JP7468768B1 - 情報処理システム、情報処理サーバ、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の情報処理サーバは、最適化計算機と通信可能に接続され、取得部と、定式化部と、モデル変換部と、モデル出力部と、解判定部と、を備え、前記取得部が、制約条件及び目的関数を取得し、前記定式化部が、前記取得部によって取得された前記制約条件及び前記目的関数を、前記制約条件を満たし、且つ前記目的関数を最適化する問題として定式化し、前記モデル変換部が、前記定式化部によって定式化された問題を、前記最適化計算機が利用可能なモデルに変換し、前記モデル出力部が、前記モデル変換部によって変換された前記モデルを、前記最適化計算機に出力し、前記最適化計算機によって導出された前記モデルに対する解を採用しない場合、前記解判定部が、前記制約条件及び前記目的関数のうち少なくとも一方を変更し、前記最適化計算機は、前記解を複数導出し、前記解判定部は、複数の前記解のそれぞれの前記制約条件を満たす度合に応じて前記解を採用するか否かを判定する。
また、最適化問題では、目的関数の要素の数が増えるほど、パラメータの組み合わせが膨大となるため、最適解を導出するまでに膨大な時間を要する。パラメータの組み合わせが膨大となると、厳密な最適解を求めることが困難なため、ある程度最適な解が求まれば良いとする近似解法を用いて解くことが一般的に行われている。このような事情から、本実施形態において、「最適化する」とは、唯一の「最も適した解」を導出することに限定されることはなく、ある程度最適な解を複数導出することを含むものとする。
情報処理システム1は、物流業務における配送計画を生成するためのシステムである。図1は、第1実施形態による情報処理システム1の構成例を示すブロック図である。情報処理システム1は、例えば、情報処理サーバ10と、最適化計算機20と、配送業者サーバ30と、ドライバ端末40と、荷主端末50とを備える。この図の例では、情報処理サーバ10と、最適化計算機20との間に、ネットワークNWが配置されているが、これに限定されることはない。情報処理サーバ10と、最適化計算機20との間にネットワークNWが配置されていなくともよい。また、情報処理サーバ10と、配送業者サーバ30との間に汎用の通信ネットワークが配置されていてもよい。この場合、情報処理サーバ10と、最適化計算機20との間にネットワークNWと、配送業者サーバ30との間に汎用の通信ネットワークとが、同一のネットワークであってもよいし、異なるネットワークであってもよい。
最適化計算機20は、論理上、古典コンピュータより指数関数的に高速な計算が可能ではあるが、現状では、いくつかの技術的な問題がネックとなって、それほどの高速性が期待できない場合がある。このため、本実施形態では、最適化計算機20を、ネットワークNWを介してクラウド上に配置し、定式化及びイジングモデルへの変換を、古典コンピュータである情報処理サーバ10で行い、イジングモデルから解を求める計算を最適化計算機20が行うようにして、最適化計算機20が行う処理の負荷が増大しないようにしている。これにより、配送計画を生成するために要するトータルの所要時間が増大しないように抑制することができる。
ここで、図2を用いて、情報処理システム1が行う処理について説明する。図は、情報処理システム1が行う処理の流れを示すシーケンス図である。
ここで、情報処理サーバ10の構成について、図3を用いて説明する。図3は、第1実施形態による情報処理サーバ10の構成例を示すブロック図である。情報処理サーバ10は、例えば、クラウド装置、サーバ装置、PCなどにより実現される。
経路表示部141は、解取得部140によって取得された解に基づく配送経路を表示する。経路表示部141に表示される配送経路には、例えば、ある配送先から別の配送先まで移動するための経路が地図上に示され、ある配送先を出発する時間と、別の配送先に到着する時間、別の配送先に移動する際に積載すべき荷物などが示されている。シフト表示部142は、解取得部140によって取得された解に基づく車両及びドライバの配置(シフト)を表示する。シフト表示部142に表示されるシフトには、例えば、ドライバが、どの車両を使用して、何時ごろ、どのような荷物を配送するか等が、ドライバ毎に示されている。
荷物データは、配送する荷物の配送先、荷姿、重量、容積などを示す情報である。
車両データは、車種、積載容量、特殊免許の有無などを示す情報である。
ドライバデータは、免許、荷下ろしへの対応の可否、担当顧客などが決まっている場合にはその顧客名などを示す情報である。
ここで、情報処理サーバ10が行う処理について、図5を用いて説明する。図5は、実施形態の情報処理サーバ10が行う処理の流れを示すフローチャートである。
情報処理サーバ10は、表示した配送計画の候補から、配送計画が決定されたか否かを判定する(ステップS106)。情報処理サーバ10は、配送業者サーバ30から配送計画として採用する旨の通知を受信した場合、配送計画が決定されたと判定する。一方、情報処理サーバ10は、配送業者サーバ30から配送計画として採用できない旨の通知を受信した場合、配送計画が決定されなかったと判定する。
ここで、第2実施形態について説明する。本実施形態では、無人搬送車(以下、AGV(Automatic Guided Vehicle)という)を走行させる走行経路の最適化に、情報処理システム1を適用する。以下では、工場などに設けられた資材置き場から製造ラインの各工程まで必要な資材を搬送するAGVの走行計画を生成する場合を例に説明する。
ここでの資材とは、AGVに搬送させる資材である。資材に関する制約条件として、資材の総数、各資材の大きさ、AGVに搬送させる順序(優先順位)、搬送する際の取り扱いの注意事項(衝撃に弱い、傾けられない等)、搬送元となる資材置き場の位置、及び、搬送先となる製造ラインの各工程に対応する作業場所の位置などの制約条件が含まれる。
ここでのAGVとは、資材を搬送する車両である。AGVに関する制約条件として、資材の搬送に利用可能なAGVの総数、各AGVのキャパシティ(積載可能な資材の重量及び容量の上限)、各AGVを稼働させることが可能な時間(バッテリ残量)などの制約条件が含まれる。
ここでの経路とは、AGVを走行させる経路である。経路に関する制約条件として、通路におけるAGVによる走行不可を示す制約条件、例えば、工場内に設けられた通路においてAGVが走行するには幅が狭すぎる通路、AGVが走行することが困難となる傾斜、又は障害物がある通路に、AGVを走行させないようにするという制約条件がある。また、経路に関する制約条件として、混雑や事故などを回避するための制約条件、例えば、衝突を回避するため複数のAGVが同時に同じ経路を走行することを禁止するという制約条件などが含まれる。
ここでの作業員とはAGVを管理する作業員である。作業員に関する制約条件として、作業員の総数、各作業員のスケジュール(勤務可能時間帯)などの制約条件が含まれる。
また、AGVと作業員が連携して運搬作業を行う、例えば、AGVが最寄りの通路まで搬送し、その後、作業員が製造ラインの所定の位置まで資材を運ぶような作業を行う場合、作業員の負担をなるべく少なくすることを目的として、作業員が作業のために移動する距離を目的関数としてもよい。この場合、上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、作業員の移動距離を最小限にして資材を運搬するという目的を達成する最適な組合せである。
さらに、上記にて説明した2つの目的関数の和、すなわち、資材の搬送を完了するまでに要した総時間と、作業員が作業のために移動する距離と、の和を、目的関数とすることも可能である。この場合、上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、少ない時間で作業員の負担を抑えながら資材を搬送するという目的を達成する最適な組合せである。
また、なるべく少ない費用に抑えることを目的とする場合、AGVが走行する総走行距離、走行に要する総エネルギー消費(電力)、走行させるAGVの総数、及びこれらの組合せた値の何れかを目的関数とする。上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、少ない費用で資材を運搬するという目的を達成する最適な組合せである。
ここで、第3実施形態について説明する。本実施形態では、廃棄物を回収して処理場まで搬送する回収経路の最適化に、情報処理システム1を適用する。
廃棄物に関する制約条件として、廃棄物の種類(例えば、有害廃棄物、リサイクル可能な廃棄物、及び一般廃棄物等の種類)、回収車両に他の廃棄物と混載してよいか否か、廃棄物の大きさ及び重量、及び、定められた回収の曜日及び日時などの制約条件が含まれる。
処理場に関する制約条件として、処理場における処理能力(例えば、1日に処理できる廃棄物の量)、処理場において処理することができる廃棄物の種類、処理場において廃棄物を受入ることが可能な時間帯などの制約条件含まれる。
ドライバに関する制約として、回収業務に対応可能なドライバの総人数、各ドライバが対応可能なスケジュール(例えば、各ドライバが勤務することが可能な時間帯など)、各ドライバが保有する資格(例えば、安全管理などに関する講習を受講済みであるか否かなど)の制約条件がある。
経路に関する制約として、廃棄物を回収して処理場まで搬送する回収経路に関する制約、例えば、道路の混み具合、回収車両が通行できるか否かなどの制約条件がある。
また、なるべく多くの廃棄物を回収して処理場まで搬送することを目的とする場合、処理場に搬送される廃棄物の総量を目的関数としてもよい。この場合、上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最大となる組合せが、多くの廃棄物を回収して処理場まで搬送するという目的を達成する最適な組合せである。
なお、最適化問題を解く上では目的関数を最小化することを目指すことを前提とすることが多い。情報処理サーバ10は、目的に対応する値(ここでは、処理場に搬送される廃棄物の総量)を最大化することによって最適化する場合、目的関数として、目的に対応する値にマイナスを乗算した関数を用いる。すなわち、情報処理サーバ10は、どのような目的を設定したかに関わらず、目的関数を最小化することによって最適化されるように定式化を実行する。
これにより、情報処理システム1では、最適化計算機20の処理負荷が増大しないように抑制することができる。最適化計算機20に、目的関数を最大化することによって最適化するのか、或いは目的関数を最小化することによって最適化するのか、といった判断や場合分けをするような複雑な処理を行わせる必要がなくなるためである。これにより、回収計画を生成するために要するトータルの所要時間が増大しないように抑制することができる。
さらに、上記にて説明した2つの目的関数の和、すなわち、処理場への搬送が完了するまでに要する総時間と、処理場に搬送される廃棄物の総量(にマイナスを乗じた値)と、の和を、目的関数とすることも可能である。この場合、上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、少ない時間で、より多くの廃棄物を回収して処理場まで搬送するという目的を達成する最適な組合せである。
また、なるべく少ない費用に抑えることを目的とする場合、回収車両が走行する総走行距離、走行に要する燃料費、ドライバの人件費、及びこれらの組合せのいずれかに対応する回収業務に関る費用を目的関数とする。この場合、上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、少ない費用で、廃棄物を回収して処理場まで搬送するという目的を達成する最適な組合せである。
また、なるべく環境への影響を抑えることを目的とする場合、回収車両を走行させることによって排出される温室効果ガスの排出量を目的関数とする。この場合、上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、環境への影響を抑えながら廃棄物を回収して処理場まで搬送するという目的を達成する最適な組合せである。
ここで、第4実施形態について説明する。本実施形態では、車両のレンタルサービスに情報処理システム1を適用する。レンタルサービスでは、レンタル車両(例えば、レンタカー、及び/又はレンタサイクル)が、複数の拠点、例えば、レンタカーであれば駐車場、レンタサイクルスであれば自転車ステーションなどに配置される。利用者は利用し易い場所にある拠点からレンタル車両をレンタルし、返却し易い場所にある拠点にレンタル車両を返却する。以下では、レンタルサービスのスタッフが、利用者から返却されたレンタル車両を、回送車両として複数ある拠点のうちいずれかの拠点に回送する回送計画を生成する場合を例に説明する。
レンタル車両に関する制約条件として、レンタル車両として利用可能な車両の総台数、各車両の燃料(またはバッテリー)残量、各車両をレンタル車両として稼働させることが可能な時間、各車両の保守スケジュール、車種、キャパシティ(何人乗りか)などがある。
利用者に関する制約条件として、利用者によって予約されたレンタル日時及びレンタル時間、返却場所、及び利用者の数などの制約条件がある。
拠点に関する制約条件として、拠点に収容することができるレンタル車両の数、特定の時間帯における利用制限、例えば、深夜の利用禁止の有無などの制約条件がある。
道路状況に関する制約条件として、拠点までの経路にある道路における通行制限、例えば、工事中による通行止め、一方通行、渋滞等、速度制限などの制約条件がある。また、道路の種類、たとば、高速道路か一般道かなどの種類に応じた制約条件などがある。
スタッフに関する制約条件としては、レンタル車両の回送を担当することができるスタッフの総人数、各スタッフのスケジュール、例えば、各スタッフが勤務することが可能な時間帯、各スタッフが所有する免許の種類などの制約条件がある。
また、なるべく少ない費用に抑えることを目的とする場合、回送するレンタル車両のそれぞれの燃料消費の総量、レンタル車両を回送するために要する総人件費、レンタル車両を回送するために使用する配送車の総数など、及びこれらの組合せなど、回送に関する費用を目的関数とする。上記の制約条件を充足する変数(本実施形態では、レンタル車両、利用者、拠点、道路状況、及びスタッフ)の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、少ない費用で回送を完了させるという目的を達成する最適な組合せである。
また、利用者の満足度を最大化することを目的とする場合、利用者が予約したレンタル車両が、確実に利用できるようにするために、予約された拠点に予約されたレンタル車両が配置される確率に基づく値(例えば、確率が大きいほど値が小さくなる関数)を目的関数とする。上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、利用者の満足度を最大化するという目的を達成する最適な組合せである。
また、レンタル車両の利用率を最大化することを目的とする場合、レンタル車両のそれぞれがレンタルされていない空時間の総和を目的関数とする。上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、レンタル車両の利用率を最大化するという目的を達成する最適な組合せである。
ここで、第5実施形態について説明する。本実施形態では、食品の配達サービスに情報処理システム1を適用する。配達サービスでは、複数の利用者と、複数の配達員が登録されており、利用者が飲食店などの持ち帰り可能なメニューなどの食品を指定して配達を依頼すると、配達員による、飲食店での食品の受け取りと利用者への配達が行われる。以下では、配達サービスのスタッフが、配達員に対してどのような経路で食品の受け取りと利用者への配達を実行させるかを示す配達計画を生成する場合を例に説明する。
配達員に関する制約条件として、配達員の総人数、各配達員が配達業務に対応できる時間帯、配達員が配達に使用する輸送手段、例えば、自転車、バイク、車等など、各配達員が1回の配達で配達することができるキャパシティ(最大の荷物量)などの制約条件がある。
利用者に関する制約条件として、利用者からの依頼を受けた時間、利用者が希望する配達時間、配達先の住所などの制約条件がある。
飲食店に関する制約条件として、飲食店の場所、営業時間、注文を受けてから食品を準備するまでに要する時間、配達用の食品として飲食店が提供できる料理の種類や数量などの制約条件がある。
食品に関する制約条件として、食品の大きさ(重量および容量)、配送時における食品の温度、食品の品質を保持できる時間、例えば、一定時間以上が経過すると品質が低下する可能性がある食品であるか否かなどの制約条件がある。
道路状況に関する制約条件として、配達に利用される道路における通行制限、例えば、工事中による通行止め、一方通行、渋滞等、速度制限などの制約条件がある。また、道路の種類、たとば、高速道路か一般道かなどの種類に応じた制約条件などがある。
或いは、配達に係る距離をなるべく少なくすることを目的とする場合、各配達員が配達のために移動する距離の総和を目的関数とする。また、配達に要する時間をなるべく少なく、且つ配達に係る距離をなるべく少なくすることを目的とする場合、これらの目的関数の和、つまり、配達が完了するまでに要する時間の総和と配達のために移動する距離の総和との和を、目的関数としてもよい。
また、利用者の満足度を最大化することを目的とする場合、利用者の待ち時間として、例えば、各配達が完了する時間と利用者が希望する配達時間との差を目的関数とする。上記の制約条件を充足する変数の組合せのうち、目的関数の値が最小となる組合せが、利用者の待ち時間が最小となり、利用者の満足度を最大化するという目的を達成する最適な組合せである。
10…情報処理サーバ
130…制約条件・目的関数取得部(取得部)
131…定式化部
132…イジングモデル変換部(モデル変換部)
133…イジングモデル出力部(モデル出力部)
14…解表示部
140…解取得部
141…経路表示部
142…シフト表示部
143…解判定部
20…最適化計算機
30…配送業者サーバ
40…ドライバ端末
50…荷主端末
Claims (8)
- 1または2以上の運搬場所に1または2以上の被運搬物を1または2以上の運搬体が運搬する計画である運搬計画を生成する第1のサーバと、最適化計算機と、を備え、
前記第1のサーバは、
制約条件及び目的関数を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記制約条件及び前記目的関数を、前記制約条件の下で前記目的関数を最適化する問題として定式化する定式化部と、
前記定式化部によって定式化された問題を、前記最適化計算機が利用可能なモデルに変換するモデル変換部と、
前記モデル変換部によって変換された前記モデルを、前記最適化計算機に出力するモデル出力部と、
前記最適化計算機によって導出された前記モデルに対する解を採用しない場合、前記制約条件及び前記目的関数のうち少なくとも一方を変更する解判定部と、
を備え、
前記最適化計算機は、前記解を複数導出し、
前記解判定部は、複数の前記解のそれぞれの前記制約条件を満たす度合に応じて前記解を採用するか否かを判定する、
情報処理システム。 - 前記第1のサーバに前記運搬計画を生成するように依頼する通知を送信し、前記第1のサーバから前記最適化計算機によって導出された前記解を受信する第2のサーバを備え、
前記第2のサーバは、前記解を表示し、前記解を前記運搬計画として採用するか否かを示す情報を受け付ける処理をし、
前記解判定部は、前記第2のサーバが前記解を前記運搬計画として採用しないことを示す情報を受け付けた場合に、前記制約条件及び前記目的関数の少なくとも一方を変更し、変更後の前記制約条件及び前記目的関数の組合せを前記取得部に出力する、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記最適化計算機は、アニーリング型の量子コンピュータ、疑似量子コンピュータを含むイジングマシン、及びゲート型の量子コンピュータのうち何れかである、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記モデル変換部は、前記最適化計算機がアニーリング型の量子コンピュータである場合、前記定式化部によって定式化された問題を、イジングモデルまたはQUBOに変換する、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記制約条件には、物流業務における配送経路、配送車両、配送物、及び前記配送車両を運転するドライバのうち、少なくとも何れか1つに関する制約が含まれ、
前記目的関数は、前記配送車両の数が最小であり、且つ前記配送車両が走行する距離が最小となる場合に最適となる関数である、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 最適化計算機と通信可能に接続され、
取得部と、定式化部と、モデル変換部と、モデル出力部と、解判定部と、を備え、
前記取得部が、制約条件及び目的関数を取得し、
前記定式化部が、前記取得部によって取得された前記制約条件及び前記目的関数を、前記制約条件を満たし、且つ前記目的関数を最適化する問題として定式化し、
前記モデル変換部が、前記定式化部によって定式化された問題を、前記最適化計算機が利用可能なモデルに変換し、
前記モデル出力部が、前記モデル変換部によって変換された前記モデルを、前記最適化計算機に出力し、
前記最適化計算機によって導出された前記モデルに対する解を採用しない場合、前記解判定部が、前記制約条件及び前記目的関数のうち少なくとも一方を変更し、
前記最適化計算機は、前記解を複数導出し、
前記解判定部は、複数の前記解のそれぞれの前記制約条件を満たす度合に応じて前記解を採用するか否かを判定する、
情報処理サーバ。 - コンピュータが行う情報処理方法であって、
制約条件及び目的関数を取得し、
取得された前記制約条件及び前記目的関数を、前記制約条件を満たし、且つ前記目的関数を最適化する問題として定式化し、
定式化された前記問題を、最適化計算機が利用可能なモデルに変換し、
変換された前記モデルを、前記最適化計算機に出力し、
前記最適化計算機によって導出された前記モデルに対する解を採用しない場合、前記制約条件及び前記目的関数のうち少なくとも一方を変更し、
前記最適化計算機が導出した複数の前記解のそれぞれの前記制約条件を満たす度合に応じて前記解を採用するか否かを判定する、
情報処理方法。 - コンピュータに、
制約条件及び目的関数を取得させ、
前記制約条件及び前記目的関数を、前記制約条件を満たし、且つ前記目的関数を最適化する問題として定式化させ、
前記定式化された問題を、最適化計算機が利用可能なモデルに変換させ、
前記変換された前記モデルを、前記最適化計算機に出力させ、
前記最適化計算機によって導出された前記モデルに対する解を採用しない場合、前記制約条件及び前記目的関数のうち少なくとも一方を変更させ、
前記最適化計算機が導出した複数の前記解のそれぞれの前記制約条件を満たす度合に応じて前記解を採用するか否かを判定させる、
プログラム。
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