WO2020179297A1 - 運行計画生成装置、及び運行計画生成方法 - Google Patents

運行計画生成装置、及び運行計画生成方法 Download PDF

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WO2020179297A1
WO2020179297A1 PCT/JP2020/003374 JP2020003374W WO2020179297A1 WO 2020179297 A1 WO2020179297 A1 WO 2020179297A1 JP 2020003374 W JP2020003374 W JP 2020003374W WO 2020179297 A1 WO2020179297 A1 WO 2020179297A1
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WO
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operation plan
vehicle
timetable
train
target
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/003374
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English (en)
French (fr)
Inventor
恵二 木村
皆川　剛
美智 狩集
政仁 國母
山口　恵
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Definitions

  • the present invention relates to an operation plan generation device and an operation plan generation method.
  • Patent Document 1 describes a railway vehicle maintenance plan analysis system that creates a railway vehicle maintenance plan.
  • the railroad vehicle maintenance plan analysis system was obtained by converting a management server having a storage area for storing passenger load data, operation load data, and weather load data, and information stored in the management server into predetermined conversion values. Create a vehicle maintenance plan based on the converted values.
  • a calculation server is used in a timetable proposal system having a data server for storing information about passengers collected at a plurality of stations and a calculation server for predicting the number of passengers waiting for a vehicle and determining an increase or decrease in the number of vehicles. Predict the number of passengers waiting for the vehicle and determine whether the number of vehicles will increase or decrease at predetermined time intervals, predict the number of passengers waiting for the vehicle at multiple stations in a predetermined time zone based on information about passengers, and It is described that whether to increase or decrease the number of vehicles in a predetermined time zone is determined based on the number of passengers waiting for vehicles at the station.
  • Patent Document 1 describes that a vehicle maintenance plan is created based on passenger load data, operation load data, and weather load data. Further, Patent Document 2 describes that information on passengers at stations is collected, the moving demand of passengers is predicted in real time, and the number of train operations corresponding to the increase or decrease in moving demand is increased or decreased.
  • Patent Documents 1 and 2 is intended to draw up an operation plan of a vehicle in consideration of both improvement of service and maintenance cost of each vehicle.
  • the present invention is an operation plan generation device capable of appropriately generating an operation plan of a vehicle in consideration of both improvement of service in transportation using a vehicle and maintenance cost of a device mounted on the vehicle, And the purpose is to provide a method for generating an operation plan.
  • One of the present inventions for achieving the above object is an operation plan generation device, which is configured by using an information processing device and which generates an operation plan of a vehicle in a transportation system, according to the operation plan.
  • a load amount prediction unit that predicts the load amount of the vehicle when the vehicle is operating, a planned wear level that is a planned value of the wear level of the device included in the vehicle, and the device that is obtained based on the predicted load amount.
  • a consumption level calculation unit that obtains a predicted consumption level that is a predicted value of the consumption level, and the operation plan generation unit generates an operation plan such that the deviation between the predicted consumption level and the planned consumption level is suppressed. ..
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of an information processing system 1 shown as an embodiment.
  • the information processing system 1 performs various kinds of information processing on a railway transportation system which is an example of a transportation system using vehicles.
  • the information processing system 1 includes a target diagram creation device 10 (operation plan generation device), an operation management system 2, a sensor device 3, and a railway-related facility 7.
  • vehicle means a locomotive, a passenger vehicle, a freight vehicle, and a special vehicle (snowplow, track test vehicle, electric test vehicle, accident rescue vehicle, or any other vehicle having a special structure or equipment. .) And is used for railway business.
  • train refers to a vehicle constructed for the purpose of driving a track outside the stop. (Ministerial Ordinance that Determines Technical Standards for Railways (Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism Ordinance No. 151, 2003))
  • the target timetable creation device 10 performs processing related to creation (generation, planning, updating, etc.) of an operation plan (hereinafter referred to as "target timetable") representing the state of the train 6 by time and position (station). It is a processing device (computer).
  • the target timetable is, for example, information indicating the station running order (station arrangement) of which station to run in which order, information indicating the arrival time and departure time of each station, and which track is used at each station.
  • the information includes information on which railroad line to use, information on which railroad line to run between adjacent stations, information on a running method to stop or pass at each station on the line of stations, and the like.
  • the target diagram creation device 10 is communicatively connected to the operation management system 2 and many sensor devices 3 via the communication network 5.
  • the operation management system 2 is communicatively connected to a large number of sensor devices 3 via a communication network 5.
  • the operation management system 2 is communicatively connected to the train 6 and railway-related equipment 7 on the managed route.
  • the operation management system 2 controls the operation of each train 6 based on the stored target timetable and the information received from the train 6 and the railway-related equipment 7.
  • the operation management system 2 transmits various kinds of information (including information received from each train 6) such as the currently operated target timetable to the target timetable creation device 10.
  • the operation management system 2 receives the updated target timetable sent from the target timetable creation device 10, and updates the currently operated target timetable to the content of the received target timetable.
  • the operation management system 2 includes a train tracking device, a route control device, a timetable management device, an operation prediction device, and a traffic control terminal.
  • the train tracking device acquires the travel record (current state, current position information, etc.) notified from each train 6.
  • the route control device controls the route of the train 6 by controlling a switching device, a traffic light, etc. provided at a station or a track.
  • the timetable management device manages information such as a target timetable acquired from the target timetable creation device 10, a performance timetable obtained from the information acquired by the train tracking device, and a predicted timetable calculated based on the target timetable and the performance timetable.
  • the timetable management device notifies the train 6 of the target timetable.
  • the notified target timetable is an input of the automatic driving device in the train 6.
  • the operation prediction device calculates a predicted timetable using the target timetable received from the target timetable creation device 10 and the actual timetable calculated based on the traveling results managed by the train tracking device.
  • the traffic control terminal is a terminal device operated by an administrator for the purpose of returning the train 6 to normal operation when, for example, a timetable disorder occurs due to an accident.
  • the sensor device 3 is a device provided in facilities and equipment related to railways, and is, for example, a surveillance camera or an automatic ticket gate.
  • the target timetable creation device 10 and the operation management system 2 receive various information (hereinafter referred to as “sensor information”) from the sensor device 3 via the communication network 5.
  • the target diagram creation device 10 creates a target diagram for each station and for each time zone based on the sensor information received from the sensor device 3 and various information received from the operation management system 2, and the generated target diagram is the operation management system. Send to 2.
  • the target diagram creation device 10 includes a processor 11, a main storage device 12, an auxiliary storage device 13, and a communication device 14.
  • the processor 11 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), DSP (Digital Signal Processor), GPU (Graphics Processing Unit), AI (Artificial Intelligence) chip, etc. Is constructed using.
  • CPU Central Processing Unit
  • MPU Micro Processing Unit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • DSP Digital Signal Processor
  • GPU Graphics Processing Unit
  • AI Artificial Intelligence
  • the main storage device 12 is a device that stores programs and data, and is, for example, a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a non-volatile memory (NVRAM (Non Volatile RAM)), or the like.
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • NVRAM Non Volatile RAM
  • the auxiliary storage device 13 is, for example, an SSD (Solid State Drive), a hard disk drive, an optical storage device, or the like. Programs and data stored in the auxiliary storage device 13 are read into the main storage device 12 at any time.
  • the boundary between the main storage device 12 and the auxiliary storage device 13 is not necessarily strict, and one may function as the other.
  • the communication device 16 is a device that realizes communication with other devices.
  • the communication device 16 is a wired or wireless communication interface that realizes communication with other devices via communication means such as LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), and the Internet. , NIC (Network Interface Card), wireless communication module, and the like.
  • the auxiliary storage device 13 stores a target timetable generation PG111, a planned consumption level calculation PG112, a predicted consumption level calculation PG113, a demand prediction PG114, and a candidate timetable generation PG115.
  • the various functions of the target diagram creation device 10 are realized by the processor 11 reading the program stored in the auxiliary storage device 13 into the main storage device 12 and executing the program.
  • the auxiliary storage device 13 has a target timetable 151, a planned timetable 152, a predicted timetable 153, a passenger behavior model 154, a sensor information 155, a moving demand information 156, a train waiting number information 157, a train passenger number information 158, and a basic timetable 159.
  • the information (data) such as the candidate schedule 160, the basic data 161, the device information 162, the various thresholds 163, the train travel record 164, and the inter-station travel record 165 are stored.
  • the target diagram creation device 10 may further include a device driver, an operating system, a file system, a DBMS (DataBase Management System), and the like.
  • the target diagram creation device 10 manages (stores) various information (data) as, for example, a table managed by a database or a file managed by a file system.
  • the target diagram creation device 10 is realized, for example, by using a virtual information processing resource such as a cloud server (Cloud Server) whose all or part of the functions is provided by a cloud system (Cloud System). May be
  • the target diagram creation device 10 may be realized by, for example, a plurality of physical or virtual (logical) information processing devices that operate in cooperation and that are communicably connected.
  • the target timetable generation PG 111 is a program for realizing a function related to generation of a target timetable (hereinafter, referred to as “target timeline generation unit”). Details of the operation of the target timetable generator will be described later.
  • the planned consumption degree calculation PG 112 calculates a planned value (hereinafter, “consumption degree”) of the degree of consumption (consumption) of the equipment, which is calculated based on the operation plan of the train 6 with respect to the equipment included in the train 6. This is a program for realizing a function for obtaining a "planned consumption level” (hereinafter referred to as "planned consumption level calculation unit"). If the device is a part that wears as the use progresses, the degree of wear is an index representing the degree of wear of the part, for example.
  • the predicted consumption degree calculation PG 113 has a function of obtaining a predicted value of the degree of consumption (hereinafter, referred to as “predicted consumption degree”), which is predicted at any time based on the travel record of the train 6 and demand prediction (prediction of load capacity). Hereinafter, it is referred to as a “predicted wear degree calculation unit”).
  • FIG. 2 shows an example of the planned consumption level 152 calculated by the planned consumption level calculation unit
  • FIG. 3 shows an example of the planned consumption level and the predicted consumption level 153.
  • Non-Patent Document 1 "Junya Fukumoto / Yuta Goto,” Estimating the automobile defect rate by the hazard model ", JSCE Proceedings D, Vol.67, No. There are methods disclosed in .4, 390-407, 2011.
  • the “defect rate” in the same document corresponds to the “equipment consumption level” in the present embodiment (see the chapter “5. Hazard model” in the same document).
  • the planned consumption level is, for example, a time change of the consumption level of the equipment up to the regular inspection date, which is obtained by estimating the parameters of the hazard model of the same document by inputting the equipment information 162 and the train travel record 164.
  • It is a future temporal change in the degree of wear of the equipment, which is obtained by using the above hazard model with the parameter estimated in the calculation of the degree of wear as an input.
  • the degree of wear calculated by the above hazard model is not a simple function of time but also depends on the distance traveled by the train 6, so the planned degree of wear and the predicted degree of wear usually have different values.
  • the demand forecasting PG 114 is a program for realizing the function of forecasting demand (hereinafter referred to as “demand forecasting unit”).
  • the demand prediction unit predicts a future movement mode of people or objects based on the timetables such as the target timetable 151, the passenger behavior model 154, the sensor information 155, and the like, and as a prediction result, the demand of the transportation facility (train 6).
  • Information regarding (moving demand information 156, train waiting number information 157, train boarding number information 158, etc.) is generated.
  • the passenger behavior model 154 is a model that simulates the behavior of a passenger who uses the train 6, and for example, there is a model that simulates the behavior of which train 6 the passenger at the station selects.
  • the passenger behavior model 154 may be based on a past passenger's behavior record, or may be based on, for example, an expected passenger behavior based on a questionnaire conducted in advance. Further, the passenger behavior model 154 may be a model realized by artificial intelligence (AI) or machine learning.
  • AI artificial intelligence
  • the sensor information 155 is information acquired by the sensor device 3.
  • information regarding the connection of the wireless LAN information recording the connection status of the wireless LAN by the mobile terminal possessed by the passenger, etc.
  • images and images of the monitoring camera the monitoring camera installed in the station yard
  • Images and images taken in the number of people passing through the train door (the number of passengers who passed through the door, acquired from the sensor device 3 installed in the train door), the number of people passing through the platform door (installed at the station platform)
  • Information on passengers who have passed through the ticket gate which is obtained from the sensor device 3 provided on the door, the number of passengers who have passed through the door), and information on passengers who have passed through the ticket gate, which is provided on the train 6.
  • FIG. 4 shows an example of the travel demand information 156.
  • the mobile demand information 156 provides information indicating the destinations of passengers in each time zone of each station and the number of passengers (data indicating how many passengers want to go in each time zone of each station (for example, OD (Origin Destination) data)). Including.
  • the target diagram creation device 10 also stores the history of the travel demand information 156 generated by the demand prediction unit in the past. From the movement demand information 156, it is possible to obtain information such as the characteristics of each day of the week and seasonal fluctuations.
  • the exemplified travel demand information 156 includes a plurality of records having items such as an entry time zone 411, a boarding station ID 412, an alighting station ID 413, and the number of people 414.
  • the admission time zone 411 is set to the admission time zone targeted by the record.
  • the boarding station ID 412 is set with an identifier of the boarding station (hereinafter referred to as “station ID”).
  • the station ID of the getting-off station is set in the getting-off station ID 413.
  • the number of passengers 414 is set to the number of passengers in the combination of the entry time zone, the boarding station, and the exit station.
  • FIG. 5 shows an example of train waiting number information 157.
  • the train waiting number information 157 is information indicating how many passengers are waiting for the train 6 on each track at each station at each time.
  • the exemplified train waiting number information 157 includes a plurality of records having items such as a station ID 511, a track ID 512, a time 513, and a number 514.
  • the station ID is set to the station ID 511.
  • a number identifier (hereinafter referred to as “number line ID”) is set in the number line ID 512.
  • time is set.
  • the number of passengers 514 is set to the number of passengers waiting for the train 6 on each track at each station at each time.
  • FIG. 6 shows an example of train passenger number information 158.
  • the train passenger number information 158 is information indicating how many passengers are traveling while traveling between stations of each train.
  • the illustrated train passenger number information 158 includes a plurality of records having items such as train ID 611, route ID 612, departure station ID 613, capacity 614, and number 615.
  • the train ID (hereinafter, referred to as “train ID”) is set to the train ID 611.
  • a route identifier hereinafter referred to as “route ID”
  • the station ID of the departure station is set in the departure station ID 613.
  • the capacity of the train 6 is set to the capacity of 614.
  • the number of passengers 615 is set to the number of passengers at the station identified by the departure station ID 613.
  • the candidate diamond generation PG115 realizes a function (hereinafter, referred to as a “candidate diamond generation unit”) for generating a diamond (hereinafter, referred to as a “candidate diamond”) that is a candidate for the target diamond 151.
  • a program for As an example of this program, for example, there is one utilizing the method disclosed in Non-Patent Document 2. By changing the parameters in the method disclosed in Non-Patent Document 2 and repeatedly executing the method, it is possible to generate a plurality of candidate diamonds.
  • Basic data 161 is various information related to railway equipment.
  • the basic data 161 can be commonly used by each function of the target timetable creating device 10.
  • the basic data 161 includes, for example, equipment identification information (station ID, track ID, track identifier (hereinafter referred to as "track ID"), etc.), route information (station for each line / up / down direction). Lines, trains used, tracks used, information on whether to stop or pass at each station, etc., turnback facility information, hour/minute information (standard operation time, minimum stop time, continuation interval, etc.), train 6 Information such as capacity information of each train (or each vehicle) constituting the above is included.
  • equipment identification information station ID, track ID, track identifier (hereinafter referred to as "track ID"), etc.
  • route information station for each line / up / down direction. Lines, trains used, tracks used, information on whether to stop or pass at each station, etc., turnback facility information, hour/minute information (standard operation time, minimum stop time, continuation interval, etc.), train
  • the route information is information that defines a route along which the train 6 can travel in the railway, and is configured to include information on the station alignment, the numbered line to be used, and the line to be used for each route/up/down direction.
  • the return equipment information is configured to include information on which station on the travel route the train can return.
  • the standard operating time is the minimum time required for a train 6 to leave the station and arrive at the next station.
  • the value corresponding to each adjacent station can be calculated using a train running simulator. It was calculated by The minimum stop time is the minimum time required for a train 6 to arrive at and depart from a station when the train 6 stops at a station.
  • FIG. 7 shows an example of device information 162.
  • the device information 162 is information about the device included in each train 6.
  • the exemplified device information 162 includes a plurality of records having items such as a train ID 711, a device ID 712, a regular maintenance day 713, and a maintenance date 714.
  • the train ID is set to the train ID 711.
  • the device ID of the device mounted on the train 6 is set in the device ID 712.
  • the regular maintenance days 713 the regular maintenance interval of the device is set.
  • the maintenance date 714 is set to the date on which maintenance was performed in the past.
  • various thresholds 163 are various thresholds used by various functions of the target diagram creation apparatus 10.
  • the various thresholds 163 also include information indicating various allowable ranges defined by the upper limit value and the lower limit value.
  • FIG. 8 shows an example of the train travel record 164.
  • the train travel record 164 is information that the target diagram creation device 10 receives from the operation management system 2 via the communication network 5 at any time, and the operation (running) of the train 6 such as when and where each train 6 arrived or departed. This is information indicating the achievement.
  • the illustrated train travel record 164 includes a plurality of records having items such as a train ID 811, a travel distance 812, an operating time 813, and an on-board device 814. Of these, the train ID is set to the train ID 811. Further, the mileage of the train 6 is installed in the mileage 812. Further, the total operating time of the train 6 is set in the operating time 813. Further, an identifier of a device mounted on the train 6 (hereinafter, referred to as “device ID”) is set in the mounted device 814.
  • device ID an identifier of a device mounted on the train 6
  • FIG. 9 shows an example of the running record between stations 165.
  • the inter-station travel record 165 is information that the target diagram creation device 10 receives from the operation management system 2 via the communication network 5 at any time, and is information indicating the number of passengers in each station when the train 6 travels.
  • the inter-station travel record 165 illustrated includes a plurality of records having items such as a train ID 911, a travel start station ID 912, a travel end station ID 913, and the number of passengers 914. Of these, the train ID is set to the train ID 911. Further, the station ID of the station where the train 6 has started traveling is set in the traveling start station ID 911. Further, the station ID of the station where the train 6 has finished traveling is set in the traveling end station ID 912. The number of passengers 914 is set to the number of passengers of the train 6 from the travel start station to the travel end station.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining a process (hereinafter, referred to as “target diagram generation process S1000”) performed by the target diagram generation unit when generating a target diagram.
  • the target timetable generation unit monitors the arrival of the timing of execution of the target timetable generation process S1000 (preset date and time, when there is a sudden change in passenger demand, periodically, etc.) (S1011). When the above execution time arrives (S1011: YES), the target timetable generation unit starts the processing from S1012.
  • the target timetable generation unit acquires the currently operated target timetable from the operation management system 2 via the communication network 5, and stores the acquired target timetable as the target timetable 151.
  • target diamond generation unit executes a process of determining whether or not the target diamond currently in operation needs to be corrected (hereinafter, referred to as “target timetable correction necessity determination process S1013") (S1013). Details of the target timetable correction necessity determination processing S1013 will be described later.
  • the target timetable generation unit acquires the determination result as a return value of the target timetable correction necessity determination process S1013, and determines whether the determination result is "correction required (demand)" (S1014).
  • the target diagram generation unit mainly aims to cope with changes in demand (improve the load capacity (number of passengers) of the train 6).
  • the target diamond timetable correction process (hereinafter, referred to as “demand corresponding target diamond timeline generation process S1020”) is executed. Thereafter, the processing proceeds to S1040.
  • the determination result is not “correction required (demand)” (S1014: NO)
  • the process proceeds to S1015.
  • the target timetable generation unit determines whether or not the determination result is “correction required (consumable)”.
  • the target timetable generation unit corrects the target timetable mainly for the purpose of improving the wearability of the device (hereinafter, "consumption improvement target”).
  • the diamond generation process S1030 is executed. Note that "improving the degree of wear” means reducing (suppressing) a difference (deviation) between a predicted degree of wear and a planned degree of wear, which will be described later. Thereafter, the processing proceeds to S1040.
  • the target timetable generation unit ends the target timetable generation process S1000. That is, in this case, the target timetable is not updated.
  • the target timetable generation unit transmits the target timetable generated (updated) in the demand corresponding target timetable generation process S1020 or the consumption improvement target timetable generation process S1030 to the operation management system 2 via the communication network 5.
  • the operation management system 2 Upon receiving the updated target timetable, the operation management system 2 replaces the currently operated target timetable with the received target timetable.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating the target timetable correction necessity determination process S1013 of FIG.
  • the target timetable correction necessity determination processing S1013 will be described with reference to FIG.
  • the demand forecasting unit performs a predetermined future period (a preset period, a period arbitrarily set by the user, etc.) on the train 6 that runs on the route to be predicted (hereinafter, referred to as “prediction target route”).
  • Prediction target route a predetermined future period
  • Demand forecast for train 6 (transportation) in the above and generate information (hereinafter referred to as "demand forecast result") such as movement demand information 156, train waiting number information 157, and train passenger number information 158 (S1111). ).
  • the target timetable generation unit determines the departure station (the departure station identified by the departure station ID 613 in FIG. 6) in which the number of passengers is out of the allowable range stored as the various thresholds 163 based on the above demand prediction result. It is determined whether or not it exists (S1112). When there is a departure station where the number of passengers is out of the allowable range (S1112: YES), the target diagram generation unit sets “correction required (demand)” in the determination result (S1113). After that, the process proceeds to S1014 of FIG. On the other hand, when there is no station space where the number of passengers is out of the allowable range (S1112: NO), the process proceeds to S1121.
  • the target timetable generation unit obtains the above-described planned consumption degree for each train 6 existing on the prediction target route, and stores the obtained planned consumption degree as the planned consumption degree 152.
  • the target diagram generation unit obtains the above-described predicted consumption level for each train 6 on the prediction target route, and stores the calculated predicted consumption level as the predicted consumption level 153 (S1122).
  • the target timetable generation unit determines whether or not there is a device, out of the devices included in each train 6 on the prediction target route, whose predicted consumption level is outside the allowable range stored as the various thresholds 163 (S1123). ).
  • the allowable range may be an allowable range set for the predicted consumption level, or the difference between the predicted consumption level and the planned consumption level (hereinafter referred to as “deviation”) (predicted consumption level>planned consumption level) It may be a set allowable range.
  • the target diagram generation unit sets “correction required (consumption)” in the determination result (S1124). After that, the process proceeds to S1014 of FIG.
  • the target diagram generation unit sets "correction unnecessary” to the determination result (S1125). After that, the process proceeds to S1014 of FIG.
  • the target timetable generation unit prioritizes response to changes in demand (improvement of the load capacity of the train 6) and corrects the target timetable. If there is no departure station where the number of passengers is out of the allowable range, the target timetable will be modified for the purpose of dealing with equipment consumption (improvement of consumption). Therefore, the timetable can be appropriately generated in consideration of both the improvement of service and the maintenance cost of the device mounted on the vehicle.
  • FIG. 12 is a flowchart for explaining the consumption improvement target timetable generation processing S1030 of FIG.
  • the consumption improvement target diamond generation process S1030 will be described with reference to the figure.
  • the target timetable generation unit first initializes the temporary optimal timetable which is a temporary storage variable and the non-improvable train list (S1211). Specifically, the target timetable generation unit sets the provisional optimum timetable to the current target timetable and empties the contents of the non-improvable train list.
  • the target timetable generation unit starts the outer first loop processing LP1S to LP1E.
  • the difference (deviation) between the above-mentioned predicted wear level and the above-mentioned planned wear level (prediction wear level> planned wear level), which does not exist in the non-improvable train list exceeds a preset threshold value.
  • the trains 6 in which the devices with large deviations are installed are sequentially selected and repeated (S1212).
  • each train may be selected a plurality of times.
  • the target timetable generation unit starts the second loop processing LP2S to LP2E inside the first loop processing LP1S to LP1E.
  • the second loop processing LP2S to LP2E is a station whose operation is to be changed among the stations where the selected train 6 (vehicle) stops (the departure station where the number of passengers is out of the allowable range in S1112 in FIG. 11; hereinafter, "operation". For "change station”), the departure time of the operation change target is repeated in the order of earliest.
  • the target diagram generation unit includes the selected train 6 in the operation-changed station, and the periods in which the station is occupied (including error time ranges before and after arrival and departure) overlap.
  • the trains 6 one or more trains 6 that are close to either the departure time or the arrival time of the selected train 6 (within a predetermined time from any time) are identified (S1213).
  • the target timetable generator enumerates the operation change timetables.
  • the list of operation change schedules follows the following process. First, one station whose operation is changed by the selected train 6 (denoted as "A") is extracted, and the period occupying the station (including the error time range before and after arrival and departure) is determined. Identify another overlapping train 6 (referred to as "B"). Operation change of the timetable in which the operation of A and B is reconnected at the station, that is, the post-operation train of A is set as the post-operation train of B and the post-operation train of B is set as the post-operation train of A Let's call it diamond.
  • the target timetable generation unit starts the third loop processing LP3S to LP3E inside the second loop processing LP2S to LP2E.
  • the third loop processing LP3S to LP3E is repeated by the number of the timetable operation change patterns for the train group identified by the target timetable generating unit in S1213.
  • the target timetable generation unit first selects one operation change timetable (S1215).
  • the target timetable generation unit executes a process of updating the temporary optimum timetable with the operation change timetable that is expected to improve the wear level of the device (hereinafter, referred to as “temporary optimum timetable update process S1216”).
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating the provisional optimum timetable update process S1216 described above.
  • the provisional optimum timetable update process S1216 will be described with reference to the figure.
  • the target diagram generation unit determines whether or not there is a time reversal (a situation where the departure time is earlier than the arrival time) for the selected operation change pattern (S1311). If there is a time reversal (S1311: YES), the provisional optimum timetable update process S1216 ends. After that, the process proceeds to LP3E of FIG. On the other hand, if there is no time reversal (S1311: NO), the process proceeds to S1312.
  • a predetermined buffer time may be provided before and after each of the arrival time and the departure time to increase the number of cases in which it is determined that there is no time inversion.
  • the target timetable generation unit determines whether or not there is a track conflict (a situation in which multiple trains 6 use the same track at the same time) in the selected operation change schedule. If there is a track conflict (S1312: YES), the process proceeds to S1313. On the other hand, when there is no track contention (S1312: NO), the process proceeds to S1321.
  • the target timetable generation unit determines whether or not there is an available vacant line.
  • the target timetable generation unit changes one of the trains 6 in which the number line conflict occurs to an vacant number line to eliminate the number line conflict (S1314). After that, the process proceeds to S1321.
  • the provisional optimum timetable updating process S1216 ends. After that, the process proceeds to LP3E in FIG.
  • the target diagram generation unit performs the same predicted consumption degree calculation process as in S1122 of FIG. 11 for the operation change diagram.
  • the target timetable generation unit determines whether or not the consumption level of the device in the case of the selected operation change timetable is improved than the consumption level of the device in the case of the current target timetable (S1322).
  • the degree of wear of the device according to the selected operation change timetable is improved compared to the degree of wear of the device according to the current target timetable (S1322: YES)
  • the process proceeds to S1331.
  • the degree of equipment consumption in the case of the selected operation change timetable is not improved from the degree of equipment consumption in the case of the current target timetable (S1322: NO)
  • the provisional optimum timetable update process S1215 is completed and the process is completed. Proceed to LP3E in FIG.
  • the target timetable generation unit sets the selected operation change timetable as the temporary optimum timetable. Further, the target timetable generation unit deletes the selected train 6 in the non-improvable train list (S1332). After that, the provisional optimum timetable update process S1215 ends, and the process passes through the second loop processes LP2S to LP2E and the third loop processes LP3S to LP3E in FIG. 12 and proceeds to the process of LP1E. In this way, in S1332, the train 6 registered in the non-improvable train list is restored to the selection target, so that the degree of consumption of the entire equipment of each train 6 for which the target timetable is generated is improved ( The operation change diagram can be searched for.
  • the target timetable generation unit adds the selected train to the non-improvable train list.
  • the target timetable generation unit sets the provisional optimum timetable as the target timetable (S1218). After that, the consumption improvement target timetable generation process S1030 ends, and the process proceeds to S1040 in FIG.
  • FIG. 14 is a flow chart for explaining the demand response target timetable generation processing S1020 of FIG.
  • the demand response target diamond generation process S1020 will be described with reference to the figure.
  • the target timetable generation unit initializes the content of the temporary optimum timetable which is a temporary storage variable (array) (S1411).
  • the target timetable generation unit sets the currently operated target timetable as the initial value of the temporary optimum timetable.
  • the candidate timetable generation unit generates a candidate timetable (S1412).
  • the target timetable generator starts the loop processing LP4S to LP4E.
  • the loop processes LP4S to LP4E are repeated while sequentially selecting candidate diamonds.
  • the target timetable generation unit performs a process of evaluating the candidate timetable and the provisional optimum timetable from the viewpoint of responding to demand (hereinafter, this process is referred to as “diamond evaluation process S1413") to obtain each evaluation index.
  • this process is referred to as “diamond evaluation process S1413"
  • the mode of the evaluation index is not particularly limited, for example, the smaller the predicted number of people waiting for the train or the smaller the predicted number of passengers in the train, the higher (good) the value is set.
  • FIG. 15 is a flowchart illustrating the diamond evaluation process S1413.
  • the timetable evaluation process S1413 will be described with reference to the figure.
  • the demand prediction unit predicts the number of people waiting for the train and the number of passengers boarding the train based on each of the selected candidate timetable and the temporary optimum timetable (S1511).
  • the target timetable generation unit obtains an evaluation index for each of the selected candidate timetable and the temporary optimum timetable based on the train waiting number and the train boarding number predicted for each of the selected candidate timetable and the temporary optimum timetable. (S1512).
  • the target timetable generation unit performs the same process as the predicted wear level calculation process of S1122 of FIG. 11 for each of the selected candidate timetable and the temporary optimum timetable, and the selected candidate timetable and the temporary optimum timetable are respectively selected. (S1513). After that, the process proceeds to S1414 of FIG.
  • the target timetable generation unit determines whether the evaluation index of the candidate timetable is improved as compared with the evaluation index of the provisional optimum timetable.
  • the process proceeds to S1415.
  • the target diamond generation unit selects the next candidate diamond and repeats the loop processing LP4S to LP4E. If there are no unselected candidate diamonds in the process LP4S (if all candidate diamonds have been selected), the process exits the loop processes LP4S to LP4E and the process proceeds to S1431.
  • the target timetable generation unit determines whether or not the wear level of the device of the candidate timetable is improved as compared with the wear level of the device of the provisional optimum timetable. If the degree of wear of the equipment of the candidate diamond is improved compared to the degree of wear of the equipment of the provisional optimum diamond (S1415: YES), the process proceeds to S1421, and the target diamond generator sets the candidate diamond as the provisional optimum diamond. To do. Then, the next candidate diamond is selected and the loop processing LP4S to LP4E is repeated. On the other hand, when the wear level of the device of the candidate timetable is not improved compared to the wear level of the device of the provisional optimum timetable (S1415: NO), the process proceeds to S1416.
  • the target timetable generation unit performs the same process as the consumption improvement target timetable generation process S1030 of FIG. 10 to generate the target timetable.
  • the target timetable generation unit performs the same diamond evaluation process as in S1413 on the target timetable generated in S1416, and obtains an evaluation index and a predicted consumption degree for the target timetable generated in S1416.
  • the target timetable generation unit determines whether or not the target timetable generated in S1416 has an improved evaluation index and an improved degree of wear of the device as compared with the provisional optimum timetable.
  • the target timetable generation unit generates the target timetable generated in S1416. Is set as the provisional optimum timetable (S1419). Then, the process proceeds to LP4E.
  • the target diamond generation unit determines whether or not there is an unselected candidate diamond in LP4S, and if there is an unselected candidate diamond, selects an unselected candidate diamond and performs loop processing LP4S to LP4E again. If there are no unselected candidate diamonds (if all candidate diamonds have been selected), the loop processing LP4S to LP4E is exited and the processing of S1431 is performed.
  • the target diamond generation unit sets the candidate diamond as the target diamond. After that, the process proceeds to S1040 in FIG.
  • each train that is a target timetable generation target while meeting the demand of the train 6 (transportation facility) (improving the load capacity of the vehicle). Since the target timetable (operation plan) is generated so that the wear level of the entire equipment provided in 6 is improved (the difference (deviation) between the predicted wear level and the planned wear level is leveled as a whole), The timetable can be appropriately generated in consideration of both the improvement of the cost and the maintenance cost of the equipment.
  • the target timetable creation device 10 responds to demand (improvement of the load capacity of the vehicle) rather than improving the degree of wear. Since the timetable is preferentially generated, the service can be constantly maintained.
  • the present invention is not limited to the above embodiments, and includes various modifications and equivalent configurations within the spirit of the appended claims.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to those including all the configurations described.
  • part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment.
  • the configuration of another embodiment may be added to the configuration of one embodiment.
  • a part of the configuration of each embodiment may be added, deleted, or replaced with another configuration.
  • the transportation target of the transportation facility is a person (passenger, passenger) has been described as an example, but the transportation target of the transportation facility may be other than a person such as a cargo.
  • Each of the configurations, functions, processing units, processing means, and the like described above may be realized by hardware, for example, by designing a part or all of them with an integrated circuit, and a program for a processor to realize each function. It may be realized by software by interpreting and executing.
  • Information such as programs, tables, and files that realize each function is recorded in memory, hard disk, storage device such as SSD (Solid State Drive), or IC (Integrated Circuit) card, SD card, DVD (Digital Versatile Disc). It can be stored in a medium.
  • SSD Solid State Drive
  • IC Integrated Circuit
  • SD card Digital Card
  • DVD Digital Versatile Disc
  • control lines and information lines that are considered necessary for explanation are shown, and not all the control lines and information lines necessary for implementation are shown. In reality, it can be considered that almost all configurations are connected to each other.

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Abstract

車両を利用した交通機関において、サービスの向上並びに車両に搭載されている機器の保守コストの双方を考慮して適切に車両の運行計画を生成する。　運行計画生成装置は、交通機関における車両の運行計画を生成し、運行計画に従って車両を運行した場合における車両の積載量を予測し、予測した積載量に基づき、車両が備える機器の将来の消耗度である計画消耗度と、車両の需要に基づき求められる機器の将来の消耗度である予測消耗度とを求め、予測消耗度と計画消耗度の乖離が小さくなるように運行計画を生成する。運行計画生成装置は、予測消耗度と計画消耗度の乖離が予め設定した閾値を超えた場合に、上記乖離が小さくなるように運行計画を生成する。また運行計画生成装置は、運行計画の生成対象となる車両の夫々が備える機器の乖離が全体として平準化されるように運行計画を生成する。

Description

運行計画生成装置、及び運行計画生成方法
　本発明は、運行計画生成装置、及び運行計画生成方法に関する。
　本出願は、２０１９年３月１日に出願された日本特許出願２０１９－０３７３６１号に基づく優先権を主張し、その開示全体を援用して本出願に取り込むものである。
　特許文献１には、鉄道車両の保守計画を作成する鉄道車両保守計画解析システムに関して記載されている。鉄道車両保守計画解析システムは、旅客負荷データ、運行負荷データ、気象負荷データを記憶する記憶領域を有する管理サーバと、管理サーバに記憶された情報を予め定めた換算値に変換し、得られた換算値に基づき車両の保守計画を作成する。
　特許文献２には、複数の駅で収集される、乗客に関する情報を格納するデータサーバと、車両待ち乗客数予測と車両本数増減判定を行う計算サーバとを有するダイヤ提案システムにおいて、計算サーバが、それぞれあらかじめ定められた時間間隔で車両待ち乗客数予測と車両本数増減判定を行い、乗客に関する情報に基づき所定の時間帯における複数の駅における車両待ち乗客数を予測し、所定の時間帯における複数の駅における車両待ち乗客数に基づいて所定の時間帯における車両本数の増減の要否を判定することが記載されている。
特開２０１５－１９３３５９号公報 国際公開第２０１８／０８７８１１号
福本 潤也／後藤 雄太、「ハザード・モデルによる自動車不具合率の推計」、土木学会論文集Ｄ、Vol.67、No.4、390-407、2011 千種 健二／佐藤 圭介／古関 隆章、「混合整数計画法に基づく列車運行乱れ時の旅行時間増大量に主眼を置いた運転整理最適化」、電気学会論文集Ｄ、VOL.132、No.2、pp.170-177、2012
　鉄道輸送サービスなどの車両を用いた交通機関においては、混雑度の緩和などのサービスの向上が常に求められる。一方、交通機関で用いられている車両は所定の走行距離ごとに保守を実施しなければならない。即ち、車両の運行計画（ダイヤ）の作成に際しては、サービスの向上と車両の保守にかかるコスト（部品交換費用の削減や保守要員の負担削減、機器停止回避による効率化等）の双方を考慮する必要がある。また昨今提唱されている予知保全(Predictive Maintenance)においては、車両の走行距離だけでなく、車両にかかる負荷（積算乗客数や積算貨物積載量等）も考慮して保守計画を立てる必要がある。
　特許文献１には、旅客負荷データ、運行負荷データ、気象負荷データに基づき車両の保守計画を作成することが記載されている。また特許文献２には、駅における乗客に関する情報を収集し、乗客の移動需要をリアルタイムに予測し、移動需要の増減に対応した列車運行本数の増減することが記載されている。しかし特許文献１，２に記載の技術は、いずれもサービスの向上と各車両の保守コストの双方を考慮して車両の運行計画を立案することを目的とするものではない。
　本発明は、車両を用いた交通機関におけるサービスの向上並びに車両に搭載されている機器の保守コストの双方を考慮して適切に車両の運行計画を生成することが可能な、運行計画生成装置、及び運行計画生成方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するための本発明の一つは、運行計画生成装置であって、情報処理装置を用いて構成され、交通機関における車両の運行計画を生成する運行計画生成部、前記運行計画に従って前記車両を運行した場合における前記車両の積載量を予測する積載量予測部、前記車両が備える機器の消耗度の計画値である計画消耗度と、予測した前記積載量に基づき求められる前記機器の消耗度の予測値である予測消耗度とを求める消耗度算出部、を備え、前記運行計画生成部は、前記予測消耗度と前記計画消耗度の乖離が抑制されるように運行計画を生成する。
　その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
　本発明によれば、車両を用いた交通機関におけるサービスの向上並びに車両に搭載されている機器の保守コストの双方を考慮して適切に車両の運行計画を生成することができる。
情報処理システムの主な構成を示す図である。 計画消耗度の一例である。 予測消耗度の一例である。 移動需要情報の一例である。 列車待ち人数情報の一例である。 列車乗車人数情報の一例である。 機器情報の一例である。 列車走行実績の一例である。 駅間走行実績の一例である。 目標ダイヤ生成処理を説明するフローチャートである。 目標ダイヤ修正要否判定処理を説明するフローチャートである。 消耗改善目標ダイヤ生成処理を説明するフローチャートである。 運用変更パターン探索処理を説明するフローチャートである。 需要対応目標ダイヤ生成処理を説明するフローチャートである。 ダイヤ評価処理を説明するフローチャートである。
　以下、実施形態について図面を参照しつつ説明する。尚、以下の説明において、同一のまたは類似する構成について共通の符号を付して重複した説明を省略することがある。また以下の説明において、プログラムのことを「ＰＧ」と表記することがある。また以下の説明において、「列車ダイヤグラム」のことを「ダイヤ」と略記することがある。
　図１に一実施形態として示す情報処理システム１の概略的な構成を示している。情報処理システム１は、車両を用いた交通機関の一例である鉄道輸送システムに関する各種の情報処理を行う。情報処理システム１は、目標ダイヤ作成装置１０（運行計画生成装置）、運行管理システム２、センサ装置３、及び鉄道関連設備７を含む。尚、以下の説明において、「車両」とは、機関車、旅客車、貨物車及び特殊車（除雪車、軌道試験車、電気試験車、事故救援車その他特殊な構造又は設備を有するものをいう。）であって、鉄道事業の用に供するものをいう。また「列車」とは、停車場外の線路を運転させる目的で組成された車両をいう。（鉄道に関する技術上の基準を定める省令（平成十三年国土交通省令第百五十一号））
　目標ダイヤ作成装置１０は、列車６の状態を時刻と位置（駅）とで表した運行計画（以下、「目標ダイヤ」と称する。）の作成（生成、立案、更新等）に関する処理を行う情報処理装置（コンピュータ）である。尚、目標ダイヤは、例えば、各列車について、どの駅をどの順に走行するかという駅の走行順（駅並び）を示す情報、各駅の到着時刻及び出発時刻を示す情報、各駅でどの番線を使用するかという使用番線の情報、各隣接駅間でどの線路上を走行するかという走行線路の情報、駅並び上の各駅において停車するか通過するかという走行方法を示す情報等を含む。
　目標ダイヤ作成装置１０は、通信ネットワーク５を介して、運行管理システム２及び多数のセンサ装置３と通信可能に接続している。また運行管理システム２は、通信ネットワーク５を介して、多数のセンサ装置３と通信可能に接続している。
　運行管理システム２は、管理対象路線における列車６や鉄道関連設備７と通信可能に接続している。運行管理システム２は、記憶している目標ダイヤと列車６や鉄道関連設備７から受信する情報に基づき、各列車６の運行を制御する。運行管理システム２は、現在運用している目標ダイヤ等の各種の情報（各列車６から受信した情報を含む）を目標ダイヤ作成装置１０に送信する。運行管理システム２は、目標ダイヤ作成装置１０から送られてくる更新後の目標ダイヤを受信し、現在運用している目標ダイヤを受信した目標ダイヤの内容に更新する。
　運行管理システム２は、列車追跡装置、進路制御装置、ダイヤ管理装置、運行予測装置、及び運転整理端末を備える。このうち列車追跡装置は、各列車６から通知される走行実績（現在の状態、現在位置の情報等）を取得する。進路制御装置は、駅や線路に設けられている転轍機や信号機等を制御して列車６の進路を制御する。ダイヤ管理装置は、目標ダイヤ作成装置１０から取得した目標ダイヤ、列車追跡装置が取得した情報から得られる実績ダイヤ、目標ダイヤと実績ダイヤとに基づき算出される予測ダイヤ等の情報を管理する。ダイヤ管理装置は、目標ダイヤを列車６に通知する。通知された目標ダイヤは列車６における自動運転装置の入力となる。運行予測装置は、目標ダイヤ作成装置１０から受信した目標ダイヤと列車追跡装置が管理する走行実績とに基づき求めた実績ダイヤとを用いて予測ダイヤを求める。運転整理端末は、例えば、事故によりダイヤ乱れが発生したとき等に、列車６を平常運行に戻すことを目的として管理者が操作する端末装置である。
　センサ装置３は、鉄道関連の施設や設備に設けられた装置であり、例えば、監視カメラ、自動改札機等である。目標ダイヤ作成装置１０及び運行管理システム２は、通信ネットワーク５を介してセンサ装置３から各種の情報（以下、「センサ情報」と称する。）を受信する。
　目標ダイヤ作成装置１０は、センサ装置３から受信したセンサ情報や運行管理システム２から受信した各種情報に基づき、駅間毎、時間帯毎の目標ダイヤを生成し、生成した目標ダイヤを運行管理システム２に送信する。
　同図に示すように、目標ダイヤ作成装置１０は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、及び通信装置１４を備える。
　プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ等を用いて構成される。
　主記憶装置１２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。
　補助記憶装置１３は、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ハードディスクドライブ、光学式記憶装置等である。補助記憶装置１３に記憶されているプログラムやデータは主記憶装置１２に随時読み込まれる。尚、主記憶装置１２と補助記憶装置１３の境界は必ずしも厳密なものではなく、一方が他方として機能してもよい。
　通信装置１６は、他の装置との間の通信を実現する装置である。通信装置１６は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の通信手段を介した他の装置との間の通信を実現する有線方式又は無線方式の通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール等である。
　補助記憶装置１３は、目標ダイヤ生成ＰＧ１１１、計画消耗度算出ＰＧ１１２、予測消耗度算出ＰＧ１１３、需要予測ＰＧ１１４、及び候補ダイヤ生成ＰＧ１１５を記憶する。プロセッサ１１が、補助記憶装置１３が記憶するプログラムを主記憶装置１２に読み出して実行することにより、目標ダイヤ作成装置１０の各種の機能が実現される。また補助記憶装置１３は、目標ダイヤ１５１、計画消耗度１５２、予測消耗度１５３、旅客行動モデル１５４、センサ情報１５５、移動需要情報１５６、列車待ち人数情報１５７、列車乗車人数情報１５８、基本ダイヤ１５９、候補ダイヤ１６０、基礎データ１６１、機器情報１６２、各種閾値１６３、列車走行実績１６４、駅間走行実績１６５等の情報（データ）を記憶する。
　尚、目標ダイヤ作成装置１０は、上記の構成に加えて、例えば、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、ファイルシステム、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等の構成をさらに備えていてもよい。目標ダイヤ作成装置１０は、各種の情報（データ）を、例えば、データベースにより管理されるテーブルやファイルシステムにより管理されるファイルとして管理（記憶）する。
　また目標ダイヤ作成装置１０は、例えば、その全部又は一部の機能がクラウドシステム（Cloud Sytem）により提供されるクラウドサーバ（Cloud Server）のような仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また目標ダイヤ作成装置１０は、例えば、協調して動作する、通信可能に接続された複数の物理的又は仮想的（論理的）な情報処理装置によって実現されるものであってもよい。
　続いて、補助記憶装置１３が記憶するプログラムや情報（データ）について説明する。
　目標ダイヤ生成ＰＧ１１１は、目標ダイヤの生成に関する機能（以下、「目標ダイヤ生成部」と称する。）を実現するためのプログラムである。目標ダイヤ生成部の動作の詳細については後述する。
　計画消耗度算出ＰＧ１１２は、列車６が備える機器について列車６の運行計画に基づき算出される、機器の消耗（消費）の度合い（以下、「消耗度」と称する。）の計画値（以下、「計画消耗度」と称する。）を求める機能（以下、「計画消耗度算出部」と称する。）を実現するためのプログラムである。尚、機器が、例えば、使用が進むにつれ摩耗する部品である場合、消耗度は、例えば、部品の摩耗度合いを表す指標である。
　予測消耗度算出ＰＧ１１３は、列車６の走行実績や需要予測（積載量の予測）に基づき随時予測される、消耗の度合いの予測値（以下、「予測消耗度」と称する。）を求める機能（以下、「予測消耗度算出部」と称する。）を実現するためのプログラムである。
　図２に計画消耗度算出部が求めた計画消耗度１５２の一例を、また図３に計画消耗度と予測消耗度１５３の一例を示す。計画消耗度及び予測消耗度の算出方法の例として、例えば、非特許文献１「福本 潤也／後藤 雄太、「ハザード・モデルによる自動車不具合率の推計」、土木学会論文集Ｄ、Vol.67、No.4、390-407、2011」に開示されている方法がある。同文献における「不具合率」は、本実施形態における「機器の消耗度」に相当する（同文献の「５．ハザード・モデル」の章を参照）。また計画消耗度は、例えば、機器情報１６２及び列車走行実績１６４を入力として同文献のハザード・モデルのパラメータを推定することにより求められる、定期点検日までの機器の消耗度の時間変化である。また予測消耗度は、例えば、機器情報１６２、列車走行実績１６４、列車の運行予測結果（＝将来の列車６の運行を予測したもの）、後述の需要予測部による需要予測結果、及び上記の計画消耗度の算出において推定したパラメータを入力として上記のハザード・モデルを用いて求められる、機器の消耗度の将来の時間変化である。尚、上記のハザード・モデルにより求められる消耗度は、単なる時間の関数ではなく、列車６の走行距離にも依存するため、通常は計画消耗度と予測消耗度は異なる値となる。
　図１に戻り、需要予測ＰＧ１１４は、需要を予測する機能（以下、「需要予測部」と称する。）を実現するためのプログラムである。需要予測部は、例えば、目標ダイヤ１５１等のダイヤ、旅客行動モデル１５４、センサ情報１５５等に基づき、将来における人や物の移動態様を予測し、予測結果として、交通機関（列車６）の需要（移動需要情報１５６、列車待ち人数情報１５７、列車乗車人数情報１５８等）に関する情報を生成する。
　旅客行動モデル１５４は、列車６を利用する旅客の行動を模擬するモデルであり、例えば、駅にいる旅客がどの列車６を選択するかをという行動を模擬するモデルがある。旅客行動モデル１５４は、過去の旅客の行動実績に基づくものでもよいし、例えば、事前に実施したアンケート等を基に想定される旅客の行動に基づくものでもよい。また旅客行動モデル１５４は、人工知能（ＡＩ）や機械学習によって実現されるモデルでもよい。
　センサ情報１５５は、センサ装置３により取得された情報である。センサ情報１５５として、例えば、無線ＬＡＮの接続に関する情報（旅客が所持する携帯端末による無線ＬＡＮへの接続の状況を記録した情報等）、監視カメラの映像や画像（駅構内に設置された監視カメラで撮影された映像や画像等）、列車ドアの通過人数（列車ドアに設けられたセンサ装置３から取得される、ドアを通過した旅客の人数等）、ホームドアの通過人数（駅ホームに設置されたドアに設けられたセンサ装置３から取得される、当該ドアを通過した旅客の人数）、駅の自動改札機から取得される、改札を通過した旅客に関する情報、列車６に設けられている応荷重装置を利用した列車６（車両）ごとの積載量の情報、インターネット等を介して取得される、ニュース等の鉄道の運行に影響を与える各種の公開情報等がある。
　図４に移動需要情報１５６の一例を示す。移動需要情報１５６は、各駅の各時間帯の旅客の行先及びその人数（各駅の各時間帯にどこに行きたい旅客が何人いるかを表すデータ（例えば、ＯＤ（Origin Destination）データ））を示す情報を含む。尚、目標ダイヤ作成装置１０は、過去に需要予測部が生成した移動需要情報１５６の履歴も記憶する。移動需要情報１５６から、例えば、曜日毎の特徴や季節変動等の情報を得ることができる。同図に示すように、例示する移動需要情報１５６は、入場時間帯４１１、乗車駅ＩＤ４１２、降車駅ＩＤ４１３、人数４１４等の項目を有する複数のレコードを含む。このうち入場時間帯４１１には、当該レコードが対象とする入場時間帯が設定される。また乗車駅ＩＤ４１２には、乗車駅の識別子（以下、「駅ＩＤ」と称する。）が設定される。また降車駅ＩＤ４１３には、降車駅の駅ＩＤが設定される。また人数４１４には、入場時間帯、乗車駅、及び降車駅の組合せにおける旅客の人数が設定される。
　図５に列車待ち人数情報１５７の一例を示す。列車待ち人数情報１５７は、各時刻に各駅の各番線で列車６を待っている旅客が何人いるかを示す情報である。同図に示すように、例示する列車待ち人数情報１５７は、駅ＩＤ５１１、番線ＩＤ５１２、時刻５１３、人数５１４等の項目を有する複数のレコードを含む。このうち駅ＩＤ５１１には、駅ＩＤが設定される。また番線ＩＤ５１２には、番線の識別子（以下、「番線ＩＤ」と称する。）が設定される。また時刻５１３には、時刻が設定される。また人数５１４には、各時刻に各駅の各番線で列車６を待っている旅客の数が設定される。
　図６に列車乗車人数情報１５８の一例を示す。列車乗車人数情報１５８は、各列車の各駅間を走行中に乗っている旅客が何人いるかを示す情報である。同図に示すように、例示する列車乗車人数情報１５８は、列車ＩＤ６１１、経路ＩＤ６１２、発駅ＩＤ６１３、定員６１４、人数６１５等の項目を有する複数のレコードを含む。このうち列車ＩＤ６１１には、列車６の識別子（以下、「列車ＩＤ」と称する。）が設定される。また経路ＩＤ６１２には、経路の識別子（以下、「経路ＩＤ」と称する。）が設定される。また発駅ＩＤ６１３には、発駅の駅ＩＤが設定される。また定員６１４には、当該列車６の定員が設定される。また人数６１５には、発駅ＩＤ６１３で特定される駅での乗車人数が設定される。
　図１に戻り、候補ダイヤ生成ＰＧ１１５は、目標ダイヤ１５１の候補となるダイヤ（以下、「候補ダイヤ」と称する。）を生成する機能（以下、「候補ダイヤ生成部」と称する。）を実現するためのプログラムである。このプログラムの例として、例えば、非特許文献２に開示されている方法を活用したものがある。非特許文献２に開示されている方法においてパラメータを変更し、当該方法を繰り返し実行することで、複数の候補ダイヤを生成することができる。
　基礎データ１６１は、鉄道設備に関する各種情報である。基礎データ１６１は、目標ダイヤ作成装置１０の各機能が共通に利用することができる。基礎データ１６１には、例えば、設備の識別情報（駅ＩＤ、番線ＩＤ、線路の識別子（以下、「線路ＩＤ」と称する。）等）、経路情報（路線毎・上り下りの方向毎の駅の並びや、使用する番線、使用する線路、各駅で停車するか通過するかの情報等）、折返し設備情報、時分情報（基準運転時分、最小停車時分、続行時隔等）、列車６を構成する各編成（または各車両）の定員情報等の情報が含まれる。経路情報は、鉄道において列車６が走行し得る経路を定義した情報であり、路線毎・上り下りの方向毎に、駅並び、使用する番線、使用する線路の情報を含むように構成される。折返し設備情報は、走行経路上のどの駅において列車が折返し可能であるかという情報を含むように構成される。基準運転時分は、ある列車６がある駅を出発してから次の駅に到着するまでに最低限必要とする時間であり、各隣接駅間に対応する値を、列車走行シミュレータ等を用いて算出したものである。最小停車時分は、ある列車６がある駅に停車する場合に、その列車６がその駅に到着してから出発するまでに最低限必要とする時間である。
　図７に機器情報１６２の一例を示す。機器情報１６２は、各列車６が備える機器に関する情報である。同図に示すように、例示する機器情報１６２は、列車ＩＤ７１１、機器ＩＤ７１２、定期保守日数７１３、保守日７１４等の項目を有する複数のレコードを含む。このうち列車ＩＤ７１１には、列車ＩＤが設定される。また機器ＩＤ７１２には、当該列車６に搭載されている機器の機器ＩＤが設定される。また定期保守日数７１３には、当該機器の定期保守の間隔が設定される。また保守日７１４には、過去に保守を実施した日の日付が設定される。
　図１に戻り、各種閾値１６３は、目標ダイヤ作成装置１０の各種機能が利用する各種の閾値である。各種閾値１６３には、上限値と下限値とで規定される各種の許容範囲を示す情報も含まれる。
　図８に列車走行実績１６４の一例を示す。列車走行実績１６４は、目標ダイヤ作成装置１０が通信ネットワーク５を介して運行管理システム２から随時受信する情報であり、各列車６が何時にどこに到着あるいは出発したかという列車６の運行（走行）実績を示す情報である。例示する列車走行実績１６４は、列車ＩＤ８１１、走行距離８１２、稼働時間８１３、搭載機器８１４等の項目を有する複数のレコードを含む。このうち列車ＩＤ８１１には、列車ＩＤが設定される。また走行距離８１２には、当該列車６の走行距離が設置される。また稼働時間８１３には、当該列車６の総稼働時間が設定される。また搭載機器８１４には、当該列車６に搭載されている機器の識別子（以下、「機器ＩＤ」と称する。）が設定される。
　図９に駅間走行実績１６５の一例を示す。駅間走行実績１６５は、目標ダイヤ作成装置１０が通信ネットワーク５を介して運行管理システム２から随時受信する情報であり、列車６が走行した際の駅間ごとの乗車人数を示す情報である。例示する駅間走行実績１６５は、列車ＩＤ９１１、走行開始駅ＩＤ９１２、走行終了駅ＩＤ９１３、乗車人数９１４等の項目を有する複数のレコードを含む。このうち列車ＩＤ９１１には、列車ＩＤが設定される。また走行開始駅ＩＤ９１１には、当該列車６が走行を開始した駅の駅ＩＤが設定される。また走行終了駅ＩＤ９１２には、当該列車６が走行を終了した駅の駅ＩＤが設定される。また乗車人数９１４には、当該列車６の走行開始駅から走行終了駅までの乗車人数が設定される。
［処理説明］
　続いて、以上の構成からなる目標ダイヤ作成装置１０の動作について説明する。
　図１０は、目標ダイヤ生成部が目標ダイヤの生成に際して行う処理（以下、「目標ダイヤ生成処理Ｓ１０００」と称する。）を説明するフローチャートである。
　目標ダイヤ生成部は、目標ダイヤ生成処理Ｓ１０００の実行時機（予め設定された日時、旅客需要の急激な変化時、定期的等）の到来を監視している（Ｓ１０１１）。上記実行時機が到来すると（Ｓ１０１１：ＹＥＳ）、目標ダイヤ生成部はＳ１０１２からの処理を開始する。
　Ｓ１０１２では、目標ダイヤ生成部は、通信ネットワーク５を介して、運行管理システム２から現在運用中の目標ダイヤを取得し、取得した目標ダイヤを目標ダイヤ１５１として記憶する。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、現在運用中の目標ダイヤの修正要否を判定する処理（以下、「目標ダイヤ修正要否判定処理Ｓ１０１３」と称する。）を実行する（Ｓ１０１３）。尚、目標ダイヤ修正要否判定処理Ｓ１０１３の詳細については後述する。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、目標ダイヤ修正要否判定処理Ｓ１０１３の戻り値として判定結果を取得し、判定結果が「修正要（需要）」であるか否かを判定する（Ｓ１０１４）。判定結果が「修正要（需要）」である場合（Ｓ１０１４：ＹＥＳ）、目標ダイヤ生成部は、需要の変化に対応すること（列車６の積載量（乗車人数）を改善すること）を主目的とした（優先した）目標ダイヤの修正処理（以下、「需要対応目標ダイヤ生成処理Ｓ１０２０」と称する。）を実行する。その後、処理はＳ１０４０に進む。一方、判定結果が「修正要（需要）」でない場合（Ｓ１０１４：ＮＯ）、処理はＳ１０１５に進む。
　Ｓ１０１５では、目標ダイヤ生成部は、判定結果が「修正要（消耗）」であるか否かを判定する。判定結果が「修正要（消耗）」である場合（Ｓ１０１５：ＹＥＳ）、目標ダイヤ生成部は、機器の消耗度を改善することを主目的とした目標ダイヤの修正処理（以下、「消耗改善目標ダイヤ生成処理Ｓ１０３０」と称する。）を実行する。尚、「消耗度を改善」するとは、後述する予測消耗度と計画消耗度の差（乖離）を小さくする（抑制する）ことをいう。その後、処理はＳ１０４０に進む。一方、判定結果が「修正要（消耗）」でない場合（Ｓ１０１５：ＮＯ）、目標ダイヤ生成部は、目標ダイヤ生成処理Ｓ１０００を終了する。即ちこの場合は目標ダイヤの更新は行われない。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、需要対応目標ダイヤ生成処理Ｓ１０２０または消耗改善目標ダイヤ生成処理Ｓ１０３０で生成（更新）された目標ダイヤを、通信ネットワーク５を介して運行管理システム２に送信する。運行管理システム２は、更新後の目標ダイヤを受信すると、現在運用中の目標ダイヤを、受信した目標ダイヤに入れ替える。
　図１１は、図１０の目標ダイヤ修正要否判定処理Ｓ１０１３を説明するフローチャートである。以下、同図とともに目標ダイヤ修正要否判定処理Ｓ１０１３について説明する。
　まず需要予測部が、予測の対象となる路線（以下、「予測対象路線」と称する。）を走る列車６について、将来の所定期間（予め設定された期間、ユーザが任意に設定した期間等）における列車６（交通機関）の需要予測を行い、移動需要情報１５６、列車待ち人数情報１５７、及び列車乗車人数情報１５８等の情報（以下、「需要予測結果」と称する。）を生成する（Ｓ１１１１）。
　続いて、目標ダイヤ生成部が、上記の需要予測結果に基づき、乗車人数が、各種閾値１６３として記憶している許容範囲を外れる出発駅（図６の発駅ＩＤ６１３で特定される出発駅）が存在するか否かを判定する（Ｓ１１１２）。乗車人数が許容範囲を外れる出発駅が存在する場合（Ｓ１１１２：ＹＥＳ）、目標ダイヤ生成部は、判定結果に「修正要（需要）」を設定する（Ｓ１１１３）。その後、処理は図１０のＳ１０１４に進む。一方、乗車人数が許容範囲を外れる駅間が存在しない場合（Ｓ１１１２：ＮＯ）、処理はＳ１１２１に進む。
　Ｓ１１２１では、目標ダイヤ生成部は、予測対象路線に存在する各列車６について、前述した計画消耗度を求め、求めた計画消耗度を計画消耗度１５２として記憶する。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、予測対象路線における各列車６について、前述した予測消耗度を求め、求めた予測消耗度を予測消耗度１５３として記憶する（Ｓ１１２２）。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、予測対象路線における各列車６が備える機器のうち、予測消耗度が各種閾値１６３として記憶している許容範囲を外れる機器が存在するか否かを判定する（Ｓ１１２３）。尚、上記の許容範囲は、予測消耗度について設定された許容範囲でもよいし、予測消耗度と計画消耗度の差（以下、「乖離」と称する。）（予測消耗度＞計画消耗度）について設定された許容範囲でもよい。
　予測消耗度が許容範囲を外れる機器が存在する場合（Ｓ１１２３：ＹＥＳ）、目標ダイヤ生成部は、判定結果に「修正要（消耗）」を設定する（Ｓ１１２４）。その後、処理は図１０のＳ１０１４に進む。一方、予測消耗度が許容範囲を外れる機器が存在しない場合（Ｓ１１２３：ＮＯ）、目標ダイヤ生成部は、判定結果に「修正不要」を設定する（Ｓ１１２５）。その後、処理は図１０のＳ１０１４に進む。
　このように、目標ダイヤ生成部は、乗車人数が許容範囲を外れる出発駅が存在する場合は、需要の変化に対する対応（列車６の積載量の改善）を優先して目標ダイヤの修正を行い、乗車人数が許容範囲を外れる出発駅が存在しない場合は、機器の消耗に対する対応（消耗度の改善）を目的として目標ダイヤの修正を行う。そのため、サービスの向上並びに車両に搭載されている機器の保守コストの双方を考慮して適切にダイヤを生成することができる。
　図１２は、図１０の消耗改善目標ダイヤ生成処理Ｓ１０３０を説明するフローチャートである。以下、同図とともに消耗改善目標ダイヤ生成処理Ｓ１０３０について説明する。
　目標ダイヤ生成部は、まず一時記憶変数である暫定最適ダイヤと改善不可列車リストを初期化する（Ｓ１２１１）。具体的には、目標ダイヤ生成部は、暫定最適ダイヤを現在の目標ダイヤに設定し、改善不可列車リストの内容を空にする。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、外側の第１ループ処理ＬＰ１Ｓ～ＬＰ１Ｅを開始する。第１ループ処理ＬＰ１Ｓ～ＬＰ１Ｅは、改善不可列車リストに存在しない、前述した予測消耗度と前述した計画消耗度の差（乖離）（予測消耗度＞計画消耗度）が予め設定された閾値を超えている機器を備えた列車６について、乖離が大きい機器が搭載されている列車６から順に選択しつつ繰り返される（Ｓ１２１２）。尚、乖離が上記閾値を超える機器が複数搭載されている列車６については各機器について複数回選択される場合もある。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、第１ループ処理ＬＰ１Ｓ～ＬＰ１Ｅの内側の第２ループ処理ＬＰ２Ｓ～ＬＰ２Ｅを開始する。第２ループ処理ＬＰ２Ｓ～ＬＰ２Ｅは、選択中の列車６（車両）が停車する駅のうち運用変更の対象となる駅（図１１のＳ１１１２で乗車人数が許容範囲を外れる出発駅。以下、「運用変更駅」と称する。）について、運用変更対象の発車時刻のうち時間が早い順に繰り返される。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、運用変更駅において、選択中の列車６を含み、駅を占有している期間（到着時及び出発時の夫々の前後の誤差時間範囲を含む。）が重複する列車６のうち、選択中の列車６の出発時刻または到着時刻のいずれかに近い（いずれかの時間から予め設定した所定時間内の）一つ以上の列車６を特定する（Ｓ１２１３）。
　Ｓ１２１４では、目標ダイヤ生成部は、運用変更ダイヤを列挙する。運用変更ダイヤの列挙は以下の処理に従う。まず選択中の列車６（「Ａ」とする）が運用変更する駅を一つ抽出し、当該駅を占有している期間（到着時及び出発時の夫々の前後の誤差時間範囲を含む）が重複する別の列車６（「Ｂ」とする。）を特定する。ＡとＢの運用を当該駅にてつなぎかえたダイヤ、即ちＡの後運用列車をＢの後運用列車と設定し、かつＢの後運用列車をＡの後運用列車と設定したダイヤを運用変更ダイヤとする。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、第２ループ処理ＬＰ２Ｓ～ＬＰ２Ｅの内側の第３ループ処理ＬＰ３Ｓ～ＬＰ３Ｅを開始する。第３ループ処理ＬＰ３Ｓ～ＬＰ３Ｅは、Ｓ１２１３で目標ダイヤ生成部が特定した列車群についてのダイヤの運用変更パターンの数だけ繰り返される。
　目標ダイヤ生成部は、まず運用変更ダイヤを一つ選択する（Ｓ１２１５）。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、機器の消耗度の改善が期待される運用変更ダイヤで暫定最適ダイヤを更新する処理（以下、「暫定最適ダイヤ更新処理Ｓ１２１６」と称する。）を実行する。
　図１３は、上記の暫定最適ダイヤ更新処理Ｓ１２１６を説明するフローチャートである。以下、同図とともに暫定最適ダイヤ更新処理Ｓ１２１６について説明する。
　まず目標ダイヤ生成部は、選択中の運用変更パターンについて、時刻逆転（到着時刻よりも出発時刻のほうが早い状況）があるか否かを判定する（Ｓ１３１１）。時刻逆転がある場合（Ｓ１３１１：ＹＥＳ）、暫定最適ダイヤ更新処理Ｓ１２１６は終了する。その後、処理は図１２のＬＰ３Ｅに進む。一方、時刻逆転がない場合（Ｓ１３１１：ＮＯ）、処理はＳ１３１２に進む。尚、ここで到着時刻および出発時刻の夫々の前後に所定のバッファ時間を設け、時刻逆転がないと判定される場合を多くしてもよい。
　Ｓ１３１２では、目標ダイヤ生成部は、選択中の運用変更ダイヤに番線競合（同じ時刻に同じ番線を複数の列車６が使用する状況）があるか否かを判定する。番線競合がある場合（Ｓ１３１２：ＹＥＳ）、処理はＳ１３１３に進む。一方、番線競合がない場合（Ｓ１３１２：ＮＯ）、処理はＳ１３２１に進む。
　Ｓ１３１３では、目標ダイヤ生成部は、使用可能な空き番線があるか否かを判定する。空き番線がある場合（Ｓ１３１３：ＹＥＳ）、目標ダイヤ生成部は、番線競合が生じているいずれかの列車６を空き番線に番線変更して番線競合を解消する（Ｓ１３１４）。その後、処理はＳ１３２１に進む。一方、空き番線がない場合（Ｓ１３１３：ＮＯ）、暫定最適ダイヤ更新処理Ｓ１２１６は終了する。その後、処理は図１２のＬＰ３Ｅに進む。
　Ｓ１３２１では、目標ダイヤ生成部は、運用変更ダイヤについて、図１１のＳ１１２２と同様の予測消耗度算出処理を行う。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、選択中の運用変更ダイヤによる場合の機器の消耗度が現在の目標ダイヤによる場合の機器の消耗度よりも改善されるか否かを判定する（Ｓ１３２２）。選択中の運用変更ダイヤによる場合の機器の消耗度が現在の目標ダイヤによる場合の機器の消耗度よりも改善される場合（Ｓ１３２２：ＹＥＳ）、処理はＳ１３３１に進む。一方、選択中の運用変更ダイヤによる場合の機器の消耗度が現在の目標ダイヤによる場合の機器の消耗度よりも改善されない場合（Ｓ１３２２：ＮＯ）、暫定最適ダイヤ更新処理Ｓ１２１５は終了し、処理は図１２のＬＰ３Ｅに進む。
　Ｓ１３３１では、目標ダイヤ生成部は、選択中の運用変更ダイヤを暫定最適ダイヤとする。また目標ダイヤ生成部は、改善不可列車リストに選択中の列車６があれば削除する（Ｓ１３３２）。その後、暫定最適ダイヤ更新処理Ｓ１２１５は終了し、処理は図１２の第２ループ処理ＬＰ２Ｓ～ＬＰ２Ｅ、及び第３ループ処理ＬＰ３Ｓ～ＬＰ３Ｅを抜けてＬＰ１Ｅの処理に進む。尚、このように、Ｓ１３３２では、改善不可列車リストに登録されていた列車６が選択対象に復活するので、目標ダイヤの生成対象となる各列車６が備える機器全体として消耗度が改善される（乖離が全体として平準化される）運用変更ダイヤを探索することができる。
　図１２に戻り、Ｓ１２１７では、目標ダイヤ生成部は、改善不可列車リストに選択中の列車を追加する。
　続くＬＰ１Ｅでは、第１ループ処理ＬＰ１Ｓ～ＬＰ１Ｅの終了判定が行われ、第１ループ処理ＬＰ１Ｓ～ＬＰ１Ｅが終了すると、目標ダイヤ生成部は、暫定最適ダイヤを目標ダイヤとする（Ｓ１２１８）。その後、消耗改善目標ダイヤ生成処理Ｓ１０３０は終了し、処理は図１０のＳ１０４０に進む。
　図１４は、図１０の需要対応目標ダイヤ生成処理Ｓ１０２０を説明するフローチャートである。以下、同図とともに需要対応目標ダイヤ生成処理Ｓ１０２０について説明する。
　まず目標ダイヤ生成部は、一時記憶変数（配列）である暫定最適ダイヤの内容を初期化する（Ｓ１４１１）。本例では、目標ダイヤ生成部は、暫定最適ダイヤの初期値として現在運用中の目標ダイヤを設定するものとする。
　続いて、候補ダイヤ生成部が候補ダイヤを生成する（Ｓ１４１２）。
　続いて、目標ダイヤ生成部が、ループ処理ＬＰ４Ｓ～ＬＰ４Ｅを開始する。ループ処理ＬＰ４Ｓ～ＬＰ４Ｅは、候補ダイヤを順次選択しつつ繰り返される。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、候補ダイヤと暫定最適ダイヤを需要対応の観点から評価する処理（以下、この処理を「ダイヤ評価処理Ｓ１４１３」と称する。）を行って夫々の評価指標を求める。尚、評価指標の態様はとくに限定されないが、例えば、予測した列車待ち人数が少ない程、また予測した列車乗車人数が少ない程、高い（良い）値となるように設定される。
　図１５は、ダイヤ評価処理Ｓ１４１３を説明するフローチャートである。以下、同図とともにダイヤ評価処理Ｓ１４１３について説明する。
　まず需要予測部が、選択中の候補ダイヤ及び暫定最適ダイヤの夫々に基づき、列車待ち人数と列車乗車人数を予測する（Ｓ１５１１）。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、選択中の候補ダイヤ及び暫定最適ダイヤの夫々について予測した列車待ち人数と列車乗車人数とに基づき、選択中の候補ダイヤ及び暫定最適ダイヤの夫々について評価指標を求める（Ｓ１５１２）。
　続いて、目標ダイヤ生成部は、選択中の候補ダイヤ及び暫定最適ダイヤの夫々について、図１１のＳ１１２２の予測消耗度算出処理と同様の処理を行い、選択中の候補ダイヤ及び暫定最適ダイヤの夫々について予測消耗度を求める（Ｓ１５１３）。その後、処理は図１４のＳ１４１４に進む。
　図１４に戻り、Ｓ１４１４では、目標ダイヤ生成部は、候補ダイヤの評価指標が暫定最適ダイヤの評価指標に比べて改善されているか否かを判定する。
　候補ダイヤの評価指標が暫定最適ダイヤの評価指標に比べて改善されている場合（Ｓ１４１４：ＹＥＳ）、処理はＳ１４１５に進む。一方、候補ダイヤの評価指標が暫定最適ダイヤの評価指標に比べて改善されていない場合（Ｓ１４１４：ＮＯ）、目標ダイヤ生成部は、次の候補ダイヤを選択してループ処理ＬＰ４Ｓ～ＬＰ４Ｅを繰り返す。尚、処理ＬＰ４Ｓで未選択の候補ダイヤがなければ（全ての候補ダイヤを選択済であれば）、ループ処理ＬＰ４Ｓ～ＬＰ４Ｅを抜けて処理はＳ１４３１に進む。
　Ｓ１４１５では、目標ダイヤ生成部は、候補ダイヤの機器の消耗度が暫定最適ダイヤの機器の消耗度に比べて改善されているか否かを判定する。候補ダイヤの機器の消耗度が暫定最適ダイヤの機器の消耗度に比べて改善されている場合（Ｓ１４１５：ＹＥＳ）、処理はＳ１４２１に進み、目標ダイヤ生成部は、候補ダイヤを暫定最適ダイヤに設定する。その後、次の候補ダイヤを選択してループ処理ＬＰ４Ｓ～ＬＰ４Ｅを繰り返す。一方、候補ダイヤの機器の消耗度が暫定最適ダイヤの機器の消耗度に比べて改善されていない場合（Ｓ１４１５：ＮＯ）、処理はＳ１４１６に進む。
　Ｓ１４１６では、目標ダイヤ生成部は、図１０の消耗改善目標ダイヤ生成処理Ｓ１０３０と同様の処理を行って目標ダイヤを生成する。続くＳ１４１７では、目標ダイヤ生成部は、Ｓ１４１６で生成した目標ダイヤについてＳ１４１３と同様のダイヤ評価処理を行い、Ｓ１４１６で生成した目標ダイヤについて評価指標及び予測消耗度を求める。
　Ｓ１４１８では、目標ダイヤ生成部は、Ｓ１４１６で生成した目標ダイヤが、暫定最適ダイヤに比べて評価指標が改善され、かつ、機器の消耗度が改善されているか否かを判定する。Ｓ１４１６で生成した目標ダイヤが、暫定最適ダイヤに比べて評価指標が改善され、かつ、機器の消耗度が改善されている場合（Ｓ１４１８：ＹＥＳ）、目標ダイヤ生成部は、Ｓ１４１６で生成した目標ダイヤを暫定最適ダイヤに設定する（Ｓ１４１９）。その後、処理はＬＰ４Ｅに進む。
　一方、Ｓ１４１６で生成した目標ダイヤが、暫定最適ダイヤに比べて評価指標が改善されていないか、もしくは機器の消耗度が改善されていない場合（Ｓ１４１８：ＮＯ）、処理はＬＰ４Ｅに進む。
　ＬＰ４Ｅでは、目標ダイヤ生成部は、ＬＰ４Ｓにおいて未選択の候補ダイヤがあるか否かを判定し、未選択の候補ダイヤがあれば未選択の候補ダイヤを選択して再びループ処理ＬＰ４Ｓ～ＬＰ４Ｅを行い、未選択の候補ダイヤがなければ（全ての候補ダイヤを選択済であれば）、ループ処理ＬＰ４Ｓ～ＬＰ４Ｅを抜けてＳ１４３１の処理を行う。
　Ｓ１４３１では、目標ダイヤ生成部は、候補ダイヤを目標ダイヤに設定する。その後、処理は図１０のＳ１０４０に進む。
＜効果＞
　以上に説明したように、本実施形態の目標ダイヤ作成装置１０によれば、列車６（交通機関）の需要に対応（車両の積載量を改善）しつつ、目標ダイヤの生成対象となる各列車６が備える機器全体として消耗度が改善されるように（予測消耗度と計画消耗度の差（乖離）が全体として平準化されるように）目標ダイヤ（運行計画）が生成されるので、サービスの向上並びに機器の保守コストの双方を考慮して適切にダイヤを生成することができる。
　また乗車人数が許容範囲を外れる場合（車両の積載量が予め設定した閾値を超える場合）、目標ダイヤ作成装置１０は、消耗度の改善よりも需要への対応（車両の積載量の改善）を優先してダイヤを生成するので、恒常的にサービスの維持を図ることができる。
　ところで、本発明は以上の実施形態に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。またある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えてもよい。またある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えてもよい。また各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換をしてもよい。
　例えば、以上の実施形態では、交通機関の輸送対象が人（旅客、乗客）である場合を例として説明したが、交通機関の輸送対象は貨物等の人以外であっても構わない。
　前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
　各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）の記録媒体に格納することができる。
　制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
１　情報処理システム
２　運行管理システム
３　センサ装置
５　通信ネットワーク
１０　目標ダイヤ作成装置
１１１　目標ダイヤ生成ＰＧ
１１２　計画消耗度算出ＰＧ
１１３　予測消耗度算出ＰＧ
１１４　需要予測ＰＧ
１１５　候補ダイヤ生成ＰＧ
１５１　目標ダイヤ
１５２　計画消耗度
１５３　予測消耗度
１５４　旅客行動モデル
１５５　センサ情報
１５６　移動需要情報
１５７　列車待ち人数情報
１５８　列車乗車人数情報
１５９　基本ダイヤ
１６０　候補ダイヤ
１６１　基礎データ
１６２　機器情報
１６３　各種閾値
１６４　列車走行実績
１６５　駅間走行実績

Claims (15)

  1. 　情報処理装置を用いて構成され、
    　交通機関における車両の運行計画を生成する運行計画生成部、
    　前記運行計画に従って前記車両を運行した場合における前記車両の積載量を予測する積載量予測部、及び、
    　前記車両が備える機器の消耗度の計画値である計画消耗度と、予測した前記積載量に基づき求められる前記機器の消耗度の予測値である予測消耗度とを求める消耗度算出部、
    　を備え、
    　前記運行計画生成部は、前記予測消耗度と前記計画消耗度の乖離が小さくなるように運行計画を生成する、
    　運行計画生成装置。
  2. 　請求項１に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記運行計画生成部は、予測した前記車両の積載量が予め設定した閾値を超える場合は、前記消耗度の乖離を小さくすることよりも前記車両の積載量の改善を優先して運行計画を生成する、
    　運行計画生成装置。
  3. 　請求項１に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記運行計画生成部は、前記乖離が予め設定した閾値を超えた場合に、前記乖離が小さくなるように運行計画を生成する、
    　運行計画生成装置。
  4. 　請求項３に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記運行計画生成部は、前記運行計画の生成対象となる前記車両の夫々が備える機器の前記乖離が全体として平準化されるように運行計画を生成する、
    　運行計画生成装置。
  5. 　請求項１乃至４のいずれか一項に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記積載量予測部は、前記交通機関の需要を予測することにより前記車両の積載量を予測する、
    　運行計画生成装置。
  6. 　請求項１乃至４のいずれか一項に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記交通機関の運行を管理する情報処理システムである運行管理システムと通信する通信装置を備え、
    　前記運行計画生成部は、生成した前記運行計画を前記運行管理システムに送信する、
    　運行計画生成装置。
  7. 　請求項６に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記運行計画生成部は、前記運行管理システムから取得した、前記交通機関における前記車両の走行実績に基づき前記運行計画を生成する、
    　運行計画生成装置。
  8. 　請求項６に記載の運行計画生成装置であって、
    　列車を利用する旅客の行動を模擬するモデルである旅客行動モデルを記憶し、
    　前記交通機関に設けられたセンサ装置から取得される情報であるセンサ情報を前記運行管理システムから受信し、
    　前記積載量予測部は、旅客行動モデルと前記センサ情報とに基づき前記車両の積載量を予測する、
    　運行計画生成装置。
  9. 　請求項１乃至４のいずれか一項に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記交通機関は鉄道交通機関であり、前記車両は列車を構成し、前記運行計画はダイヤである、
    　運行計画生成装置。
  10. 　請求項９に記載の運行計画生成装置であって、
    　前記積載量は、前記列車に乗車する旅客の重量もしくは前記列車に積載される貨物の重量である、
    　運行計画生成装置。
  11. 　情報処理装置が、
    　交通機関における車両の運行計画を生成するステップ、
    　前記運行計画に従って前記車両を運行した場合における前記車両の積載量を予測するステップ、
    　前記車両が備える機器の消耗度の計画値である計画消耗度と、予測した前記積載量に基づき求められる前記機器の消耗度の予測値である予測消耗度とを求めるステップ、及び、
    　前記予測消耗度と前記計画消耗度の乖離が小さくなるように運行計画を生成するステップ、
    　を実行する、運行計画生成方法。
  12. 　請求項１１に記載の運行計画生成方法であって、
    　前記情報処理装置が、予測した前記車両の積載量が予め設定した閾値を超える場合は、前記消耗度の乖離を小さくすることよりも前記車両の積載量の改善を優先して運行計画を生成するステップ、
    　をさらに実行する、運行計画生成方法。
  13. 　請求項１１に記載の運行計画生成方法であって、
    　前記情報処理装置が、前記乖離が予め設定した閾値を超えた場合に、前記乖離が小さくなるように運行計画を生成するステップ、
    　をさらに実行する、運行計画生成方法。
  14. 　請求項１３に記載の運行計画生成方法であって、
    　前記情報処理装置が、前記運行計画の生成対象となる前記車両の夫々が備える機器の前記乖離が全体として平準化されるように運行計画を生成するステップ、
    　をさらに実行する、運行計画生成方法。
  15. 　請求項１１乃至１４のいずれか一項に記載の運行計画生成方法であって、
    　前記情報処理装置が、前記交通機関の需要を予測することにより前記車両の積載量を予測するステップ、
    　をさらに実行する、運行計画生成方法。
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