JP2002302257A - 配送計画方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 配車と配送ルートという２つの特性を踏まえ
た上で、局所解を回避する効率的な手法を適用して、両
者を統合した配送計画全体の最適化を図ることにより、
効率的な立案をなし得ること。 【解決手段】 入力手段１により入力された配送要求デ
ータおよび車両データに基づき配送計画を作成する配送
計画作成手段２は、複数の配送先に対する複数の車両に
よる荷物の配送計画を立案する。配送計画作成手段２
は、初期配送計画作成手段４と、最適配送計画作成手段
５とを備える。最適配送計画作成手段５は、修正案作成
手段６と、修正案評価手段７と、更新判定手段８と、配
送計画更新手段９と、配送計画記憶手段１０とを備え
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、物流分野における
種々の配送要求に対応した効率的な配送を行うために、
複数の配送先に対する複数の車両による荷物の配送計画
を立案する配送計画方法およびその方法をコンピュータ
に実行させるプログラムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】現実の配送計画は、計画担当者により行
われているのが主であり、配送要求をあらかじめ設定さ
れた方面別に分類し、使用可能車両に対して積載量等を
考慮して荷物を割当てるという方法で行われている。

【０００３】しかし、多数の配送先へ多数の車両で配送
する方法の組合せは膨大であり、しかも配送時刻指定や
配送可能車種指定等の複雑な条件もあり、人間により効
率的な配送計画を作成することには限界がある。

【０００４】そのため近年、計算機を用いて配送計画を
支援するシステムも種々提案、開発されている。しかし
これらの大半は、従来の人間による配車作業をベースと
し、車両への荷物の割当て（配車計画）作業のみを支援
するものである。

【０００５】また、各車両が実際にどのように荷物を配
送先に配送するかという点まで考慮して、各車両の配送
ルートも作成するシステムもいくつか提案されている
が、これらも基本的には、車両への荷物の割当（配車）
と車両毎の荷物の配送順（配送ルート）を別の問題とし
て扱っている。

【０００６】すなわち、まず車両への荷物の割当（配
車）を行い、その後で各車両について割当てられた配送
先の配送ルートを作成するという方法である（例えば、
特開平７−２３４９９７号公報、特開平１０−５５３４
９号公報等）。

【０００７】一方、車両への荷物の割当（配車）と各車
両の荷物の配送順（配送ルート）を同時に最適化しよう
という手法も提案されている（例えば、特開平７−１７
５５０４号公報）。しかし、この従来技術は、単に各車
両に対する配送先の割当方と、各車両の配送先の配送順
を同時にランダムに変更する操作を繰り返すことを基本
としている。また、この従来技術では、局所解に陥るこ
とを回避する手法として、シミュレーティッドアニーリ
ンング法を用いている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】前述したように、従来
より種々の配送計画を支援するためのシステムが提案さ
れている。しかしこれらの大半は、車両への荷物の割当
（配車）作業のみを支援するものであり、実際に効率的
な配送計画を作成するものではない。

【０００９】また各車両の配送ルートも作成するシステ
ムもいくつか提案されているが、これらは、まず車両へ
の荷物の割当（配車）を行い、次に、各車両について割
当てられた配送先の配送ルートを作成するという方法で
ある。しかし、この方法では、荷物を車両に割当てる時
点で、実際の配送ルートまでは考慮していないため、効
率的な配送計画を作成することは困難である。

【００１０】一方、上記のような従来手法の問題点を考
慮して、荷物の車両への割当（配車）と各車両の荷物の
配送順（配送ルート）を同時に最適化しようという手法
も提案されている。しかしこれらの手法は、単に車両へ
の配送先の割当と、各車両の配送先の配送順を同時にラ
ンダムに変更する操作を繰り返すことを基本としてお
り、配送先数や車両数が増大すると計算時間が多大とな
り、実用的には採用困難となる。

【００１１】これは、車両への配送先の割当（配車）と
各車両の配送順決定（配送ルート）という２つの問題の
特性を考慮していないことに起因する。また、局所解を
回避する手法としてシミュレーティッドアニーリング法
を用いているが、一般にシミュレーティッドアニーリン
グ法の性能は温度パラメータ等の調整に依存する部分が
大きく、また問題の規模が大きくなると、十分な収束ま
でに要する計算時間が多大となる傾向が指摘されてい
る。

【００１２】この発明は上記に鑑みてなされたもので、
配送先の車両への割当（配車）と各車両の配送順決定
（配送ルート）という２つの問題の特性を踏まえた上
で、局所解を回避する効率的な手法を適用して、両者を
統合した配送計画全体の最適化を図ることにより、効率
的な立案をなし得る配送計画方法およびその方法をコン
ピュータに実行させるプログラムを得ることを目的とし
ている。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
この発明にかかる配送計画方法は、複数の配送先に対す
る複数の車両による荷物の配送計画を立案する配送計画
方法において、入力された配送要求データおよび車両デ
ータに基づいて初期配送計画を作成する第１ステップ
と、前記初期配送計画をその後順次更新される配送計画
の初期データとし、配送計画を修正して修正案を作成す
る第２ステップと、前記第２ステップで修正された修正
案を評価する第３ステップと、前記評価結果に基づき当
該修正案がいままで作成した最良の配送計画であるか否
かを判定し、最良の配送計画である場合は、最良配送計
画として記憶するとともにこの修正案で第２ステップで
用いる配送計画を更新し、最良ではない場合は、この修
正案が現在の配送計画を改善するか否かを判定し、改善
される場合は、この修正案で第２ステップで用いる配送
計画を更新し、改善されない場合は、この修正案が現在
の配送計画に対する修正案の中で最善か否かを判定し、
最善の場合はこの修正案で第２ステップで用いる配送計
画を更新し、最善でない場合は現在の配送計画を更新し
ない一連の処理を行う第４ステップとを備え、前記第
２、第３および第４ステップを繰り返し実行して、最終
的に記憶されている最良配送計画を選択することを特徴
とする。

【００１４】この発明によれば、第１ステップでは、入
力された配送要求データおよび車両データに基づいて初
期配送計画を作成する。第２ステップでは、前記初期配
送計画をその後順次更新される配送計画の初期データと
し、配送計画を修正して修正案を作成する。第３ステッ
プでは、前記第１ステップで修正された修正案を評価す
る。第４ステップでは、前記評価結果に基づき当該修正
案がいままで作成した最良の配送計画であるか否かを判
定し、最良の配送計画である場合は、最良配送計画とし
て記憶するとともにこの修正案で第２ステップで用いる
配送計画を更新し、最良ではない場合は、この修正案が
現在の配送計画を改善するか否かを判定し、改善される
場合は、この修正案で第２ステップで用いる配送計画を
更新し、改善されない場合は、この修正案が現在の配送
計画に対する修正案の中で最善か否かを判定し、最善の
場合はこの修正案で第２ステップで用いる配送計画を更
新し、最善でない場合は現在の配送計画を更新しない一
連の処理を行う。そして、前記第２、第３および第４ス
テップを繰り返し実行して、最終的に記憶されている最
良配送計画を選択する。

【００１５】つぎの発明は、上記発明において、前記第
２ステップでは、複数の車両間で１つ以上の配送先を変
更する車両割当変更ステップと、配送先が変更された車
両に対して配送先の配送順序を決定する配送順序決定ス
テップとを備えたことを特徴とする。

【００１６】この発明によれば、車両割当変更ステップ
では、複数の車両間で１つ以上の配送先を変更する。配
送順序決定ステップでは、車両割当変更手段により配送
先が変更された車両に対して配送先の配送順序を決定す
る。

【００１７】つぎの発明は、上記発明において、前記車
両割当変更ステップは、配送先を変更する車両ならびに
変更される配送先をランダムに選択することを特徴とす
る。

【００１８】この発明によれば、車両割当変更ステップ
では、配送先を変更する車両ならびに変更される配送先
をランダムに選択している。

【００１９】つぎの発明は、上記発明において、前記車
両割当変更ステップは、配送先を変更する車両ならびに
変更される配送先を目的に応じて異なる確率で選択する
ことを特徴とする。

【００２０】この発明によれば、車両割当変更ステップ
では、配送先を変更する車両ならびに変更される配送先
を、走行距離、所要時間を小さくするなどの目的に応じ
て異なる確率で選択する。

【００２１】つぎの発明は、上記発明において、前記車
両割当変更ステップでは、配送先を変更する車両ならび
に変更される配送先を、少なくとも距離あるいは所要時
間を含む評価値が改善される可能性が高い配送先ならび
に車両をより高い確率で選択するようにしていることを
特徴とする。

【００２２】この発明によれば、前記車両割当変更ステ
ップでは、配送先を変更する車両ならびに変更される配
送先を、少なくとも距離あるいは所要時間を含む評価値
が改善される可能性が高い配送先ならびに車両をより高
い確率で選択する。

【００２３】つぎの発明は、上記発明において、前記車
両割当変更ステップでは、配送計画が更新されるまでの
間、既に選択された車両および配送先を記憶しておくこ
とにより、修正案を重複させないようにすることを特徴
とする。

【００２４】この発明によれば、前記車両割当変更ステ
ップでは、配送計画が更新されるまでの間、既に選択さ
れた車両および配送先を記憶しており、既に作成した修
正案を重複して作成させないようにしている。

【００２５】つぎの発明は、上記発明において、前記第
３ステップでは、作成された修正案に関して、使用車両
台数、走行距離、所要時間、ペナルティ値を少なくとも
１つ含む所定の評価指標を算出し、この算出した評価指
標を出力することを特徴とする。

【００２６】この発明によれば、第３ステップでは、作
成された修正案に対して、使用車両台数、走行距離、所
要時間、ペナルティ値を少なくとも１つ含む所定の評価
指標の値を算出し、この算出した評価指標を出力する。

【００２７】つぎの発明は、上記発明において、前記車
両割当変更ステップでは、あらかじめ定められた探索戦
略に基づき、変更する車両及び配送先を選択することを
特徴とする。

【００２８】この発明によれば、車両割当変更ステップ
においては、あらかじめ定められた所定の探索戦略に基
づき、変更する車両及び配送先を選択する。

【００２９】つぎの発明は、上記発明において、前記第
３ステップでは、あらかじめ定められた探索戦略に基づ
き、評価指標の値を計算することを特徴とする。

【００３０】この発明によれば、修正案評価手段は、あ
らかじめ定められた所定の探索戦略に基づき、評価指標
の値を計算する。

【００３１】つぎの発明は、上記発明において、前記探
索戦略は複数用意され、あらかじめ指定された手順によ
りその中の１つが自動的に選択されることを特徴とす
る。

【００３２】この発明によれば、探索戦略は複数用意さ
れ、あらかじめ指定された手順によりその中の１つが自
動的に選択される。

【００３３】つぎの発明は、上記発明において、前記探
索戦略は複数用意され、配送計画作成の過程で、外部よ
り状況に応じて適用すべき探索戦略が指定、変更される
ことを特徴とする。

【００３４】この発明によれば、探索戦略は複数用意さ
れ、最適な配送計画作成の過程で、外部より状況に応じ
て適用すべき探索戦略が指定、変更される。

【００３５】つぎの発明は、上記発明において、前記探
索戦略は複数用意され、配送計画作成の過程で、あらか
じめ定められた手順に基づき、状況に応じて適用すべき
探索戦略が自動的に選択、変更されることを特徴とす
る。

【００３６】この発明によれば、探索戦略は複数用意さ
れ、最適な配送計画作成の過程で、あらかじめ定められ
た手順に基づき、状況に応じて適用すべき探索戦略が自
動的に選択、変更される。

【００３７】つぎの発明は、上記発明において、前記探
索戦略として、使用車両数削減を優先する戦略を含むこ
とを特徴とする。

【００３８】この発明によれば、使用車両数削減を優先
する戦略を探索略戦略としており、これにより作成され
る配送計画は使用車両数が削減されたものとなる。

【００３９】つぎの発明は、上記発明において、前記探
索戦略は使用車両数削減を優先する戦略を含み、前記車
両割当変更ステップでは、削減すべき１つ以上の車両を
選択し、選択された削減対象車両の配送先の変更を他の
車両よりも優先的に行うことを特徴とする。

【００４０】この発明によれば、車両割当変更ステップ
においては、削減すべき１つ以上の車両を選択し、選択
された削減対象車両の配送先の変更を他の車両よりも優
先的に行う。

【００４１】つぎの発明は、上記発明において、使用可
能な車両には、あらかじめ車両優先度が付与されてお
り、前記車両割当変更ステップでは、前記車両優先度に
したがって削減対象車両を選択することを特徴とする。

【００４２】この発明によれば、使用可能な車両には、
あらかじめ車両優先度が付与されている。車両割当変更
ステップにおいては、この車両優先度にしたがって削減
対象車両を選択する。

【００４３】つぎの発明は、上記発明において、前記車
両割当変更ステップでは、あらかじめ定められた手順を
用いて、車両の積載率または稼働率を含む現在の配送計
画の内容に基づいて、削減対象車両ならびに削減対象車
両において変更すべき配送先の選択を行うことを特徴と
する。

【００４４】この発明によれば、車両割当変更ステップ
では、あらかじめ定められた手順を用いて、車両の積載
率または稼働率を含む現在の配送計画の内容に基づい
て、削減対象車両ならびに削減対象車両において変更す
べき配送先の選択を行う。

【００４５】つぎの発明は、上記発明において、前記第
３ステップでは、前記車両割当変更ステップにより選択
された削減対象車両が他の車両よりも優先的に削減され
るようにペナルティを付加した評価値の計算を行うこと
を特徴とする。

【００４６】この発明によれば、第３ステップでは、車
両割当変更ステップにより選択された削減対象車両が他
の車両よりも優先的に削減されるようにペナルティを付
加した評価値の計算を行う。

【００４７】つぎの発明は、上記発明において、前記第
３ステップは、あらかじめ定められた手順を用いて、車
両の積載率または稼働率を含む現在の配送計画の内容に
基づいて、削減対象車両に付加されるペナルティ値を決
定することを特徴とする。

【００４８】この発明によれば、第３ステップでは、あ
らかじめ定められた手順を用いて、車両の積載率または
稼働率を含む現在の配送計画の内容に基づいて、削減対
象車両に付加されるペナルティ値を決定する。

【００４９】つぎの発明は、上記発明において、前記配
送順序決定ステップでは、車両に新たに追加される配送
先を、既存の配送先の配送順の中で、距離、所要時間を
考慮した最適な位置に追加することを特徴とする。

【００５０】この発明によれば、配送順序決定ステップ
では、車両に新たに追加される配送先を、既存の配送先
の配送順の中で、距離、所要時間を考慮した最適な位置
に追加するようにしている。

【００５１】つぎの発明は、上記発明において、前記配
送順序決定ステップでは、２−ＯＰＴ法により最適な配
送順序を決定することを特徴とする。

【００５２】この発明によれば、配送順序決定ステップ
では、局所探索法の１つである２−ＯＰＴ法を用いて最
適な配送順序を決定する。

【００５３】つぎの発明は、上記発明において、前記配
送順序決定ステップでは、元の配送順を基本として、追
加される配送先の順序のみ決定する簡易的方法により配
送順序を決定し、この決定結果を第３ステップで評価さ
せた結果に応じて、２−ＯＰＴ法による配送順序の決定
を行うか否かを決定することを特徴とする。

【００５４】この発明によれば、配送順序決定ステップ
では、元の配送順を基本として、追加される配送先の順
序のみ決定する簡易的方法により配送順序を決定する。
そして、この決定結果の第３ステップで評価させた結果
に応じて、２−ＯＰＴ法による配送順序の決定を行うか
否かを決定する。

【００５５】つぎの発明は、上記発明において、前記第
４ステップでは、配送計画を更新した際に、変更した操
作内容を一定期間記憶しておき、前記車両割当変更ステ
ップでは、前記第４ステップで一定期間記憶されている
操作内容と逆向きの操作内容に対応する車両および配送
先の選択を禁止することを特徴とする。

【００５６】この発明によれば、第４ステップでは、配
送計画を更新した際に、変更した操作内容を一定期間記
憶しておく。車両割当変更ステップでは、第４ステップ
で一定期間記憶されている操作内容と逆向きの操作内容
に対応する車両および配送先の選択を禁止する。

【００５７】つぎの発明は、上記発明において、前記車
両割当変更ステップならびに前記第４ステップでは、タ
ブーサーチ手法に基づき、変更車両および配送先の選択
ならびに配送計画の更新判定を行うことを特徴とする。

【００５８】この発明によれば、車両割当変更ステップ
ならびに前第４ステップでは、タブーサーチ手法に基づ
き、変更車両および配送先の選択ならびに配送計画の更
新判定を行う。

【００５９】つぎの発明は、上記発明において、前記第
１ステップでは、各車両に対し配送可能な配送先を順次
割当てることにより、初期配送計画を作成することを特
徴とする。

【００６０】この発明によれば、第１ステップでは、各
車両に対し配送可能な配送先を順次割当てることによ
り、初期配送計画を作成する。

【００６１】つぎの発明は、上記発明において、前記第
１ステップでは、各車両に対し配送可能な配送先の中で
あらかじめ定められた評価値の最も良い配送先を順次割
当てることにより、初期配送計画を作成することを特徴
とする。

【００６２】この発明によれば、第１ステップでは、各
車両に対し配送可能な配送先の中であらかじめ定められ
た評価値の最も良い配送先を順次割当てることにより、
配送計画を作成する。

【００６３】つぎの発明は、上記発明において、前記第
１ステップでは、あらかじめ定められた優先度の順に車
両を選択し、選択された車両に対する配送先の割当てを
繰り返すことにより、初期配送計画を作成することを特
徴とする。

【００６４】この発明によれば、第１ステップでは、あ
らかじめ定められた優先度の順に車両を選択し、選択さ
れた車両に対する配送先の割当てを繰り返すことによ
り、初期配送計画を作成する。

【００６５】つぎの発明にかかるプログラムは、上記の
いずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行さ
せるプログラムであり、そのプログラムが機械読み取り
可能となり、これによって、請求項のいずれか一つの動
作をコンピュータによって実行することができる。

【００６６】

【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、この
発明にかかる配送計画方法およびその方法をコンピュー
タで実行させるプログラムの好適な実施の形態を詳細に
説明する。

【００６７】実施の形態１.図１に、本発明の配送計画
方法を実施するためのシステム構成を示す。図１に示す
配送計画システムは、入力手段１、配送計画作成手段
２、出力手段３により構成される。配送計画作成手段２
は、例えばパーソナルコンピュータに実行させるプログ
ラムの機能構成を示すものであり、初期配送計画作成手
段４と最適配送計画作成手段５により構成され、さらに
最適配送計画作成手段５は、修正案作成手段６、修正案
評価手段７、更新判定手段８、配送計画更新手段９、配
送計画記憶手段１０により構成される。

【００６８】図１を用いて本配送計画システムの処理の
概要を説明する。まず、入力手段１により配送計画作成
に必要なデータが入力される。配送計画に必要なデータ
として基本的なものは、配送要求と使用可能車両であ
る。その他に、配送計画を作成する上での種々の制約条
件を表わすデータもある。

【００６９】図２に配送要求データの例を示す。配送要
求データは、配送先ならびに配送量を含む。配送量は一
般に重量、体積で表現されるが、その他数量、荷物姿等
で指定される場合もある。

【００７０】また、配送先の条件によっては、配送可能
な車種、車型や配送時刻等の制約条件が指定される場合
もある。一般に、配送先での荷卸し作業時間は配送量に
応じて決まるが、それ以外にも固定的な所要時間があ
り、この固定的な所要時間を配送先毎に待ち時間として
表現している。

【００７１】図３に使用可能な車両を表す車両データの
例を示す。この車両データには、車両コード、運送業者
情報、車種、車型の他に積載容量（重量、体積）などの
制約条件が含まれる。また車両によっては使用可能開始
時刻や終了時刻が異なるため、稼働可能時間も制約条件
として記述される。さらに自車、傭車等によって、優先
的に使用したい車両等がある場合は、各車両の優先度も
付けられる場合もある。さらに車両（業者）によって、
前日に荷物の積込み（宵積み）が可能かどうかの情報等
も付加される場合もある。

【００７２】入力手段１から入力されるその他の制約条
件としては、各地点間の所要時間、距離データがあり、
また配送センターの業務時間、荷積・荷卸作業に要する
時間等もある。また車両の回転使用や運転手の休憩時間
等の条件も考慮する場合もある。また、配送ルートを地
図上に表示する場合には、各配送先の位置に関する情報
等も必要となる。これらの入力データ（配送要求デー
タ、車両データなど）に基づき、配送計画作成手段２で
は最適配送計画を作成し、作成し配送計画を出力手段３
に出力する。出力手段３は、例えば表示装置であり、配
送計画作成手段２から出力された配送計画を表示する。

【００７３】図４に配送計画の出力結果の一例を示す。
配送計画出力には、各車両の配送先、配送順、各配送先
への到着、出発時刻等が表示される。例えば図４では、
車両コードA0001の車両は、配送センタで8:00から荷積
作業を開始し8:30に出発し、Ａ店に9:10に到着する。荷
卸作業等を行った後Ａ店を9:18に出発し、次にＣ店に9:
45に到着する。以下同様で、最終的に配送センタに16:5
0に帰着する。車両コード0002は車両の回転使用を行っ
ている場合であり、２トリップ行っている（トリップと
は、車両が配送センタを出発してから配送センタに帰着
するまでを意味する）。この車両0002の場合は前日に配
送センタで荷積しており（宵積みという）、8:00に業務
開始と同時に出発している。その後一旦13:40に配送セ
ンタに帰着後、さらに２トリップ目の荷積を行い、14:2
0に配送センタを出発している。以下、同様である。

【００７４】なお、配送計画の出力結果としては、さら
に各車両の車種、車型、積載率（量）、走行距離、各配
送先の配送量等を表示する場合もあり、また各評価項目
の値、制約違反等の評価についても表示する場合もあ
る。なお、これとは別に、各車両の配送ルートを地図上
に表示する場合もある。

【００７５】次に、配送計画作成手段２による配送計画
の作成方法について具体的に説明する。配送計画作成手
段２は、初期配送計画作成手段４と最適配送計画作成手
段５により構成される。まず初期配送計画作成手段４に
より１つの配送計画案が作成され、次に最適配送計画作
成手段５により配送計画案を徐々に改善していくことに
より、最終的に最適な配送計画が作成される。

【００７６】初期配送計画作成手段４における配送計画
の作成方法としては種々の方法が考えられるが、以下で
はその一例について説明する。

【００７７】初期配送計画は、その後最適配送計画作成
手段５により改善されるものであるから、比較的単純な
方法で作成すればよい。初期配送計画作成手段４による
処理フローの概要を図５に示す。

【００７８】まずステップＳ１において、使用可能車両
の中から１つの車両を選択する。これは、単純に車両デ
ータの中で先頭のものから順に選択してもよいし、車両
の車種、車型、優先度等を考慮してあらかじめ定められ
た手順により選択してもよい。

【００７９】次にステップＳ２において、配送要求デー
タに含まれる配送先の中で未だ車両が割当てられてない
配送先が有るかどうか判定する。全ての配送先が車両に
割当てられたならば、１つの配送計画が作成されたこと
になり、処理が終了する。

【００８０】未割当の配送先が残っている場合は（ステ
ップＳ２）、その中で現在選択されている車両に割当可
能な配送先があるかどうか判定する（ステップＳ３）。
なお、割当可能かどうかの判定は、それまでに割当てら
れた配送先により決まる車両の現在の状態（位置（最後
に割当てられた配送先）、合計積載量等）において、対
象とする配送先への配送が可能かどうかにより行われ
る。したがって、配送要求データに含まれる配送先の車
種・車型指定、配送時刻指定と、車両データに含まれる
車両の積載容量・稼働時間等の制約条件を考慮して配送
可能かどうかを判定する。なお、現在選択されている車
両に割当可能な配送先が存在しない場合は、その車両に
関する処理は終了し、ステップＳ１に戻って新たな車両
を選択する。なお、未割当の配送先が残っているにもか
かわらず、使用可能な全ての車両の処理を終了した場合
には、ステップＳ１で、新たにダミーの車両を生成する
ことにより、全ての配送先が車両に割当てられるまで、
上記の処理を続ける。

【００８１】ステップＳ３において、現在選択されてい
る車両に割当可能な配送先が有ると判定された場合に
は、ステップＳ４で、その中の１つの配送先を選択して
車両に割当てる。この選択方法には種々の方法が考えら
れる。この場合は、車両の現在の位置（最後に割当てら
れた配送先）から最も近い配送先を割当てるようにして
いる。なおこれは、距離的に近い配送先でもよいし、時
間的に近い（最も早く作業開始できる）配送先でもよい
し、あるいは距離と時間の加重和により評価してもよ
い。また配送先の配送量や、配送時刻指定、車種・車型
指定等の種々の制約条件も考慮することにより、より適
切な配送計画を作成することも可能である。

【００８２】図６に初期配送計画作成手段４により作成
された配送計画（初期配送計画）の例を示す。図６の配
送計画は図５の処理フローにしたがって作成されたもの
である。まず車両１が選択され初期状態として配送セン
タＱに配置される。このとき全ての配送先は未割当状態
である。次に、車両１に割当可能な配送先の中から、現
在位置（配送センタ）に最も近い配送先として配送先Ｇ
が選択される。次に同様に車両１の現在位置（配送先
Ｇ）から最も近い配送先として配送先Ｆが選択され、以
降、配送先Ｅ、Ｄの順に割当てられ、最後に割当可能な
（積載容量、稼働時間等の制約条件を満足する）配送先
がなくなったので配送センタに帰着し、車両１の処理を
終了する。以降、同様に車両２、３に配送先が割当てら
れ、全ての配送先が車両に割当てられた時点で１つの配
送計画が作成されたことになり、終了する。なお、図６
の例では、各車両が１回転（トリップ）の場合を示して
いるが、車両の回転使用（複数トリップ）が可能な場合
は、一旦配送センタに戻った後、さらに配送可能な配送
先があれば上記の処理を繰り返すことにより複数トリッ
プの配送計画が作成される。この場合、図６の例では、
例えば車両１と車両２の配送ルートが実際には１つの車
両で配送されることになる。

【００８３】なお前記の例では、初期配送計画として制
約条件を満足する実行可能な配送計画を作成する場合に
ついて説明したが、制約違反も許し、制約違反に対して
は違反の度合に応じたペナルティを課すような方法でも
よい。初期配送計画では、車両データで与えられる使用
可能車両だけでは実行可能な配送計画を作成できない
（未割当の配送先が残る）場合もある。そのため前記の
方法では、未割当の配送先が残った場合はダミーの車両
を生成することにより対応した。これに対して使用可能
車両だけで配送計画を作成することとして、その代わり
制約違反も許す方法にしてもよい。

【００８４】この場合、まず前記の方法により使用可能
車両に対する実行可能な配送計画を作成し、未割当の配
送先が残った場合は、未割当の配送先を制約違反に対応
するペナルティ値が最も小さくなる車両に順次割当てて
いく方法等が考えられる。また最初から制約違反を許容
し、使用可能車両に対してペナルティ値が最も小さくな
るように順次配送先を割当てていってもよい。

【００８５】次に最適配送計画作成手段５による最適配
送計画の作成方法について説明する。最適配送計画作成
手段５では、初期配送計画作成手段４により作成された
初期配送計画を元に、配送計画を徐々に改善していくこ
とにより、最適な配送計画を作成する。図１に示すよう
に、最適配送計画作成手段５は、修正案作成手段６、修
正案評価手段７、更新判定手段８、配送計画更新手段９
および配送計画記憶手段１０により構成される。

【００８６】修正案作成手段６は現在の配送計画の一部
を変更することにより修正案を作成する。修正方法とし
ては種々の方法が考えられるが、以下ではその一例につ
いて説明する。

【００８７】修正案作成手段６は図７に示すように車両
割当変更手段１１と配送順序決定手段１２により構成さ
れる。車両割当変更手段１１では現在の配送計画に対し
て、複数の車両間で１つ以上の配送先の変更を行う。こ
れには種々の実現方法があるが、最も基本的な方法であ
る以下の２種類の方法ａ),ｂ）について説明する。 ａ）配送先の移動（削除・追加） 車両の配送先を１つ削除し、別の車両に追加する。 ｂ）配送先の交換 ２つの車両間で配送先を交換する。

【００８８】図８にこれらの操作の例を示す。図８の
ａ）ｂ）でそれぞれ○で囲まれた配送先が、移動、交換
されている。なおこのとき、車両の積載容量や配送先の
車種・車型指定等の制約条件を考慮する必要がある。

【００８９】図９に車両割当変更手段１１の処理フロー
の概要を示す。まずステップ１０において、配送先の移
動と配送先の交換という２つの処理のうちのどちらかを
選択する。これは例えば確率５割でランダムに選択すれ
ばよい。

【００９０】移動処理が選択された場合には、次に配送
先を削除すべき車両を選択する（ステップＳ１１）。こ
れは全ての車両の中からランダムに選択してもよい。し
かし、さらに効率的に最適配送計画を作成するために
は、目的に応じて車両毎に異なる確率で選択する方が有
効である。すなわち、最適配送計画を効率的に求めるた
めに、対象とする物流システムの特徴、目的等に応じて
あらかじめ探索戦略を設定し、その探索戦略にしたがっ
て車両を選択するのが効果的である。

【００９１】図１０にこのような探索戦略１３を用いた
最適配送計画作成手段５の構成を示す。例えば、通常配
送計画において、使用車両数の最小化はコスト削減に直
結するため、最も重視される。しかし、ランダムに車両
を選択しているだけでは、走行距離や所要時間のような
連続的な評価指標は徐々に短縮されていくが、使用車両
数のような離散的な評価値の削減にはあまり効果的では
ない。これは稼働率の高い車両（配送先数、配送量が多
い等）も低い車両も、使用車両数という評価指標のもと
では１台の車両として評価されるからである。すなわ
ち、移動／交換処理により走行距離や所要時間のような
連続的な評価指標はその都度改善されるが、車両数は移
動処理によりたまたま配送先が０になった場合にのみ削
減され、それ以前の処理では評価指標として値が反映さ
れないからである。

【００９２】したがって、使用車両数を削減するために
は、別の工夫が必要となる。そのために、探索戦略１３
として車両数削減優先を設定する。以下では、探索戦略
が車両数削減優先の場合の処理について説明する。

【００９３】まず、削減対象とする車両を設定する。こ
れは通常は、最も削減できる可能性の高い車両を選択す
る。例えば、稼働率／積載率が最小の車両を選択する。
また対象とする配送システムの特徴によって、車種／車
型、配送時刻指定等の制約条件も考慮すればさらに効果
的となる。そして、ステップＳ１１において、配送先を
削除すべき車両を選択する際に、削除対象車両を優先的
に、すなわち他の車両よりも高い確率で選択する。

【００９４】なお、探索戦略が通常の場合（走行距離／
所要時間といった評価値の最小化）は、配送先を削除す
る車両を全車両の中からランダムに選択すればよい。

【００９５】次に、ステップＳ１２において、配送先を
追加する車両を選択する。これは通常、全車両を対象と
してランダムに選択してもよい。なお、探索を効率化す
るためには、改善する可能性の高い車両を優先的に（高
い確率で）選択した方がよい。一般に、車両の配送エリ
アが遠く離れている車両同士では、配送先を移動しても
走行距離／所要時間がかえって増加する場合が多く、改
善される可能性は少ないと言える。したがって、車両間
（担当する配送エリア）の距離に応じて、近い車両同士
は高い確率で、遠い車両同士は低い確率で、というふう
に異なる確率で選択することにより、より効率的に配送
計画を改善することが可能となる。

【００９６】次に、先のステップＳ１１で選択された配
送先を削除する車両の配送先の中で、ステップ１２で選
択された車両に移動する配送先を選択する（ステップＳ
１３）。これは、車両の車種／車型、積載容量等の制約
条件を満足する配送先の中で任意に選択してもよい。ま
たステップＳ１２の場合と同様に、改善される可能性が
高い配送先を優先的に（高い確率で）選択してもよい。
すなわち移動する車両との距離が近い配送先を優先的に
選択する。

【００９７】なお、上記は車両を先に選択する場合につ
いて説明したが、配送先に注目して移動処理を行うよう
にしてもよい。この場合、まず１つの配送先をランダム
に選択し、その配送先を受け持つ車両とは異なる車両に
割り振られた配送先の中から、上記のように走行距離／
所要時間に応じた確率を用いてもう１つの配送先を選択
する。最初に選択された配送先の属する車両を配送先を
削除する車両とし、その配送先を移動することとする。
２番目に選択された配送先の属する車両を前記移動すべ
き配送先が追加される車両とする。なおこの場合も前述
した探索戦略に応じて選択確率を異ならせることもでき
る。例えば車両数削減優先の場合は、削減対象車両に属
する配送先を優先的に選択することになる。

【００９８】次に、ステップＳ１０において配送先の交
換が選択された場合には、ステップＳ１５で配送先を交
換される２つの車両が選択される。これも移動処理の場
合と同様に、探索戦略に応じて車両の選択方法が異な
る。車両数削減優先の場合は、ステップＳ１１と同様
に、削除対象車両を優先的に選択することになる。探索
戦略が通常の場合（走行距離／所要時間といった評価値
の最小化）は、全車両の中からランダムに選択する。ま
た移動処理の場合と同様に、改善される可能性が高い車
両を優先的に（高い確率で）選択した方が、より効率化
される。

【００９９】次にステップＳ１６において交換される２
つの配送先が選択される。これもステップＳ１３と同様
に、車両の車種／車型、積載容量等の制約条件を満足す
る配送先の中で任意に選択してもよい。また移動処理の
場合と同様に、改善される可能性が高い配送先を優先的
に（高い確率で）選択した方が、より効率化される。ま
た移動処理の場合と同様に、先に走行距離／所要時間の
近さに応じて２つの配送先を選択し、これらの属する車
両間で選択された２つの配送先を交換することにしても
よい（この場合ステップＳ１６が先に行われ、これによ
りステップＳ１５は自動的に決まることになる。）。

【０１００】なお、上記の処理においては、無駄な計算
を省くために、既に選択された車両と配送先を記憶して
おき、同一の処理が繰り返されないようにする。

【０１０１】次に、配送順序決定手段１２は、車両割当
変更手段１１で配送先を変更された車両について新たな
配送順序を決定する。車両の配送順序を決定する問題
は、巡回セールスマン問題にさらに配送時間指定等の制
約条件が付加された問題となり、これ自体膨大な組合せ
問題となり厳密な最適化には多大な計算時間を要する。
したがって、実用的観点から計算時間と解精度のバラン
スを考慮した手法を用いる必要がある。

【０１０２】上記の２つの処理（配送先の移動、交換）
は、車両から１つ配送先を削除する第１の処理と、車両
に１つ配送先を追加する第２の処理という２つの処理の
組合せで実現される。したがって、一つの単純な方法と
して、以下のような方法で、新たな配送順序の決定を行
うことができる。車両から配送先を削除する場合は、元
の配送順から削除される配送先を除外した順序を新たな
配送順とする。車両に配送先を追加する場合は、元の配
送順に対して最も評価値（距離、所要時間等）の良い位
置に追加する。

【０１０３】すなわち元の配送順を基本として、追加さ
れる配送先の順序のみ決定するという方法である。図１
１に上記処理の例を示す。配送先Ｃを削除した結果、残
りの配送先へはＣを除いた元の順序で配送されている。
また新たに配送先Ｈを追加する場合には、元の配送順に
対し、距離、所要時間などが考慮された配送先ＥとＦの
間の最適な位置に、新たに配送先Ｈが追加されている。

【０１０４】なお、上記のような簡易的な方法は計算時
間が短くて済むという利点があるが、かならずしも最適
な配送順序を決定するという保証はない。そこで、上記
の方法により得られた配送順序を初期状態として、さら
に局所探索法による改善を行うことにより最適化を図
る。

【０１０５】局所探索法としては、巡回セールスマン問
題において有効性が示されている２−ＯＰＴ法等が適当
である。定義巡回路Ｔに対して、もし巡回路Ｔ'がＴの
２辺を他の２辺に置き換えて得られるならば、Ｔから
Ｔ'への変形を２−changeとよぶ。さらに、巡回路長が
真に減少する２-changeをfeasible ２−change とよ
ぶ。Feasible ２−changeができなくなるまで繰り返す
操作を２−ＯＰＴ法とよぶ。

【０１０６】図１２に２−ＯＰＴ法の例を示す。図１２
に示すように、配送順路をグラフ表現した場合に、２−
ＯＰＴ法は２つの枝の交換という操作を基本とする。図
１２の例では枝（ａ,ｂ）（配送先ａ、配送先ｂの順）
と、枝（ｃ，ｄ）（配送先ｃ、配送先ｄの順）を交換す
ることにより、 配送順序 ａ→ｂ→…ｃ→ｄ→…→ａ が 配送順序 ａ→ｃ→…ｂ→ｄ→…→ａ に変更される。

【０１０７】この結果、図１２に示すように、ｂ〜ｃ間
の順序が反転することになる。このような変更操作によ
り評価値（距離／時間）が改善されるならば、新たな配
送順序として更新し、改善できる変更操作がなくなるま
で上記の処理を繰り返す。なお、この場合配送指定時刻
等の制約条件も当然考慮した上で、実行可能性を判定
し、評価値を計算する。

【０１０８】２−ＯＰＴ法を適用することにより、ほぼ
最適に近い配送順序が決定されるが、前記簡易的方法に
比べると計算時間は増大する。したがって、問題の規
模、許容される計算時間等を考慮して、簡易的方法と２
−ＯＰＴ法を組合せる方法が有効である。具体的には、
まず前記簡易的方法により配送順序を決定し、修正案評
価手段７により評価値を計算する。その結果、既に得ら
れている配送計画を改善する可能性がほとんどないと判
断された場合にはそれ以上の最適化は行わない。そうで
なければ、２−ＯＰＴ法等によりさらに最適化を図る。

【０１０９】なお、上記では２−ＯＰＴ法等の局所探索
法による方法について説明したが、タブーサーチ等のメ
タ戦略（メタヒューリスティック）の適用により、さら
に最適化を図ってもよい。また分枝限定法等の最適化手
法の適用により、ある程度小規模な問題ならば厳密な最
適解を求めることも可能である。したがって、問題規
模、許容される計算時間を考慮した上で、適切な手法を
適用することによりさらに有効な配送順序決定手段を実
現することもできる。

【０１１０】次に、修正案評価手段７は、修正案作成手
段６により作成された配送計画修正案の評価指標の値を
計算する。修正案の評価指標としては、使用車両数、車
両の総走行距離／所要時間、業務時間（最後の車両が配
送センタに帰着する時刻）、車両間の負荷均等化、車両
の優先度（自車、傭車等）等種々の要因がある。また、
配送時刻指定、車両稼働時間等の制約条件に対する制約
違反も許容する場合には、これらの制約違反に対するペ
ナルティ値等もあげられる。

【０１１１】また、探索戦略１３として車両数削減優先
が選択されているときには、修正案評価手段７は、車両
割当変更手段１１により選択された削減対象車両が他の
車両よりも優先的に削減されるようにペナルティを付加
した評価値の計算を行う。また、修正案評価手段７は、
あらかじめ定められた手順を用いて、現在の配送計画の
内容（車両の積載率、稼働時間、その他種々の制約条件
の充足状況など）に応じて削減対象車両に付加されるペ
ナルティ値を決定することもできる。

【０１１２】修正案作成手段６により、各車両への配送
先の割当ならびに各車両の配送順序が決定され、配送先
間の所要時間や各配送先での作業時間等のデータを用い
て、配送時刻指定、運転手の休憩時間等の制約条件も考
慮して車両の運行をシミュレーションすることにより、
各配送先への到着・出発時刻等も計算される。したがっ
て、修正案評価手段７はこれらの値に基づき、上記の評
価指標の値を計算することができる。

【０１１３】次に、更新判定手段８は、修正案評価手段
７で計算された評価指標の値に基づき、その修正案を新
たな配送計画として更新するかどうか判定する。最も基
本的な方法として、修正案が現在の配送計画を改善する
ものであれば更新し、そうでなければ更新しないという
局所探索法（山登り法）がある。しかしこれでは一般に
局所解に陥り、あまり良い配送計画が得られる保証はな
い。このような局所解から脱出し、大域的な最適化を図
る手法として、近年シミュレーティッドアニーリング、
遺伝的アルゴリズム、タブーサーチ等のメタヒューリス
ティックと呼ばれる手法が提案され、その有効性が示さ
れている。これらの中でもタブーサーチは組合せ最適化
問題における有効性が高い。したがって、タブーサーチ
を適用することにより局所解から脱出し、さらに最適化
を図ることが効果的である。

【０１１４】図１３に更新判定手段８および配送計画更
新手段９でのタブーサーチを適用した処理フローの概要
を示す。まず、修正案がこれまでに得られた最良の配送
計画を改善するか否かを判定し（ステップＳ２０）、改
善するものであれば、この修正案を新たな配送計画とし
て更新するとともに（ステップＳ２４）、この修正案を
配送計画記憶手段１０に最良配送計画として記憶する。
すなわち、ステップＳ２４では、前記修正案によって修
正案作成手段６の修正の元となる配送計画を更新する。
また、いままでの最良配送計画を改善しない修正案であ
る場合は、その修正案を作成した変更操作内容（車両の
配送先の変更）がタブーリストに登録されているか否か
を判定する（ステップＳ２１）。そして、登録されてい
る場合は、更新しないと判定する（ステップＳ２６）。

【０１１５】タブーリストは既に探索した局所解に戻る
ことを防ぐためのものであり、配送計画が更新された場
合には（ステップＳ２４）、その際に行われた変更操作
内容（車両の配送先の変更）または該変更操作の逆向き
の操作内容（車両の配送先の変更が元に戻される）が登
録される（ステップＳ２５）。タブーリストは探索済み
の局所解に戻ることを禁じ、さらに他の局所解を探索す
るようにするためのものである。したがって、本来は探
索済みの局所解を記憶しておき、現在探索中の解が探索
済みかどうか判定すればよいわけであるが、このように
解（この場合配送計画）そのものを記憶する方法では、
記憶容量も多大になるし、探索済みの解と同一かどうか
判定するのにも多くの手間を要する。したがって、通
常、上記のように、局所解から抜け出した操作に対し、
その逆向きの操作（元の局所解に戻る）をタブーリスト
に記憶しておき、一定期間それらの操作を禁じることに
より、探索済みの局所解に戻ることを防止する。

【０１１６】図１４にタブーリストに登録される操作の
例を示す。図１４（ａ）は配送先の移動を行った場合の
例であり、車両１に属するａ店が車両２に移動してい
る。このとき車両１からはａ店が削除され、車両２にａ
店が追加される。この場合車両１にａ店を追加すると元
の状態に戻る可能性がある。したがって車両１にａ店を
追加する操作をタブーリストに登録し、一定期間禁止す
ることにより、元の配送計画が再度作成されることを防
ぐ。図１４（ｂ）の配送先の交換の場合も同様であり、
車両１にｂ店を追加する操作と、車両２にａ店を追加す
る操作をタブーリストに登録することにより、元の配送
計画が再度作成されることを防ぐ。なおこれらの操作
は、タブーリストに一定期間（配送計画が所定回数更新
されるまで）登録され、以降は削除される。

【０１１７】図１５にタブーサーチによる解空間探索の
イメージを示す。図１５に示すように、通常の局所探索
法（山登り法）では初期解（この場合初期配送計画）か
らスタートし、１つの局所解に到達したら終了する。こ
れに対してタブーサーチでは探索済みの局所解に戻るこ
とを禁じ、一時的には改善されない（より悪くなる）解
も探索することにより、新たなより良い局所解を求めて
いき、最終的には大域的な最適解（最適配送計画）に到
達しようとするものである。

【０１１８】つぎに、図１３のステップＳ２１におい
て、変更操作（車両の配送先の変更）がタブーリストに
登録されていない場合は、次に、この修正案が現在の配
送計画を改善するかどうか判定し（ステップＳ２２）、
改善される場合はこの修正案を新たな配送計画として更
新する（ステップＳ２４）。そして、前述したように、
局所解から抜け出した操作の逆向きの操作をタブーリス
トに記憶する（ステップＳ２５）。

【０１１９】また、ステップＳ２２で、修正案が現在の
配送計画よりも改善されないと判定された場合は、つぎ
に、この修正案が現在の配送計画に対する修正案の中で
最善の修正案であるかどうか判定する（ステップＳ２
３）。判定がＹＥＳの場合は、この修正案を新たな配送
計画として更新し（ステップＳ２４）、判定がＮＯの場
合は現在の配送計画を更新しない（ステップＳ２６）。
これは具体的には、配送計画が更新されるまで修正案作
成を繰り返す過程で、現在の配送計画に対する最善の修
正案を記憶しておき、現在の配送計画に対するすべての
修正案を作成したならば（それまで現在の配送計画を改
善する修正案が得られなかったことを意味する）、記憶
されている最善の修正案を新たな配送計画として更新す
る。

【０１２０】なお、配送計画が改善されるかどうかの判
定は、各評価指標の加重和を用いてもよいし、各評価指
標に優先度を付け、その優先度にしたがって判定しても
よい。またこれらの組合せでもよい。例えば、車両数削
減を優先する場合には、まず使用車両数で評価し、使用
車両数が削減されれば改善されたと判定する。使用車両
数が同一の場合は、その他の総走行距離／所要時間、ペ
ナルティ値等の評価指標の加重和が減少すれば改善され
たと判定する。

【０１２１】更新判定手段８が修正案を新たな配送計画
として更新すると判定したならば、配送計画更新手段９
は、この修正案を修正作成手段６で行う修正の元になる
新たな配送計画として設定する。なおこのとき、新たな
配送計画がこれまでに得られた最良の配送計画ならば、
配送計画更新手段９は、この配送計画を最良な配送計画
として配送計画記憶手段１０に記憶しておく。

【０１２２】上記の処理を繰り返すことにより、計画作
成終了時点で最終的に配送計画記憶手段１０に記憶され
ている最良な配送計画が最適配送計画として出力手段３
により出力される。なお、計画作成終了の判定は、あら
かじめ定められた時間の経過によってもよいし、任意の
時点で外部より終了を指示してもよい。また計画作成過
程で、これ以上改善される修正案が作成できないと自動
的に判断して終了してもよい。

【０１２３】なお、実施の形態１では、主として２つの
車両間で配送先を変更する操作について説明したが、勿
論３つ以上の車両間で配送先を変更してもよい。また主
として制約条件を遵守して実行可能な配送計画を作成す
る場合について説明したが、最適配送計画の探索過程あ
るいは最終的に得られる配送計画において制約違反も許
容し、制約違反に対してはペナルティを付加するように
してもよい。

【０１２４】また探索戦略として、車両数削減優先の場
合について主に説明したが、目的に応じて他の種々の戦
略を設定してもよいことは言うまでもない。すなわち、
探索戦略を複数用意し、あらかじめ指定された手順によ
りその中の１つが自動的に選択されるようにしてもよ
い。また、探索戦略を複数用意し、最適配送計画作成の
過程で、外部よりの状況（配送計画の改善履歴、現在の
配送計画の内容等）に応じて適用すべき探索戦略を指
定、変更するようにしてもよい。また、探索戦略を複数
用意し、最適配送計画作成の過程で、あらかじめ定めら
れた手順に基づき、状況（配送計画の改善履歴、現在の
配送計画の内容等）に応じて適用すべき探索戦略を自動
的に選択、変更するようにしてもよい。

【０１２５】さらに配送手段としては、自動車、船舶、
航空機、鉄道、人間などの各種の手段が用いられてもよ
い。また、本発明は、荷物の配送だけでなく、荷物の集
荷や、タクシー、バス、ごみ収集、各種保守点検・訪問
等の種々のサービス、作業提供のための計画問題に適用
可能である。

【０１２６】

【発明の効果】以上説明したようにこの発明にかかる配
送計画方法によれば、入力された配送要求データおよび
車両データに基づいた配送計画の作成、修正、修正案の
評価、配送計画の更新を繰り返しかつ局所解を回避する
効率的な手法を適用することにより、複数の配送先に対
する複数の車両による荷物の配送計画を立案し、また荷
物の車両への割当（配車）と車両の配送順の決定（配送
ルート）を別々の問題として扱うのではなく、両者を統
合した配送計画問題全体の最適化を図るようにしている
ので、局所解を回避して効率よく配送計画を立案するこ
とができる。また、本発明の配送計画方法により作成さ
れる配送計画にしたがって、実際の配車手配、配送ルー
トの指示を行うことにより、使用車両数を削減し、所要
時間や走行距離も短縮されることにより、物流分野にお
ける大きなコスト削減を実現することが可能となる。さ
らに、本発明の配送計画方法を適用することにより、従
来の人間による計画では対応できなかったような、大規
模、複雑な問題も最適化が可能となる。例えば、エリア
別、業者別等に分割して扱っていた問題を全体として最
適化することや、さらに共同配送等新たな形態の導入に
よりさらに効率的な物流システムの構築も可能となる。

【０１２７】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、複数の車両間で１つ以上の配送先を変更する車両割
当変更ステップと、配送先が変更された車両に対して配
送先の配送順序を決定する配送順序決定ステップとを備
えて修正案作成ステップ（第２ステップ）を構成してい
るので、配車と配送ルートを統合した配送計画問題全体
の最適化を図ることが可能となり、効率よく配送計画を
立案することができる。

【０１２８】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送先を変更する車両ならびに変更される配送先を
ランダムに選択しているので、配車と配送ルートを統合
した配送計画問題全体の最適化を図ることが可能とな
り、効率よく配送計画を立案することができる。

【０１２９】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送先を変更する車両ならびに変更される配送先
を、走行距離、所要時間を小さくするなどの目的に応じ
て異なる確率で選択するようにしているので、配車と配
送ルートを統合した配送計画問題全体の最適化を図るこ
とが可能となり、目的に合った配送計画を効率よく立案
することができる。

【０１３０】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送先を変更する車両ならびに変更される配送先
を、少なくとも距離あるいは所要時間を含む評価値が改
善される可能性が高い配送先ならびに車両をより高い確
率で選択するようにしているので、配車と配送ルートを
統合した配送計画問題全体の最適化を図ることが可能と
なり、距離、所要時間などの評価を満足する配送計画を
効率よく立案することができる。

【０１３１】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送計画が更新されるまでの間、既に選択された車
両および配送先を記憶しており、既に作成した修正案を
重複して作成させないようにしているので、配送計画を
効率よくより短時間に立案することができる。

【０１３２】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、修正案評価ステップ（第３ステップ）では、作成さ
れた修正案に対して、使用車両台数、走行距離、所要時
間、ペナルティ値を少なくとも１つ含む所定の評価指標
の値を算出し、この評価指標値を出力するようにしてい
るので、使用車両台数、走行距離、所要時間、ペナルテ
ィ値などを評価の基準とした配送計画を効率よくより短
時間に立案することができる。

【０１３３】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、あらかじめ定められた所定の探索戦略に基づき変更
する車両及び配送先を選択するようにしているので、所
定の探索戦略が反映された配送計画を効率よくより短時
間に立案することができる。

【０１３４】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、あらかじめ定められた所定の探索戦略に基づき、評
価指標の値を計算するようにしているので、選択された
所定の探索戦略が反映された配送計画を効率よくより短
時間に立案することができる。

【０１３５】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、探索戦略は複数用意され、あらかじめ指定された手
順によりその中の１つが自動的に選択されるようにして
いるので、選択された探索戦略が反映された配送計画を
効率よくより短時間に立案することができる。

【０１３６】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、探索戦略は複数用意され、最適配送計画作成の過程
で、外部より状況に応じて適用すべき探索戦略が指定、
変更されるようにしているので、状況に応じた探索戦略
が任意に指定可能となり、探索戦略の指定、変更を簡便
になし得る。

【０１３７】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、探索戦略は複数用意され、最適配送計画作成の過程
で、あらかじめ定められた手順に基づき、状況に応じて
適用すべき探索戦略が自動的に選択、変更されるように
しているので、状況に応じた探索戦略が自動的に指定可
能となる。

【０１３８】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、使用車両数削減を優先する戦略を探索略戦略として
いるので、車両数が削減された配送計画を効率よく立案
することができる。

【０１３９】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、削減すべき１つ以上の車両を選択し、選択された削
減対象車両の配送先の変更を他の車両よりも優先的に行
うようにしているので、車両数が削減された配送計画を
効率よく立案することができる。

【０１４０】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、使用可能な車両には、あらかじめ車両優先度が付与
されており、この車両優先度にしたがって削減対象車両
を選択するようにしているので、車両優先度に従って車
両数が削減された配送計画を効率よく立案することがで
きる。

【０１４１】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、あらかじめ定められた手順を用いて、車両の積載率
または稼働率を含む現在の配送計画の内容に基づいて、
削減対象車両ならびに削減対象車両において変更すべき
配送先の選択を行うようにしているので、車両の積載率
または稼働率が反映されて車両数が削減された配送計画
を効率よく立案することができる。

【０１４２】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、修正案評価ステップ（第３ステップ）では、車両割
当変更ステップにより選択された削減対象車両が他の車
両よりも優先的に削減されるようにペナルティを付加し
た評価値の計算を行うようにしているので、ペナルティ
値を反映した車両削減が可能となるとともに、所定の削
減対象車両が車両削減の優先が高く設定されるようにな
り、任意の順番に車両削減の対象とすることが可能にな
る。

【０１４３】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、修正案評価ステップ（第３ステップ）では、あらか
じめ定められた手順を用いて、車両の積載率または稼働
率を含む現在の配送計画の内容に基づいて、削減対象車
両に付加されるペナルティ値を決定するようにしている
ので、ペナルティ値を反映した車両削減が可能となる。

【０１４４】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送順序決定ステップでは、車両に新たに追加され
る配送先を、既存の配送先の配送順の中で、距離、所要
時間を考慮した最適な位置に追加するようにしているの
で、各車両は、距離、所要時間が考慮された最適な配送
ルートをもって配送が可能となる。

【０１４５】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送順序決定ステップでは、局所探索法の１つであ
る２−ＯＰＴ法を用いて最適な配送順序を決定するよう
にしているので、ほぼ最適に近い配送順序を立案する事
が可能となる。

【０１４６】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送順序決定ステップでは、元の配送順を基本とし
て、追加される配送先の順序のみ決定する簡易的方法に
より配送順序を決定し、この決定結果を修正案評価ステ
ップ（第３ステップ）で評価した結果に応じて、２−Ｏ
ＰＴ法による配送順序の決定を行うか否かを決定するよ
うにしているので、大域的な最適な配送計画を実用的時
間で効率よく作成することができる。

【０１４７】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、配送計画を更新した際に、変更した操作内容を一定
期間記憶しておき、この一定期間記憶されている操作内
容と逆向きの操作内容に対応する車両および配送先の選
択を禁止するようにしているので、少ない記憶容量で既
に探索した局所解に戻ることが防止され、これにより最
適な配送計画を効率よく作成することができる。

【０１４８】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、タブーサーチ手法に基づき、変更車両および配送先
の選択ならびに配送計画の更新判定を行うようにしてい
るので、少ない記憶容量で既に探索した局所解に戻るこ
とが防止され、これにより大域的な最適な配送計画を効
率よく作成することができる。

【０１４９】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、各車両に対し配送可能な配送先を順次割当てること
により、初期配送計画を作成するようにしているので、
初期配送計画を効率よく作成することができる。

【０１５０】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、各車両に対し配送可能な配送先の中であらかじめ定
められた評価値の最も良い配送先を順次割当てることに
より初期配送計画を作成するようにしているので、評価
値が反映された初期配送計画を効率よく作成することが
できる。

【０１５１】つぎの発明にかかる配送計画方法によれ
ば、あらかじめ定められた優先度の順に車両を選択し、
選択された車両に対する配送先の割当てを繰り返すこと
により初期配送計画を作成するようにしているので、車
両優先度が反映された初期配送計画を効率よく作成する
ことができる。

【０１５２】つぎの発明によれば、上記のいずれか一つ
に記載された方法をコンピュータに実行させるプログラ
ムとし、そのプログラムが機械読み取り可能となり、こ
れによって、上記のいずれか一つの動作をコンピュータ
によって実行することができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の配送計画方法の実施の形態１の構成
を示すブロック図である。

【図２】 配送要求データの一例を示す図である。

【図３】 車両データの一例を示す図である。

【図４】 配送計画の出力結果の一例を示す図である。

【図５】 初期配送計画作成の処理手順の概要を示すフ
ローチャートである。

【図６】 初期配送計画の一例を示す図である。

【図７】 修正案作成手段の機能構成を示すブロック図
である。

【図８】 車両割当変更手段の処理の一例を説明する図
である。

【図９】 車両割当変更手段の処理手順の概要を示すフ
ローチャートである。

【図１０】 探索戦略を用いた最適配送計画作成手段の
機能構成を示すブロック図である。

【図１１】 配送順序決定手段の処理の簡易的手法の一
例を説明する図である。

【図１２】 配送順序決定手段１２の処理の２−ＯＰＴ
法の一例を説明する図である。

【図１３】 更新判定手段の処理手順の概要を示すフロ
ーチャートである。

【図１４】 タブーリストへの登録操作の一例を示す図
である。

【図１５】 タブーサーチによる最適解探索のイメージ
を示す図である。

【符号の説明】

１ 入力手段、２ 配送計画作成手段、３ 出力手
段、４ 初期配送計画作成手段、５ 最適配送計画作
成手段、６ 修正案作成手段、７ 修正案評価手段、
８ 更新判定手段、９ 配送計画更新手段、１０ 配
送計画記憶手段、１１ 車両割当変更手段、１２ 配送
順序決定手段、１３ 探索戦略、Ｑ 配送センタ。

Claims (27)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の配送先に対する複数の車両による
   荷物の配送計画を立案する配送計画方法において、 入力された配送要求データおよび車両データに基づいて
   初期配送計画を作成する第１ステップと、 前記初期配送計画をその後順次更新される配送計画の初
   期データとし、配送計画を修正して修正案を作成する第
   ２ステップと、 前記第２ステップで修正された修正案を評価する第３ス
   テップと、 前記評価結果に基づき当該修正案がいままで作成した最
   良の配送計画であるか否かを判定し、最良の配送計画で
   ある場合は、最良配送計画として記憶するとともにこの
   修正案で第２ステップで用いる配送計画を更新し、最良
   ではない場合は、この修正案が現在の配送計画を改善す
   るか否かを判定し、改善される場合は、この修正案で第
   ２ステップで用いる配送計画を更新し、改善されない場
   合は、この修正案が現在の配送計画に対する修正案の中
   で最善か否かを判定し、最善の場合はこの修正案で第２
   ステップで用いる配送計画を更新し、最善でない場合は
   現在の配送計画を更新しない一連の処理を行う第４ステ
   ップと、 を備え、前記第２、第３および第４ステップを繰り返し
   実行して、最終的に記憶されている最良配送計画を選択
   することを特徴とする配送計画方法。
2. 【請求項２】 前記第２ステップでは、複数の車両間で
   １つ以上の配送先を変更する車両割当変更ステップと、
   配送先が変更された車両に対して配送先の配送順序を決
   定する配送順序決定ステップとを備えたことを特徴とす
   る請求項１に記載の配送計画方法。
3. 【請求項３】 前記車両割当変更ステップでは、配送先
   を変更する車両ならびに変更される配送先をランダムに
   選択することを特徴とする請求項２に記載の配送計画方
   法。
4. 【請求項４】 前記車両割当変更ステップでは、配送先
   を変更する車両ならびに変更される配送先を目的に応じ
   て異なる確率で選択することを特徴とする請求項２に記
   載の配送計画方法。
5. 【請求項５】 前記車両割当変更ステップでは、配送先
   を変更する車両ならびに変更される配送先を、少なくと
   も距離あるいは所要時間を含む評価値が改善される可能
   性が高い配送先ならびに車両をより高い確率で選択する
   ことを特徴とする請求項４に記載の配送計画方法。
6. 【請求項６】 前記車両割当変更ステップは、配送計画
   が更新されるまでの間、既に選択された車両および配送
   先を記憶しておくことにより、修正案を重複させないよ
   うにしていることを特徴とする請求項２〜５の何れか一
   つに記載の配送計画方法。
7. 【請求項７】 前記第３ステップでは、作成された修正
   案に関して、使用車両台数、走行距離、所要時間、ペナ
   ルティ値を少なくとも１つ含む所定の評価指標を算出
   し、この算出した評価指標を出力することを特徴とする
   請求項１〜６の何れか一つに記載の配送計画方法。
8. 【請求項８】 前記車両割当変更ステップは、あらかじ
   め定められた探索戦略に基づき、変更する車両及び配送
   先を選択することを特徴とする請求項１〜７の何れか一
   つに記載の配送計画方法。
9. 【請求項９】 前記第３ステップでは、あらかじめ定め
   られた探索戦略に基づき、評価指標の値を計算すること
   を特徴とする請求項１〜８の何れか一つに記載の配送計
   画方法。
10. 【請求項１０】 前記探索戦略は複数用意され、あらか
    じめ指定された手順によりその中の１つが自動的に選択
    されることを特徴とする請求項８または９に記載の配送
    計画方法。
11. 【請求項１１】 前記探索戦略は複数用意され、配送計
    画作成の過程で、外部より状況に応じて適用すべき探索
    戦略が指定、変更されることを特徴とする請求項８また
    は９に記載の配送計画方法。
12. 【請求項１２】 前記探索戦略は複数用意され、配送計
    画作成の過程で、あらかじめ定められた手順に基づき、
    状況に応じて適用すべき探索戦略が自動的に選択、変更
    されることを特徴とする請求項８または９に記載の配送
    計画方法。
13. 【請求項１３】 前記探索戦略として、使用車両数削減
    を優先する戦略を含むことを特徴とする請求項８〜１２
    の何れか一つに記載の配送計画方法。
14. 【請求項１４】 前記探索戦略は使用車両数削減を優先
    する戦略を含み、前記車両割当変更ステップでは削減す
    べき１つ以上の車両を選択し、選択された削減対象車両
    の配送先の変更を他の車両よりも優先的に行うことを特
    徴とする請求項１３に記載の配送計画方法。
15. 【請求項１５】 使用可能な車両には、あらかじめ車両
    優先度が付与されており、前記車両割当変更ステップで
    は前記車両優先度にしたがって削減対象車両を選択する
    ことを特徴とする請求項１４に記載の配送計画方法。
16. 【請求項１６】 前記車両割当変更ステップでは、あら
    かじめ定められた手順を用いて、車両の積載率または稼
    働率を含む現在の配送計画の内容に基づいて、削減対象
    車両ならびに削減対象車両において変更すべき配送先の
    選択を行うことを特徴とする請求項１４または１５に記
    載の配送計画方法。
17. 【請求項１７】 前記第３ステップでは、前記車両割当
    変更ステップにより選択された削減対象車両が他の車両
    よりも優先的に削減されるようにペナルティを付加した
    評価値の計算を行うことを特徴とする請求項１３〜１６
    の何れか一つに記載の配送計画方法。
18. 【請求項１８】 前記第３ステップでは、あらかじめ定
    められた手順を用いて、車両の積載率または稼働率を含
    む現在の配送計画の内容に基づいて、削減対象車両に付
    加されるペナルティ値を決定することを特徴とする請求
    項１７に記載の配送計画方法。
19. 【請求項１９】 前記配送順序決定ステップでは、車両
    に新たに追加される配送先を、既存の配送先の配送順の
    中で、距離、所要時間を考慮した最適な位置に追加する
    ことを特徴とする請求項１〜１８の何れか一つに記載の
    配送計画方法。
20. 【請求項２０】 前記配送順序決定ステップでは、２−
    ＯＰＴ法を用いて最適な配送順序を決定することを特徴
    とする請求項１〜１９の何れか一つに記載の配送計画方
    法。
21. 【請求項２１】 前記配送順序決定ステップでは、元の
    配送順を基本として、追加される配送先の順序のみ決定
    する簡易的方法により配送順序を決定し、この決定結果
    を前記第３ステップで評価した結果に応じて、２−ＯＰ
    Ｔ法による配送順序の決定を行うか否かを決定すること
    を特徴とする請求項１〜２０の何れか一つに記載の配送
    計画方法。
22. 【請求項２２】 前記第４ステップでは、配送計画を更
    新した際に、変更した操作内容を一定期間記憶してお
    き、前記車両割当変更ステップでは、前記第４ステップ
    で一定期間記憶されている操作内容と逆向きの操作内容
    に対応する車両および配送先の選択を禁止することを特
    徴とする請求項１〜２１の何れか一つに記載の配送計画
    方法。
23. 【請求項２３】 前記車両割当変更ステップならびに前
    記第４ステップでは、タブーサーチ手法に基づき、変更
    車両および配送先の選択ならびに配送計画の更新判定を
    行うことを特徴とする請求項１〜２２の何れか一つに記
    載の配送計画方法。
24. 【請求項２４】 前記第１ステップでは、各車両に対し
    配送可能な配送先を順次割当てることにより、初期配送
    計画を作成することを特徴とする請求項１〜２３の何れ
    か一つに記載の配送計画方法。
25. 【請求項２５】 前記第１ステップでは、各車両に対し
    配送可能な配送先の中であらかじめ定められた評価値の
    最も良い配送先を順次割当てることにより、初期配送計
    画を作成することを特徴とする請求項１〜２４の何れか
    一つに記載の配送計画方法。
26. 【請求項２６】 前記第１ステップでは、あらかじめ定
    められた優先度の順に車両を選択し、選択された車両に
    対する配送先の割当てを繰り返すことにより、初期配送
    計画を作成することを特徴とする請求項２４または２５
    に記載の配送計画方法。
27. 【請求項２７】 請求項１〜２６のいずれか一つに記載
    された方法をコンピュータに実行させるプログラム。