| 研究課題/領域番号 |
23K04280
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
阪口 龍彦 近畿大学, 工学部, 准教授 (00403303)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 配送計画 / 積み付け / 遺伝的アルゴリズム / 施設配置 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，配送需要は増加の一途をたどり，物流業界の人手不足は深刻な状況である．日本の物流の9割を担うトラック輸送に目を向けると，積載率の向上と輸送効率の向上が，サービス品質保持の重要な鍵となる．本研究では，配送拠点への顧客の割当，配送拠点間の幹線輸送といった戦略レベルでの最適化と，トラックへの荷物の積み付け，顧客への荷物の配送といった戦術レベルでの最適化の各問題に対して，これらを統合的に解決するためのフレームワークを提案する．具体的には，戦略レベルの問題に対してクラスタリングとグラフアルゴリズムを，戦術レベルの問題に対して遺伝的アルゴリズムベースのメタ解法を適用して最適解を得る枠組みを提案する．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，戦略レベルの顧客割当・幹線輸送決定問題から，戦術レベルの巡回経路・積み付け決定問題に至る物流の諸問題を同時に解決するために，クラスタリング・グラフアルゴリズム・メタヒューリスティクスで構成される大規模ロジスティクス問題求解フレームワークを提案する．3年計画の1年目は，戦術レベル問題の研究に取り組んだ．すなわち，積載上限のある複数の車両ですべての顧客の需要を満たすように，最短時間で巡回するルートを求めるとともに，配送を担う車両の荷台への荷物の積み付けをも決定するために，先行研究で提案した異環境適応型遺伝的アルゴリズム(以下，異環境適応型GA)の適用を検討した．具体的には，荷物番号の配列を遺伝子とし，巡回配送にかかる時間，必要荷台数を各々適応度とする異環境適応型GAを構築した．また先行研究では簡単化のため2次元積み付けのみを対象としていたが，3次元積み付けに対応できるよう，遺伝子のデコーディング方法を拡張した．一方，配送時間を短縮する手段の一つとして，オープン型宅配ボックスの利用が考えられる．そこで，配送時間削減に効果的なオープン型宅配ボックスの配置を検討するために，地図上に点在する顧客に対して，k-means法により設置ボックス数分のクラスリングを行い，そのクラスタ重心から一定時間で到達可能な地域を到達点解析により導出した．その到達点内の顧客から一定数をランダムに選択し，オープン型宅配ボックスの潜在的ユーザと仮定することで，利用率が配送時間に与える影響を分析した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
トラック荷台に積載する荷物の配置と，それを配送する配送経路を同時に決定するために，先行研究では異環境適応型遺伝的アルゴリズを適用した．ここでは簡単化のために，荷物の配置を2次元的に検討していたが，実際には多段に重ねて積載するのが一般的であり，3次元への拡張を試みた．従来提案されている3次元BottoｍLeft法を適応し，3次元の積み付けを実現できたものの，荷物の取り出しやすさ等の運用上考えるべき評価関数を設計することができていない．一方で，計画段階では検討していなかったが，配送時間を削減するのに効果的であるオープン型宅配ボックスの利用について，利用率の向上が配送時間にどの程度影響を与えるか，地理情報システムから取得した顧客の位置情報，顧客間距離情報などから分析し，時間削減効果を検証した．
以上のように，当初計画の一部でやや遅れが出ている一方で，新たに追加した検討内容もある．全体としては，進捗状況はやや遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
初年度の遅れの原因となった荷物積み付けの評価手法の確立を早急に行う．その上で，当初計画に従い，物流拠点に対する顧客割当や幹線輸送決定問題といった戦略レベルの研究に取り組む．ここでは，各物流拠点に対して，拠点からの距離や顧客需要，配送負荷等を考慮したクラスタリングを行うために，初年度に行ったオープン型宅配ボックスの最適配置で得た知見を活用して多目的クラスタリングアルゴリズムを構築する．こさらに，複数の代替輸送を考慮した幹線輸送を実現するために，拠点，輸送手段，顧客を最小費用流問題として定式化し，グラフアルゴリズムにより求解する．本研究の基礎となるグラフアルゴリズムは，関連研究において既にアルゴリズムを提案しており，その知見をもとに研究に取り組む．
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