WO2023074142A1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDF

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WO2023074142A1
WO2023074142A1 PCT/JP2022/033794 JP2022033794W WO2023074142A1 WO 2023074142 A1 WO2023074142 A1 WO 2023074142A1 JP 2022033794 W JP2022033794 W JP 2022033794W WO 2023074142 A1 WO2023074142 A1 WO 2023074142A1
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delivery
information
information processing
warehouses
delivered
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PCT/JP2022/033794
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貴範 井手
健 加川
一光 神谷
ファビオ サンチェス
シーン ウェインバーグ
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株式会社アイシン
キューシー ウェア コーポレーション
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Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.
  • the problem to be solved by the invention is to realize an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can automatically calculate the number of trucks used for delivery, the delivery route of each truck, etc. in a short time. .
  • the information processing apparatus collects information used when delivering a plurality of items to be delivered between a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations using a plurality of moving bodies.
  • a processing device comprising location information for each of the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery locations, and the amount and collection location for each of the plurality of items to be delivered in one day.
  • delivery item information including a delivery location; delivery time information for each permuted route of two bases selected from the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery locations; and loading capacity information of the mobile unit.
  • the user can obtain the number of moving bodies used for delivery, the total volume of boxes delivered by each moving body, the total volume of boxes delivered by each moving body, and the It is possible to easily grasp the delivery route of each vehicle and the loading and unloading time of each moving body with high accuracy.
  • the number of moving bodies used for delivery obtained by calculation can be smaller than the number of trucks used for delivery in the past. Variations in delivery routes for each mobile object obtained by calculation increase compared to the past. Therefore, it is possible to further optimize and improve the efficiency of the parts delivery process using the moving body. As a result, the cost in the delivery process can be reduced, and the carbon dioxide generated in the delivery process can be reduced.
  • the calculation unit calculates the load amount cost of the moving object between two bases selected from the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery locations. as a reward.
  • optimization processing can be calculated using a mathematical model that includes new parameters that have not been considered conventionally. As a result, it is possible to achieve further optimization and efficiency in the delivery process of parts using trucks, compared to the past.
  • the calculation unit calculates the time cost of the moving body between two bases selected from the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery locations. Use the mathematical model that includes penalties.
  • optimization processing can be calculated using a mathematical model that includes new parameters that have not been considered conventionally. As a result, it is possible to achieve further optimization and efficiency in the delivery process of parts using trucks, compared to the past.
  • the computing unit determines that the load amount of the moving object between two bases selected from the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery locations is
  • the above mathematical model is used which includes as penalties fewer conditions than the standard.
  • optimization processing can be calculated using a mathematical model that includes new parameters that have not been considered conventionally. As a result, it is possible to achieve further optimization and efficiency in the delivery process of parts using trucks, compared to the past.
  • the computing unit sets a condition for delivering a plurality of the items to be delivered loaded to the distribution center or the warehouse involved in reaching the delivery point.
  • the mathematical model which includes as
  • optimization processing can be calculated using a mathematical model that includes new parameters that have not been considered conventionally. As a result, it is possible to achieve further optimization and efficiency in the delivery process of parts using trucks, compared to the past.
  • the arithmetic unit uses the mathematical model further inputting the operation time of the moving object.
  • optimization processing can be calculated using a mathematical model that includes new parameters that have not been considered conventionally. As a result, it is possible to achieve further optimization and efficiency in the delivery process of parts using trucks, compared to the past.
  • the arithmetic unit uses the mathematical model further inputting the cargo handling time of the moving body.
  • optimization processing can be calculated using a mathematical model that includes new parameters that have not been considered conventionally. As a result, it is possible to achieve further optimization and efficiency in the delivery process of parts using trucks, compared to the past.
  • the calculation unit may calculate the number of the plurality of moving bodies, the total value, the moving body route information, and the cargo handling time.
  • the calculation unit further calculates the travel times of the plurality of moving objects, and the output unit outputs the plurality of travel times.
  • the user can obtain new detailed information in the parts delivery process using the truck.
  • the calculation unit further outputs the load amount of each of the plurality of moving bodies, and the output unit outputs the plurality of load amounts.
  • the user can obtain new detailed information in the parts delivery process using the truck.
  • the information processing method according to the embodiment is used, for example, when delivering a plurality of items to be delivered between a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations using a plurality of moving bodies.
  • an information processing method comprising position information for each of the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery locations, and the amount of each of the plurality of items to be delivered in one day; delivery information including collection point and delivery point; delivery time information for each permuted route of two bases selected from the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery points; and loading of the mobile body Using a mathematical model with at least capacity information as input, the number of the plurality of moving bodies used for delivery of the plurality of items to be delivered, and the distribution center, warehouse, and delivery area in which each of the plurality of moving bodies are involved.
  • a total value of the volumes of the items to be delivered delivered by each of the plurality of mobile bodies a total value of the volumes of the items to be delivered delivered by each of the plurality of mobile bodies; and a cargo handling time corresponding to the mobile body route information of each of the plurality of mobile bodies. At least calculating and outputting the number of the plurality of moving bodies, the moving body route information, the total value, and the cargo handling time.
  • the user can obtain the number of moving bodies used for delivery, the total volume of boxes delivered by each moving body, the total volume of boxes delivered by each moving body, and the It is possible to easily grasp the delivery route of each vehicle and the loading and unloading time of each moving body with high accuracy.
  • the number of moving bodies used for delivery obtained by calculation can be smaller than the number of trucks used for delivery in the past. Variations in delivery routes for each mobile object obtained by calculation increase compared to the past. Therefore, it is possible to further optimize and improve the efficiency of the parts delivery process using the moving body. As a result, the cost in the delivery process can be reduced, and the carbon dioxide generated in the delivery process can be reduced.
  • the information processing program according to the embodiment is used, for example, when delivering a plurality of items to be delivered between a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations using a plurality of moving bodies.
  • an information processing program wherein a computer stores location information for each of the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery locations, and information on each of the plurality of items to be delivered in one day delivery item information including the quantity, collection point, and delivery point; delivery time information for each permuted route of two bases selected from the plurality of distribution centers, the plurality of warehouses, and the plurality of delivery points;
  • a distribution center or a warehouse in which the number of the plurality of moving bodies used for delivery of the plurality of items to be delivered and the number of the plurality of moving bodies and each of the plurality of moving bodies are involved, using a mathematical model that inputs at least loading capacity information of the body.
  • moving body route information including a delivery place, a total value of the volumes of the objects to be delivered delivered by each of the plurality of moving bodies, and cargo handling time corresponding to the moving body route information of each of the plurality of moving bodies and an output function for outputting the number of the plurality of moving bodies, the moving body route information, the total value, and the cargo handling time.
  • the user can obtain the number of moving bodies used for delivery, the total volume of boxes delivered by each moving body, the total volume of boxes delivered by each moving body, and the It is possible to easily grasp the delivery route of each vehicle and the loading and unloading time of each moving body with high accuracy.
  • the number of moving bodies used for delivery obtained by calculation can be smaller than the number of trucks used for delivery in the past. Variations in delivery routes for each mobile object obtained by calculation increase compared to the past. Therefore, it is possible to further optimize and improve the efficiency of the parts delivery process using the moving body. As a result, the cost in the delivery process can be reduced, and the carbon dioxide generated in the delivery process can be reduced.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing apparatus according to an embodiment
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of position information as input information to the information processing apparatus according to the embodiment
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of delivery information as input information to the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of delivery time information as input information to the information processing apparatus according to the embodiment;
  • FIG. 5 is a flow chart showing the flow of information processing executed by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of delivery routes for multiple trucks output by the information processing apparatus according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of delivery route information indicating a delivery route for each truck.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an information processing apparatus according to an embodiment
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of position information as input information to the information processing apparatus according to the embodiment
  • FIG. 3 is a
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of delivery plan information for a certain truck.
  • FIG. 9 is a bar graph showing delivery times for each truck.
  • FIG. 10 is a bar graph showing the load capacity of each truck.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of delivery routes for multiple trucks as a comparative example.
  • Exemplary embodiments of the present invention are disclosed below.
  • the configurations of the embodiments shown below and the actions, results, and effects brought about by the configurations are examples.
  • the present invention can be realized by configurations other than those disclosed in the following embodiments, and at least one of various effects based on the basic configuration and derivative effects can be obtained. .
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an information processing system S including an information processing device 1 according to this embodiment and an example of the hardware configuration of the information processing device 1.
  • an information processing system 1 includes an information processing device 1 , a display device 3 and an input device 5 .
  • the display device 3 is, for example, a LCD (Liquid Crystal Display), a CRT (Cathode Ray Tube), a PDP (Plasma Display Panel), an organic EL (Electro Luminescence) display, or the like.
  • the display device 3 displays information obtained by calculation in the information processing device 1 in a predetermined form under the control of the information processing device 1 .
  • the input device 5 accepts various instructions and information inputs from the user.
  • the input device 5 includes, for example, a trackball, a switch button, a mouse, a keyboard, a touch pad that performs input operations by touching an operation surface, a touch screen that integrates a display screen and a touch pad, and a non-sensor using an optical sensor. It is implemented by a contact input circuit, an audio input circuit, and the like.
  • the information processing device 1 has the same hardware configuration as a normal computer.
  • the information processing device 1 optimizes delivery using a mathematical model when delivering a plurality of items to be delivered between a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations using a plurality of moving bodies. Execute the process and calculate the number of mobile units to be used for delivery.
  • the mathematical model and delivery optimization processing will be described later in detail.
  • the plurality of moving bodies used to deliver the plurality of items to be delivered are trucks.
  • the plurality of items to be delivered may be of any kind, in order to make the explanation more specific, the case in which the items to be delivered are mechanical parts (also simply referred to as "parts") will be taken as an example below. .
  • a distribution center is a base that stores parts to be delivered and manages sorting.
  • a warehouse is a base used for storing parts as items to be delivered.
  • a delivery point is a base (destination) to which parts as items to be delivered should be delivered.
  • the delivery point is, for example, a factory that manufactures products using parts delivered by truck, an airport, a seaport, or the like for delivering parts delivered by truck to a remote location.
  • each of a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations may be called a base.
  • cargo handling occurs at at least one of the distribution center, warehouse, and delivery site.
  • Cargo handling includes, for example, at least one of opening or closing the hood of a truck, moving the driver on foot for reception at each location, reception processing, and loading or unloading parts using a lift or the like. is.
  • trucks used for delivery can be managed by using any one of a distribution center, a warehouse, and a delivery site as a garage, for example.
  • the information processing device 1 includes a processor 11 , a main storage device 12 , an auxiliary storage device 13 , a state measuring device 14 , a device interface 17 and a network interface 19 .
  • Processor 11 , main storage device 12 , auxiliary storage device 13 , state measuring device 14 , device interface 17 and network interface 19 are connected via bus B.
  • the processor 11 is a processing circuit that performs overall control of the information processing device 1 and the display device 3 and input device 5 connected to the information processing device 1 .
  • the processor 11 includes a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), an FPGA (Field Programmable Gate Array) as an electronic circuit including a computer control device and an arithmetic device. ), etc.
  • the processor 11 may be realized by an optical circuit using optical logic elements.
  • the processor 11 also has an arithmetic function 110 and an output control function 112 .
  • the calculation function 110 receives calculation results such as the number of trucks used for delivery from the state measuring device 15, and based on the calculation results, calculates the travel time for delivery of each truck and the load capacity for delivery of each truck.
  • the computing function 110 is an example of a computing section.
  • the output control function 112 causes the display device 3 to display the calculation results such as the number of trucks via the device interface 17 . Note that the output control function 112 is part of the output unit.
  • the arithmetic function 110 and the output control function 112 of the processor 11 are stored in the main storage device 12 in the form of a computer-executable program, for example. That is, the processor 11 reads out the programs from the main storage device 12 and executes them, thereby implementing functions corresponding to each program.
  • the processor 11 in a state where each program has been read has the arithmetic function 110 and the output control function 112 shown in the processor 11 of FIG. That is, the arithmetic function 110 and the output control function 112 of the processor 11 are implemented using a classical logic computer (classical Turing computer).
  • the main storage device 12 is a storage device that stores commands and various data to be executed by the processor 11 , and information stored in the main storage device 12 is read by the processor 11 .
  • the auxiliary storage device 13 is a storage device other than the main storage device 12.
  • the main storage device 12 and the auxiliary storage device 13 mean arbitrary electronic components capable of storing electronic information, and may be semiconductor memories. Typically, the main storage device 12 and the auxiliary storage device 13 are composed of RAM (Random Access Memory), semiconductor memory elements such as flash memory, hard disks, optical disks, and the like.
  • the storage circuit 10 may be composed of portable media such as USB (Universal Serial Bus), memory, and DVD (Digital Versatile Disk).
  • the main storage device 12 or the auxiliary storage device 13 stores at least location information, delivery item information, and delivery time information.
  • location information is information that indicates the location (for example, latitude and longitude) of each of multiple distribution centers, multiple warehouses, and multiple delivery locations.
  • the delivery item information is information including the quantity, collection location, and delivery location for each of a plurality of items to be delivered in one day.
  • the delivery time information is information indicating the delivery time for each permuted route of two positions (bases) selected from a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations.
  • the permutation route means two longitudes, that is, the route A ⁇ B and the route B ⁇ A determined according to the permutation when two bases A and B are selected.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of position information stored in the main storage device 12 or the like.
  • the positional information indicates the position (address) of each distribution center, each warehouse, and each delivery place by latitude and longitude.
  • the main storage device 12 or the like stores the position information in the format of the position information table shown in FIG. 2, for example.
  • the latitude and longitude as position information are examples.
  • the location information may be any information as long as the location of each distribution center, each warehouse, and each delivery point can be specified.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of delivery item information stored in the main storage device 12 or the like.
  • FIG. 3 shows an example of a delivery item information table in which delivery item information for each part in a predetermined day between A distribution center and A factory is tabulated.
  • delivery item information table for each part distinguished by "part number”, “box volume”, “number of parts/box”, “weight”, “number of boxes”, “volume for one day”, part number A “warehouse” and a "delivery point” are shown as collection points.
  • “box volume” indicates the volume of the box in which the parts are stored.
  • “Number of parts/box” indicates the number of parts for each box.
  • Weight indicates the weight of the part to be delivered.
  • “Number of boxes” indicates the number of boxes (in which the part is stored) to be delivered in one day.
  • “Volume for one day” indicates the volume corresponding to the "number of boxes” to be delivered in one day.
  • the delivery item information table it is possible to calculate the total number of parts, total number of boxes, total volume, and total weight to be delivered in a given day between A distribution center and A factory.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of delivery time information stored in the main storage device 12 or the like. As shown in FIG. 4, the delivery time information indicates the time required to move between two bases selected from a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations on the permuted route.
  • the state measuring device 15 is, for example, an annealing quantum computer, and executes delivery optimization processing using a mathematical model. It should be noted that the state measuring device 15 is an example of a computing section.
  • the delivery optimization process uses a mathematical model with at least position information, delivery item information, delivery time information, and truck capacity as inputs to determine the number of trucks used for delivery and the moving body route information. , the total volume of parts delivered by each truck, and the handling time.
  • Mobile route information is information that includes distribution centers, warehouses, and delivery locations that are related to each of multiple trucks. That is, the moving body route information is information indicating distribution centers, warehouses, and delivery locations where each truck loads or unloads parts in association with estimated arrival times, and includes delivery routes of each truck. In addition, the total volume of parts delivered by each truck is, for example, the total volume of boxes loaded by each truck during delivery. Further, cargo handling time is information including at least the time required for cargo handling that occurs at the distribution center, warehouse, and delivery site according to the moving body route information of each of a plurality of moving bodies.
  • delivery optimization mathematical model used in the delivery optimization process (hereinafter also referred to as the "delivery optimization mathematical model") will be explained.
  • a delivery optimization mathematical model can be formulated by the following equations (1) to (6).
  • Equation (1) is the objective function of the delivery optimization mathematical model.
  • H 1 , H 2 , H 3 , H 4 , and H 5 in formula (1) are represented by formulas (2), (3), (4), (5), and (6), respectively. .
  • i and j are subscripts for distinguishing between multiple distribution centers, multiple warehouses, and multiple delivery locations (that is, bases).
  • the graph when the model according to formula (1) is a QUBO (Quadratic Unconstrained Optimization) problem corresponds to multiple distribution centers, multiple warehouses, and multiple delivery locations. Each base corresponds to a vertex on the graph. Therefore, i, j are indices that distinguish vertices on the graph of the model according to equation (1).
  • t and n are suffixes denoting time.
  • w ij means the (moving) distance between the base corresponding to i and the base corresponding to j.
  • D, T, L, Dn are variables (parameters) that are adjusted to minimize the objective function represented by equation (1).
  • H1 represented by equation (2) is a reward term corresponding to the cost of the load when the truck moves between the two vertices i and j.
  • H2 expressed in equation (3), is a penalty term corresponding to the cost of moving a truck between two vertices i,j.
  • H3 represented by equation (4) is a term corresponding to the condition that there is only one point (vertex) that an arbitrary truck can visit at an arbitrary time.
  • H 4 represented by equation (5) is when the truck's load is less than the reference or when the truck is redundantly moving between the same pair of sites (e.g., the event that the truck stays at the same site).
  • a penalty term corresponds to a condition that gives a penalty at some point.
  • H5 represented by Equation (6) is a reward term corresponding to the condition that multiple small-volume parts are loaded and unloaded at multiple bases before arriving at the final location.
  • the state measuring device 15 controls the variables D, T, L, and Dn so that the energy of the physical system represented by the objective function of Equation (1) is minimized by the technique of quantum annealing.
  • the state measuring device 15 measures the state of the physical system expressed by the objective function of formula (1), and the variables D, T, L, and Dn when the physical system is in the lowest energy state (ground state). get the value of
  • the state measuring device 15 uses the acquired values of D, T, L, and Dn to determine the number of trucks used for delivery, the total volume of parts delivered by each truck, and the moving body route information of each truck. (delivery route of each truck) and loading time of each truck are calculated at least.
  • the device interface 17 directly or indirectly connects the display device 3, the input device 5 and the processor 11 via the bus B.
  • the device interface 17 may have a connection terminal such as a USB.
  • the device interface 17 may be connected to an external storage medium, a storage device (memory), or the like via a connection terminal.
  • the network interface 19 is an interface for connecting to the network N wirelessly or by wire.
  • the network interface 19 can also transmit and receive information to and from an external device via the network N.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the flow of delivery optimization processing executed by the information processing device 1 according to this embodiment.
  • the condition measuring device 15 acquires position information, delivery item information, delivery time information, and track capacity (for example, 15t) from the main storage device 12 (step S1).
  • the state measuring device 15 receives position information, delivery item information, and delivery time information as inputs, and executes delivery optimization processing by a quantum computer using a mathematical model. That is, the state measuring device 15 determines the values of the parameters D, T, L, and Dn when the physical system represented by the objective function of Equation (1) is in the lowest energy state. Using the values of the determined parameters D, T, L, and Dn , the state measuring device 15 determines the number of trucks used for delivery, mobile route information (delivery route) for each truck, and Calculate the total volume of parts to be delivered and the handling time of each truck (step S2).
  • the state measuring device 15 obtains the number of trucks used for delivery obtained by the delivery optimization process, the total volume of parts delivered by each truck, the moving body route information of each truck, and the cargo handling time of each truck. , to the arithmetic function 110 (step S3).
  • the arithmetic function 110 receives from the state measuring device 15 the number of trucks used for delivery, the total value of the volume of parts delivered by each truck, the moving body route information of each truck, and the cargo handling time of each truck. , the travel time for delivery of each truck and the load amount for delivery of each truck are calculated (step S4).
  • the output control function 112 outputs the calculation result (step S5). That is, the output control function 112 includes the number of trucks used for delivery, the total volume of parts delivered by each truck, the moving body route information for each truck, the cargo handling time for each truck, and the delivery time for each truck. For example, the display device 3 is caused to display the travel time and the load amount in the delivery of each truck.
  • FIG. 6 is a diagram showing the delivery routes of 61 trucks obtained by the delivery optimization process according to the application example superimposed on the map.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of mobile route information for 15 of the 61 vehicles obtained by the delivery optimization process. That is, in FIG. 7, bases to which each truck moves are shown in order from the top of the row.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of mobile route information (delivery route) for one of the 61 vehicles obtained by the delivery optimization process. As shown in FIG. 8, the bases to be moved in order and the estimated time of arrival thereof, the parts to be loaded at each base and their number, and the parts to be unloaded at each base and their number are shown as the moving body route information.
  • FIG. 9 is a bar graph showing the driving time (moving time) for each of the 61 trucks obtained by the delivery optimization process.
  • Fig. 10 is a bar graph showing the load capacity for each of the 61 trucks obtained by the delivery optimization process.
  • the user can easily and quickly visually recognize the information necessary for the delivery process.
  • FIG. 11 is a diagram superimposing on a map the delivery routes of 60 11-ton racks and 82 15-ton racks determined in the comparative example.
  • the information processing apparatus 1 is used when delivering a plurality of parts between a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations using a plurality of trucks.
  • the information processing device 1 includes a state measuring device 15 as an arithmetic unit and an output control function 112 as an output unit.
  • the status measuring device 15 provides location information for each of a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations, and delivery information including the quantity, collection location, and delivery location for each of a plurality of parts to be delivered in one day.
  • the state measuring device 15 uses a mathematical model to determine the number of trucks used to deliver a plurality of parts, the total volume of parts delivered by each truck, and the distribution center, warehouse, and delivery area in which each truck is involved. and the cargo handling time corresponding to the mobile path information of each truck are calculated at least.
  • the output control function 112 outputs the number of trucks used for delivery, moving body route information, the total volume value of the parts to be delivered, and the handling time.
  • the user can determine the number of trucks used for delivery, the delivery route of each truck, the total volume of boxes to be delivered by each truck, and the number of trucks. Cargo handling time can be easily grasped with high accuracy.
  • the number of trucks used for delivery obtained by the condition measuring device 15 is smaller than the number of trucks used for delivery in the past. Furthermore, the variation of the delivery route of each truck obtained by the condition measuring device 15 increases compared with the conventional one. Therefore, the parts delivery process using the truck can be optimized and made more efficient. As a result, the cost in the delivery process can be reduced, and the carbon dioxide generated in the delivery process can be reduced.
  • condition measuring device 15 can also use a mathematical model that includes, as a reward, the truck load cost between two bases selected from a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations.
  • the condition measuring device 15 can also use a mathematical model that includes, as penalties, the time cost of trucking between two locations selected from multiple distribution centers, multiple warehouses, and multiple delivery locations.
  • condition measuring device 15 uses a mathematical model that includes, as a penalty, the condition that the amount of truck load between two bases selected from a plurality of distribution centers, a plurality of warehouses, and a plurality of delivery locations is smaller than the standard.
  • state measuring device 15 creates a mathematical model that includes, as rewards, conditions for delivering a plurality of loaded parts (that is, conditions for delivering parts at a plurality of locations) to distribution centers or warehouses involved in the process of reaching the delivery point. can also be used.
  • condition measuring device 15 can also use a mathematical model that further inputs the operation time of the truck, and can also use a mathematical model that further inputs the loading and unloading time of the truck.
  • the state measuring device 15 can calculate the total volume of boxes delivered by each truck, the delivery route of each truck, and the loading and unloading time of each truck by the annealing technique using a mathematical model. Therefore, even if the optimization calculation amount in the delivery process becomes enormous, the number of trucks to be used for delivery can be calculated quickly and without burden.
  • the information processing device 1 also includes an arithmetic function 110 as an arithmetic unit.
  • the calculation function 110 can calculate the travel time and load of each truck.
  • the output control function 112 can output the travel time and load amount of each truck.
  • the information processing apparatus 1 includes the state measuring device 15 as an annealing quantum computer, and the case where the state measuring device 15 is used to execute the delivery optimization process is taken as an example.
  • the state measuring device 15 may be, for example, a simulated annealing type computer that simulates the quantum effect with a semiconductor circuit.
  • the state measuring device 15 may be, for example, a quantum gate computer instead of the annealing quantum computer.
  • a classical logic computer classical Turing computer
  • Modification 2 In the above-described embodiment, the case where the information processing device 1 incorporates the state measuring device 15 and the arithmetic function 110 as the arithmetic unit that executes the delivery optimization process is taken as an example.
  • the state measuring device 15 may be provided on the cloud, and the information processing device 1 may communicate with the state measuring device 15 via a network to execute the delivery optimization process.
  • Modification 3 In the above embodiment, the case where the delivery optimization process is executed using the position information, delivery item information, and delivery time information stored in the main storage device 12 is taken as an example. On the other hand, it is also possible to execute delivery optimization processing using location information or the like acquired from an external device via the network interface 19 .
  • the program for executing the information processing in the above-described embodiment can be stored as a file in an installable or executable format on a CD-ROM, a flexible disk (FD), a CD-R, a DVD, a USB memory, or the like. may be recorded on a computer-readable recording medium and provided. Also, the program may be provided or distributed via a network such as the Internet. Alternatively, the program may be provided by being incorporated in a ROM or the like in advance.
  • the program has a module configuration including each of the above functional configurations.
  • Each functional unit is loaded onto the RAM, and each functional unit described above is generated on the RAM.
  • Part or all of the functional units described above can also be realized using dedicated hardware such as ASIC and FPGA.

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Abstract

実施形態に係る情報処理装置は、例えば、複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合に利用される情報処理装置であって、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき前記複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、前記移動体の積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いて、前記複数の被配送物の配送に用いる前記複数の移動体の数と、前記複数の移動体のそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、前記複数の移動体のそれぞれが配送する前記被配送物に関する体積の合計値と、前記複数の移動体のそれぞれの前記移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも計算する演算部と、前記複数の移動体の数と、前記移動体経路情報と、前記合計値と、前記荷役時間と、を出力する出力部と、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
　本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
　トラック等による荷物の配送計画を、コンピュータを用いて自動作成する技術がある。この種の技術において、物流センタ、物品を保管する倉庫、配送の目的地となる工場等の拠点の数が多い場合、その配送ルートの組合せは膨大な量となる。
　この様な膨大な量の配送ルートの組合せの中から効率的なルートを、コンピュータを用いて計算する場合、その演算負荷は大きく、多くの演算時間が必要とされる。また、従来においては、例えば配送に使用するトラック等の最適な台数を自動計算することはできない。
特許第４１１６４７８号公報 特許第５６７８５６３号公報
　発明が解決しようとする課題は、配送に使用するトラック等の台数、各トラック等の配送ルート等を少ない時間で自動計算可能な情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを実現することである。
　実施形態に係る情報処理装置は、例えば、複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合に利用される情報処理装置であって、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき前記複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、前記移動体の積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いて、前記複数の被配送物の配送に用いる前記複数の移動体の数と、前記複数の移動体のそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、前記複数の移動体のそれぞれが配送する前記被配送物に関する体積の合計値と、前記複数の移動体のそれぞれの前記移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも計算する演算部と、前記複数の移動体の数と、前記移動体経路情報と、前記合計値と、前記荷役時間と、を出力する出力部と、を備える。
　この構成によれば、ユーザは、複数の物流センタ等の拠点の位置情報等を把握するだけで、配送に用いる移動体の数、各移動体が配送する箱の体積の合計値、各移動体の配送ルート、各移動体の荷役時間を高い精度で容易に把握することができる。また、計算によって得られた配送に用いる移動体の数は、従来において配送に用いるトラックの数に比して少なくすることができる。計算によって得られた各移動体の配送経路のバリエーションは、従来に比して増加する。従って、移動体を用いた部品の配送処理をより最適化・効率化することができる。その結果、配送処理におけるコストを削減でき、配送処理において発生する二酸化炭素を削減することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点間の前記移動体の荷量コストを報酬として含む前記数理モデルを用いる。
　この構成によれば、従来には考慮されない新たなパラメータを含む数理モデルを用いて最適化処理の計算を行うことができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点間の前記移動体の時間コストを罰則として含む前記数理モデルを用いる。
　この構成によれば、従来には考慮されない新たなパラメータを含む数理モデルを用いて最適化処理の計算を行うことができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点間の前記移動体の荷量が基準に比して少ない条件を罰則として含む前記数理モデルを用いる。
　この構成によれば、従来には考慮されない新たなパラメータを含む数理モデルを用いて最適化処理の計算を行うことができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記配送地に到達するまでに関わる前記物流センタ又は前記倉庫に対して、複数積載した前記被配送物を配送する条件を報酬として含む前記数理モデルを用いる。
　この構成によれば、従来には考慮されない新たなパラメータを含む数理モデルを用いて最適化処理の計算を行うことができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記移動体の運行時間をさらに入力とする前記数理モデルを用いる。
　この構成によれば、従来には考慮されない新たなパラメータを含む数理モデルを用いて最適化処理の計算を行うことができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記移動体の荷役時間をさらに入力とする前記数理モデルを用いる。
　この構成によれば、従来には考慮されない新たなパラメータを含む数理モデルを用いて最適化処理の計算を行うことができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記数理モデルを用いたアニーリングの手法により、前記複数の移動体の数と、前記合計値と、前記移動体経路情報と、前記荷役時間と、を計算する。
　この構成によれば、配送処理における最適化の計算量が膨大になっても、迅速且つ負担なく配送に用いるトラックの数等を計算することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記複数の移動体のそれぞれの移動時間をさらに演算し、前記出力部は、前記複数の移動時間を出力する。
　この構成によれば、ユーザは、トラックを用いた部品の配送処理において、新たに詳細な情報を得ることができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理装置において、例えば、前記演算部は、前記複数の移動体のそれぞれの積載量をさらに出力し、前記出力部は、前記複数の積載量を出力する。
　この構成によれば、ユーザは、トラックを用いた部品の配送処理において、新たに詳細な情報を得ることができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、実施形態に係る情報処理方法は、例えば、複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合に利用される情報処理方法であって、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき前記複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、前記移動体の積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いて、前記複数の被配送物の配送に用いる前記複数の移動体の数と、前記複数の移動体のそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、前記複数の移動体のそれぞれが配送する前記被配送物に関する体積の合計値と、前記複数の移動体のそれぞれの前記移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも演算し、前記複数の移動体の数と、前記移動体経路情報と、前記合計値と、前記荷役時間と、を出力すること、を備える。
　この構成によれば、ユーザは、複数の物流センタ等の拠点の位置情報等を把握するだけで、配送に用いる移動体の数、各移動体が配送する箱の体積の合計値、各移動体の配送ルート、各移動体の荷役時間を高い精度で容易に把握することができる。また、計算によって得られた配送に用いる移動体の数は、従来において配送に用いるトラックの数に比して少なくすることができる。計算によって得られた各移動体の配送経路のバリエーションは、従来に比して増加する。従って、移動体を用いた部品の配送処理をより最適化・効率化することができる。その結果、配送処理におけるコストを削減でき、配送処理において発生する二酸化炭素を削減することができる。
　また、実施形態に係る情報処理プログラムは、例えば、複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合に利用される情報処理プログラムであって、コンピュータに、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき前記複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、前記移動体の積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いて、前記複数の被配送物の配送に用いる前記複数の移動体の数と、前記複数の移動体のそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、前記複数の移動体のそれぞれが配送する前記被配送物に関する体積の合計値と、前記複数の移動体のそれぞれの前記移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも計算する演算機能と、前記複数の移動体の数と、前記移動体経路情報と、前記合計値と、前記荷役時間と、を出力する出力機能と、を実現させる。
　この構成によれば、ユーザは、複数の物流センタ等の拠点の位置情報等を把握するだけで、配送に用いる移動体の数、各移動体が配送する箱の体積の合計値、各移動体の配送ルート、各移動体の荷役時間を高い精度で容易に把握することができる。また、計算によって得られた配送に用いる移動体の数は、従来において配送に用いるトラックの数に比して少なくすることができる。計算によって得られた各移動体の配送経路のバリエーションは、従来に比して増加する。従って、移動体を用いた部品の配送処理をより最適化・効率化することができる。その結果、配送処理におけるコストを削減でき、配送処理において発生する二酸化炭素を削減することができる。
図１は、実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置への入力情報としての位置情報の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置への入力情報としての配送物情報の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る情報処理装置への入力情報としての配送時間情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る情報処理装置が実行する情報処理の流れを示すフローチャートである。 図６は、実施形態に係る情報処理装置が出力する複数トラックの配送ルートの一例を示す図である。 図７は、トラック毎の配送ルートを示す配送経路情報の一例を示す図である。 図８は、あるトラックの配送計画情報の一例を示す図である。 図９は、各トラックの配送時間を示した棒グラフである。 図１０は、各トラックの積載量を示した棒グラフである。 図１１は、比較例としての複数トラックの配送ルートの一例を示す図である。
　以下、本発明の例示的な実施形態が開示される。以下に示される実施形態の構成、ならびに当該構成によってもたらされる作用、結果、および効果は、一例である。本発明は、以下の実施形態に開示される構成以外によっても実現可能であるとともに、基本的な構成に基づく種々の効果や、派生的な効果のうち、少なくとも一つを得ることが可能である。　　　
　図１は、本実施形態に係る情報処理装置１を含む情報処理システムＳの構成と、情報処理装置１のハードウェア構成の一例とを示す図である。図１に示すように、情報処理システム１は、情報処理装置１と、表示装置３と、入力装置５と、を備えている。
　表示装置３は、例えばＬＣＤ（Liquid　Crystal　Display）、ＣＲＴ（Cathode　Ray　Tube）、ＰＤＰ（Plasma　Display　Panel）、有機ＥＬ（Electro　Luminescence）等のディスプレイである。表示装置３は、情報処理装置１の制御に基づいて、情報処理装置１における計算によって得られた情報等を所定の形態で表示する。
　入力装置５は、ユーザからの各種指示や情報入力を受け付ける。入力装置５は、例えば、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード、操作面へ触れることで入力操作を行うタッチパッド、表示画面とタッチパッドとが一体化されたタッチスクリーン、光学センサを用いた非接触入力回路、及び音声入力回路等によって実現される。
　情報処理装置１は、通常のコンピュータと同様のハードウェア構成を有している。情報処理装置１は、複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合において、数理モデルを用いて配送最適化処理を実行し、配送に用いる移動体の数等を計算する。なお、数理モデル、配送最適化処理については、後で詳しく説明する。
　なお、本実施形態においては、説明を具体的にするため、複数の被配送物の配送に用いる複数の移動体はトラックであるとする。また、複数の被配送物はどんなものであってもよいが、説明を具体的にするため、以下においては、被配送物が機械部品（単に「部品」とも言う）である場合を例とする。
　物流センタとは、被配送物としての部品を保管し、仕分け等の管理をする拠点である。倉庫とは、被配送物としての部品の保管に利用される拠点である。配送地とは、被配送物としての部品が配送されるべき拠点（目的地）である。配送地は、例えばトラックで配送される部品を用いて製品を製造する工場、トラックで配送される部品を遠隔地に配送するための空港、海港等である。なお、本実施形態においては、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地のそれぞれを拠点と呼ぶこともある。
　本実施形態に係る部品の配送においては、物流センタ、倉庫、配送地の少なくともいずれの拠点において荷役が発生する。荷役とは、例えば、トラックの幌開け或いは幌閉じ、各場所における受付等のためのドライバーの歩行移動、受付処理、リフト等を用いた部品の積み込み或いは荷降ろしのうちの少なくともいずれかを含む作業である。また、配送に用いられるトラックは、例えば、物流センタ、倉庫、配送地のいずれかを車庫として管理されうる。
　情報処理装置１は、プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、状態測定装置１４、デバイスインタフェース１７、ネットワークインタフェース１９を備えている。プロセッサ１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、状態測定装置１４、デバイスインタフェース１７、ネットワークインタフェース１９は、バスＢを介して接続されている。
　プロセッサ１１は、情報処理装置１、及び情報処理装置１に接続された表示装置３、入力装置５の統括的な制御を行う処理回路である。具体的には、プロセッサ１１は、コンピュータの制御装置及び演算装置を含む電子回路としてのＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＧＰＵ（Graphics　Processing　Unit）、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等である。また、プロセッサ１１は、光論理素子を用いた光回路により実現されてもよい。
　また、プロセッサ１１は、演算機能１１０、出力制御機能１１２を備える。
　演算機能１１０は、状態測定装置１５から配送に用いるトラック台数等の計算結果を受け取り、当該計算結果に基づいて、各トラックの配送における移動時間と、各トラックの配送における積載量を計算する。なお、演算機能１１０は演算部の一例である。
　出力制御機能１１２は、デバイスインタフェース１７を介して表示装置３にトラック台数等の計算結果を表示させる。なお、出力制御機能１１２は出力部の一部である。
　なお、プロセッサ１１の演算機能１１０、出力制御機能１１２は、例えばコンピュータによって実行可能なプログラムの形態で主記憶装置１２に記憶されている。すなわち、プロセッサ１１は、プログラムを主記憶装置１２から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態のプロセッサ１１は、図１のプロセッサ１１内に示された演算機能１１０、出力制御機能１１２を有することとなる。すなわち、プロセッサ１１の演算機能１１０、出力制御機能１１２は、古典論理型コンピュータ（古典チューリング式コンピュータ）を用いて実現される。
　主記憶装置１２は、プロセッサ１１が実行する命令及び各種データ等を記憶する記憶装置であり、主記憶装置１２に記憶された情報がプロセッサ１１により読み出される。
　補助記憶装置１３は、主記憶装置１２以外の記憶装置である。
　これら主記憶装置１２、補助記憶装置１３は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、半導体のメモリでもよい。典型的には、主記憶装置１２、補助記憶装置１３は、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等によって構成される。記憶回路１０は、ＵＳＢ（Universal　Serial　Bus）、メモリ及びＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）などの可搬型メディアによって構成されてもよい。
　より具体的には、主記憶装置１２或いは補助記憶装置１３は、位置情報と、配送物情報と、配送時間情報を少なくとも記憶する。
　ここで、位置情報とは、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地のそれぞれについての位置（例えば緯度、経度）を示す情報である。配送物情報とは、一日に配送すべき複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む情報である。配送時間情報とは、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地から選択された二つの位置（拠点）の順列経路毎の配送時間を示す情報である。なお、順列経路とは、Ａ、Ｂの二つの拠点が選択された場合、順列に従って決定されるＡ→Ｂの経路とＢ→Ａの経路との二通りの経度を意味する。
　図２は、主記憶装置１２等が記憶する位置情報の一例を示した図である。図２に示した様に、位置情報は、各物流センタ、各倉庫、各配送地の位置（住所）を緯度、経度で示したものである。主記憶装置１２等は、位置情報を例えば図２に示した位置情報テーブルの形式で記憶する。なお、位置情報としての緯度、経度は一例である。すなわち、各物流センタ、各倉庫、各配送地の位置を特定できるものであれば、位置情報はどのような情報であってもよい。
　図３は、主記憶装置１２等が記憶する配送物情報の一例を示した図である。図３においては、Ａ物流センタ‐Ａ工場間の所定の一日における部品毎の配送物情報をテーブル化した配送物情報テーブルの例を示している。配送物情報テーブルにおいては、「部品番号」によって区別される各部品について、「箱体積」、「部品点数／箱」、「重量」、「箱数」、「一日分の体積」、部品の収集地としての「倉庫」、「配送地」が示されている。ここで、「箱体積」は、部品が格納される箱の体積を示す。「部品点数／箱」は、箱ごとの部品点数を示す。「重量」は、配送する部品の重量を示す。「箱数」は、一日のうちに配送すべき（当該部品が格納された）箱の数を示す。「一日分の体積」は、一日のうちに配送すべき「箱数」に対応する体積を示す。
　また、配送物情報テーブルを用いることにより、Ａ物流センタ‐Ａ工場間の所定の一日において、配送対象となる総部品点数、総箱数、総体積、総重量を計算することもできる。
　図４は、主記憶装置１２等が記憶する配送時間情報の一例を示した図である。図４に示した様に、配送時間情報は、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路での移動において要する時間を示している。
　状態測定装置１５は、例えばアニーリング式量子コンピュータであり、数理モデルを用いた配送最適化処理を実行する。なお、状態測定装置１５は演算部の一例である。
　ここで、配送最適化処理とは、位置情報と、配送物情報と、配送時間情報と、トラック容量とを少なくとも入力とする数理モデルを用いて、配送に用いるトラックの数と、移動体経路情報と、各トラックが配送する部品に関する体積の合計値と、荷役時間と、を少なくとも計算する処理である。
　移動体経路情報とは、複数のトラックのそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む情報である。すなわち、移動体経路情報は、各トラックが部品を載せる又は部品を降ろす物流センタ、倉庫、配送地を到着予定時刻と対応付けて示す情報であり、各トラックの配送ルートを含む情報である。また、各トラックが配送する部品に関する体積の合計値とは、例えば、各トラックが配送の際に積載する箱の体積の合計値である。また、荷役時間とは、複数の移動体のそれぞれの移動体経路情報に従って、物流センタ、倉庫、配送地において発生する荷役に必要な時間を少なくとも含む情報である。
　ここで、配送最適化処理において用いられる数理モデル（以下「配送最適化数理モデル」とも言う）について説明する。
　配送最適化数理モデルは、以下の式（１）～（６）によって定式化することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　式（１）は、配送最適化数理モデルの目的関数である。式（１）におけるＨ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４，Ｈ５は、それぞれ式（２）、式（３）、式（４）、式（５）、式（６）で表される。
　ここで、ｉ，ｊは、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地のそれぞれ（すなわち拠点）を区別するための添字である。なお、式（１）に従うモデルをＱＵＢＯ（Quadratic　Unconstrained　Optimization：制約なし二次形式二値変数最適化）問題とした場合のグラフでは、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地に対応する各拠点は、グラフ上の頂点に対応する。従って、ｉ，ｊは、式（１）に従うモデルのグラフ上の頂点を区別する添字である。
　また、ｔ，ｎは、時間を意味する添え字である。ｘｉｔは、０又は１を取る変数である。トラックが時刻ｔにおいてｉに対応する拠点にいる場合にはｘｉｔ＝１であり、それ以外では０となる。ｗｉｊはｉに対応する拠点とｊに対応する拠点との間の（移動）距離を意味する。Ｄ、Ｔ、Ｌ、Ｄｎは、式（１）によって表される目的関数を最小化するために調整する変数（パラメータ）である。
　式（２）で表されるＨ１は、２頂点ｉ，ｊ間をトラックが移動する場合の荷量のコストに対応する報酬項である。
　式（３）で表されるＨ２は、２頂点ｉ，ｊ間をトラックが移動する場合のコストに対応する罰金項である。
　式（４）で表されるＨ３は、任意トラックが任意時刻に訪問できる拠点（頂点）は一つのみでることを示す条件に対応する項である。
　式（５）で表されるＨ４は、トラックの荷量が基準に比して少ないとき、或いはトラックが同じペアのサイト間の冗長的な移動（例えば、トラックが同じサイトに留まる事象）であるときに罰を与える条件に対応する罰金項である。
　式（６）で表されるＨ５は、体積が少ない部品を複数積載し，最終地に到着するまでに複数拠点で降ろす条件に対応する報酬項である。
　状態測定装置１５は、量子アニーリングの手法により、式（１）の目的関数で表現される物理系のエネルギーが最低となるように変数Ｄ、Ｔ、Ｌ、Ｄｎを制御する。状態測定装置１５は、式（１）の目的関数で表現される物理系の状態を測定し、当該物理系が最低エネルギー状態（基底状態）となったときの変数Ｄ、Ｔ、Ｌ、Ｄｎの値を取得する。状態測定装置１５は、取得したＤ、Ｔ、Ｌ、Ｄｎの値を用いて、配送に用いるトラックの数と、各トラックが配送する部品に関する体積の合計値と、各トラックの移動体経路情報（各トラックの配送ルート）と、各トラックの荷役時間と、を少なくとも計算する。
　図１に戻り、デバイスインタフェース１７は、バスＢを介して、表示装置３、入力装置５とプロセッサ１１とを直接的または間接的に接続する。なお、デバイスインタフェース１７は、ＵＳＢ等の接続端子を有していてもよい。また、デバイスインタフェース１７には、接続端子を介して、外部記憶媒体や記憶装置（メモリ）などが接続されてもよい。
　ネットワークインタフェース１９は、無線又は有線により、ネットワークＮに接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース１９は、ネットワークＮを介して外部装置と情報の送受信を行うこともできる。
　次に、配送最適化処理の流れについて説明する。
　図５は、本実施形態に係る情報処理装置１が実行する、配送最適化処理の流れを示したフローチャートである。図５に示した様に、状態測定装置１５は、主記憶装置１２等から、位置情報と、配送物情報と、配送時間情報と、トラック容量（例えば１５ｔ）とを取得する（ステップＳ１）。
　状態測定装置１５は、位置情報と、配送物情報と、配送時間情報を入力として、数理モデルを用いた量子コンピュータによる配送最適化処理を実行する。すなわち、状態測定装置１５は、式（１）の目的関数で表現される物理系が最低エネルギー状態となったときのパラメータＤ、Ｔ、Ｌ、Ｄｎの値を決定する。また、状態測定装置１５は、決定されたパラメータＤ、Ｔ、Ｌ、Ｄｎの値を用いて、配送に用いるトラックの数と、各トラックの移動体経路情報（配送ルート）と、各トラックが配送する部品に関する体積の合計値と、各トラックの荷役時間を計算する（ステップＳ２）。
　状態測定装置１５は、配送最適化処理によって得られた配送に用いるトラックの数と、各トラックが配送する部品に関する体積の合計値と、各トラックの移動体経路情報と、各トラックの荷役時間を、演算機能１１０へ出力する（ステップＳ３）。
　演算機能１１０は、状態測定装置１５から受け取った配送に用いるトラックの数と、各トラックが配送する部品に関する体積の合計値と、各トラックの移動体経路情報と、各トラックの荷役時間に基づいて、各トラックの配送における移動時間と、各トラックの配送における積載量を計算する（ステップＳ４）。
　出力制御機能１１２は、計算結果を出力する（ステップＳ５）。すなわち、出力制御機能１１２は、配送に用いるトラックの数と、各トラックが配送する部品に関する体積の合計値と、各トラックの移動体経路情報と、各トラックの荷役時間と、各トラックの配送における移動時間と、各トラックの配送における積載量を、例えば表示装置３に表示させる。
（適用例）
　次に、適用例に係る配送最適化処理について説明する。本適用例では、拠点の数を２３とし、図２に示した位置情報等を入力として、アニーリング式量子コンピュータを用いて配送最適化処理を行った。その結果、配送に用いる１５ｔトラックの数は６１台であった。
　図６は、適用例に係る配送最適化処理によって得られた６１台分のトラックの配送経路を地図の上に重畳して示した図である。
　図７は、配送最適化処理によって得られた６１台分のうちの１５台について、移動体経路情報の一例を示した図である。すなわち、図７においては、各トラックが移動する拠点が、行の上から順番に示されている。
　図８は、配送最適化処理によって得られた６１台分のうちの１台についての、移動体経路情報（配送ルート）の一例を示した図である。図８に示した様に、移動体経路情報として、順番に移動する拠点とその到達予定時刻、各拠点において載せるべき部品とその点数、各拠点において降ろすべき部品とその点数が示されている。
　図９は、配送最適化処理によって得られた６１台のトラックのそれぞれについて、運転時間（移動時間）を示した棒グラフである。
　図１０は、配送最適化処理によって得られた６１台のトラックのそれぞれについて、積載量を示した棒グラフである。
　ユーザは、図６～図１０に示した各情報を、例えば表示装置３の画面において参照することで、配送処理に必要な情報を容易且つ迅速に視認することができる。
（比較例）
　比較例として、上記適用例と同様の条件において、従来の様にエキスパートが人為的に配送の最適化を行った結果、配送に用いるトラックの数は、１１ｔトラックが６０台、１５ｔラックは８２台であった。
　図１１は、比較例において決定された１１ｔラック６０台、１５ｔラック８２台の配送経路を地図の上に重畳して示した図である。
　上記適用例と当該比較例とを比較すると、適用例では、配送に用いるトラック台数が削減されていること、トラックの配送経路のバリエーションが増えていることがわかる。
　以上述べた本実施形態に係る情報処理装置１は、複数の部品について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数のトラックを用いて配送を行う場合に利用される。情報処理装置１は、演算部としての状態測定装置１５、出力部としての出力制御機能１１２を備える。
　状態測定装置１５は、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき複数の部品のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、トラックの積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いる。状態測定装置１５は、数理モデルを用いて、複数の部品の配送に用いるトラックの数と、各トラックのそれぞれが配送する部品に関する体積の合計値と、各トラックが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、各トラックの移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも計算する。出力制御機能１１２は、配送に用いるトラックの数と、移動体経路情報と、配送する部品に関する体積の合計値と、荷役時間と、を出力する。
　従って、ユーザは、複数の物流センタ等の拠点の位置情報等を把握するだけで、配送に用いるトラックの数、各トラックの配送ルート、各トラックが配送する箱の体積の合計値、各トラックの荷役時間を高い精度で容易に把握することができる。
　また、状態測定装置１５によって得られた配送に用いるトラックの数は、従来において配送に用いるトラックの数に比して少なくなっている。さらに、状態測定装置１５によって得られた各トラックの配送経路のバリエーションは、従来に比して増加する。従って、トラックを用いた部品の配送処理をより最適化・効率化することができる。その結果、配送処理におけるコストを削減でき、配送処理において発生する二酸化炭素を削減することができる。
　また、状態測定装置１５は、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地から選択された二つの拠点間のトラックの荷量コストを報酬として含む数理モデルを用いることもできる。また、状態測定装置１５は、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地から選択された二つの拠点間のトラックの時間コストを罰則として含む数理モデルを用いることもできる。
　また、状態測定装置１５は、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地から選択された二つの拠点間のトラックの荷量が基準に比して少ない条件を罰則として含む数理モデルを用いることもできる。また、状態測定装置１５は、配送地に到達するまでに関わる物流センタ又は倉庫に対して、複数積載した部品を配送する条件（すなわち、複数個所で部品を下す条件）を報酬として含む数理モデルを用いることもできる。
　また、状態測定装置１５は、トラックの運行時間をさらに入力とする数理モデルを用いることもでき、トラックの荷役時間をさらに入力とする数理モデルを用いることもできる。
　これらの数理モデルは、従来には考慮されない新たなパラメータを含むものとなっている。従って、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　また、例えば、拠点の数を２３か所とした場合、配送ルートだけでも２３！通り（約２．５８×１０２２通り）のパターンが存在し、配送処理における最適化の計算量は膨大なものとなる。状態測定装置１５は、数理モデルを用いたアニーリングの手法により、各トラックが配送する箱の体積の合計値、各トラックの配送ルート、各トラックの荷役時間を計算することができる。従って、配送処理における最適化の計算量が膨大になっても、迅速且つ負担なく配送に用いるトラックの数等を計算することができる。
　また、情報処理装置１は、演算部としての演算機能１１０を備える。演算機能１１０は、各トラックの移動時間、積載量を計算することができる。出力制御機能１１２は、各トラックの移動時間、積載量を出力することができる。
　従って、ユーザは、トラックを用いた部品の配送処理において、新たに詳細な情報を得ることができる。その結果、トラックを用いた部品の配送処理において、従来に比して、さらなる最適化・効率化を実現することができる。
　（変形例１）
　上記実施形態においては、情報処理装置１がアニーリング式量子コンピュータとしての状態測定装置１５を備え、当該状態測定装置１５を用いて配送最適化処理を実行する場合を例とした。これに対し、状態測定装置１５は、例えば、量子効果を半導体回路で模擬したシミュレーデッドアニーリング式コンピュータであってもよい。
　また、状態測定装置１５は、アニーリング式量子コンピュータでなく、例えば、量子ゲート式コンピュータであってもよい。さらに、状態測定装置１５として、必要に応じて、古典論理型コンピュータ（古典チューリング式コンピュータ）を用いることもできる。
　（変形例２）
　上記実施形態においては、配送最適化処理を実行する演算部として、情報処理装置１が状態測定装置１５及び演算機能１１０を内蔵する場合を例とした。これに対し、例えば状態測定装置１５をクラウド上に設け、情報処理装置１がネットワークを介して状態測定装置１５とやり取りすることにより、配送最適化処理を実行するようにしてもよい。
　（変形例３）
　上記実施形態においては、主記憶装置１２に記憶された位置情報、配送物情報、配送時間情報を用いて配送最適化処理を実行する場合を例とした。これに対し、ネットワークインタフェース１９を介して外部装置から取得された位置情報等を用いて配送最適化処理を実行することもできる。
　（変形例４）
　上記実施形態においては、移動体がトラックである場合を例として説明した。しかしながら、移動体はトラックに限定されず、二輪車、ドローン等であってもよい。
　なお、上述した実施形態における、上記情報処理を実行するためのプログラムを、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、当該プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
　また、当該プログラムは、上記各機能構成を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては、例えば、ＣＰＵ（プロセッサ回路）がＲＯＭまたはＨＤＤから当該プログラムを読み出して実行することにより、上述した各機能部がＲＡＭ上にロードされ、上述した各機能部がＲＡＭ上に生成されるようになっている。なお、上述した各機能部の一部または全部を、ＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの専用のハードウェアを用いて実現することも可能である。
　なお、実施形態について説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１　　情報処理装置
３　　表示装置
５　　入力装置
１１　　プロセッサ
１２　　主記憶装置
１３　　補助記憶装置
１５　　状態測定装置
１７　　デバイスインタフェース
１９　　ネットワークインタフェース
１１０　
Ｂ　　バス
Ｎ　　ネットワーク
Ｓ　　情報処理システム

Claims (12)

  1. 　複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合に利用される情報処理装置であって、
    　前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき前記複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、前記移動体の積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いて、前記複数の被配送物の配送に用いる前記複数の移動体の数と、前記複数の移動体のそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、前記複数の移動体のそれぞれが配送する前記被配送物に関する体積の合計値と、前記複数の移動体のそれぞれの前記移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも計算する演算部と、
    　前記複数の移動体の数と、前記移動体経路情報と、前記合計値と、前記荷役時間と、を出力する出力部と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記演算部は、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点間の前記移動体の荷量コストを報酬として含む前記数理モデルを用いる、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記演算部は、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点間の前記移動体の時間コストを罰則として含む前記数理モデルを用いる、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  4. 　前記演算部は、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点間の前記移動体の荷量が基準に比して少ない条件を罰則として含む前記数理モデルを用いる、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  5. 　前記演算部は、前記配送地に到達するまでに関わる前記物流センタ又は前記倉庫に対して、複数積載した前記被配送物を配送する条件を報酬として含む前記数理モデルを用いる、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  6. 　前記演算部は、前記移動体の運行時間をさらに入力とする前記数理モデルを用いる、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  7. 　前記演算部は、前記移動体の荷役時間をさらに入力とする前記数理モデルを用いる、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  8. 　前記演算部は、前記数理モデルを用いたアニーリングの手法により、前記複数の移動体の数と、前記合計値と、前記移動体経路情報と、前記荷役時間と、を計算する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  9. 　前記演算部は、前記複数の移動体のそれぞれの移動時間をさらに演算し、
    　前記出力部は、前記複数の移動時間を出力する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  10. 　前記演算部は、前記複数の移動体のそれぞれの積載量をさらに出力する、
    　前記出力部は、前記複数の積載量を出力する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  11. 　複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合に利用される情報処理方法であって、
    　前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき前記複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、前記移動体の積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いて、前記複数の被配送物の配送に用いる前記複数の移動体の数と、前記複数の移動体のそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、前記複数の移動体のそれぞれが配送する前記被配送物に関する体積の合計値と、前記複数の移動体のそれぞれの前記移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも演算し、
    　前記複数の移動体の数と、前記移動体経路情報と、前記合計値と、前記荷役時間と、を出力すること、
    　を備える情報処理方法。
  12. 　複数の被配送物について、複数の物流センタ、複数の倉庫、複数の配送地の間で複数の移動体を用いて配送を行う場合に利用される情報処理プログラムを記録した情報処理プログラムであって、
    　コンピュータに、
    　前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地のそれぞれについての位置情報と、一日に配送すべき前記複数の被配送物のそれぞれについての量、収集地、配送地を含む配送物情報と、前記複数の物流センタ、前記複数の倉庫、前記複数の配送地から選択された二つの拠点の順列経路毎の配送時間情報と、前記移動体の積載容量情報と、を少なくとも入力とする数理モデルを用いて、前記複数の被配送物の配送に用いる前記複数の移動体の数と、前記複数の移動体のそれぞれが関わる物流センタ、倉庫、配送地を含む移動体経路情報と、前記複数の移動体のそれぞれが配送する前記被配送物に関する体積の合計値と、前記複数の移動体のそれぞれの前記移動体経路情報に対応した荷役時間と、を少なくとも計算する演算機能と、
    　前記複数の移動体の数と、前記移動体経路情報と、前記合計値と、前記荷役時間と、を出力する出力機能と、
    　を実現させる情報処理プログラム。
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