| 研究概要 |
都市内において、従来型の都市内配車配送計画と、E-コマースの普及を考慮した都市内配車配送計画の両方のモデル化を行った。E-コマースの普及により、直接消費者の家庭に配送される貨物が増加し、さらに各消費者が配送時刻指定を行った場合は、さらに都市内集配トラックが増加することが予想される。そのようなことを防ぎ、環境悪化を防止するために、宅配事業者の共同配送、指定配送時刻のグループ化、E-コマースによる商品を受け取るピックアップポイントの設置などの施策を実施した場合、総費用を削減できるとともに、総走行時間、NOx排出量も削減できることが明らかになった。
VICSなどの高度交通情報システムにより与えられるリンク所要時間の確率分布を用いて、総費用を最小化するような確率論的配車配送計画モデルを構築した。実際の道路ネットワークにこのモデルを適用し、高速の遺伝的アルゴリズムを用いて最適解の近似解を求めた。この最適解と実際の配車配送計画を比較すると、確率論的配車配送計画のほうが総物流コストの平均値が減少するのみならず、その標準偏差も減少することがわかった。また、NOx、CO_2、PM排出量も確率論的配車配送計画のほうが少ないことが明らかになった。
求車求貨システムにおいて、貨物を輸送してほしい荷主とトラックの空きスペースを有している物流事業者間のマッチングについて、(a)オークション,(b)走行時間の増加幅を最小化,(c)交換配送の3種類のマッチング方法によってモデル化を行った。このモデルを仮想道路ネットワークに適用した結果,どの方法においても,物流事業者全体における総物流コストおよびトラックの総走行時間が削減され,物流の効率化および環境負荷の軽減が進むことが確認された.
したがって,これらの高度情報システムを活用することによって,持続可能な都市内物流システムの構築が可能となることを検証した。
|
