| 研究概要 |
本研究では,確率論的配車配送計画および動的配車配送計画について研究を行った.
所要時間の変動分布を確率論的に考慮した、都市内集配トラックの配車配送計画モデルを構築した。このモデルにおいては、各リンクの所要時間分布からトラックの各顧客への到着時間分布を推定し、それと各顧客の指定時間ウィンドウに早着・遅刻した場合のペナルティ関数を掛け合わせて、早着・遅刻のペナルティを推定した。集配トラックの固定費、運行費、遅刻・早着のペナルティの和を最小にするような定式を行った。確率論的配車配送計画モデルと、動的交通シミュレーションを組み合わせて全体のモデルを構築した。このモデルを仮想道路ネットワークに適用し,総費用を最小化するような確率論的配車配送計画を実行した場合に,物流総費用が削減されるとともに,CO_2排出量も削減されることを確認した.従って,確率論的配車配送計画は,効率的かつ環境に優しい都市内物流システムを構築するための有力な方法である考えられる.
ITSを活用してリアルタイムの所要時間情報をオンラインで提供された時に、集配トラックの配車配送計画を動的に変更して最適化する手法を開発した。貨物の集荷時に、トラックの顧客への割り当ておよび配送ルートも変更できるようなモデルを構築した。なお,高速で最適解を求める方法として、遺伝的アルゴリズムを用いた。このモデルを仮想道路ネットワークに適用した結果、リアルタイムの所要時間情報を用いて動的最適配車配送計画を実行した場合には、そのような情報がない場合に比べて、物流コストが削減されるのみならず、総走行時間も削減された。したがって、リアルタイムの所要時間情報を用いることによって、物流事業者にとって便益があるのみならず、交通混雑の緩和や環境改善という社会的便益も発生することが明らかになった。
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