者から通知された接車希望時間枠に基づいて、スケジューリングを行うため、納品事業者にとっては、接車希望時間枠を受け入れてもらえる可能性がある。しかし、物流センターには、受付ルールの運用能力が要求される。
第１の実施形態の車両割当システムでは、車両割当装置は、納品事業者から接車希望時間枠が通知される。車両割当装置は、納品事業者から通知された接車希望時間枠と、物流センターの倉庫内の作業の効率性とに基づいて、組み合わせ最適化問題として定式化し、スケジューリングを行う。
数理計画で取り扱うスケジューリング問題は、生産工程のスケジューリングや要員配置のためのスタッフスケジューリングなどがある。第１の実施形態の車両割当装置は、スタッフスケジューリングに基づいて、スタッフを納品トラックなどの車両に置き換え、日々の勤務シフトの代わりに、時間枠、入荷バースを割り当てる。
物流センターは、納品事業者が通知した接車希望時間枠に基づいて、スケジューリングを行うことによって、納品トラックに、入荷バースを割り当てる。物流センターは、納品事業者へ、納品トラックに割り当てた入荷バースの時間枠を提示する。
事前予約制は、受付先着順と比較して、物流センターから納品事業者へ、納品トラックに割り当てた入荷バースの時間枠を提示するため、納品トラックの待機時間が発生し難い。
さらに、事前予約制は、受付先着順と比較して、物流センターは、納品事業者から通知された接車希望時間枠に基づいて、スケジューリングを行うため、納品事業者にとっては、接車希望時間枠を受け入れてもらえる可能性がある。しかし、物流センターには、受付ルールの運用能力が要求される。
第１の実施形態の車両割当システムでは、車両割当装置は、納品事業者から接車希望時間枠が通知される。車両割当装置は、納品事業者から通知された接車希望時間枠と、物流センターの倉庫内の作業の効率性とに基づいて、組み合わせ最適化問題として定式化し、スケジューリングを行う。
数理計画で取り扱うスケジューリング問題は、生産工程のスケジューリングや要員配置のためのスタッフスケジューリングなどがある。第１の実施形態の車両割当装置は、スタッフスケジューリングに基づいて、スタッフを納品トラックなどの車両に置き換え、日々の勤務シフトの代わりに、時間枠、入荷バースを割り当てる。
（入荷バース）
第１の実施形態の車両割当装置が、納品トラックなどの車両に割り当てる入荷バースについて説明する。
図２は、入荷バースの一例を示す図である。
入荷バースは、入荷バースＡと、入荷バースＢと、入荷バースＣと、入荷バースＤとの４個の入荷バースを含んで構成される。４個の入荷バースの各々は、６時から１２時などの所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間毎に、異なる車両の使用が可能である。図２に示される例では、６時から１２時までの６時間を、６個に分割した１時間毎に使用可能である。入荷バースＡと、入荷バースＢと、入荷バースＣと、入荷バースＤとの各々には、大型トラックであれば一台、中型トラックであれば一台、小型トラックであれば二台が割り当てられる。
第１の実施形態の車両割当装置が、納品トラックなどの車両に割り当てる入荷バースについて説明する。
図２は、入荷バースの一例を示す図である。
入荷バースは、入荷バースＡと、入荷バースＢと、入荷バースＣと、入荷バースＤとの４個の入荷バースを含んで構成される。４個の入荷バースの各々は、６時から１２時などの所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間毎に、異なる車両の使用が可能である。図２に示される例では、６時から１２時までの６時間を、６個に分割した１時間毎に使用可能である。入荷バースＡと、入荷バースＢと、入荷バースＣと、入荷バースＤとの各々には、大型トラックであれば一台、中型トラックであれば一台、小型トラックであれば二台が割り当てられる。
（車両割当システムの構成）
図３は、第１の実施形態の車両割当システムの車両割当装置と、端末装置との構成の一例を示すブロック図である。実施形態の車両割当システムは、車両割当装置１００と、端末装置２００とを備える。図３には、一台の端末装置２００が示されているが、端末装置２００の数は複数であってもよい。具体的には、端末装置２００の数は、入荷バースの数よりも多くてもよい。車両割当装置１００と、端末装置２００との間は、インターネットなどのネットワーク５０を介して接続される。以下、車両割当装置１００と、端末装置２００とについて順次説明する。
（車両割当装置）
車両割当装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、情報処理部１３０と、前記各構成要素を図３に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン１５０とを備える。
通信部１１０は、通信モジュールによって実現される。通信部１１０は、ネットワーク５０を経由して、端末装置２００などの他の装置と通信を行う。通信部１１０は、端末装置２００が送信した入荷バースを予約するための情報である予約情報を受信し、受信した予約情報を、情報処理部１３０へ出力する。
また、通信部１１０は、端末装置２００へ、情報処理部１３０が出力した接車指示情報を送信する。接車指示情報は、車両に接車する出荷バースを示す情報と、接車時間とを指示する情報である。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。記憶部１２０には、情報処理部１３０により実行されるプログラム１２２と、アプリ１２４と、バース情報１２６と、接車条件１２８とが記憶される。
図３は、第１の実施形態の車両割当システムの車両割当装置と、端末装置との構成の一例を示すブロック図である。実施形態の車両割当システムは、車両割当装置１００と、端末装置２００とを備える。図３には、一台の端末装置２００が示されているが、端末装置２００の数は複数であってもよい。具体的には、端末装置２００の数は、入荷バースの数よりも多くてもよい。車両割当装置１００と、端末装置２００との間は、インターネットなどのネットワーク５０を介して接続される。以下、車両割当装置１００と、端末装置２００とについて順次説明する。
（車両割当装置）
車両割当装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、情報処理部１３０と、前記各構成要素を図３に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン１５０とを備える。
通信部１１０は、通信モジュールによって実現される。通信部１１０は、ネットワーク５０を経由して、端末装置２００などの他の装置と通信を行う。通信部１１０は、端末装置２００が送信した入荷バースを予約するための情報である予約情報を受信し、受信した予約情報を、情報処理部１３０へ出力する。
また、通信部１１０は、端末装置２００へ、情報処理部１３０が出力した接車指示情報を送信する。接車指示情報は、車両に接車する出荷バースを示す情報と、接車時間とを指示する情報である。
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。記憶部１２０には、情報処理部１３０により実行されるプログラム１２２と、アプリ１２４と、バース情報１２６と、接車条件１２８とが記憶される。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、端末装置２００が送信した予約情報を受信させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、受信させた予約情報の数に基づいて、複数の車両の各々を、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てさせることによって割り当て候補を複数導出させる。ここでは、車両の数が、予約情報の数と同じである場合について説明を続ける。また、予約情報によって、複数の車両について、入荷バースの予約が行われてもよい。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、導出させた一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、複数の車両の評価値に基づいて、複数の割り当て候補から、割り当て候補を選択させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、選択させた割り当て候補に基づいて、端末装置２００に、接車日時を示す情報を含む接車指示信号を作成させる。アプリ１２４は、作成させた接車指示信号を、端末装置２００へ送信させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、受信させた予約情報の数に基づいて、複数の車両の各々を、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てさせることによって割り当て候補を複数導出させる。ここでは、車両の数が、予約情報の数と同じである場合について説明を続ける。また、予約情報によって、複数の車両について、入荷バースの予約が行われてもよい。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、導出させた一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、複数の車両の評価値に基づいて、複数の割り当て候補から、割り当て候補を選択させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、選択させた割り当て候補に基づいて、端末装置２００に、接車日時を示す情報を含む接車指示信号を作成させる。アプリ１２４は、作成させた接車指示信号を、端末装置２００へ送信させる。
（入荷バース情報）
図４は、入荷バース情報の一例を示す図である。
バース情報１２６は、車両割当装置１００が車両を割り当てる入荷バースの構成を示す情報である。具体的には、バース情報１２６には、入荷バースを示す情報と、各入荷バースの使用可能時間を示す情報とが含まれる。図４に示される例では、入荷バースを示す情報には、入荷バースＡと、入荷バースＢと、入荷バースＣと、入荷バースＣとが含まれる。
各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＡについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＢについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。
各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＣについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＤについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。以下、入荷バースＡから入荷バースＤの各々について、使用可能時間１から使用可能時間６が関連付けられている場合について説明を続ける。
図４は、入荷バース情報の一例を示す図である。
バース情報１２６は、車両割当装置１００が車両を割り当てる入荷バースの構成を示す情報である。具体的には、バース情報１２６には、入荷バースを示す情報と、各入荷バースの使用可能時間を示す情報とが含まれる。図４に示される例では、入荷バースを示す情報には、入荷バースＡと、入荷バースＢと、入荷バースＣと、入荷バースＣとが含まれる。
各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＡについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＢについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。
各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＣについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。各入荷バースの使用可能時間を示す情報には、入荷バースＤについて、「１ ０６：００－０７：００」と、「２ ０７：００－０８：００」と、「３ ０８：００－０９：００」と、「４ ０９：００－１０：００」と、「５ １０：００－１１：００」と、「６ １１：００－１２：００」とが含まれる。以下、入荷バースＡから入荷バースＤの各々について、使用可能時間１から使用可能時間６が関連付けられている場合について説明を続ける。
（接車条件）
接車条件とは、車両を入荷バースに割り当てる条件である。本実施形態では、一例として、以下の（ａ）－（ｄ）を、接車条件とした場合について説明を続ける。
（ａ）車両は、車格に応じてグループ分けされている。小型車、中型車、大型車などのグループ毎に、各使用可能時間に、各入荷バースに割り当てる車両の最小台数と、車両の最大台数とを守る。具体的には、小型車の場合には各使用可能時間に割り当てられる車両の最小台数は一台であり、最大台数は二台である。中型車と大型車の場合には各使用可能時間に割り当てられる車両の最小台数は一台であり、最大台数は一台である。
（ｂ）割り当て禁止パターンが設定されている場合には、その割り当て禁止パターンに違反しない。ここで、割り当て禁止パターンは、予め設定されている。
（ｃ）複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、一台の車両を割り当てる。
（ｄ）各車両が接車を希望する時間である接車希望時間を考慮する。接車希望時間は、端末装置２００が送信する予約情報に含まれる。
（ａ）－（ｄ）の接車条件のうち、（ａ）は、車両を、車両の車格などの大きさによって、大型車と、中型車と、小型車などの複数のグループに分け、各グループによって、使用可能時間毎に各入荷バースで受け付ける車両の台数の下限値と上限値とを設定する。このように構成することによって、物流センターの接車効率を高めることができる。
（ｂ）は、大型車両を同じ入荷バースで連続して接車するなどの荷卸し作業の効率が悪くなるパターンを禁止パターンとする。このように構成することによって、物流センサーのサービスレベルを高めることができる。
（ｃ）と（ｄ）とは、物流センターの受付時間、入荷バースの数によって、事前に、予約数が調整されている場合には、一日で処理できる予約件数を超えない範囲で、接車希望時間に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、一台の車両を割り当てる。このように構成することによって、納品事業者側の希望を考慮できる。
ただし、（ａ）－（ｄ）のうち、（ｄ）は、納品事業者側の接車希望時間の全てを受け入れることができない場合には、少なくとも一部の接車希望時間から、変更可能とする。仮に、接車希望時間から変更した場合には、接車希望条件から変更したことが、後述する点数と評価値とを求める場合に反映させる。図３に戻り説明を続ける。
接車条件とは、車両を入荷バースに割り当てる条件である。本実施形態では、一例として、以下の（ａ）－（ｄ）を、接車条件とした場合について説明を続ける。
（ａ）車両は、車格に応じてグループ分けされている。小型車、中型車、大型車などのグループ毎に、各使用可能時間に、各入荷バースに割り当てる車両の最小台数と、車両の最大台数とを守る。具体的には、小型車の場合には各使用可能時間に割り当てられる車両の最小台数は一台であり、最大台数は二台である。中型車と大型車の場合には各使用可能時間に割り当てられる車両の最小台数は一台であり、最大台数は一台である。
（ｂ）割り当て禁止パターンが設定されている場合には、その割り当て禁止パターンに違反しない。ここで、割り当て禁止パターンは、予め設定されている。
（ｃ）複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、一台の車両を割り当てる。
（ｄ）各車両が接車を希望する時間である接車希望時間を考慮する。接車希望時間は、端末装置２００が送信する予約情報に含まれる。
（ａ）－（ｄ）の接車条件のうち、（ａ）は、車両を、車両の車格などの大きさによって、大型車と、中型車と、小型車などの複数のグループに分け、各グループによって、使用可能時間毎に各入荷バースで受け付ける車両の台数の下限値と上限値とを設定する。このように構成することによって、物流センターの接車効率を高めることができる。
（ｂ）は、大型車両を同じ入荷バースで連続して接車するなどの荷卸し作業の効率が悪くなるパターンを禁止パターンとする。このように構成することによって、物流センサーのサービスレベルを高めることができる。
（ｃ）と（ｄ）とは、物流センターの受付時間、入荷バースの数によって、事前に、予約数が調整されている場合には、一日で処理できる予約件数を超えない範囲で、接車希望時間に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、一台の車両を割り当てる。このように構成することによって、納品事業者側の希望を考慮できる。
ただし、（ａ）－（ｄ）のうち、（ｄ）は、納品事業者側の接車希望時間の全てを受け入れることができない場合には、少なくとも一部の接車希望時間から、変更可能とする。仮に、接車希望時間から変更した場合には、接車希望条件から変更したことが、後述する点数と評価値とを求める場合に反映させる。図３に戻り説明を続ける。
情報処理部１３０の全部または一部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが記憶部１２０に格納されたプログラム１２２やアプリ１２４を実行することにより実現される機能部（以下、ソフトウェア機能部と称する）である。
なお、情報処理部１３０の全部または一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
なお、情報処理部１３０の全部または一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
情報処理部１３０は、例えば、取得部１３２と、割当候補導出部１３４と、評価値導出部１３６と、選択部１３８と、作成部１４０とを備える。
取得部１３２は、通信部１１０が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を、割当候補導出部１３４へ出力する。ここで、予約情報には、端末装置２００のＩＤと、接車する車両の車格などの大きさと、接車希望時間を示す情報とが含まれる。
割当候補導出部１３４は、取得部１３２が出力した一又は複数の予約情報を取得し、取得した一又は複数の予約情報の各々に含まれる端末装置２００のＩＤと、接車する車両の車格などの大きさとに基づいて、一又は複数の端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する。
ここで、車両を複数の使用可能時間の各々に割り当てるとは、車両を、ある使用可能時間に連続して割り当ててもよいことを示している。具体的には、割当候補導出部１３４は、取得した予約情報に含まれる端末装置２００のＩＤに基づいて乱数を生成し、生成した乱数に基づいて、端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当ててもよい。
割当候補導出部１３４は、端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた結果を示す情報である割当結果情報を、評価値導出部１３６へ出力する。
取得部１３２は、通信部１１０が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を、割当候補導出部１３４へ出力する。ここで、予約情報には、端末装置２００のＩＤと、接車する車両の車格などの大きさと、接車希望時間を示す情報とが含まれる。
割当候補導出部１３４は、取得部１３２が出力した一又は複数の予約情報を取得し、取得した一又は複数の予約情報の各々に含まれる端末装置２００のＩＤと、接車する車両の車格などの大きさとに基づいて、一又は複数の端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する。
ここで、車両を複数の使用可能時間の各々に割り当てるとは、車両を、ある使用可能時間に連続して割り当ててもよいことを示している。具体的には、割当候補導出部１３４は、取得した予約情報に含まれる端末装置２００のＩＤに基づいて乱数を生成し、生成した乱数に基づいて、端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当ててもよい。
割当候補導出部１３４は、端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた結果を示す情報である割当結果情報を、評価値導出部１３６へ出力する。
評価値導出部１３６は、割当候補導出部１３４が出力した割当結果情報を取得し、取得した割当結果情報に含まれる複数の割り当て候補の各々について、記憶部１２０に記憶されている接車条件１２８に基づいて、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出する。
具体的には、評価値導出部１３６は、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てられた車両について、以下の（１）から（１２）に基づいて、点数を導出する。
（１）接車条件（ｃ）に関連して、各車両が、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てられていない場合（割り当てられていなければ、「無し」に割り当てる）に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（２）接車条件（ａ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両が、その出荷バースで処理できる最小台数ｃ１（大型なら一台、小型なら一台というように、グループ毎に設定）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（３）接車条件（ａ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両が、その出荷バースで処理できる最大台数ｃ２（大型なら一台、小型なら二台というように、グループ毎に設定）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（４）接車条件（ｂ）に関連して、同じ出荷バースで、大型車が連続で割り当てられることを禁止する禁止パターンを満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（５）接車条件（ｂ）に関連して、異なるグループに含まれる車両を、入荷バースに同時に割り当てることを禁止する禁止パターン（１つの枠（使用可能時間）に、中型車一台と小型車一台というように混在しない）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（６）接車条件（ｂ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てることが可能な車両が属するグループ（ｙが１ならそのグループのトラックが１台以上割り当てられている）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
具体的には、評価値導出部１３６は、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てられた車両について、以下の（１）から（１２）に基づいて、点数を導出する。
（１）接車条件（ｃ）に関連して、各車両が、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てられていない場合（割り当てられていなければ、「無し」に割り当てる）に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（２）接車条件（ａ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両が、その出荷バースで処理できる最小台数ｃ１（大型なら一台、小型なら一台というように、グループ毎に設定）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（３）接車条件（ａ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両が、その出荷バースで処理できる最大台数ｃ２（大型なら一台、小型なら二台というように、グループ毎に設定）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（４）接車条件（ｂ）に関連して、同じ出荷バースで、大型車が連続で割り当てられることを禁止する禁止パターンを満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（５）接車条件（ｂ）に関連して、異なるグループに含まれる車両を、入荷バースに同時に割り当てることを禁止する禁止パターン（１つの枠（使用可能時間）に、中型車一台と小型車一台というように混在しない）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（６）接車条件（ｂ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てることが可能な車両が属するグループ（ｙが１ならそのグループのトラックが１台以上割り当てられている）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（７）接車条件（ｂ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てることが可能なグループ（割り当てられているグループならｙを１にする）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（８）接車条件（ｂ）に関連して、処理が使用可能時間の一単位である１時間以上かかる車両の割り当て（次の時間枠を空きにする）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（９）接車条件（ｂ）に関連して、処理が使用可能時間の一単位である１時間以上かかる車両の割り当て（最終時間帯に割り当てない）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（１０）接車条件（ｂ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、車両を割り当てることを満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（１１）接車条件（ｃ）に関連して、希望時間にマッチしない場合は、違反（ペナルティ）を許す。
（１２）接車条件（ｄ）に関連して、絶対厳守の希望時間、センターの都合上その時間でないとダメなものについては、ペナルティを許さない。
（８）接車条件（ｂ）に関連して、処理が使用可能時間の一単位である１時間以上かかる車両の割り当て（次の時間枠を空きにする）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（９）接車条件（ｂ）に関連して、処理が使用可能時間の一単位である１時間以上かかる車両の割り当て（最終時間帯に割り当てない）を満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（１０）接車条件（ｂ）に関連して、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、車両を割り当てることを満たさない場合に、ペナルティとして、例えば１００を課す。
（１１）接車条件（ｃ）に関連して、希望時間にマッチしない場合は、違反（ペナルティ）を許す。
（１２）接車条件（ｄ）に関連して、絶対厳守の希望時間、センターの都合上その時間でないとダメなものについては、ペナルティを許さない。
複数の割り当て候補の各々について、記憶部１２０に記憶されている接車条件１２８に基づいて、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出する処理について、具体的に説明する。
本実施形態では、一例として、混合整数線形計画問題(Mixed Integer Linear Programming: MILP)として定式化し、厳密解を求める場合について説明する。ＭＩＬＰは記述性が高いため、細かい拘束条件についての数式を用いたモデル化に対応できる。
式（１）は目的関数であり、式（１）は希望時間と、車両に割り当てる使用可能時間との差異を最小化することを示している。
本実施形態では、一例として、混合整数線形計画問題(Mixed Integer Linear Programming: MILP)として定式化し、厳密解を求める場合について説明する。ＭＩＬＰは記述性が高いため、細かい拘束条件についての数式を用いたモデル化に対応できる。
式（１）は目的関数であり、式（１）は希望時間と、車両に割り当てる使用可能時間との差異を最小化することを示している。
変数ｚｈｎは、接車条件（ｄ）に違反するペナルティであり、各車両ｎの希望時間ｈとマッチしていない場合には１、マッチしている場合には０となる２値整数変数である。ｚｈｎは、式（２）で、定義される。
式（１）は、このｚｈｎを最小化する。
式（３）は、各車両ｎについて、各使用可能時間ｈで「無し」を含む出荷バースｓに必ず割り当てられることを表す。ここで、Ｓはバースの集合Ｂに「無し」を加えた集合である。変数ｘｈｎｓは、各使用可能時間ｈに、各車両ｎについて割り当てられた出荷バースがｂの場合には１、出荷バースがｂでない場合には０となる２値整数変数で、式（４）で定義される。
式（５）と、式（６）とは、接車条件（ａ）について、使用可能時間ｈにおけるグループｇの出荷バースｂに対する最小台数ｃ１ｈｇｂ関する制約と、最大台数ｃ２ｈｇｂに関する制約とを表している。車両は、車格などによって各グループに所属する。一台のトラックは複数のグループに所属可能である。
式（７）は、接車条件（ｂ）について表している。ここでは、各出荷バースｓにおいて、集合Ｇｐで指定されたグループの車両が２つの使用可能時間で連続して割り当てられることを禁止している。
式（８）は、接車条件（ｂ）について示している。使用可能時間ｈの入荷バースｂにおいて割り当てられる車格（小型車、中型車、大型車）は、一台以下とする。また、使用可能時間ｈの入荷バースｂにおいて異なる車格の車両を同時に指定することを禁止している。
変数ｙｈｇｂは、１又は０の２値整数変数であり、ｙｈｇｂは式（９）で定義されている。集合Ｇｋは、グループの集合Ｇのうち、車格を表しているグループを抜き出したものである。
式（１０）と、式（１１）とは、その車格が使用可能時間ｈの出荷バースｂに割り当てられているかどうかを表している。式（１０）で、指定可能時間ｈ、グループｇ、出荷バースｂにおいて、ｙｈｇｂが１である場合には、グループｇに含まれる車両が１台以上割り当てられることを制約し、逆に式（１１）で、グループｇに含まれる車両が１台以上割り当てられている場合には、ｙｈｇｂを１としている。定数Ｋｇは、各グループの車両の数である。
式（１２）は、処理時間が１時間以上かかる場合（次の時間枠にかかる場合）の制約である。集合Ｎｌは、処理が１時間以上かかるトラックの集合である。この集合で指定されたトラックＮｌを割り当てられた出荷バースは、次の時間帯、空き（割り当て不可）となる。
式（１３）は、処理時間が１時間以上かかる車両の場合、最終の時間帯には割り当てることを禁じている。
式（１４）は、接車条件（ｃ）を表す制約であり、各車両ｎが出荷バースｂに割り当てられる総数が１回であることを表している。
式（１５）は、拘束条件（ｄ）を表す制約である。各車両の希望時間Ｌ＋
ｈｎを使って、各トラックｎの指定時間ｈを制約する。希望時間にマッチしない場合（違反）をペナルティｚｈｎで認めることによって緩和している。
式（１６）は、拘束条件（ｄ）のうち、緊急性、或いはセンターの処理上、ペナルティが許されないものを表す。Ｍ＋
ｈｎは、各車両のペナルティが許されない希望時間である。
さらに、評価値導出部１３６は、導出した４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。
評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。具体的には、評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の各々について、４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を合計するなどの統計処理を行うことによって、評価値を導出する。評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の各々について導出した評価値を、選択部１３８へ出力する。
選択部１３８は、評価値導出部１３６が出力した複数の割り当て候補の各々の評価値に基づいて、複数の割り当て候補のいずれかを選択する。選択部１３８は、選択した割り当て候補を示す情報を、作成部１４０へ出力する。
さらに、評価値導出部１３６は、導出した４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。
評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。具体的には、評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の各々について、４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を合計するなどの統計処理を行うことによって、評価値を導出する。評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の各々について導出した評価値を、選択部１３８へ出力する。
選択部１３８は、評価値導出部１３６が出力した複数の割り当て候補の各々の評価値に基づいて、複数の割り当て候補のいずれかを選択する。選択部１３８は、選択した割り当て候補を示す情報を、作成部１４０へ出力する。
作成部１４０は、選択部１３８が出力した割り当て候補を示す情報を取得し、取得した割り当て候補を示す情報に基づいて、出荷バースを示す情報と、接車時間とを含み、端末装置２００を宛先とする接車指示情報を作成する。作成部１４０は、作成した接車指示情報を、通信部１１０へ出力する。
（端末装置）
端末装置２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、情報処理部２３０と、操作部２４０と、表示部２４５と、前記各構成要素を図３に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン２５０とを備える。
通信部２１０は、通信モジュールによって実現される。通信部２１０は、ネットワーク５０を経由して、車両割当装置１００などの他の装置と通信を行う。通信部２１０は、情報処理部２３０が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を、車両割当装置１００へ送信する。また、通信部２１０は、車両割当装置１００が送信した接車指示情報を受信し、受信した接車指示情報を、情報処理部２３０へ出力する。
端末装置２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、情報処理部２３０と、操作部２４０と、表示部２４５と、前記各構成要素を図３に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン２５０とを備える。
通信部２１０は、通信モジュールによって実現される。通信部２１０は、ネットワーク５０を経由して、車両割当装置１００などの他の装置と通信を行う。通信部２１０は、情報処理部２３０が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を、車両割当装置１００へ送信する。また、通信部２１０は、車両割当装置１００が送信した接車指示情報を受信し、受信した接車指示情報を、情報処理部２３０へ出力する。
記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。記憶部２２０には、情報処理部２３０により実行されるプログラム２２２と、アプリ２２４とが記憶される。
アプリ２２４は、端末装置２００に、操作部２４０によって入力される接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを取得させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、取得させた接車する車両の大きさを示す情報と、接車の希望日時を示す情報と含み、車両割当装置１００を宛先とする予約情報を作成させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、作成させた予約情報を、車両割当装置１００へ送信させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、車両割当装置１００が送信した接車指示情報を受信させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、受信させた接車指示情報に基づいて、出荷バースを示す情報と、接車時間とを、端末装置２００のユーザへ通知させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、操作部２４０によって入力される接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを取得させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、取得させた接車する車両の大きさを示す情報と、接車の希望日時を示す情報と含み、車両割当装置１００を宛先とする予約情報を作成させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、作成させた予約情報を、車両割当装置１００へ送信させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、車両割当装置１００が送信した接車指示情報を受信させる。
アプリ２２４は、端末装置２００に、受信させた接車指示情報に基づいて、出荷バースを示す情報と、接車時間とを、端末装置２００のユーザへ通知させる。
情報処理部２３０の全部または一部は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサが記憶部２２０に格納されたプログラム２２２やアプリ２２４を実行することにより実現されるソフトウェア機能部である。
なお、情報処理部２３０の全部または一部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
情報処理部２３０は、例えば、取得部２３２と、処理部２３３とを備える。
取得部２３２は、ユーザが操作部２４０を操作することによって入力された接車する車両の大きさ（大型、中型、小型）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを取得し、取得した接車する車両の大きさを示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを、処理部２３３へ出力する。また、取得部２３２は、通信部２１０が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報を、処理部２３３へ出力する。
なお、情報処理部２３０の全部または一部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
情報処理部２３０は、例えば、取得部２３２と、処理部２３３とを備える。
取得部２３２は、ユーザが操作部２４０を操作することによって入力された接車する車両の大きさ（大型、中型、小型）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを取得し、取得した接車する車両の大きさを示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを、処理部２３３へ出力する。また、取得部２３２は、通信部２１０が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報を、処理部２３３へ出力する。
処理部２３３は、取得部２３２が出力した接車する車両の大きさを示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを取得し、取得した接車する車両の大きさを示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを含み、車両割当装置１００を宛先とする予約情報を作成し、作成した予約情報を通信部２１０へ出力する。
また、処理部２３３は取得部２３２が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報に含まれる出荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを表示部２４５へ表示する。
操作部２４０は、例えば、タッチパネルなどによって構成され、表示部２４５に表示される画面に対するタッチ操作を検出し、タッチ操作の検出結果を、情報処理部２３０へ出力する。タッチ操作には、接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを入力する操作などが含まれる。
表示部２４５は、例えば、タッチパネルによって構成され、接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを入力する画面を表示する。また、表示部２４５は、処理部２３５が出力した出荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを表示する。
また、処理部２３３は取得部２３２が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報に含まれる出荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを表示部２４５へ表示する。
操作部２４０は、例えば、タッチパネルなどによって構成され、表示部２４５に表示される画面に対するタッチ操作を検出し、タッチ操作の検出結果を、情報処理部２３０へ出力する。タッチ操作には、接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを入力する操作などが含まれる。
表示部２４５は、例えば、タッチパネルによって構成され、接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを入力する画面を表示する。また、表示部２４５は、処理部２３５が出力した出荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを表示する。
（車両割当システムの動作）
図５は、第１の実施形態の車両割当システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
（ステップＳ１）
端末装置２００の処理部２３３は、ユーザが操作部２４０を操作することによって入力された接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを含み、車両割当装置１００を宛先とする予約情報を作成し、作成した予約情報を通信部２１０へ出力する。
（ステップＳ２）
端末装置２００の通信部２１０は、処理部２３３が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を、車両割当装置１００へ送信する。
（ステップＳ３）
車両割当装置１００の通信部１１０は、端末装置２００が送信した予約情報を受信し、受信した予約情報を、情報処理部１３０へ出力する。情報処理部１３０の取得部１３２は、通信部１１０が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を割当候補導出部１３４へ出力する。
割当候補導出部１３４は、取得部２３２が出力した予約情報を取得し、取得した一又は複数の予約情報の各々に含まれる接車の希望日時を示す情報に基づいて、接車の希望日が同じである予約情報を抽出する。割当候補導出部１３４は、抽出した予約情報に含まれる端末装置２００のＩＤを取得する。割当候補導出部１３４は、取得した一又は複数の端末装置２００のＩＤと、接車する車両の大きさとに基づいて、一又は複数の端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する。割当候補導出部１３４は、割当結果情報を、評価値導出部１３６へ出力する。
（ステップＳ４）
評価値導出部１３６は、割当候補導出部１３４が出力した割当結果情報を取得し、取得した割当結果情報に含まれる複数の割り当て候補の各々について、記憶部１２０に記憶されている接車条件１２８に基づいて、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を導出する。ここで、評価値導出部１３６は、入荷バースに複数の車両が割り当てられている場合には、各車両について導出した点数を平均化するなどの統計処理を行い、統計処理した結果を、入荷バースに割り当てられた車両の点数としてもよい。
また、評価値導出部１３６は、入荷バースに複数の車両が割り当てられている場合には、各車両について導出した点数のうち、大きい値を、入荷バースに割り当てられた車両の点数としてもよいし、小さい値を、入荷バースに割り当てられた車両の点数としてもよい。
図５は、第１の実施形態の車両割当システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
（ステップＳ１）
端末装置２００の処理部２３３は、ユーザが操作部２４０を操作することによって入力された接車する車両の大きさ（大型車、中型車、小型車）を示す情報と、接車の希望日時を示す情報とを含み、車両割当装置１００を宛先とする予約情報を作成し、作成した予約情報を通信部２１０へ出力する。
（ステップＳ２）
端末装置２００の通信部２１０は、処理部２３３が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を、車両割当装置１００へ送信する。
（ステップＳ３）
車両割当装置１００の通信部１１０は、端末装置２００が送信した予約情報を受信し、受信した予約情報を、情報処理部１３０へ出力する。情報処理部１３０の取得部１３２は、通信部１１０が出力した予約情報を取得し、取得した予約情報を割当候補導出部１３４へ出力する。
割当候補導出部１３４は、取得部２３２が出力した予約情報を取得し、取得した一又は複数の予約情報の各々に含まれる接車の希望日時を示す情報に基づいて、接車の希望日が同じである予約情報を抽出する。割当候補導出部１３４は、抽出した予約情報に含まれる端末装置２００のＩＤを取得する。割当候補導出部１３４は、取得した一又は複数の端末装置２００のＩＤと、接車する車両の大きさとに基づいて、一又は複数の端末装置２００のＩＤを、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する。割当候補導出部１３４は、割当結果情報を、評価値導出部１３６へ出力する。
（ステップＳ４）
評価値導出部１３６は、割当候補導出部１３４が出力した割当結果情報を取得し、取得した割当結果情報に含まれる複数の割り当て候補の各々について、記憶部１２０に記憶されている接車条件１２８に基づいて、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を導出する。ここで、評価値導出部１３６は、入荷バースに複数の車両が割り当てられている場合には、各車両について導出した点数を平均化するなどの統計処理を行い、統計処理した結果を、入荷バースに割り当てられた車両の点数としてもよい。
また、評価値導出部１３６は、入荷バースに複数の車両が割り当てられている場合には、各車両について導出した点数のうち、大きい値を、入荷バースに割り当てられた車両の点数としてもよいし、小さい値を、入荷バースに割り当てられた車両の点数としてもよい。
（ステップＳ５）
評価値導出部１３６は、導出した４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。
（ステップＳ６）
評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の全てについて、評価値を導出したか否かを判定する。評価値を導出していない割り当て候補がある場合、ステップＳ３へ移行する。評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の全てについて、評価値を導出した場合、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を、選択部１３８へ出力する。
（ステップＳ７）
選択部１３８は、評価値導出部１３６が出力した複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を取得し、取得した複数の割り当て候補の各々の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。選択部１３８は、選択した割り当て候補を示す情報を、作成部１４０へ出力する。
（ステップＳ８）
作成部１４０は、選択部１３８が出力した割り当て候補を示す情報を取得し、取得した割り当て候補を示す情報に基づいて、入荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを含み、端末装置２００を宛先とする接車指示情報を作成する。作成部１４０は、作成した接車指示情報を、通信部１１０へ出力する。
（ステップＳ９）
通信部１１０は、作成部１４０が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報を、端末装置２００へ送信する。
（ステップＳ１０）
端末装置２００の通信部２１０は、車両割当装置１００が送信した接車指示情報を受信し、受信した接車指示情報を情報処理部２３０へ出力する。情報処理部２３０の取得部２３２は、通信部２１０が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報を、処理部２３３へ出力する。処理部２３３は、取得部２３２が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報に含まれる出荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを表示部２４５へ表示する。
評価値導出部１３６は、導出した４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。
（ステップＳ６）
評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の全てについて、評価値を導出したか否かを判定する。評価値を導出していない割り当て候補がある場合、ステップＳ３へ移行する。評価値導出部１３６は、複数の割り当て候補の全てについて、評価値を導出した場合、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を、選択部１３８へ出力する。
（ステップＳ７）
選択部１３８は、評価値導出部１３６が出力した複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を取得し、取得した複数の割り当て候補の各々の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。選択部１３８は、選択した割り当て候補を示す情報を、作成部１４０へ出力する。
（ステップＳ８）
作成部１４０は、選択部１３８が出力した割り当て候補を示す情報を取得し、取得した割り当て候補を示す情報に基づいて、入荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを含み、端末装置２００を宛先とする接車指示情報を作成する。作成部１４０は、作成した接車指示情報を、通信部１１０へ出力する。
（ステップＳ９）
通信部１１０は、作成部１４０が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報を、端末装置２００へ送信する。
（ステップＳ１０）
端末装置２００の通信部２１０は、車両割当装置１００が送信した接車指示情報を受信し、受信した接車指示情報を情報処理部２３０へ出力する。情報処理部２３０の取得部２３２は、通信部２１０が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報を、処理部２３３へ出力する。処理部２３３は、取得部２３２が出力した接車指示情報を取得し、取得した接車指示情報に含まれる出荷バースを示す情報と、接車日時を示す情報とを表示部２４５へ表示する。
前述した第１の実施形態では、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に、車両を割り当てる場合について説明したが、この限りでない。例えば、入荷バースに限らず、出荷バースについても適用できる。つまり、第１の実施形態は、入出荷バースに適用できる。
前述した第１の実施形態では、端末装置２００にアプリ２２４が、予めインストールされている場合について説明したがこの限りでない。例えば、アプリ２２４を、クラウドなどでリンク可能とし、スマートフォンなどの端末装置に実装可能としてもよい。
このように構成することによって、アプリ２２４をインストールしていない端末装置を保持しているユーザに、物流センターの入出荷バースを利用させることができる。アプリ２２４は、クラウドから、端末装置にインストールできるため、入出荷バースへ、車両を割り当てるスケジューリングを、短時間に達成できる。
前述した第１の実施形態では、端末装置２００にアプリ２２４が、予めインストールされている場合について説明したがこの限りでない。例えば、アプリ２２４を、クラウドなどでリンク可能とし、スマートフォンなどの端末装置に実装可能としてもよい。
このように構成することによって、アプリ２２４をインストールしていない端末装置を保持しているユーザに、物流センターの入出荷バースを利用させることができる。アプリ２２４は、クラウドから、端末装置にインストールできるため、入出荷バースへ、車両を割り当てるスケジューリングを、短時間に達成できる。
第１の実施形態の車両割当システムによれば、車両割当装置１００は、複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数が関連付けられたバース情報を記憶する。車両割当装置１００は、複数の車両の各々を、一又は複数の使用可能時間に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する割当候補導出部１３４と、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する評価値導出部１３６と、複数の車両の評価値に基づいて、割り当て候補から、割り当てを選択する選択部１３８とを備える。
このように構成することによって、入荷バースで検品を行う人員の体制に応じて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てる車両の数をスケジューリングできるため、平準化できる。
また、スケジューリングすることによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に、車両を割り当てる場合に、拘束条件を設定し最適解を導出できる。これによって、物流センター側の処理能力に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てる車両の数量をコントロールできる。また、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、車両が割り当てられることによって、より細かな時間管理が可能になるため、入出荷バースに車両を効率的に割り当てることができる。
また、車両には、大型車、中型車などの第１車両と、第１車両よりもサイズが小さい小型車などの第２車両が含まれ、割当候補導出部１３４は、使用可能時間に第２車両を複数割り当てることによって、割り当て候補を導出する。評価値導出部１３６は、接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。このように構成することによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、第２車両を複数割り当てることができるため、車両を効率的に割り当てることができる。
このように構成することによって、入荷バースで検品を行う人員の体制に応じて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てる車両の数をスケジューリングできるため、平準化できる。
また、スケジューリングすることによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に、車両を割り当てる場合に、拘束条件を設定し最適解を導出できる。これによって、物流センター側の処理能力に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てる車両の数量をコントロールできる。また、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、車両が割り当てられることによって、より細かな時間管理が可能になるため、入出荷バースに車両を効率的に割り当てることができる。
また、車両には、大型車、中型車などの第１車両と、第１車両よりもサイズが小さい小型車などの第２車両が含まれ、割当候補導出部１３４は、使用可能時間に第２車両を複数割り当てることによって、割り当て候補を導出する。評価値導出部１３６は、接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。このように構成することによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、第２車両を複数割り当てることができるため、車両を効率的に割り当てることができる。
（第２の実施形態）
第２の実施形態の車両割当装置１００ａは、第１の実施形態の車両割当装置１００と、複数の割り当て候補の各々について、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両を変更し、群知能アルゴリズムを使用して点数を再導出する点で異なる。
（車両割当システムの構成）
図６は、第２の実施形態の車両割当システムの車両割当装置と、端末装置との構成の一例を示すブロック図である。実施形態の車両割当システムは、車両割当装置１００ａと、端末装置２００とを備える。
図６には、一台の端末装置２００が示されているが、端末装置２００の数は複数であってもよい。具体的には、端末装置２００の数は、入荷バースの数よりも多くてもよい。車両割当装置１００ａと、端末装置２００との間は、インターネットなどのネットワーク５０を介して接続される。以下、車両割当装置１００ａと、端末装置２００とのうち、第１の実施形態とは異なる車両割当装置１００ａについて説明する。
（車両割当装置）
車両割当装置１００ａは、通信部１１０と、記憶部１２０ａと、情報処理部１３０ａと、前記各構成要素を図６に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン１５０とを備える。
記憶部１２０ａは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。記憶部１２０ａには、情報処理部１３０ａにより実行されるプログラム１２２と、アプリ１２４ａと、バース情報１２６と、接車条件１２８とが記憶される。
第２の実施形態の車両割当装置１００ａは、第１の実施形態の車両割当装置１００と、複数の割り当て候補の各々について、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両を変更し、群知能アルゴリズムを使用して点数を再導出する点で異なる。
（車両割当システムの構成）
図６は、第２の実施形態の車両割当システムの車両割当装置と、端末装置との構成の一例を示すブロック図である。実施形態の車両割当システムは、車両割当装置１００ａと、端末装置２００とを備える。
図６には、一台の端末装置２００が示されているが、端末装置２００の数は複数であってもよい。具体的には、端末装置２００の数は、入荷バースの数よりも多くてもよい。車両割当装置１００ａと、端末装置２００との間は、インターネットなどのネットワーク５０を介して接続される。以下、車両割当装置１００ａと、端末装置２００とのうち、第１の実施形態とは異なる車両割当装置１００ａについて説明する。
（車両割当装置）
車両割当装置１００ａは、通信部１１０と、記憶部１２０ａと、情報処理部１３０ａと、前記各構成要素を図６に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン１５０とを備える。
記憶部１２０ａは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。記憶部１２０ａには、情報処理部１３０ａにより実行されるプログラム１２２と、アプリ１２４ａと、バース情報１２６と、接車条件１２８とが記憶される。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、端末装置２００が送信した予約情報を受信させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、受信させた予約情報の数に基づいて、複数の車両の各々を、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てさせることによって割り当て候補を複数導出させる。ここでは、車両の数が、予約情報の数と同じである場合について説明を続ける。また、予約情報によって、複数の車両について、入荷バースの予約が行われてもよい。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、導出させた一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替えさせる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、導出させた複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、複数の車両の評価値に基づいて、複数の割り当て候補から、割り当て候補を選択させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、選択させた割り当て候補に基づいて、端末装置２００に、接車日時を示す情報を含む接車指示信号を作成させる。アプリ１２４は、作成させた接車指示信号を、端末装置２００へ送信させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、受信させた予約情報の数に基づいて、複数の車両の各々を、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てさせることによって割り当て候補を複数導出させる。ここでは、車両の数が、予約情報の数と同じである場合について説明を続ける。また、予約情報によって、複数の車両について、入荷バースの予約が行われてもよい。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、導出させた一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替えさせる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、導出させた複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出させる。
アプリ１２４ａは、車両割当装置１００ａに、複数の車両の評価値に基づいて、複数の割り当て候補から、割り当て候補を選択させる。
アプリ１２４は、車両割当装置１００に、選択させた割り当て候補に基づいて、端末装置２００に、接車日時を示す情報を含む接車指示信号を作成させる。アプリ１２４は、作成させた接車指示信号を、端末装置２００へ送信させる。
情報処理部１３０ａの全部または一部は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサが記憶部１２０ａに格納されたプログラム１２２やアプリ１２４ａを実行することにより実現されるソフトウェア機能部である。なお、情報処理部１３０ａの全部または一部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
情報処理部１３０ａは、例えば、取得部１３２と、割当候補導出部１３４と、評価値導出部１３６ａと、選択部１３８と、作成部１４０とを備える。
情報処理部１３０ａは、例えば、取得部１３２と、割当候補導出部１３４と、評価値導出部１３６ａと、選択部１３８と、作成部１４０とを備える。
評価値導出部１３６ａは、割当候補導出部１３４が出力した割当結果情報を取得し、取得した割当結果情報に含まれる複数の割り当て候補の各々について、記憶部１２０ａに記憶されている接車条件１２８に基づいて、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を導出する。具体的には、評価値導出部１３６ａは、４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てられた車両について、前述した（１）から（１２）に基づいて、点数を導出する。
評価値導出部１３６ａは、導出した４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。具体的には、評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を合計することによって、評価値を導出する。
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、群知能アルゴリズムを使用して、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替える。評価値導出部１３６ａは、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出する。
評価値導出部１３６は、予め設定される世代数程度、少なくとも二つの車両を入れ替えることを繰り返す。評価値導出部１３６は、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出する。評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について導出した評価値を、選択部１３８へ出力する。
評価値導出部１３６ａは、導出した４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。具体的には、評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、４個の出荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に割り当てた車両の点数を合計することによって、評価値を導出する。
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、群知能アルゴリズムを使用して、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替える。評価値導出部１３６ａは、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出する。
評価値導出部１３６は、予め設定される世代数程度、少なくとも二つの車両を入れ替えることを繰り返す。評価値導出部１３６は、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出する。評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について導出した評価値を、選択部１３８へ出力する。
（車両割当システムの動作）
図７は、第２の実施形態の車両割当システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
ステップＳ２１－Ｓ２６は、図６を参照して説明したステップＳ１－Ｓ６を適用できる。
（ステップＳ２７）
車両割当装置１００ａの評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補から、割当候補を選択し、選択した割り当て候補について、群知能アルゴリズムを使用して、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替える。
（ステップＳ２８）
評価値導出部１３６ａは、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出する。
（ステップＳ２９）
評価値導出部１３６ａは、導出した４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。
（ステップＳ３０）
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の全てについて、評価値を導出したかを判定する。評価値を導出していない割り当て候補がある場合、ステップＳ２７へ移行する。
（ステップＳ３１）
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の全てについて、予め設定される世代数まで導出したかを判定する。予め設定される世代数まで導出していない場合には、ステップＳ２７へ移行する。
（ステップＳ３２）
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の全てについて、予め設定される世代数まで導出した場合、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を、選択部１３８へ出力する。選択部１３８は、評価値導出部１３６ａが出力した複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を取得し、取得した複数の割り当て候補の各々の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。選択部１３８は、選択した割り当て候補を示す情報を、作成部１４０へ出力する。
ステップＳ３３－Ｓ３５は、図６を参照して説明したステップＳ８－Ｓ１０を適用できる。
図７は、第２の実施形態の車両割当システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
ステップＳ２１－Ｓ２６は、図６を参照して説明したステップＳ１－Ｓ６を適用できる。
（ステップＳ２７）
車両割当装置１００ａの評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補から、割当候補を選択し、選択した割り当て候補について、群知能アルゴリズムを使用して、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替える。
（ステップＳ２８）
評価値導出部１３６ａは、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出する。
（ステップＳ２９）
評価値導出部１３６ａは、導出した４個の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。
（ステップＳ３０）
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の全てについて、評価値を導出したかを判定する。評価値を導出していない割り当て候補がある場合、ステップＳ２７へ移行する。
（ステップＳ３１）
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の全てについて、予め設定される世代数まで導出したかを判定する。予め設定される世代数まで導出していない場合には、ステップＳ２７へ移行する。
（ステップＳ３２）
評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の全てについて、予め設定される世代数まで導出した場合、複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を、選択部１３８へ出力する。選択部１３８は、評価値導出部１３６ａが出力した複数の割り当て候補の各々について導出した割り当て候補の評価値を取得し、取得した複数の割り当て候補の各々の評価値に基づいて、割り当て候補を選択する。選択部１３８は、選択した割り当て候補を示す情報を、作成部１４０へ出力する。
ステップＳ３３－Ｓ３５は、図６を参照して説明したステップＳ８－Ｓ１０を適用できる。
（車両割当例）
本実施形態では、スケジューリング問題で、ＧＡを用い、その効果を検証した。スケジューリング問題は、整数変数を含んだ最適化問題として解くことができる。スケジューリング問題のほとんどは、ＮＰ困難であり、どの程度の規模の問題で計算量の増大が発生するかの予測は難しく、同じ問題でも、実際に数値を入れた問題の構造によって解ける規模が全く異なる。そのため、遺伝的アルゴリズム（GA）やタブーサーチ（TS）、焼きなまし法（SA）といったヒューリスティクスによる近似解法が用いられることが多い。
近似解法では、近年、複雑かつ多変数の最適化問題に対して有効であるとして、動物や昆虫の特徴的な行動から考えられた群知能アルゴリズムが着目されている。代表例として、人工蜂コロニー（Artificial Bee Colony）（以下「ＡＢＣ」という）と、ホタルアルゴリズム（以下「ＦＡ」という）が挙げられる。
（バース情報）
図８は、バース情報の一例を示す図である。図８に示されるように、６時から１２時までを６個に分割することによって、使用可能時間が設定される。入荷バースの数は４個である。各入荷バースに割り当てることができる車両は、図８に示されるように、大型車であれば一台、中型車であれば一台、小型車であれば二台である。
図９は、受け付けた予約の一例を示す図である。図９に示されるように、予約を受け付けた車両の台数は大型車８台と、中型車１０台と、小型車１２台との総数３０台とした。具体的には、６時から７時では、大型車２台と中型車２台と小型車３台で、合計７台である。７時から８時では、大型車３台と中型車３台と小型車４台で、合計１０台である。８時から９時では、大型車２台と中型車３台と小型車４台で、合計９台である。９時から１０時では、大型車１台と中型車１台と小型車１台で、合計３台である。１０時から１１時では、大型車０台と中型車１台と小型車０台で、合計１台である。１１時から１２時では、大型車０台と中型車０台と小型車０台で、合計０台である。
図１０は、第２の実施形態の車両割当装置の車両割当の一例を示す図である。図１０に示される例では、車両のＩＤとして、車両番号１から３０が示されている。車両番号１から３０のうち、大型車は１から８であり、中型車は９から１８であり、小型車は１９から３０である。車両１から３０のうち、車両２１は、６時から７時の間を希望していたため、６時から７時に割り当てられている。
図１１は、第２の実施形態の車両割当装置の評価値の導出結果の一例を示す図である。図１１には、評価値の導出を予め設定される世代数程度繰り返した結果を示す。ここでは、予め設定される世代数を２０００回とした。
理論値（厳密解）例の場合には、ペナルティの総数は９回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は７０％であり、前述した（１１）に９台が違反している。
計算結果（近似解）例１の場合には、ペナルティの総数は１５回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は５０％であり、理論値に対する達成度は７１．４％であり、前述した（１１）に１５台が違反している。
計算結果（近似解）例２の場合には、ペナルティの総数は１９回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は３６．７％であり、理論値に対する達成度は５２．４％であり、前述した（１１）に１９台が違反している。
計算結果（近似解）例３の場合には、ペナルティの総数は２０回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は３３．３％であり、理論値に対する達成度は４７．６％であり、前述した（１１）に２０台が違反している。
計算結果（近似解）例４の場合には、ペナルティの総数は１１１回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は－２７０％であり、理論値に対する達成度は－３８５．７％であり、前述した（１２）にも違反している。
仮に、理論値に対する達成度が５０％以上である場合を許容範囲とした場合には、計算結果（近似解）例１と、計算結果（近似解）例２とが許容される。この場合、選択部１３８は、計算結果（近似解）例１と、計算結果（近似解）例２とのうち、達成率が高い計算結果（近似解）例１を選択する。
本実施形態では、スケジューリング問題で、ＧＡを用い、その効果を検証した。スケジューリング問題は、整数変数を含んだ最適化問題として解くことができる。スケジューリング問題のほとんどは、ＮＰ困難であり、どの程度の規模の問題で計算量の増大が発生するかの予測は難しく、同じ問題でも、実際に数値を入れた問題の構造によって解ける規模が全く異なる。そのため、遺伝的アルゴリズム（GA）やタブーサーチ（TS）、焼きなまし法（SA）といったヒューリスティクスによる近似解法が用いられることが多い。
近似解法では、近年、複雑かつ多変数の最適化問題に対して有効であるとして、動物や昆虫の特徴的な行動から考えられた群知能アルゴリズムが着目されている。代表例として、人工蜂コロニー（Artificial Bee Colony）（以下「ＡＢＣ」という）と、ホタルアルゴリズム（以下「ＦＡ」という）が挙げられる。
（バース情報）
図８は、バース情報の一例を示す図である。図８に示されるように、６時から１２時までを６個に分割することによって、使用可能時間が設定される。入荷バースの数は４個である。各入荷バースに割り当てることができる車両は、図８に示されるように、大型車であれば一台、中型車であれば一台、小型車であれば二台である。
図９は、受け付けた予約の一例を示す図である。図９に示されるように、予約を受け付けた車両の台数は大型車８台と、中型車１０台と、小型車１２台との総数３０台とした。具体的には、６時から７時では、大型車２台と中型車２台と小型車３台で、合計７台である。７時から８時では、大型車３台と中型車３台と小型車４台で、合計１０台である。８時から９時では、大型車２台と中型車３台と小型車４台で、合計９台である。９時から１０時では、大型車１台と中型車１台と小型車１台で、合計３台である。１０時から１１時では、大型車０台と中型車１台と小型車０台で、合計１台である。１１時から１２時では、大型車０台と中型車０台と小型車０台で、合計０台である。
図１０は、第２の実施形態の車両割当装置の車両割当の一例を示す図である。図１０に示される例では、車両のＩＤとして、車両番号１から３０が示されている。車両番号１から３０のうち、大型車は１から８であり、中型車は９から１８であり、小型車は１９から３０である。車両１から３０のうち、車両２１は、６時から７時の間を希望していたため、６時から７時に割り当てられている。
図１１は、第２の実施形態の車両割当装置の評価値の導出結果の一例を示す図である。図１１には、評価値の導出を予め設定される世代数程度繰り返した結果を示す。ここでは、予め設定される世代数を２０００回とした。
理論値（厳密解）例の場合には、ペナルティの総数は９回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は７０％であり、前述した（１１）に９台が違反している。
計算結果（近似解）例１の場合には、ペナルティの総数は１５回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は５０％であり、理論値に対する達成度は７１．４％であり、前述した（１１）に１５台が違反している。
計算結果（近似解）例２の場合には、ペナルティの総数は１９回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は３６．７％であり、理論値に対する達成度は５２．４％であり、前述した（１１）に１９台が違反している。
計算結果（近似解）例３の場合には、ペナルティの総数は２０回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は３３．３％であり、理論値に対する達成度は４７．６％であり、前述した（１１）に２０台が違反している。
計算結果（近似解）例４の場合には、ペナルティの総数は１１１回であり、接車希望時間の通りに割り当てられた車両の割合は－２７０％であり、理論値に対する達成度は－３８５．７％であり、前述した（１２）にも違反している。
仮に、理論値に対する達成度が５０％以上である場合を許容範囲とした場合には、計算結果（近似解）例１と、計算結果（近似解）例２とが許容される。この場合、選択部１３８は、計算結果（近似解）例１と、計算結果（近似解）例２とのうち、達成率が高い計算結果（近似解）例１を選択する。
本実施形態の車両割当装置１００ａによって、車両が入荷バースへ割り当てられた場合の効果について説明する。
図１２は、第２の実施形態の車両割当装置による効果を説明するための図である。図１２において、（１）は車両割当装置１００ａを使用しない場合の待ち時間を示し、（２）は車両割当装置１００ａを使用した場合の待ち時間を示す。図１２に示される例では、３０台の車両を、４個の入荷バースの各々に割り当てる場合について、待機台数と、到着台数と、接車台数とが示される。
図１２の（１）によれば、物流センターへの入荷車両台数が３０台／日の場合で、従来型の受付先着順を採用した場合には、使用可能時間にかかわらず、車両が待機しているのかわかる。従来型の受付先着順を採用した場合には、平均待機時間は約８０分である。
これに対し、図１２の（２）によれば、物流センターへの入荷車両台数が３０台／日の場合で、第２の実施形態の車両割当装置１００ａによってスケジューリングを行った場合には、使用可能時間によっては、車両が待機していないのが分かる。車両割当装置１００ａによってスケジューリングを行った場合には、平均待機時間は約６分となる。
つまり、第２の実施形態の車両割当装置１００ａを使用することによって、待機時間は９２．５％の削減できるとともに、割り当て表作成についても９５％以上の作業時間の短縮が可能となる。
前述した第２の実施形態では、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に、車両を割り当てる場合について説明したが、この限りでない。例えば、入荷バースに限らず、出荷バースについても適用できる。つまり、第２の実施形態は、入出荷バースに適用できる。
前述した第２の実施形態では、端末装置２００にアプリ２２４がインストールされている場合について説明したがこの限りでない。例えば、アプリ２２４を、クラウドなどでリンク可能とし、スマートフォンなどの端末装置に実装可能としてもよい。このように構成することによって、アプリ２２４をインストールしていない端末装置を保持しているユーザに、物流センターの入出荷バースを利用させることができる。アプリ２２４は、クラウドから、端末装置にインストールできるため、入出荷バースへ、車両を割り当てるスケジューリングを、短時間に達成できる。
前述した第２の実施形態では、群知能アルゴリズムの代表例として、ＡＢＣと、ＦＡとについて説明したが、この限りでない。例えば、群知能アルゴリズムとして、蟻コロニー最適化(ACO)、人工免疫システム、荷電系探索、カッコウ探索などを使用してもよい。
前述した第２の実施形態では、評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、群知能アルゴリズムを使用して、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替える場合について説明したが、この限りでない。例えば、評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、遺伝的アルゴリズム（GA）やタブーサーチ（TS）、焼きなまし法（SA）といったヒューリスティクスによる近似解法を用いて、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替えてもよい。また、評価値導出部１３６ａは、複数の近似解法のうち、少なくとも一部を組み合わせて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替えてもよい。
図１２は、第２の実施形態の車両割当装置による効果を説明するための図である。図１２において、（１）は車両割当装置１００ａを使用しない場合の待ち時間を示し、（２）は車両割当装置１００ａを使用した場合の待ち時間を示す。図１２に示される例では、３０台の車両を、４個の入荷バースの各々に割り当てる場合について、待機台数と、到着台数と、接車台数とが示される。
図１２の（１）によれば、物流センターへの入荷車両台数が３０台／日の場合で、従来型の受付先着順を採用した場合には、使用可能時間にかかわらず、車両が待機しているのかわかる。従来型の受付先着順を採用した場合には、平均待機時間は約８０分である。
これに対し、図１２の（２）によれば、物流センターへの入荷車両台数が３０台／日の場合で、第２の実施形態の車両割当装置１００ａによってスケジューリングを行った場合には、使用可能時間によっては、車両が待機していないのが分かる。車両割当装置１００ａによってスケジューリングを行った場合には、平均待機時間は約６分となる。
つまり、第２の実施形態の車両割当装置１００ａを使用することによって、待機時間は９２．５％の削減できるとともに、割り当て表作成についても９５％以上の作業時間の短縮が可能となる。
前述した第２の実施形態では、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間に、車両を割り当てる場合について説明したが、この限りでない。例えば、入荷バースに限らず、出荷バースについても適用できる。つまり、第２の実施形態は、入出荷バースに適用できる。
前述した第２の実施形態では、端末装置２００にアプリ２２４がインストールされている場合について説明したがこの限りでない。例えば、アプリ２２４を、クラウドなどでリンク可能とし、スマートフォンなどの端末装置に実装可能としてもよい。このように構成することによって、アプリ２２４をインストールしていない端末装置を保持しているユーザに、物流センターの入出荷バースを利用させることができる。アプリ２２４は、クラウドから、端末装置にインストールできるため、入出荷バースへ、車両を割り当てるスケジューリングを、短時間に達成できる。
前述した第２の実施形態では、群知能アルゴリズムの代表例として、ＡＢＣと、ＦＡとについて説明したが、この限りでない。例えば、群知能アルゴリズムとして、蟻コロニー最適化(ACO)、人工免疫システム、荷電系探索、カッコウ探索などを使用してもよい。
前述した第２の実施形態では、評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、群知能アルゴリズムを使用して、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替える場合について説明したが、この限りでない。例えば、評価値導出部１３６ａは、複数の割り当て候補の各々について、遺伝的アルゴリズム（GA）やタブーサーチ（TS）、焼きなまし法（SA）といったヒューリスティクスによる近似解法を用いて、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替えてもよい。また、評価値導出部１３６ａは、複数の近似解法のうち、少なくとも一部を組み合わせて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替えてもよい。
第２の実施形態の車両割当システムによれば、車両割当装置１００ａは、複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数が関連付けられたバース情報を記憶する。車両割当装置１００ａは、複数の車両の各々を、一又は複数の使用可能時間に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する割当候補導出部１３４と、車両の入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する評価値導出部１３６ａと、複数の車両の評価値に基づいて、割り当て候補から、割り当てを選択する選択部１３８とを備える。
評価値導出部１３６ａは、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替え、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、接車条件に基づいて、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出する。
このように構成することによって、入荷バースで、検品を行う人員の体制に応じて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てる車両の数をスケジューリングできるため、平準化できる。
また、スケジューリングすることによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に車両を割り当てる場合に、接車条件を設定し、最適解を導出することによって、物流センター側の処理能力に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てる車両の数量をコントロールできる。また、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、車両が割り当てられるため、より細かな時間管理が可能になる。このため、入出荷バースに車両を効率的に割り当てることができる。
また、車両には、大型車、中型車などの第１車両と、第１車両よりもサイズが小さい小型車などの第２車両が含まれ、割当候補導出部１３４は、使用可能時間に第２車両を複数割り当てることによって、割り当て候補を導出する。評価値導出部１３６ａは、接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。このように構成することによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、第２車両を複数割り当てることができるため、車両を効率的に割り当てることができる。
評価値導出部１３６ａは、割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替え、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、接車条件に基づいて、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、割り当て候補の評価値を導出する。
このように構成することによって、入荷バースで、検品を行う人員の体制に応じて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てる車両の数をスケジューリングできるため、平準化できる。
また、スケジューリングすることによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に車両を割り当てる場合に、接車条件を設定し、最適解を導出することによって、物流センター側の処理能力に基づいて、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てる車両の数量をコントロールできる。また、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、車両が割り当てられるため、より細かな時間管理が可能になる。このため、入出荷バースに車両を効率的に割り当てることができる。
また、車両には、大型車、中型車などの第１車両と、第１車両よりもサイズが小さい小型車などの第２車両が含まれ、割当候補導出部１３４は、使用可能時間に第２車両を複数割り当てることによって、割り当て候補を導出する。評価値導出部１３６ａは、接車条件に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数を導出し、導出した一又は複数の使用可能時間の各々に割り当てた第１車両と第２車両とのいずれか一方又は両方の点数に基づいて、複数の割り当て候補の各々について、割り当て候補の評価値を導出する。このように構成することによって、複数の入荷バースの各々の一又は複数の使用可能時間の各々に、第２車両を複数割り当てることができるため、車両を効率的に割り当てることができる。
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
また、上述した車両割当装置１００、車両割当装置１００ａ、端末装置２００の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
また、上述した車両割当装置１００、車両割当装置１００ａ、端末装置２００の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
１…車両割当システム、５０…ネットワーク、１００、１００ａ…車両割当装置、１１０…通信部、１２０、１２０ａ…記憶部、１２２…プログラム、１２４、１２４ａ…アプリ、１２６…バース情報、１２８…接車条件、１３０、１３０ａ…情報処理部、１３２…取得部、１３４…割当候補導出部、１３６、１３６ａ…評価値導出部、１３８…選択部、１４０…作成部、２００…端末装置、２１０…通信部、２２０…記憶部、２２２…プログラム、２２４…アプリ、２３０…情報処理部、２３２…取得部、２３４…処理部、２４０…操作部、２４５…表示部
Claims (7)
- 複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数が関連付けられ、
複数の車両の各々を、一又は複数の前記使用可能時間に割り当てることによって割り当て候補を複数導出する割当候補導出部と、
前記車両の前記入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出する評価値導出部と、
前記複数の前記割り当て候補の評価値に基づいて、前記割り当て候補から、割り当てを選択する選択部と
を備える、車両割当装置。 - 前記評価値導出部は、前記割り当て候補に含まれる少なくとも二つの車両を入れ替え、少なくとも二つの車両を入れ替えることによって得られる割り当て候補について、前記接車条件に基づいて、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出し、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、前記割り当て候補の評価値を導出する、請求項１に記載の車両割当装置。
- 前記接車条件は、前記使用可能時間に一台の車両を割り当てることである、請求項１又は請求項２に記載の車両割当装置。
- 前記車両には、第１車両と、前記第１車両よりもサイズが小さい第２車両が含まれ、
前記割当候補導出部は、前記使用可能時間に前記第２車両を複数割り当てることによって、割り当て候補を導出し、
前記評価値導出部は、前記接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた前記第１車両と前記第２車両とのいずれか一方又は両方の点数を導出し、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた前記第１車両と前記第２車両とのいずれか一方又は両方の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出する、請求項１又は請求項２に記載の車両割当装置。 - 前記評価値導出部は、導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた複数の前記第２車両の点数を統計処理した点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出する、請求項４に記載の車両割当装置。
- 複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数が関連付けられ、
複数の車両の各々を、一又は複数の前記使用可能時間に割り当てることによって割り当て候補を複数導出するステップと、
前記車両の前記入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出するステップと、
前記車両の点数を導出するステップで導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出するステップと、
前記複数の前記割り当て候補の評価値に基づいて、前記割り当て候補から、割り当てを選択するステップと
を有する、コンピュータが実行する、入出荷バースへ車両を割り当てる車両割り当て方
法。 - コンピュータに、
複数の入出荷バースの各々と、所定の時間幅を複数に分割した使用可能時間のうち、一又は複数の前記使用可能時間に、複数の車両の各々を割り当てることによって割り当て候補を複数導出するステップと、
前記車両の前記入出荷バースへの接車条件に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数を導出するステップと、
前記車両の点数を導出するステップで導出した一又は複数の前記使用可能時間の各々に割り当てた車両の点数に基づいて、複数の前記割り当て候補の各々について、前記割り当て候補の評価値を導出するステップと、
前記複数の前記割り当て候補の評価値に基づいて、前記割り当て候補から、割り当てを選択するステップと
を実行させる、プログラム。
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