2022 Fiscal Year Research-status Report
港湾ターミナルでのゲート制御と内陸側荷役の高度化に関する研究
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21K04530
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
西村 悦子 神戸大学, 海事科学研究科, 教授 (60311784)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新谷 浩一 東海大学, 海洋学部, 教授 (60290798)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | コンテナ港湾 / コンテナ配置 / ターミナルレイアウト / ゲートの混雑状況 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
港湾ターミナルのゲート前では、コンテナ搬送用トレーラーの待ち行列が、交通渋滞を招き、環境問題にも影響することから社会問題となっている。これは日本国内だけなく、諸外国の港湾周辺でも同様である。このため、行政を主体として様々な対策が実施され、その1つとして、最近、ゲート前コンテナ仮置きデポの設置が計画されている。そこで本研究では、内陸側から到着するコンテナに着目し、ゲート前のコンテナ仮置きデポの利用の有無やその運用内容を考慮したコンテナ配置の最適化アルゴリズムを構築する。
当該年度では、コンテナ仮置きデポの有無を考慮せず、外来トレーラーの到着に着目したコンテナ配置問題を数理モデルにおいて、比較的短時間で最適解を得られるよう問題の捉え方ならびに定式化の改良を行った。またこれを用いてコンテナ取扱を複数まとめてコンテナ群として扱う場合のコンテナ群サイズの違いによる影響分析を行った。
次に、ターミナルにおけるブロックレイアウト設計を、岸壁延長に垂直にヤードトレーラーが走行する通路を配置する問題として取り上げ、施設配置問題の応用として取り扱うことで、比較的短時間での計算で最適解を得るための数理モデルの定式化を行うことができ、Gurobiによる検証を行うことができた。ターミナルの外形での影響、ターミナルでの岸壁の利用頻度（混雑状況）をパラメータとして与え、現状を再現するモデル（例えば、長方形ターミナルなら、等間隔に通路を配置する）を構築することができた。
さらに外来トレーラーの到着を考慮したコンテナ配置問題とブロックレイアウト設計の最適化のハイブリッドモデルを構築し、最適化したブロックレイアウトをもとに、岸壁とヤードの保管エリアとの間の移動距離を荷役時間に変換させ、コンテナ配置最適化を行うことで、レイアウトの評価を時間で行うモデルに拡張することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当該年度は、ターミナルのブロックレイアウト設計とターミナル形状と岸壁利用状況による影響分析、さらに外来トレーラーの到着を考慮したコンテナ配置問題とブロックレイアウト設計のハイブリッドモデル構築によって、最適化レイアウトを船の寄港頻度や荷役時間での評価した結果を報告する。
まず、ブロックレイアウト設計問題では、提案するモデルで現状を再現するため、長方形ターミナルなら等間隔に通路を配置する解が得られることを目標にした。調査の結果、施設配置問題の応用事例として定式化することで解決することが分かり、目的関数を各岸壁クレーンの位置それぞれから岸壁延長方向に対し、垂直に最も離れたブロックまでの移動距離の平均値とそのばらつき具合（平均偏差）を最小化した値とする。数値実験の結果、長方形ターミナルの場合、通路数や岸壁クレーンの数やその配置に関わらず、最適解として通路が等間隔で配置され、現状を再現できた。また傾斜型ターミナル（岸壁延長に対し垂直方向に奥行きが深い部分と浅い部分がある）では、奥行きがある部分で通路が近い位置に配置され、大周りにならないよう配置される結果となった。
次に、ハイブリッドモデルに含む、外来トレーラーの到着を考慮したコンテナ配置問題では、問題の規模を制限するために、既往研究を参考にしたコンテナ群の規模を想定した。グループサイズが大きいと、配置すべきコンテナ群数が少なく、問題の規模が小さくて済むため、計算時間（CPU時間）は短くて済むと考えられる。しかし、ヤードの空きスペース更新のタイミングに影響するため、サービス時間や保管スペース占有率にも影響すると考えられる。そこで、最適化レイアウトの評価を複数のコンテナ群サイズで実験を行った。結果として、いずれの形状においても、グループサイズが小さくなると、サービス時間短縮されることがわかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度である本年度は、前年度構築したレイアウト設計を、外来トレーラー到着を考慮したコンテナ配置とリンクさせて作業時間で評価するモデルを利用して、デポの有無とゲートの混雑状況を、荷役時間に反映させることにする。
まずデポの有無とゲートの混雑状況を複数パターン用意し、パラメータとして与えることで、その影響を見ることは可能である。そのためのシナリオ設定を行い、数値実験を行う。
次にコンテナデポ、シャーシデポの運用部分に着目し、これを最適化しない場合にどのように運用するのが一般的かを再検討する。デポの設置自体で起こりうる課題、その課題を解決するためにどう運用するのかについて検討する。またターミナルにトレーラーが到着後、次のコンテナがすぐに搬出されるなら、それにコンテナを積載できれば、シャーシやドライバーを無駄なく運用できる。そのため、コンテナ搬出のタイミングの違いを考慮するモデルが必要である。これには、モデルの解法アルゴリズム検証と数値実験の計算結果の精緻な分析を行う予定である。
(1) 追加の関連研究の調査を行いつつ、昨年度の進捗状況について論文投稿を行うともに、関連研究者と意見交換を行いながら、海外の事例を参考にモデル内で考慮すべき点を整理する。
(2) コンテナデポ、シャーシデポを考慮した海上コンテナ搬送のためのビークルとシャーシの運用問題の数理モデルの改良を行い、定式化に依存する解を得るための数理モデルを構築する。
(3) ターミナルレイアウト設計とデポ運用を考慮して、コンテナ搬出タイミングの違いを反映した数値実験を行う。搬出のタイミングはターミナルの混雑具合や船の寄港状況などに依存する。最後に数値実験の分析結果をまとめるとともに、今後に残された課題などを整理し、当該研究の今後の発展について検討する予定である。
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| Causes of Carryover |
最も大きい要因は、調査旅費の支出が全くなかったことである。またコロナ禍の影響で、海外渡航が解禁されたものの、国内の他地域への出張を見合わせた時期があったためである。モデル構築、解法アルゴリズム開発、予備実験などの研究活動については、大きな変更にはなっていない。しかし、学生アルバイト雇用も一部制限されたため、データ観測と整理が限定的になり、その分の支出もなかった。
このことから、また国内外で行う情報収集のタイミング、意見交換の機会を減らすことになった。予算を多く使用することになる海外出張の機会を減らすことになった。対面での国際会議開催が増え、これに参加する機会があり、その際の参加旅費と学会参加費の支出があった。
本年度の使用計画は、論文投稿に向けた英文校閲費や学会参加費、モデル構築に用いるワークステーション一式の購入、統計分析ソフト、構築したモデルや実験結果に関連して情報交換のための国内外の学会出張と現場との意見交換である。関連情報収集と整理には、大学院生の補助を必要とし、アルバイト雇用費を必要とする。また関連する文献資料の購入も行う予定であり、収集したデータを保存・整理するための保存媒体やファイル類も購入する。さらに、モデル改良のために新たなソフトウェア、関連してモデル構築のための書籍や文献資料も購入する予定である。
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