| 研究課題/領域番号 |
18K04609
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
西村 悦子 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (60311784)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | コンテナ港湾 / コンテナターミナル / ターミナルレイアウト |
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| 研究実績の概要 |
コンテナ港湾における意思決定の高度化は、ソフトウェア上のシステム構築に重きを置かれるが、意思決定を複雑にしているのは、ターミナルの立地場所、形状、そこで使用されるリソースの挙動にあり、また不確定要素の多い、船の到着パターンや内陸からのコンテナの到着パターンにも依存する。そこで本研究では、リソースのうち内陸側から到着するコンテナに着目し、コンテナの配置位置決定とターミナルレイアウトと同時に行うハイブリットな意思決定の最適化アルゴリズムを構築する。
当該年度では、ターミナルレイアウトとコンテナ配置の最適化を同時に行うハイブリットモデルを構築し、内陸から到着する外来トラックのモデル化の前段階として本船荷役を対象に、ターミナルレイアウトをコンテナ配置の最適化によって得られるサービス時間で評価するモデルを構築した。また、計画期間内に到着する船の寄港頻度や取扱いコンテナ個数の違いについて予備実験を行いながら、提案した解法アルゴリズムの問題点の洗い出しに時間を費やした。さらに内陸からの外来トラックの到着のモデル化するために、文献資料の情報や現場へのヒヤリング調査を実施した結果、時々刻々と変化する保管スペースのコンテナ増減を、1期間の長さ（時間メッシュの細かさ）を変化させることで、結果の違いを表現できる問題として同定することになった。
またターミナルレイアウトの違いのみをサービス時間に反映させるような、当初の目標よりも単純化したモデルでの検証も必要であることから、コンテナ貨物ではなく、荷役機械を用いない自動車専用船ターミナルを対象に、完成車の配置計画についても検討した。コンテナ貨物との取り扱いの違い、自動車専用船の運航パターンや寄港頻度、港湾形状や完成車の配置方法の地域特性なども情報収集・結果の整理をしながら、コンテナ配置に還元できる知見を得るためのモデル構築と実験を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
ターミナルレイアウトとコンテナ配置の最適化を同時に行うハイブリットモデルを構築し、サービス時間で評価できるモデルを構築した。船の到着パターンや寄港頻度、取扱コンテナ個数の影響を反映させるため、ターミナルの外形を所与とし、複数コンテナから成るコンテナブロックサイズを決定する問題として、サービス時間で評価できるものとなっている。通路数と形状の組合せによって傾向が異なり、比較的すいている時に効果が高い組合せ、対象船舶が多く混雑しているときに時間短縮効果が高くなる組合せがあることがわかった。
次に、内陸から到着する外来トラックのモデル化については、当該年度においては現時点の国内主要港湾における無人・有人ゲートでの処理手続きと処理にかかる時間などのヒアリング調査を行ってモデル化の具体化について検討した。その結果、時々刻々とコンテナの保管状況が変化する中、実態をすべてモデル内で表現すると定式化が複雑となり、適当な計算時間で解くことが難しくなる。そこで単純化のため、全計画期間（1週間程度）を1日または半日のように複数期間で区切って時間メッシュを複数パターン用意し、計算結果を比較できるような問題の同定を行った。
さらに、空きスペース更新のモデル化は、想定していない状況を含むことが多く、想像以上にモデル化が複雑である。そこで、この部分のみを精緻にモデル化するために、コンテナよりも時間メッシュが大きい、自動車専用船ターミナルを想定してモデル化を試みた。総サービス時間をみると、荷役台数の多い船の寄港頻度が増えれば、スペース占有率の時期によるばらつきが大きくなることがわかった。荷役台数の多い船の寄港頻度が増えると、同時期に多数のビークルが陸揚げされ、また船積みされるビークル数が多く、ある時期に保管されるビークル数が少なくなるためである。この成果をコンテナにおいて適用する予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は最終年度であり、内陸トラックの到着パターンを考慮したモデルの解法アルゴリズム開発と数値実験を行う予定である。大きく3つのパートで実施する。(1)時間メッシュの違いを考慮したコンテナ配置状況の更新アルゴリズムの検証実験を行う。(2)内陸からの外来トラックの到着パターンの影響を反映したコンテナ配置計画をモデル化する。(3)レイアウトの違い、内陸からの到着のパターンの違いを考慮し、コンテナ配置とレイアウト設計のモデル化する。
(1)では、前年度までに構築したコンテナ配置、ならびに単純化したビークル配置のモデル化をベースに、時間メッシュの違いで計算結果が異なる点について、詳細分析を行いながら、解法アルゴリズムの正確性について検証を行う。船の到着と内陸からのトラックの到着は頻度が異なることから、トラックの到着をモデル化する場合に、より時間メッシュを細かく設定する必要がある。そこでより現実的なモデル化を実現するため、船の到着の時間メッシュを細かくして、計算結果の違いを検証する。
(2)では、内陸からのトラックの到着について、ゲート混雑がターミナル内部にどのように影響するかを分析するモデルを構築する必要があり、ここではコンテナ配置計画への影響をどのように反映させるのかを具体化する。トラックの到着パターンを可能な限り時間メッシュの違いで分析できるようにモデル化し、予備実験を踏まえて、学会発表などを通じて意見交換を行い、改良が必要なら、修正を加える。
(3)では、レイアウトの違いで処理時間（サービス時間）の長さか異なるため、代表的なレイアウトを複数想定し、これらから時間データを準備して、(2)で構築したモデルと解法アルゴリズムで数値実験を行う。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があれば整理して、今後どのような研究に発展させるかを検討する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
まず旅費の支出が予定より少なくて済んだ。これは国際学会参加に使用したが、アジア諸国での開催であり、交通費をあまり支出しなくて済んだことが挙げられる。またコロナウィルス拡大防止の影響のため、2月以降の海外渡航が難しくなり、同様に、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。モデル構築のための情報収集はほぼ終了しており、モデル構築、解法アルゴリズム開発、ならびに数値実験などの研究活動があることから、研究実施について大きな変更にはなっていない。
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り、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。
本年度の使用計画は、構築したモデルや実験結果に関連して、可能であれば、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旅費が必要である。関連情報収集には大学院生の補助を必要とし、データ整理等で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、論文投稿にかかる費用を計上しており、モデル構築のために新たな手法を習得予定であり、ソフトウェアや関連書籍や文献資料も購入する予定である。
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