WO2023162033A1 - 物資供給支援装置、方法およびプログラム - Google Patents

物資供給支援装置、方法およびプログラム Download PDF

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points
goods
supply
abandoned
point
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まな美 小川
俊介 金井
正崇 佐藤
和陽 明石
麻悠 山添
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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    • 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management

Definitions

  • One aspect of the present invention relates to a goods supply support device, method, and program used to support the work of supplying goods to multiple points, for example, when a disaster occurs.
  • the business of delivering and supplying materials such as resources and goods to multiple locations by vehicle is an essential business for modern society.
  • the work of transporting and supplying necessary supplies such as power supply equipment, water, and food to points of demand is extremely important in preventing the depletion of supplies at each point.
  • Non-Patent Document 1 after excluding points where depletion of goods is inevitable from the supply route of goods, the route that minimizes the maximum value of the time for the goods to be depleted at each point is determined as the optimum supply route. Then, a technique for supplying goods has been proposed.
  • Non-Patent Document 1 determines the optimal supply route after excluding in advance points where depletion of supplies is unavoidable. For this reason, there was a tendency for the number of points excluded from supply routes to increase.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and aims to provide a technique for determining the material supply route to the points after reducing the points excluded from the material supply route as much as possible. It is a thing.
  • a first obtaining and obtaining parameter information related to the supply of said goods between said first point set and each of said points when performing processing for supporting the business of supplying goods to said point set using a transportation medium when performing a process of supporting the work of supplying goods to a first point set using a transportation medium, a first obtaining and obtaining parameter information related to the supply of said goods between said first point set and each of said points when performing processing for supporting the business of supplying goods to said point set using a transportation medium; Abandonment targets for abandoning the supply of the goods so that the depletion time of the goods in the first point set is minimized and the number of points to which the goods are supplied is maximized based on the parameter information obtained. Determine the number of sites.
  • a material supply route that minimizes the depletion time of the material is determined, and the material supply route is determined. It generates and outputs support information including information representing the supply route.
  • the number of points to be abandoned is determined so as to minimize the number of points to be abandoned, and the number of points corresponding to the determined number of points is determined.
  • the optimum supply route of the material is determined with the point being the point to be abandoned. Therefore, it is possible to minimize the number of points to be abandoned and determine the optimum supply route that does not cause depletion of supplies. It becomes possible to
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a goods supply support device according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the software configuration of the goods supply support device according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of the overall processing procedure and processing contents of material supply support control executed by the control unit of the material supply support apparatus shown in FIG.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the processing procedure and processing contents of the triage point number determination processing among the processing procedures shown in FIG.
  • FIG. 5 is a flow chart showing an example of the processing procedure and processing contents of the optimum route determination processing among the processing procedures shown in FIG.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of travel time between points.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of processing for determining triage candidates.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining an example of determining an optimum route.
  • a goods supply support device SV is composed of, for example, a server computer and is arranged on the web or cloud.
  • the goods supply support device SV may be a personal computer exclusively used by a local government or a delivery company, for example.
  • FIGS. 2 and 3 are block diagrams respectively showing an example of the hardware configuration and software configuration of the goods supply support device SV.
  • the goods supply support device SV includes a control unit 1 that uses a hardware processor such as a central processing unit (CPU).
  • a storage unit having a program storage section 2 and a data storage section 3, and a communication interface section (hereinafter referred to as a communication I/F section) 4 are connected to the control section 1 via a bus 5. ing.
  • the communication I/F unit 4 uses a communication protocol defined by a network (not shown) including the Internet, for example, between a management terminal used by a local government or a delivery company, or for transportation. Information data is transmitted and received to and from a vehicle terminal mounted on a vehicle as a medium.
  • a network not shown
  • Information data is transmitted and received to and from a vehicle terminal mounted on a vehicle as a medium.
  • the program storage unit 2 includes, for example, a non-volatile memory such as a HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive) that can be written and read at any time as a storage medium, and a non-volatile memory such as a ROM (Read Only Memory). , and stores application programs necessary for executing various control processes according to one embodiment of the present invention, in addition to middleware such as an OS (Operating System).
  • middleware such as an OS (Operating System).
  • the data storage unit 3 is, for example, a combination of a non-volatile memory such as an HDD or SSD that can be written and read at any time as a storage medium and a volatile memory such as a RAM (Random Access Memory).
  • a parameter information storage unit 31 and an optimum route information storage unit 32 are provided as areas.
  • the parameter information storage unit 31 is used to store parameter information input from the management terminal of the local government or delivery company.
  • the parameter information includes a plurality of points to which goods are to be supplied and attribute information related to supply of the goods between the points.
  • the attribute information includes, for example, location information of each point, estimated travel time between each point, and estimated staying time at each point.
  • the optimum route information storage unit 32 is used to store optimum route information representing the optimum delivery route determined by the control unit 1.
  • the control unit 1 has a parameter information acquisition processing unit 11, a triage point number determination processing unit 12, an optimal route determination processing unit 13, and a support information output processing unit 14 as processing functions according to one embodiment of the present invention. Prepare. These processing units 11 to 14 are realized by causing the hardware processor of the control unit 1 to execute the application programs stored in the program storage unit 2 .
  • processing units 11 to 14 may be implemented using hardware such as LSI (Large Scale Integration) and ASIC (Application Specific Integrated Circuit).
  • LSI Large Scale Integration
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the parameter information acquisition processing unit 11 receives the parameter information sent via the network from, for example, the management terminal of the local government or the delivery company through the communication I / F unit 4 prior to the delivery work of the goods, and the received parameter information is stored in the parameter information storage unit 31 .
  • the triage point number determination processing unit 12 Based on the parameter information stored in the parameter information storage unit 31, the triage point number determination processing unit 12 performs processing to determine the number of points for which the supply of goods must be abandoned (triaged). An example of the process for determining the number of triage points will be described in detail in the operation example.
  • the optimum route determination processing unit 13 determines specifically which points to abandon according to the determined number of triage points. Then, the optimum delivery route that minimizes the depletion time of the goods is determined for the set of supply target points excluding the abandonment target points. process to be stored in the An example of the optimum route determination process will also be described in detail in the operation example.
  • the support information output processing unit 14 generates information for supporting the supply of supplies, including the optimum route information stored in the optimum route information storage unit 32, and transmits the generated support information to the communication I/F unit. 4, for example, a process of transmitting to a management terminal of a local government or a delivery company, or a terminal mounted on a delivery vehicle.
  • FIG. 3 is a flow chart showing an example of the goods supply support operation executed by the controller 1 of the goods supply support device SV.
  • step S10 the control unit 1 of the goods supply support device SV receives the parameter information transmitted from the management terminal under the control of the parameter information acquisition processing unit 11 via the communication I/F unit 4. It receives and stores the received parameter information in the parameter information storage unit 31 .
  • n+1 points on a two-dimensional plane showing a disaster occurrence area there are n+1 points on a two-dimensional plane showing a disaster occurrence area, and these points are denoted by v i , i ⁇ 0, 1, . . . , n ⁇ , n ⁇ Z.
  • positional information for example, latitude and longitude information
  • the time d i ⁇ R >0 and the assumed staying time pi ⁇ R >0 at each point are input at the management terminal, and these information are sent to the goods supply support device SV and stored in the parameter information storage unit 31.
  • control unit 1 of the material supply support device SV first determines the number of triage points under the control of the triage point number determination processing unit 12 in step S20. Execute the following process.
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of the processing procedure and processing contents of the triage point number determination processing executed by the triage point number determination processing unit 12. As shown in FIG.
  • step S21 the triage point number determination processing unit 12 defines all routes that can be set for all points to be supplied as the first point set. Then, the maximum depletion time of the material is calculated for each of the defined routes.
  • the depletion time T i (r) of goods is calculated from the arrival time a i (r) at each point v i as Calculated by
  • the triage point number determination processing unit 12 determines the maximum value of each T i is the maximum depletion time given by route r, when the maximum depletion time is obtained for all routes, the minimum value is the optimum route with the shortest depletion time, and the minimum value is defined by step S22 as the optimum value.
  • the maximum depletion time T* of the defined optimal route is negative, it is possible to supply supplies to all points before depletion.
  • the maximum depletion time T* is positive, it is necessary to set a point at which the supply of goods is abandoned.
  • step S23 the triage point number determination processing unit 12 defines a plurality of candidates for the number of points to be abandoned. Estimate the range of values for the optimal time value.
  • the triage point number determination processing unit 12 sets the optimum value when abandoning k ( ⁇ n) points as T*k, and sets the range to Define
  • the triage point number determination processing unit 12 calculates the upper limit value MAX k and the lower limit value MIN Calculate k respectively.
  • the values of the upper limit MAX k and the lower limit MIN k decrease as the value of k increases. Therefore, when k is increased from 1, the triage point number determination processing unit 12 determines the number of points to be abandoned in descending order of the probability that the closed interval [MIN k , MAX k ] representing the above range includes the vicinity of 0. to decide.
  • this idle time tj is defined as
  • a route that minimizes the maximum depletion time on a point is a route visited in ascending order of p' i +d' i , which is the sum of the staying time and the depletion time. This can be easily shown because the optimal choice in the delivery delay time minimization problem in the scheduling problem is equivalent to processing jobs in order of shortest delivery time.
  • L b (R k ) be the maximum depletion time of the paths visited in ascending order of p′ i +d′ i , then the maximum depletion time L b ( R k ) is is represented.
  • L b is greater than the depletion time Last(R k ) of the point visited last on the route visited in ascending order of p′ i +d′ i .
  • the depletion time Last(R k ) of the last visited point is can be expressed as
  • the lower limit MIN k can be obtained.
  • step S26 to S28 the number-of-triage-points determination processing unit 12 obtains an upper limit value MAX k and a lower limit value MIN k indicating the optimum range of the number of points to be abandoned. Then, the number of triage points k is estimated as follows.
  • the aptitude value SCORE k is Define as Then, the first candidate , the second candidate, .
  • step S30 the control section 1 of the goods supply support device SV calculates the optimal route for supplying goods under the control of the optimum route determination processing section 13.
  • FIG. the case where the branch-and-bound method is used as the determination method will be described as an example.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the processing procedure and processing contents of the optimum route determination processing executed by the optimum route determination processing unit 13.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the processing procedure and processing contents of the optimum route determination processing executed by the optimum route determination processing unit 13.
  • the solution of the optimization problem is a point set .
  • point v i to be the set of abandoned points.
  • the optimum route determination processing unit 13 calculates an upper limit value and a lower limit value of the smallest value among the maximum exhaustion times of routes that visit all the point sets ⁇ i as follows.
  • the optimum route determination processing unit 13 first determines the upper limit of T max ( r), and use this as the upper limit.
  • the optimum route determination processing unit 13 aggregates points other than point k, including the designated point, among the points that have not yet been visited into an arbitrary point, and calculates the sum of the staying time and the depletion time at the point. Obtain T max (r) of the paths visited in ascending order of , and use this as the lower limit.
  • step S34 the optimum route determination processing unit 13 selects two different solution sets ⁇ i and ⁇ j , and for these solution sets ⁇ i and ⁇ j , the upper limit value of one solution set ⁇ i and the other is compared with the lower bound of the solution set ⁇ j . Then, in step S35, it is determined whether or not the lower limit value of the solution set ⁇ j is larger than the upper limit value of the solution set ⁇ i .
  • the optimum route determination processing unit 13 determines that the feasible solution included in the set ⁇ j cannot be the optimum solution. Therefore, the search for this set is abandoned in step S37. On the other hand, if the upper limit value of the set ⁇ i is greater than the lower limit value of the set ⁇ j , the optimum route determination processing unit 13 saves the point designated by the set as a candidate for supply of goods in step S36.
  • the optimum route determination processing unit 13 determines in step S38 whether or not the number of points specified by each set ⁇ i has reached k. The processing from S31 to S38 is repeated.
  • step S39 Determination of Optimal Route
  • the optimum route determination processing unit 13 calculates the optimum route and the maximum depletion time in the case of abandoning each of all point sets that have not been abandoned. Then, the route with the shortest maximum depletion time is determined as the optimum route, and information representing this optimum route is stored in the optimum route information storage unit 32 .
  • step S40 the control unit 1 of the goods supply support device SV outputs information representing the optimum route from the optimum route information storage unit 32 under the control of the support information output processing unit 14. Generating aiding information containing information representing the retrieved optimal route.
  • the support information includes, for example, information designating the type and amount of goods, road congestion information, weather information, and the like.
  • the road congestion information, weather information, and the like can be acquired from, for example, a website on the Web.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of travel time between points in this case, and the unit is time [h].
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of processing for determining triage candidates.
  • the probability distribution function f(x) is a normal distribution with an average (MAXi +MINi)/2 and a standard deviation (
  • 0.5 or less in the vicinity of 0. .
  • the case where the number of abandoned points is 3 is determined as the first candidate, and the case where the number is 4 is determined as the second candidate.
  • the optimum route is determined by reflecting the number of triage points. For example, if the number of triage points is 3, which is the first candidate, the route with the shortest maximum depletion time among all the routes that supply supplies to the 3 points to be supplied is: v0 ⁇ v4 ⁇ v2 ⁇ v6 is obtained. The maximum depletion time in this path will be 0 or less. Therefore, in this case, there is no need to calculate the second candidate for the number of triage points, which is 4, and the optimum route determination process ends here.
  • FIG. 8 shows an example of the determined optimum route shown on a two-dimensional plane.
  • action/effect As described above, in one embodiment, for a plurality of points to which supplies are to be supplied, based on parameter information including location information given in advance, stay time at each point, and travel time between points, Identify the route that minimizes the maximum depletion time of goods among the multiple supply routes that can be set for a point, and if there are points where the supply of goods is abandoned on this route, find the optimum range of the number of points Determine the candidate number of points to be abandoned within the range of leverage. Next, among the candidates for the determined number of points to be abandoned, which points are to be abandoned is determined. is determined, and the determined optimal route is output.
  • the optimal route for supplying goods when determining the optimal route for supplying goods, first the number of points to be abandoned is determined so as to minimize the number of points to be abandoned. A supply route is determined. Therefore, it is possible to minimize the number of points to be abandoned and determine the optimum supply route that does not cause depletion of supplies.
  • the range of the maximum value of the depletion time is obtained for each number of points to be abandoned, and the candidate number of points to be abandoned is determined in descending order of the probability that 0 is included in this range. I am trying to choose. Therefore, it is possible to determine the optimum route with the smallest number of abandonment target points and the shortest maximum depletion time among a plurality of candidates for the number of abandonment target points.
  • the present invention is not limited to this, and can also be applied as a support system for delivering products to, for example, a plurality of shops in normal times.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the gist of the invention at the implementation stage.
  • various inventions can be formed by appropriate combinations of the plurality of constituent elements disclosed in the above embodiments. For example, some components may be omitted from all components shown in the embodiments.
  • constituent elements of different embodiments may be combined as appropriate.
  • SV Goods supply support device 1: Control unit 2: Program storage unit 3: Data storage unit 4: Communication I/F unit 5: Bus 11: Parameter information acquisition processing unit 12: Triage point number determination processing unit 13: Optimal route determination Processing unit 14 Support information output processing unit 31 Parameter information storage unit 32 Optimal route information storage unit

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Abstract

この発明の一態様は、第１の地点集合に対し輸送媒体を用いて物資を供給する業務を支援する処理を行う際に、前記第１の地点集合およびその各地点間おける前記物資の供給に関係するパラメータ情報を取得し、取得された前記パラメータ情報に基づいて、前記第１の地点集合における前記物資の枯渇時間が最小となりかつ前記物資の供給対象となる地点数が最大となるように、前記物資の供給を放棄する放棄対象地点数を決定し、前記第１の地点集合のうち前記放棄対象地点数に相当する数の地点を除いた第２の地点集合に対し、前記物資の枯渇時間が最小となる物資供給経路を決定し、前記物資供給経路を表す情報を含む支援情報を生成し出力する。

Description

物資供給支援装置、方法およびプログラム
　この発明の一態様は、例えば災害発生時に複数の地点に物資を供給する業務を支援するために使用される物資供給支援装置、方法およびプログラムに関する。
　車両により複数の地点に資源や物品等の物資を配送し供給する業務は、現代社会にとって必要不可欠な業務である。特に、大規模災害が発生した場合等において、車両により電源設備や水、食料等の必要物資を需要地点へ搬送し供給する業務は、各地点における物資の枯渇を防ぐ上で極めて重要である。
　しかしながら、車両の台数に対して供給対象の地点数が著しく多い場合には、物資の供給が間に合わず物資が枯渇してしまう地点が発生することは避けられない。そこで、例えば非特許文献１では、物資の枯渇が避けられない地点を物資の供給経路から除外した上で、各地点の物資が枯渇する時間の最大値が最小となる経路を最適供給経路として決定して、物資の供給を行う技術が提案されている。
M.Ogawa外３名，"A route searching method using two-dimension coordinates"，IEICE, DOI:10.34385/proc.63.E4-3,2020.
　ところが、非特許文献１に記載された技術は、物資の枯渇が避けられない地点を事前に除外した上で最適な供給経路を決定するようにしている。このため、物資の供給経路から除外される地点の数が多くなる傾向があった。
　この発明は上記事情に着目してなされたもので、物資の供給経路から除外される地点を可能な限り減らした上で、地点に対する物資の供給経路を決定できるようにする技術を提供しようとするものである。
　上記課題を解決するためにこの発明に係る物資供給支援装置または方法の一態様は、第１の地点集合に対し輸送媒体を用いて物資を供給する業務を支援する処理を行う際に、第１の地点集合に対し輸送媒体を用いて物資を供給する業務を支援する処理を行う際に、前記第１の地点集合およびその各地点間おける前記物資の供給に関係するパラメータ情報を取得し、取得された前記パラメータ情報に基づいて、前記第１の地点集合における前記物資の枯渇時間が最小となりかつ前記物資の供給対象となる地点数が最大となるように、前記物資の供給を放棄する放棄対象地点数を決定する。そして、前記第１の地点集合のうち前記放棄対象地点数に相当する数の地点を除いた第２の地点集合に対し、前記物資の枯渇時間が最小となる物資供給経路を決定し、前記物資供給経路を表す情報を含む支援情報を生成し出力するようにしたものである。
　この発明の一態様によれば、物資供給の最適経路を決定する際に、先ず放棄する地点数が最小となるように放棄対象の地点数が決定され、決定された地点数に相当する数の地点が放棄対象の地点として物資の最適な供給経路が決定される。このため、放棄対象の地点数を最少限に抑えた上で、物資の枯渇が発生しない最適な供給経路を決定することができる。することが可能となる。
　すなわちこの発明の一態様によれば、物資の供給経路から除外される需要地点を可能な限り減らした上で、需要地点に対する物資の供給経路を決定できるようにした技術を提供することができる。
図１は、この発明の一実施形態に係る物資供給支援装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図２は、この発明の一実施形態に係る物資供給支援装置のソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。 図３は、図２に示した物資供給支援装置の制御部が実行する物資供給支援制御の全体の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。 図４は、図３に示した処理手順のうちトリアージ地点数決定処理の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。 図５は、図３に示した処理手順のうち最適経路決定処理の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。 図６は、地点間の移動時間の一例を示す図である。 図７は、トリアージ候補の決定処理の一例を示す図である。 図８は、最適経路の決定例を説明するための図である。
　以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
　［一実施形態］
　（構成例）
　この発明の一実施形態に係る物資供給支援装置ＳＶは、例えばサーバコンピュータからなり、ウェブ上またはクラウド上に配置される。なお、物資供給支援装置ＳＶは、例えば自治体または配送事業者が専用に使用するパーソナルコンピュータであってもよい。
　図２および図３は、それぞれ上記物資供給支援装置ＳＶのハードウェア構成およびソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
　物資供給支援装置ＳＶは、例えば中央処理ユニット（Central Processing Unit：ＣＰＵ）等のハードウェアプロセッサを使用した制御部１を備える。そして、この制御部１に対し、バス５を介して、プログラム記憶部２およびデータ記憶部３を有する記憶ユニットと、通信インタフェース部（以後通信Ｉ／Ｆ部と称する）４を接続したものとなっている。
　通信Ｉ／Ｆ部４は、制御部１の制御の下、インターネットを含む図示しないネットワークにより定義される通信プロトコルを使用して、例えば自治体または配送事業者が使用する管理端末との間、或いは輸送媒体としての車両に搭載された車両端末との間で、それぞれ情報データの送受信を行う。
　プログラム記憶部２は、例えば、記憶媒体としてＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせて構成したもので、ＯＳ（Operating System）等のミドルウェアに加えて、この発明の一実施形態に係る各種制御処理を実行するために必要なアプリケーション・プログラムを格納する。
　データ記憶部３は、例えば、記憶媒体としてＨＤＤまたはＳＳＤ等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリとＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリと組み合わせたもので、一実施形態に係る記憶領域として、パラメータ情報記憶部３１と、最適経路情報記憶部３２とを備える。
　パラメータ情報記憶部３１は、自治体または配送事業者の管理端末から入力されたパラメータ情報を保存するために使用される。パラメータ情報は、物資の供給対象となる複数の地点およびその地点間の上記物資の供給に関係する属性情報を含む。属性情報には、例えば各地点の位置情報と、各地点間の想定移動時間および各地点における想定滞在時間が含まれる。
　最適経路情報記憶部３２は、制御部１により決定された最適な配送経路を表す最適経路情報を保存するために使用される。
　制御部１は、この発明の一実施形態に係る処理機能として、パラメータ情報取得処理部１１と、トリアージ地点数決定処理部１２と、最適経路決定処理部１３と、支援情報出力処理部１４とを備える。これらの処理部１１～１４は、何れもプログラム記憶部２に格納されたアプリケーション・プログラムを制御部１のハードウェアプロセッサに実行させることにより実現される。
　なお、上記処理部１１～１４の一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。
　パラメータ情報取得処理部１１は、物資の配送作業に先立ち、例えば自治体または配送事業者の管理端末からネットワークを介して送られるパラメータ情報を通信Ｉ／Ｆ部４により受信し、受信された上記パラメータ情報をパラメータ情報記憶部３１に保存する処理を行う。
　トリアージ地点数決定処理部１２は、上記パラメータ情報記憶部３１に記憶されたパラメータ情報に基づいて、物資の供給を放棄（トリアージ）せざるを得ない地点の数を決定する処理を行う。このトリアージ地点数の決定処理の一例は、動作例において詳しく述べる。
　最適経路決定処理部１３は、決定された上記トリアージ地点数に応じて、具体的にどの地点を放棄対象とするかを決定する。そして、放棄対象の地点を除いた供給対象地点の集合に対して、物資の枯渇時間が最小となる最適な配送経路を決定し、決定された上記最適経路を表す情報を最適経路情報記憶部３２に記憶させる処理を行う。なお、この最適経路の決定処理の一例についても、動作例で詳しく述べる。
　支援情報出力処理部１４は、上記最適経路情報記憶部３２に記憶された最適経路情報を含む、物資の供給を支援するための情報を生成し、生成された上記支援情報を通信Ｉ／Ｆ部４から例えば自治体または配送事業者の管理端末、或いは配送車両に搭載された端末へ送信する処理を行う。
　（動作例）
　次に、以上のように構成された物資供給支援装置ＳＶの動作例を説明する。　
　図３は、物資供給支援装置ＳＶの制御部１が実行する物資供給支援動作の一例を示すフローチャートである。
　（１）パラメータ情報の取得
　災害が発生した場合、例えば自治体または配送事業者は、物資の供給が必要となる全地点を特定し、各地点の位置情報と、各地点間の想定移動時間および各地点における想定滞在時間等とを含むパラメータ情報を管理端末に入力する。そして、上記パラメータ情報を管理端末から図示しないネットワークを介して物資供給支援装置ＳＶへ送信する。
　これに対し、物資供給支援装置ＳＶの制御部１は、ステップＳ１０において、パラメータ情報取得処理部１１の制御の下で、上記管理端末から送信されたパラメータ情報を通信Ｉ／Ｆ部４を介して受信し、受信された上記パラメータ情報をパラメータ情報記憶部３１に保存する。
　例えば、いま災害発生エリアを示す２次元平面上にｎ＋１個の地点があり、これらの地点をｖi　，ｉ∈｛０，１，…，ｎ｝，ｎ∈Ｚと表記したとする。この場合、各地点ｖi の２次元平面上の位置情報（例えば緯度経度情報）、各地点ｖi 間の想定移動時間ｔ（ｖi ，ｖj ）∈Ｒ>0、時刻ｔ＝０における残り時間ｄi ∈Ｒ>0、各地点における想定滞在時間ｐi ∈Ｒ>0、が管理端末において入力され、これらの情報が物資供給支援装置ＳＶへ送られてパラメータ情報記憶部３１に保存される。
　（２）トリアージする地点数の決定
　上記パラメータ情報が取得されると、物資供給支援装置ＳＶの制御部１は先ずステップＳ２０において、トリアージ地点数決定処理部１２の制御の下、トリアージ地点数を決定する処理を以下のように実行する。
　図４は、トリアージ地点数決定処理部１２が実行するトリアージ地点数決定処理の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
　（２－１）最大枯渇時間が最小となる経路の選択
　トリアージ地点数決定処理部１２は、先ずステップＳ２１において、第１の地点集合としての供給対象の全地点に対し設定可能な全経路を定義し、定義された全経路についてそれぞれ物資の最大枯渇時間を算出する。
　例えば、１台の車両が各地点間を経路ｒで移動するとき、各地点ｖi の到着時刻ａi (r)から、物資の枯渇時間Ｔi (r) を
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 により算出する。
　そして、トリアージ地点数決定処理部１２は、各Ｔi の最大値
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 が経路ｒの与える最大枯渇時間であることから、全経路について最大枯渇時間を求めたとき、その最小値
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 を与える経路が、最も枯渇時間の少ない最適経路であり、最小値が最適値であると、ステップＳ２２により定義する。
　このとき、定義された上記最適経路の最大枯渇時間Ｔ* が負であれば、全地点に対し枯渇前に物資を供給することが可能である。一方、上記最大枯渇時間Ｔ* が正となる場合には、物資の供給を放棄する地点を設定する必要がある。
　（２－２）枯渇時間の最適値の取る範囲の定義
　そこで、トリアージ地点数決定処理部１２は、先ずステップＳ２３において、放棄する地点数の候補を複数定義し、これらの地点数ごとに、枯渇時間の最適値のとる値の範囲を概算する。
　すなわち、トリアージ地点数決定処理部１２は、ｋ（＜ｎ）地点を放棄するときの最適値をＴ*k として、その範囲を
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 を定義する。
　（２－３）放棄対象地点数の最適範囲の算出
　トリアージ地点数決定処理部１２は、続いてステップＳ２４およびＳ２５において、上記放棄対象の地点数の最適範囲を満たす上限値MAXk および下限値MINk をそれぞれ算出する。
　基本的に、上記上限値MAXk および下限値MINk の値は、ｋの値が大きくなると減少する。そこで、トリアージ地点数決定処理部１２は、ｋを１から大きくしていったとき、上記範囲を表す閉区間［MINk ，MAXk ］が０の近傍を含む確率が大きい順に、放棄する地点数を決定する。
　（２－３－１）上限値MAXk の算出
　ｎ個の地点から適当にｋ個の地点を放棄して得られる地点の集合をＳk とする。集合Ｓk に含まれる地点を全て訪れる経路の集合をＲk とする集合Ｒk の要素ｒk を適当に選択し、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 と定義する。
　（２－３－２）下限値MINk の算出
　下限値MINk の算出には、緩和問題が適用される。　
　トリアージ地点数決定処理部１２は、ｎ個の地点から任意のｋ個の地点を放棄して得られる（ｎ－ｋ）個の地点集合をＳ^k :＝｛（ｎ－ｋ）個の地点集合｝とし、Ｓ^k に含まれる地点集合Ｓk ∈Ｓ^k を全て訪れる経路全体の集合をＲ^k :＝｛Ｒk ｝とする。そして、トリアージ地点数決定処理部１２は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 を満たす値MINk を算出する。
　具体的には、あるＳk の全要素を適当な１点に集約させ、この地点を最適な順番で訪れることにより、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 の下限値が求められことを利用する。
　先ず、地点の上での枯渇時間の算出方法について述べる。　
　地点を集約させる点を任意に設定する。このとき、各地点のｄi ，ｐiは変化させない。点上での訪問順序と最大枯渇時間の計算方法について説明する。一点に集約された地点をｖ′1 ，…，ｖ′h ，（ｈ＝ｎ－ｋ）とし、これらの地点のインデックスを、元の２次元平面での地点インデックスへ変換する関数をｆで表す。
　例えば、地点ｖ′1 が元の２次元平面において地点ｖ′j だった場合、ｆ(1) ＝ｊ、残り時間および必要滞在時間をそれぞれｄ′i ，ｐ′i （ｉ≦ｈ）とすると、残り時間ｄ′i は
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 と表される。
　また、各地点ｖ′i 間を移動する場合、同一座標なので移動時間は発生しないが、車両がある地点に対する物資の供給を終了して、次の地点に対する物資の供給を開始するまでの間に、供給が不可能な時間（アイドルタイム）が発生する。このアイドルタイムは、２次元平面での移動時間を反映したものである。そのため、アイドルタイムの大きさは、物資の供給を終えた車両が次に物資を供給する地点に移動する動作に依存するものとする。
　いま、車両が地点ｖ′jへ物資を供給しようとしている場合に、アイドルタイムをｔj とすると、このアイドルタイムｔj は
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 と定義される。
　地点上で最大枯渇時間を最小にする経路は、滞在時間と枯渇時間との和であるｐ′i ＋ｄ′i が小さい順に訪れる経路である。これは、スケジューリング問題における、納期遅れ時間最小化問題での最適采配が、納期が短い順にジョブを処理することと等価であることから、容易に示せる。
　いま、ｐ′i ＋ｄ′i　が小さい順に訪れる経路の最大枯渇時間をＬb (Ｒk) とすると、最大枯渇時間Ｌb (Ｒk) は
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 と表される。ここで、Ｌb はｐ′i ＋ｄ′i　が小さい順に訪れる経路で最後に訪れる地点の枯渇時間Last(Ｒk)よりも大きい。
　よって、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 が任意のＲk ∈Ｒ^k に対して成立する。これより、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 の下限値を求め、その値をMINk とすれば十分である。
　最後に訪れる地点の枯渇時間Last(Ｒk )は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 と表現できる。
　このため、最後に訪れる地点の枯渇時間の最小値を示す
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 の最小値から、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
 の最大値を引いたものとして求められる。
　すなわち、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
 の最小値、つまり地点の滞在時間＋アイドルタイムの最小値から順にｎ－ｋ番目に小さい値までの和
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
 の最大値、つまりｐl ＋ｄl （ｌ＝１，２，…，ｎ）の最大値より、下限値MINkを求めることができる。
　（２－４）トリアージ地点数の推定
　トリアージ地点数決定処理部１２は、次にステップＳ２６～Ｓ２８において、上記放棄対象とする地点数の最適範囲を示す上限値MAXk および下限値MINk をもとに、トリアージ地点数ｋを以下のように推定する。
　すなわち、ｘ∈［MINk ，MAXk］の範囲下で、最適値が存在する確率が、確率分布関数ｆ（ｘ）に従うとすれば、最適値が０の近傍（｜ε｜以下）に存在する確率Ｐk は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
 となる。
　ここで、εと関数ｆ（ｘ）を適当に設定し、確率Ｐk を求める。但し、このままだと最適値が０の近傍に存在しない場合には、最大枯渇時間が０より大きすぎる場合と、０より小さすぎる場合の２通り考えられ、０より大きい場合のｋは、確実に放棄する地点数の候補から除外する必要がある。
　そこで、放棄する地点数の候補として、適性値SCOREk を
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
 のように定義する。そして、上記SCOREk が大きい地点数ｋの順に、放棄する地点数の第一候補、第二候補、…を設定する。
　（３）最適経路の決定
　物資供給支援装置ＳＶの制御部１は、次にステップＳ３０において、最適経路決定処理部１３の制御の下で物資供給の最適経路を算出する。なお、ここでは決定方法として分枝限定法を使用する場合を例にとって説明を行う。
　図５は、最適経路決定処理部１３が実行する最適経路決定処理の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
　（３－１）放棄対象の地点の決定
　分枝限定法を用いる場合、最適経路決定処理部１３は先ずステップＳ３１において、すべての実行可能解からなる集合σを定義し、この集合σを適当な部分集合である、
　　　　　　　σi ⊂σ，∪i σi ＝σ，σi ∩σj ＝φ（ｉ≠ｊ）
により分割する。
　（３－１－１）放棄する地点集合の決定
　この例では、最適化問題の解が地点集合となるので、最適経路決定処理部１３は地点集合からなる部分集合σi を、ｋ地点のうち地点ｖi を放棄する地点集合と定義する。そして、最適経路決定処理部１３は、ステップＳ３２，Ｓ３３において、それぞれ地点集合σi を全て訪れる経路の最大枯渇時間の中で最も小さい値の上限値および下限値を以下のように算出する。
　すなわち、最適経路決定処理部１３は、先ず上限値について、まだ訪れていない地点のうち、指定した地点を含むｋ地点以外の地点の中から、残り時間ｄi が小さい順に訪れる経路のＴmax (r) を求め、これを上限値とする。
　最適経路決定処理部１３は、次に下限値について、まだ訪れていない地点のうち、指定した地点を含むｋ地点以外の地点を任意の一点に集約させ、地点上で滞在時間と枯渇時間の和が小さい順に訪れる経路のＴmax (r) を求め、これを下限値とする。
　最適経路決定処理部１３は、次にステップＳ３４において、異なる２つの解集合σi ，σj を選択し、これらの解集合σi ，σj について、一方の解集合σi の上限値と他方の解集合σj の下限値とを比較する。そして、ステップＳ３５により、解集合σi の上限値より解集合σj の下限値が大きいか否かを判定する。
　上記比較判定の結果、集合σi の上限値より集合σj の下限値が大きければ、最適経路決定処理部１３は、集合σj に含まれる実行可能解は最適解になり得ないと判断して、ステップＳ３７によりこの集合に対する探索を放棄する。これに対し、集合σi の上限値が集合σj の下限値より大きければ、最適経路決定処理部１３はステップＳ３６において上記集合により指定される地点を物資の供給対象候補として保存する。
　そして、最適経路決定処理部１３は、各集合σi により指定される地点の数がｋ個になったか否かをステップＳ３８により判定し、指定される地点の数がｋ個になるまで、ステップＳ３１～Ｓ３８による処理を繰り返す。
　（３－２）最適経路の決定
　最適経路決定処理部１３は、指定される地点の数がｋ個に達すると、ステップＳ３９に移行して最適経路を決定する処理を行う。
　すなわち、最適経路決定処理部１３は、放棄されなかった全ての地点集合について、各々を放棄した場合の最適経路と最大枯渇時間を算出する。そして、最大枯渇時間が最も小さい経路を最適経路として決定し、この最適経路を表す情報を最適経路情報記憶部３２に記憶させる。
　(４)支援情報の出力
　物資供給支援装置ＳＶの制御部１は、最後にステップＳ４０において、支援情報出力処理部１４の制御の下で、上記最適経路情報記憶部３２から最適経路を表す情報を読み出し、読み出された最適経路を表す情報を含む支援情報を生成する。支援情報には、上記最適経路情報のほか、例えば物資の種類や量を指定する情報、道路の渋滞情報、気象情報等を含める。上記道路の渋滞情報および気象情報等は、例えばＷｅｂ上のサイトから取得することができる。
　（動作の具体例）
　次に、以上述べた一例の処理動作の具体例を説明する。　
　いま、仮に災害エリアに存在する地点をｖ0 ，ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ3 ，ｖ4 ，ｖ5 ，ｖ6 とする。そして、このうち物資供給対象の地点ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ3 ，ｖ4 ，ｖ5 ，ｖ6において物資が枯渇するまでの残り時間をそれぞれｄ1 ＝７，ｄ2 ＝９，ｄ3 ＝８，ｄ4 ＝８，ｄ5 ＝８，ｄ6 ＝９ 、各地点における物資供給のための滞在時間をそれぞれｐ1 ＝５，ｐ2 ＝３，ｐ3 ＝４，ｐ4 ＝４ ，ｐ5 ＝４，ｐ6 ＝３としたとする。　
　図６は、この場合の各地点間における移動時間の一例を示した図で、単位は時間［ｈ］である。
　先ずトリアージ地点数の候補を求める。　
　図７はトリアージ候補の決定処理の一例を示す図である。いま、確率分布関数ｆ（ｘ）を、平均（MAXi ＋MINi ）／２、標準偏差（｜MAXi ＋MINi ｜）／４の正規分布とし、０の近傍を｜ε｜＝０．５以下としたとする。
　この状態で、放棄対象の地点数を１個、２個、３個、４個、５個に設定した場合の最大枯渇時間の最小値の範囲を算出すると、それぞれ上限値および下限値が図７に示した値となる。そして、これらの算出値に上記条件を適用すると、放棄対象の地点数が１個、２個の場合の確率Ｐk はいずれも０となる。
　以上の結果から、この例では、トリアージ地点数の候補として、放棄地点数が３個の場合を第一候補、４個の場合を第二候補と決定する。
　次に、上記トリアージ地点数を反映させて、最適経路を決定する。　
　例えば、トリアージの地点数を第一候補である３個とした場合、供給対象となる３個の地点に物資を供給する全経路の中で、最大枯渇時間が最も小さくなる経路として、
　　　　　　　ｖ0 →ｖ4 →ｖ2 →ｖ6 
が得られる。この経路における最大枯渇時間は０以下となる。従って、この場合、トリアージの地点数の第二候補である４個とする場合については計算する必要がなく、最適経路の決定処理はここで終了する。図８に、決定された上記最適経路を２次元平面上に示した場合の一例を示す。
　（作用・効果）
　以上述べたように一実施形態では、物資の供給対象となる複数の地点について、事前に与えられた位置情報、各地点における滞在時間および地点間の移動時間を含むパラメータ情報に基づいて、先ず各地点に対し設定可能な複数の物資供給経路のうち物資の最大枯渇時間が最小となる経路を特定し、この経路において物資の供給を放棄する地点がある場合に、その地点数の最適範囲を求めてこの範囲の中で放棄対象の地点数の候補を決定する。次に、決定された上記放棄対象の地点数の候補の中で、どの地点を放棄対象とするかを決定し、放棄対象以外の供給対象の地点の集合に対して、物資の枯渇時間が最小となる最適な配送経路を決定し、決定された上記最適経路を出力するようにしている。
　従って、物資供給の最適経路を決定する際に、先ず放棄する地点数が最小となるように放棄対象の地点数が求められ、この地点数に相当する地点が放棄対象の地点として物資の最適な供給経路が決定される。このため、放棄対象の地点数を最少限に抑えた上で、物資の枯渇が発生しない最適な供給経路を決定することができる。
　また、放棄対象の地点数を決定する際に、放棄候補となる地点数ごとに枯渇時間の最大値が取る範囲を求め、この範囲に０が含まれる確率が高い順に放棄対象の地点数の候補を選択するようにしている。このため、放棄対象の地点数の複数の候補の中で、放棄対象地点数が最も少なくかつ最大枯渇時間が最小となる最適経路を決定することができる。
　［その他の実施形態］
　前記一実施形態では、パラメータ取得処理から支援情報出力処理までの一連の処理をすべて１つのサーバ装置上で実行する場合を例にとって説明した。しかし、上記パラメータ取得処理から支援情報出力処理までの一連の処理のうちのすべてまたは一部を、複数のサーバ装置またはパーソナルコンピュータ等の情報処理端末により分散して処理するようにしてもよい。
　また、前記一実施形態では、災害発生時に複数の地点に物資を供給する場合を例にとって説明した。しかし、この発明はそれに限らず、平常時において例えば複数の店舗へ商品を配送するときの支援システムとしても適用可能である。
　また、輸送媒体としては、トラック等の道路を走行する車両以外に、鉄道や船舶、ドローン等の飛翔体を選択的に用いることが可能である。その他、物資供給支援装置の機能、処理手順と処理内容、物資の種類、支援情報の内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
　以上、この発明の実施形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点においてこの発明の例示に過ぎない。この発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、この発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。
　要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
　ＳＶ…物資供給支援装置
　１…制御部
　２…プログラム記憶部
　３…データ記憶部
　４…通信Ｉ／Ｆ部
　５…バス
　１１…パラメータ情報取得処理部
　１２…トリアージ地点数決定処理部
　１３…最適経路決定処理部
　１４…支援情報出力処理部
　３１…パラメータ情報記憶部
　３２…最適経路情報記憶部

Claims (6)

  1. 　第１の地点集合に対し輸送媒体を用いて物資を供給する業務を支援する物資供給支援装置であって、
    　前記第１の地点集合およびその各地点間おける前記物資の供給に関係するパラメータ情報を取得する第１の処理部と、
    　前記パラメータ情報に基づいて、前記第１の地点集合における前記物資の枯渇時間が最小となりかつ前記物資の供給対象となる地点数が最大となるように、前記物資の供給を放棄する放棄対象地点数を決定する第２の処理部と、
    　前記第１の地点集合のうち前記放棄対象地点数に相当する数の地点を除いた第２の地点集合に対し、前記物資の枯渇時間が最小となる物資供給経路を決定する第３の処理部と、
    　前記物資供給経路を表す情報を含む支援情報を生成し出力する第４の処理部と
    　を具備する物資供給支援装置。
  2. 　前記第２の処理部は、
    　　前記第１の地点集合に対し設定可能な複数の物資供給経路のうち、前記物資の最大枯渇時間が最小となる経路を特定する処理と、
    　　特定された前記経路において前記物資の供給を放棄する必要がある地点がある場合に、前記第１の地点集合に対し前記放棄対象地点数の候補を複数設定し、前記複数の候補の各々について前記枯渇時間の範囲を算出する処理と、
    　　前記複数の候補の中から、前記範囲内で前記枯渇時間が最小値をとる確率が所定の条件を満たす前記候補を選択し、選択された前記候補を前記放棄対象地点数として決定する処理と
    　を行う請求項１に記載の物資供給支援装置。
  3. 　前記第２の処理部は、前記範囲内における前記枯渇時間の最小値を確率分布関数により定義したとき、前記前記枯渇時間の最小値が０近傍に存在する前記候補を、前記放棄対象地点数として決定する
    　請求項２に記載の物資供給支援装置。
  4. 　前記第３の処理部は、
    　　前記第１の地点集合の中で、前記放棄対象地点数に相当する数の地点を含みかつ前記物資の枯渇時間が最小となる地点集合を放棄対象地点集合として決定する処理と、
    　　決定された前記放棄対象地点集合を除いた前記第２の地点集合に対し、前記物資の枯渇時間が最小となる経路を前記物資供給経路として決定する処理と
    　を行う請求項１に記載の物資供給支援装置。
  5. 　第１の地点集合に対し輸送媒体を用いて物資を供給する業務を支援する処理を、情報処理装置が実行する物資供給支援方法であって、
    　前記第１の地点集合およびその各地点間おける前記物資の供給に関係するパラメータ情報を取得する過程と、
    　前記パラメータ情報に基づいて、前記第１の地点集合における前記物資の枯渇時間が最小となりかつ前記物資の供給対象となる地点数が最大となるように、前記物資の供給を放棄する放棄対象地点数を決定する過程と、
    　前記第１の地点集合のうち前記放棄対象地点数に相当する数の地点を除いた第２の地点集合に対し、前記物資の枯渇時間が最小となる物資供給経路を決定する第３の処理部と、
    　前記物資供給経路を表す情報を含む支援情報を生成し出力する過程と
    　を具備する物資供給支援方法。
  6. 　請求項１乃至４のいずれかに記載の物資供給支援装置が具備する前記第１乃至第４の処理部が実行する処理の少なくとも１つを、前記物資供給支援装置が備えるプロセッサに実行させるプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2012111395A1 (ja) * 2011-02-18 2012-08-23 Sawada Katsuya 災害支援システム及び災害支援プログラム
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