JPH0675982A - Reserved seat ticket selling method - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To reduce communication expense and turnaround time by reducing access to a host computer. CONSTITUTION:At the time of issuing a ticket at a ticket selling terminal 11, if consultation with an FS 6 results in the cancellation of a train a passenger desires, the passenger is informed of a purport that the ticket can not be sold without accessing the host computer 2 for seat reservation. Besides, the reservation state of a reserved seat ticket is down-loaded sometimes to each station, and is stored in the reservation state distributed file 9 of the FS 6. When the purchasing request of the reserved seat ticket arises, the presence of a vacant seat is confirmed by consulting with the file. When definite time has elapsed after down-load, the presence of the vacant seat is predicted. If there is the vacant seat, the host computer 2 for seat reservation is accessed, and if there is no vacant seat, a fact that all the seats are occupied and an alternative plan are displayed on the display device of the ticket selling terminal 11. Loss expense due to the failure of prediction and the expense required for the down- load are formulated, and optimum down-loading time interval in which the expense is minimum is determined.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、列車，航空機等の交通
機関の指定席券の販売方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for selling reserved seat tickets for transportation such as trains and airplanes.

【０００２】[0002]

【従来の技術】従来の指定席券の販売はホストコンピュ
ータで販売状況を把握して、端末側では残枚数，運休，
遅延情報等は関知していなかった。2. Description of the Related Art In the conventional sales of reserved seat tickets, the host computer grasps the sales status, and the terminal side can check the remaining number of tickets, suspension of operations,
I was not aware of delay information.

【０００３】[0003]

【発明が解決しようとする課題】前述の如き従来技術で
は、指定席券の発券に際して、実際には満席であっても
ホストコンピュータにアクセスするまでは、端末側では
わからなかった。そのため無駄な通信コストがかかり、
発券，照会に長いターンアラウンド時間を要していた。In the prior art as described above, when issuing a reserved seat ticket, even if the reserved seat ticket is actually full, it is not known on the terminal side until the host computer is accessed. Therefore, unnecessary communication costs are required,
It took a long turnaround time to issue tickets and inquire.

【０００４】大規模な駅では、主要な列車の当日分に限
り空席があるか否かの表示を行っているが、乗客に示し
ているだけであり、端末側あるいは駅構内のコンピュー
タでホストへのアクセスを防ぐことはできなかった。At a large-scale station, whether or not there are vacant seats on the day of the main train is displayed, but this is only shown to the passengers, and the terminal side or the computer in the station yard gives the host. Access could not be prevented.

【０００５】[0005]

【課題を解決するための手段】本発明では上述の従来技
術の問題を解決するために、次のようなシステム構成を
とる。センタには、列車の運行管理用のホストコンピュ
ータ，座席予約用のホストコンピュータと予約状況を記
憶しているファイルを持つ。センタと各駅を通信網で接
続し、各駅には通信機能を持ったコミュニケーション
サーバ（Communication Server，以下ＣＳ），各種ファ
イルを管理するファイル サーバ（File Server，以下
ＦＳ），切符を販売する端末がある。駅で切符を販売す
る時には、切符販売端末はＦＳを参照し、運休・遅延は
ないか？，空席はまだあるか？を調査してから座席予約
用ホストコンピュータにアクセスする。In order to solve the above-mentioned problems of the prior art, the present invention has the following system configuration. The center has a host computer for train operation management, a host computer for seat reservation, and a file that stores the reservation status. Communication with a communication function at each station by connecting the center and each station with a communication network
There are servers (Communication Servers, hereinafter CS), file servers (File Servers, hereinafter FS) that manage various files, and terminals that sell tickets. When selling tickets at the station, the ticket sales terminal refers to the FS and is there any suspension or delay? ， Are there still vacant seats? Access the host computer for seat reservation.

【０００６】[0006]

【作用】センタの運行管理用ホストコンピュータは列車
の運行を管理し、運休，遅延があれば通信網を介して各
駅のＣＳに報告をする。座席予約用ホストコンピュータ
はすべての列車の予約状況を管理し、それを予約状況フ
ァイルに記憶させる。座席予約用ホストコンピュータ
は、一定時間ごとまたはＣＳから要求があった時に、通
信網を介して各駅のＣＳに報告する。The host computer for operation management of the center manages the operation of the train and, if there is suspension or delay, reports to the CS of each station via the communication network. The seat reservation host computer manages the reservation status of all trains and stores it in the reservation status file. The seat reservation host computer reports to the CS of each station via the communication network at regular intervals or when requested by the CS.

【０００７】ＣＳはホストコンピュータから送られてき
た情報を受信し、ＦＳに記憶させる。ＦＳには、「運休
列車ファイル」，「遅延列車ファイル」，「予約状況分
散ファイル」，「時刻表ＤＢ」の情報がある。The CS receives the information sent from the host computer and stores it in the FS. The FS has information on "suspended train file", "delayed train file", "reservation status distribution file", and "timetable DB".

【０００８】駅の切符販売端末で切符を販売するとき
は、ＦＳを参照し、乗客の望む列車が運休であれば座席
予約用ホストコンピュータにアクセスすることなく販売
できない旨を乗客に告げる。乗客が望む列車が遅延して
いれば、その状況を告げるとともに、現在時刻よりも早
い出発予定時刻でも未だ発車していない列車を検索し
て、乗客が早く目的地へ到着する列車の切符を販売す
る。When the ticket is sold at the ticket sales terminal at the station, the passenger is informed that the ticket cannot be sold without accessing the seat reservation host computer if the passenger's desired train is out of service by referring to the FS. If the train that the passenger wants is delayed, we will inform you of the situation and search for a train that has not yet started at the scheduled departure time earlier than the current time and sell the ticket for the train where the passenger arrives at the destination earlier To do.

【０００９】各駅のＣＳは、その駅で良く販売される列
車名を事前に指定しておき、座席予約用ホストコンピュ
ータから予約状況を時々ダウンロードしてもらい、ＦＳ
の予約状況分散ファイルに記憶しておく。乗客から指定
席券の購入依頼があった場合は、ＦＳの該ファイルを参
照して、空席の有無を確認する。ダウンロードから一定
時間以上経過しているときは、空席の有無を予測する。
空席があれば（または予測できれば）座席予約用ホスト
コンピュータにアクセスし、空席がなければ（または予
測すれば）満席であることと代替案を切符販売端末の表
示装置に表示して、次の列車の入力を待つ。[0009] The CS at each station specifies in advance the train names that are often sold at that station, and asks the FS to download the reservation status from the seat reservation host computer from time to time.
It is stored in the reservation status distributed file. When the passenger requests the purchase of the reserved seat ticket, the file of the FS is referred to and it is confirmed whether or not there is an empty seat. If a certain time or more has passed since the download, it is predicted whether there is a vacant seat.
If there is an empty seat (or if it can be predicted), access the seat reservation host computer, and if there is no empty seat (or if it can be predicted), display that the seat is full and an alternative plan on the display device of the ticket sales terminal, and then proceed to the next train. Wait for input.

【００１０】また、座席予約用ホストコンピュータにア
クセスし、所定の列車の予約をした（あるいは予約をし
ようとした）時に、その残席数をＦＳ内の予約状況分散
ファイルに書き込む。Further, when a seat reservation host computer is accessed to reserve (or attempt to reserve) a predetermined train, the number of remaining seats is written in a reservation status distribution file in the FS.

【００１１】空席の有無の予測が外れた場合、損失費用
が発生する。ダウンロードに要する費用を考慮して損失
費用を定式化し、費用が最小になる最適なダウンロード
の時間間隔を求める。If the prediction of the availability of seats is wrong, a loss cost will be incurred. Formulate the loss cost in consideration of the download cost, and find the optimal download time interval that minimizes the cost.

【００１２】[0012]

【実施例】第１の実施例を図１を用いて説明する。図１
は、センタからある１つの駅までのシステム構成図であ
る。センタには、列車の運行を管理する運行管理用ホス
トコンピュータ１，列車の座席指定席を管理する座席予
約用ホストコンピュータ２、及びその予約状況を記憶し
ている予約状況ファイル３がある。EXAMPLE A first example will be described with reference to FIG. Figure 1
FIG. 3 is a system configuration diagram from a center to a certain station. The center has an operation management host computer 1 that manages train operation, a seat reservation host computer 2 that manages reserved seats in a train, and a reservation status file 3 that stores the reservation status.

【００１３】センタと各駅は通信網４を介して接続す
る。各駅には通信の機能を持つＣＳ５，ＣＳ５が受信し
た各種情報を記憶するＦＳ６、及び切符を発券・販売す
る端末である切符販売端末１１を配置する。ＦＳ６の中
には、運行管理用ホストコンピュータ１から送信された
運休・遅延列車の情報を記憶する運休列車ファイル７と
遅延列車ファイル８，座席予約用ホストコンピュータ２
から送信された予約状況分散ファイル９、及び該駅を発
着する列車を中心にした時刻表データベース（Data Bas
e，以下ＤＢ）１０がある。The center and each station are connected via a communication network 4. At each station, CS5 having a communication function, FS6 for storing various information received by CS5, and ticket sales terminal 11 for issuing and selling tickets are arranged. In the FS 6, a suspension train file 7 and a delayed train file 8 for storing information on suspension / delayed trains transmitted from the operation management host computer 1, a seat reservation host computer 2
Reservation status distributed file 9 sent from the station, and the timetable database (Data Bas
e, hereinafter DB) 10.

【００１４】予約状況ファイル３はすべての列車の予約
状況を記憶しているが、予約状況分散ファイル９はすべ
ての列車の予約状況を記憶する必要はない。該駅で予約
される頻度の高い列車名を事前に座席予約用ホストコン
ピュータ２に登録しておき、座席予約用ホストコンピュ
ータ２からＣＳ５に送信する時には、その列車のみに限
って、予約状況をダウンロードすれば良い。運休列車フ
ァイル７と遅延列車ファイル８も同様である。すべての
列車の運休，遅延情報を持っても良いし、特定の列車だ
けの情報だけでも良い。切符販売端末１１で乗客の要求
に基づいて、列車の検索を行う時、出発時刻や到着時刻
で列車を乗客から要求された時に参照するために時刻表
ＤＢ１０を構築しておく。Although the reservation status file 3 stores the reservation status of all trains, the reservation status distribution file 9 does not need to store the reservation status of all trains. Train names that are frequently reserved at the station are registered in advance in the seat reservation host computer 2, and when transmitting from the seat reservation host computer 2 to the CS5, the reservation status is downloaded only for that train. Just do it. The same applies to the suspended train file 7 and the delayed train file 8. Information on suspension / delay of all trains may be stored, or information only on a specific train may be stored. The timetable DB 10 is constructed in order to refer to the train at the time of departure or arrival when the train is searched by the ticket vending terminal 11 based on the request of the passenger, when the train is requested by the passenger.

【００１５】図２に運行管理用ホストコンピュータ１と
駅構内システムとの機能分担と処理の流れを示す。以
下、各ステップについて説明する。FIG. 2 shows the flow of processing and function sharing between the operation management host computer 1 and the station premises system. Each step will be described below.

【００１６】ステップ２０１：列車を運休にする時は、
意思決定者が運行管理用ホストコンピュータ１の端末か
ら列車番号を運休列車リストに加える。Step 201: When the train is suspended,
The decision maker adds the train number from the terminal of the operation management host computer 1 to the suspension train list.

【００１７】ステップ２０２：遅延列車がないか検索す
る。もしあれば、列車番号を遅延列車リストに加える。
かつての遅延列車の遅延時間がなくなれば、該リストか
ら削除する。Step 202: Search for a delayed train. Add the train number, if any, to the delayed train list.
When the delay time of the former delayed train is exhausted, it is deleted from the list.

【００１８】ステップ２０３：一定時間ごとあるいは上
記リストに一定数の列車番号の増加が有った時に、各駅
に発信する。Step 203: Send to each station at regular intervals or when a fixed number of train numbers increase in the list.

【００１９】ステップ２０４：各駅のＣＳ５は通信網４
を介して、運休列車リスト，遅延列車リストを受信す
る。Step 204: CS5 of each station is the communication network 4
Receive the suspended train list and the delayed train list via.

【００２０】ステップ２０５：ＣＳ５はＦＳ６に上記リ
ストを送り、ＦＳ６は運休列車ファイル７と遅延列車フ
ァイル８を更新する。Step 205: CS5 sends the above list to FS6, and FS6 updates the suspension train file 7 and the delayed train file 8.

【００２１】図３に運休列車リスト、図４に遅延列車リ
ストの例を示す。ステップ２０５でのファイルの更新
は、３通り有る。FIG. 3 shows an example of the suspended train list, and FIG. 4 shows an example of the delayed train list. There are three ways to update the file in step 205.

【００２２】１つ目は、運休列車リスト，遅延列車リス
トがＦＳ６に送られた時に、それぞれ運休列車ファイル
７と遅延列車ファイル８をすべて上書きして更新する、
という方法である。First, when the suspended train list and the delayed train list are sent to the FS 6, the suspended train file 7 and the delayed train file 8 are all overwritten and updated.
Is the method.

【００２３】２つ目は、変更が有った列車だけを運行管
理用ホストコンピュータ１が整理して、運休列車の追
加，削除，遅延列車の追加，削除，遅延時間の変更を明
確にしてＣＳ５に送信する方法である。ＦＳ６はそれら
の情報に従って、上記ファイルを更新する。Secondly, the operation management host computer 1 sorts out only the changed trains to clarify the addition / deletion of the suspended trains, the addition / deletion of the delayed trains, and the change of the delay time. Is a method of sending to. The FS 6 updates the file according to the information.

【００２４】３つ目は、運休列車リスト，遅延列車リス
トがＣＳ５経由ＦＳ６に送られて来た時に、ＦＳ６が変
更個所を検知してその部分だけ、運休列車ファイル７と
遅延列車ファイル８を更新する、という方法である。以
上どの方法でも良い。Third, when the suspended train list and the delayed train list are sent to the FS6 via CS5, the FS6 detects the changed portion and updates the suspended train file 7 and the delayed train file 8 only for that portion. It is a method of doing. Any of the above methods may be used.

【００２５】本実施例では、すべての列車の運休，遅延
情報を各駅に送信する例を述べたが、各駅で予約される
頻度の高い列車名を事前に運行管理用ホストコンピュー
タ１に登録しておき、運行管理用ホストコンピュータ１
からＣＳ５に送信する時には、その列車のみに限って、
運行，遅延情報をダウンロードしても良い。In the present embodiment, an example of transmitting suspension / delay information of all trains to each station has been described, but train names frequently reserved at each station are registered in advance in the host computer 1 for operation management. Every, host computer 1 for operation management
From when sending to CS5, only for that train,
You may also download the operation and delay information.

【００２６】第２の実施例として、切符販売端末１１で
列車の遅延時間を考慮した列車の指定席券を販売すると
きのフローチャートを図５に示す。ＦＳ６に記憶してい
る遅延列車ファイル８の第ｉ番目の列車の時刻表での発
車予定時刻をｆ(ｉ)，遅延時間をｄ(ｉ)とする。以下、
各ステップの説明を行う。As a second embodiment, FIG. 5 shows a flow chart when the ticket vending terminal 11 sells the reserved seat ticket of the train in consideration of the delay time of the train. It is assumed that the scheduled departure time in the timetable of the i-th train of the delayed train file 8 stored in the FS 6 is f (i) and the delay time is d (i). Less than,
Each step will be described.

【００２７】ステップ３０１：乗客から指定席券の申し
込みを受けた時に、その列車が当駅での販売頻度が高
く、運行管理用ホストコンピュータ１からのダウンロー
ドを依頼した当駅指定の列車であれば、遅延列車ファイ
ル８に記憶されている可能性があるので、遅延列車はあ
るか否か確認する。もし、該ファイルに記憶されていれ
ば、ステップ302へ、なければステップ３０９へ進む。
その列車が当駅の指定した列車でなければ、たとえ遅延
していても当駅のＦＳ６には記憶されていないのでステ
ップ３０９へ進む。Step 301: If the train has a high frequency of sales at this station when the passenger receives an application for a reserved seat ticket, and the train has been requested to be downloaded from the operation management host computer 1, it is the train designated by this station. Since it may be stored in the delayed train file 8, it is confirmed whether or not there is a delayed train. If the file is stored in the file, the process proceeds to step 302, and if not stored, the process proceeds to step 309.
If the train is not the train designated by this station, it is not stored in the FS6 of this station even if it is delayed, so the process proceeds to step 309.

【００２８】ステップ３０２：制御変数ｉとｋの初期化
を行う。なお、遅延列車数はｎ台あるものとする。Step 302: Initialize the control variables i and k. The number of delayed trains is n.

【００２９】ステップ３０３：制御変数ｉをインクリメ
ントする。Step 303: Increment the control variable i.

【００３０】ステップ３０４：時刻表での発車予定時刻
ｆ(ｉ)と遅延時間ｄ(ｉ)を加え、遅延を見込んだ発車予
定時刻を計算し、現在時刻と比較する。Step 304: The scheduled departure time f (i) and the delay time d (i) in the timetable are added to calculate the scheduled departure time in consideration of the delay, and the result is compared with the current time.

【００３１】ステップ３０５：遅延を見込んだ発車予定
時刻は現在時刻よりも遅いので、この列車の指定席券は
販売できる、と判断する。Ｔｒ(１)からＴｒ(ｋ)までに
列車番号ｉを記憶する。Step 305: It is judged that the reserved seat ticket of this train can be sold because the scheduled departure time which is expected to be delayed is later than the current time. The train number i is stored from Tr (1) to Tr (k).

【００３２】ステップ３０６：まだｎ台比較していなけ
れば、ステップ３０３へ戻り、すでにｎ台比較が終われ
ばステップ３０７へ進む。Step 306: If n units have not been compared yet, the process returns to Step 303. If the n units have already been compared, the process proceeds to Step 307.

【００３３】ステップ３０７：遅延列車の中で販売可能
な列車があれば、ステップ３０８へ、なければステップ
３０９へ進む。Step 307: If there is a delay train available for sale, proceed to Step 308, otherwise proceed to Step 309.

【００３４】ステップ３０８：Ｔｒ(１)からＴｒ(ｋ)ま
での中で、発車時刻が現在時刻に最も近い列車（最早発
車列車）を検索する。または、乗客の目的地に最も早く
到着する列車（最早到着列車）を検索する。Step 308: Search the train whose departure time is closest to the current time (earliest departure train) from Tr (1) to Tr (k). Alternatively, search for the earliest train that arrives at the passenger's destination (earliest train).

【００３５】ステップ３０９：座席予約用ホストコンピ
ュータ２にアクセスし、指定席券を発券する。Step 309: The seat reservation host computer 2 is accessed to issue a reserved seat ticket.

【００３６】なお、ステップ３０１で「その列車が当駅
での販売頻度が高く、運行管理用ホストコンピュータ１
からのダウンロードを依頼した当駅指定の列車であるか
どうかを確認する」と述べたが、すべての列車の遅延情
報を各駅にダウンロードする方法では、乗客から申し込
まれた列車の種類に係らず、いつも「遅延列車はあるか
否か」のチェックをする。In step 301, "The train is frequently sold at this station, and the operation management host computer 1
I will confirm whether it is a train specified by this station that I requested to download from the train station. ”However, in the method of downloading delay information of all trains to each station, regardless of the type of train requested by passengers, Always check "whether there is a delayed train".

【００３７】第３の実施例として、各駅に予約状況分散
ファイル９を持って、効率良く指定席券の販売を行う方
法を述べる。図６にその処理の流れを示す。予約状況分
散ファイル９に記憶してある該当列車の残席数をＺＡＮ
という変数で、販売開始から時間ｘ後の残席数を示す関
数をｆ(ｘ)で表現する。以下、各ステップについて説明
する。As a third embodiment, a method for efficiently selling reserved seat tickets by holding a reservation status distribution file 9 at each station will be described. FIG. 6 shows the processing flow. The number of remaining seats on the train stored in the reservation status distribution file 9 is ZAN.
The variable indicating the number of remaining seats after the time x from the start of sales is represented by f (x). Each step will be described below.

【００３８】ステップ４０１：乗客から申し込まれた列
車が当駅のＦＳ６内の予約状況分散ファイル９に記憶さ
れている列車か否か判断する。Step 401: It is judged whether or not the train requested by the passenger is the train stored in the reservation status distribution file 9 in the FS 6 of this station.

【００３９】ステップ４０２：予約状況ファイル３から
予約状況分散ファイル９に、最後に予約状況をダウンロ
ードされてからどれくらいの時間（ｂ）が経過している
かを調べる。Step 402: Check how much time (b) has elapsed since the last reservation status was downloaded from the reservation status file 3 to the reservation status distribution file 9.

【００４０】ステップ４０３：上記時間ｂがある所定時
間Ｌｌよりも大きいか否かを調べる。ｂ≦Ｌ１ならば、
ダウンロードされてからの時間が短いので、予約状況分
散ファイル９の精度は高いので、その情報を信じる。Step 403: It is checked whether or not the time b is longer than a predetermined time Ll. If b ≦ L1,
Since the time since the download is short, the accuracy of the reservation status distribution file 9 is high, so I believe that information.

【００４１】ステップ４０４：上記時間ｂがある所定時
間Ｌｈよりも小さいか否かを調べる。ｂ≧Ｌｈならば、
ダウンロードされてからの時間が長いので、予約状況分
散ファイル９の情報の精度は低い、と考えて座席予約用
ホストコンピュータ２にアクセスする前提で処理を進め
る。Step 404: It is checked whether or not the time b is shorter than a predetermined time Lh. If b ≧ Lh,
Since the time after the download is long, the accuracy of the information in the reservation status distribution file 9 is considered to be low, and the processing proceeds on the assumption that the host computer 2 for seat reservation is accessed.

【００４２】ステップ４０５：Ｌｌ＜ｂ＜Ｌｈならば、
予約状況分散ファイル９の情報の精度はステップ404よ
りは高く、ステップ４０３よりは低いので、乗客が望ん
でいる列車の残席数があるか否か、を予測する。予測の
方法はｆ(ｘ)を直線または曲線で補間するが、詳しくは
後で述べる。Step 405: If Ll <b <Lh,
Since the accuracy of the information in the reservation status distribution file 9 is higher than that in step 404 and lower than that in step 403, it is predicted whether or not there is the number of remaining seats in the train desired by the passenger. The prediction method interpolates f (x) with a straight line or a curve, which will be described later in detail.

【００４３】ステップ４０６：現在時刻ｘｎで残席数が
あるか否かを予測する。Step 406: Predict whether or not there are remaining seats at the current time xn.

【００４４】ステップ４０７：ステップ４０３から来た
時は、ＺＡＮ＞０であれば、その情報を信じて、ステッ
プ４０９へ。ＺＡＮ≦０ならステップ４０８へ進む。ス
テップ４０４から来た時も同様の処理をするが、考え方
としては、予約状況分散ファイル９の精度は低いので、
座席予約用ホストコンピュータ２にアクセスしなければ
ならない。しかし、現在からＬｈ以上も前に、ＺＡＮ≦
０ならば今も残席数はない、としてステップ４０８へ進
む。Step 407: When ZAN> 0 when coming from step 403, believe the information and go to step 409. If ZAN ≦ 0, the process proceeds to step 408. The same processing is performed when coming from step 404, but the idea is that the precision of the reservation status distribution file 9 is low.
You must access the seat reservation host computer 2. However, ZAN ≤
If the number is 0, it means that there are no remaining seats and the process proceeds to step 408.

【００４５】ステップ４０８：残席数はない、という情
報と、予約状況分散ファイル９から代替案を検索して、
切符販売端末１１の表示装置に表示する。Step 408: The information that there is no remaining seats is searched, and an alternative plan is searched from the reservation status distribution file 9,
It is displayed on the display device of the ticket sales terminal 11.

【００４６】ステップ４０９：残席があると予測して、
座席予約用ホストコンピュータ２にアクセスし、座席予
約を受けようとする。アクセス後、アクセスした列車の
残席数をＣＳ５に報告し、ＦＳ６の予約状況分散ファイ
ル９中の該列車の残席数と最後にダウンロードした日
付，時刻を更新する。Step 409: Predicting that there are remaining seats,
The host computer 2 for seat reservation is accessed to try to receive a seat reservation. After the access, the number of remaining seats of the accessed train is reported to CS5, and the number of remaining seats of the train and the date and time of the last download are updated in the reservation status distribution file 9 of FS6.

【００４７】図７に予約状況分散ファイル９の一例を示
す。これは、ある日の‘ひかり１号’と‘ひかり２号’
の行き先別の残席数と最後にダウンロードした時刻を示
している。この例では、５月５日の１０時に一斉にダウ
ンロードがあったが、１０時２３分に‘ひかり１号’の
予約のため、予約状況ファイル３にアクセスしたので、
その時の残席数を予約状況分散ファイル９に記録した例
である。予約状況分散ファイル９は、このように発車日
別，所定の列車の行き先別，座席種類別に情報を有して
いる。FIG. 7 shows an example of the reservation status distribution file 9. This is "Hikari 1" and "Hikari 2" on one day.
Shows the number of remaining seats by destination and the time of the last download. In this example, there was a simultaneous download at 10 o'clock on May 5, but at 10:23 the reservation status file 3 was accessed for the reservation of'Hikari 1 ', so
In this example, the number of remaining seats at that time is recorded in the reservation status distribution file 9. The reservation status distribution file 9 thus has information by departure date, destination of a predetermined train, and seat type.

【００４８】また、予約されていた席がキャンセルされ
た場合、その直後に、座席予約用ホストコンピュータ２
がＣＳ５に残席数をダウンロードしてもよい。When the reserved seat is canceled, immediately after that, the seat reservation host computer 2
May download the number of remaining seats to CS5.

【００４９】残席数が有れば、座席予約用ホストコンピ
ュータ２は表４の列車・座席別空席ファイルを参照し
て、空席の座席を検索する。表中で‘０’は空席、
‘１’は販売済みを示している。If there are remaining seats, the seat reservation host computer 2 refers to the train / seat vacant seat file in Table 4 to search for vacant seats. '0' in the table is an empty seat,
"1" indicates that it has been sold.

【００５０】図６のステップ４０５で「残席数をｆ(ｘ)
から予測する」と述べたが、ここで説明する。なお、座
席予約用ホストコンピュータ２からダウンロードされる
時間間隔は同一とする。In step 405 of FIG. 6, "the number of remaining seats is f (x)
I will predict it from here. ” The time intervals downloaded from the seat reservation host computer 2 are the same.

【００５１】（１）直線補間の場合 図９にｆ(ｘ)のグラフを示す。残席数の初期値はＺａｌ
で、図中○が座席予約用ホストコンピュータ２からダウ
ンロードされた時の残席数を表わす。販売開始時を０と
して、現在時刻から最近にダウンロードされた点Ｐ，点
Ｑを結んだ線分を延長し、ｆ(ｘｎ)＞０かどうかで現在
時刻ｘｎの残席数を予測する。図９では、ｆ(ｘｎ)＞０
なので「空席はある」と判断し、座席予約用ホストコン
ピュータ２にアクセスする。(1) In case of linear interpolation FIG. 9 shows a graph of f (x). Initial number of seats left is Zal
In the figure, ○ indicates the number of remaining seats when downloaded from the seat reservation host computer 2. When the sales start time is set to 0, the line segment connecting the points P and Q recently downloaded from the current time is extended, and the number of remaining seats at the current time xn is predicted depending on whether f (xn)> 0. In FIG. 9, f (xn)> 0
Therefore, it is determined that there is a vacant seat, and the host computer 2 for seat reservation is accessed.

【００５２】（２）曲線補間の場合 図１０に曲線補間用のｆ(ｘ)のグラフを示す。指定席券
の販売推移を考えると、ピーク時を除いては、販売開始
時は、単位時間あたりの販売枚数は少なく（ゆるやかな
曲線を描き）、発車時刻が近づくとともに単位時間あた
りの販売枚数は増加することが多い。このふるまいは、
指数分布に類似しているので、ｆ(ｘ)を指数分布の確率
密度関数で表現する。指数分布の確率密度関数は、(2) In case of curve interpolation FIG. 10 shows a graph of f (x) for curve interpolation. Considering the sales trend of reserved seat tickets, except during peak hours, the number of tickets sold per unit time is small at the start of sales (drawing a gentle curve), and the number of tickets sold per unit time approaches the departure time. Often increases. This behavior is
Since it is similar to the exponential distribution, f (x) is represented by the probability density function of the exponential distribution. The probability density function of exponential distribution is

【００５３】[0053]

【数１】 [Equation 1]

【００５４】なので、図１０の曲線を表現するために
は、ｆ(ｘ)を次の手順で変換する。なお、式中のｅは、
自然対数の底ｅを意味する。Therefore, in order to express the curve of FIG. 10, f (x) is converted by the following procedure. In addition, e in the formula is
It means the base e of the natural logarithm.

【００５５】（ｉ）ｆ(ｘ)軸に対して対称移動 （ii）ｘ軸に対して対称移動 （iii)（Ｚａｌ＋λ）だけ上へ（ｆ(ｘ)軸に平行に）移
動 従って、数２で近似する。(I) Symmetrical movement with respect to the f (x) axis (ii) Symmetrical movement with respect to the x axis (iii) Move upward (parallel to the f (x) axis) by (Zal + λ). Is approximated by.

【００５６】[0056]

【数２】 [Equation 2]

【００５７】ここでｘ＝ｘｎの時、ｆ(ｘｎ)＞０である
かどうかを予測する。そのためにはまず、ｆ(ｘ)のパラ
メータλを推定する。図１０の点Ｐ，点Ｑ，点Ｒにおけ
るｘ，ｆ(ｘ)の実績値は既知である。点Ｐ，点Ｑ，点Ｒ
におけるｘの値をそれぞれｘｐ，ｘｑ，ｘｒとすると、
数２より数３乃至数５が成立する。Here, when x = xn, it is predicted whether or not f (xn)> 0. For that purpose, first, the parameter λ of f (x) is estimated. The actual values of x and f (x) at points P, Q, and R in FIG. 10 are known. Point P, Point Q, Point R
Let xp, xq, xr be the values of x in
From Expression 2, Expressions 3 to 5 are established.

【００５８】[0058]

【数３】 [Equation 3]

【００５９】[0059]

【数４】 [Equation 4]

【００６０】[0060]

【数５】 [Equation 5]

【００６１】（数３)−(数４）から数６となり、（数
４)−(数５）から数７となり、数６および数７から数８
が得られる。ここで、ｘｐ−ｘｑ＝ｘｑ−ｘｒなので数
９が与えられ、したがって、λは数１０と推定できる。From (Equation 3)-(Equation 4) to Equation 6, (Equation 4)-(Equation 5) to Equation 7, Equation 6 and Equation 7 to Equation 8
Is obtained. Here, since xp-xq = xq-xr, Expression 9 is given, and therefore λ can be estimated as Expression 10.

【００６２】[0062]

【数６】 [Equation 6]

【００６３】[0063]

【数７】 [Equation 7]

【００６４】[0064]

【数８】 [Equation 8]

【００６５】[0065]

【数９】 [Equation 9]

【００６６】[0066]

【数１０】 [Equation 10]

【００６７】λが推定できたので、ｘ＝ｘｎでの残席数
を計算し、ｆ(ｘｎ)＞０なら（図１０中の（ａ））残席
数は有り、ｆ(ｘｎ)≦０なら（図１０中の（ｂ））残席
数はない、と予測する。Since λ can be estimated, the number of remaining seats at x = xn is calculated. If f (xn)> 0 ((a) in FIG. 10), there is a remaining number of seats, f (xn) ≦ 0. If so ((b) in FIG. 10), it is predicted that there is no remaining seat number.

【００６８】本実施例によると、乗客から申し込まれた
列車の指定席がまだあるかどうか予測することができる
ので、席がないのに、座席予約用ホストコンピュータ２
に無駄なアクセスを防止することができる。According to this embodiment, it is possible to predict whether or not there are still reserved seats on the train requested by the passengers. Therefore, even if there are no seats, the seat reservation host computer 2
It is possible to prevent unnecessary access.

【００６９】第３の実施例で座席予約用ホストコンピュ
ータ２から適宜予約状況を各駅の端末機にダウンロード
する、と述べたが、第４の実施例ではダウンロードに要
する費用，空席があるかないかの予測を間違えることに
よる損失費用を考慮して、費用が最小となるダウンロー
ド時間間隔について論じる。なお、第３の実施例では、
座席予約用ホストコンピュータ２にアクセスした後、そ
の残席数を予約状況分散ファイル９に記録する、と述べ
たが、第４の実施例では予約状況分散ファイル９への記
録はホストからのダウンロードだけによるものとする。In the third embodiment, it is described that the reservation status is downloaded from the seat reservation host computer 2 to the terminal at each station as appropriate, but in the fourth embodiment, the cost required for downloading and whether there are vacant seats or not Considering the cost of loss due to incorrect predictions, we discuss the minimum cost download time interval. In addition, in the third embodiment,
Although it has been stated that, after accessing the seat reservation host computer 2, the number of remaining seats is recorded in the reservation status distribution file 9, but in the fourth embodiment, the reservation status distribution file 9 is recorded only by downloading from the host. It depends on.

【００７０】第３の実施例では販売開始時刻を０とした
時、現在残っている枚数を予測する、と述べたが、第４
の実施例では、列車ごとに現在時刻ｘｎで空席がある確
率を数１１，数１２で求める。In the third embodiment, it is stated that when the sales start time is 0, the number of remaining sheets is predicted.
In the above embodiment, the probability that there is a vacant seat at the current time xn for each train is obtained by the equations 11 and 12.

【００７１】[0071]

【数１１】 [Equation 11]

【００７２】[0072]

【数１２】 [Equation 12]

【００７３】残席数をダウンロードされた直後に、p(ti
me,tr)＞０であれば、空席がある確率は極めて高いであ
ろう。つまり最後のダウンロードから時間が経てば経つ
ほどp(time,tr)の精度は劣化する。その劣化を関数Ｍ
(Ｔ)で表現することにする。Immediately after downloading the number of remaining seats, p (ti
If me, tr)> 0, the probability of vacant seats is extremely high. In other words, the accuracy of p (time, tr) deteriorates as time passes since the last download. Deteriorate the function M
I will express it with (T).

【００７４】残席数のダウンロードに要する費用，空席
の有無の予想が外れた時の損失（機会損失も含む）を求
めるため、費用に関する変数を下記のように表現する。In order to obtain the cost required for downloading the number of remaining seats and the loss (including the opportunity loss) when the availability of seats is not predicted, variables relating to the cost are expressed as follows.

【００７５】ａ₁ ：予約を取るためのホストアクセス費
用 ａ₂ ：ダウンロード費用中の固定費 ｂ ：ダウンロード費用中の１バイト当たりの費用（変
動費） Ｎ ：ダウンロードするバイト数 ｃ ：指定席券販売による利益 ｈ ：列車ごと，時刻別の１時間当たりのホストへのア
クセス頻度 空席の有無の予想が外れた時の損失費用を図１１に示
す。満員と予測したにも係らず、実際には空席があれ
ば、利益ｃの機会損失を被ることになる。逆に、空席が
あると予測したにも係らず、実際には満員であればホス
トへのアクセス費ａ₁ の損失が生じる。図１１の表は損
失の表であるので予測が正しければ、満員，空席と予測
した時、それぞれ、−ａ₁(ａ₁の利益)，−ｃ(ｃの利益)
が生じることになる。A ₁ : Host access cost for making reservation a ₂ : Fixed cost in download cost b: Cost per byte in download cost (variable cost) N: Number of bytes to download c: Reserved ticket sales Profit h: Frequency of hourly access to host for each train and time of day Figure 11 shows the loss cost when the prediction of availability of seats was missed. Even if it is predicted that the seats will be full, if there are actually vacant seats, there will be an opportunity loss of profit c. On the contrary, although the host is predicted to be vacant, if the host is actually full, the access cost a ₁ to the host is lost. Since the table in FIG. 11 is a table of losses, if the forecast is correct, when forecasted to be full or vacant, -a ₁ (profit of a ₁ ) and -c (profit of c), respectively.
Will occur.

【００７６】ここで、Ｔ分毎にＮバイトのダウンロード
を行う時の１時間当たりの損失費用関数を数１３で表現
する。Here, the loss cost function per hour when N bytes are downloaded every T minutes is expressed by Equation 13.

【００７７】[0077]

【数１３】 [Equation 13]

【００７８】変数ｐ，ｈは列車ごと，時刻別に異なる
が、ここでは簡単のため添字は省略する。ｐは数１１，
数１２で示した。ｈは過去のデータ等から列車ごと，時
刻別の定数をあらかじめ設定しておけば良い。The variables p and h are different for each train and each time, but the subscripts are omitted here for simplicity. p is the number 11,
It is shown by the number 12. For h, a constant for each train and time may be set in advance from past data and the like.

【００７９】以下、ｇ(Ｔ)を最小にするＴの解について
論じる。The solution of T that minimizes g (T) is discussed below.

【００８０】（１）Ｍ(Ｔ)を直線で近似した場合 Ｍ(Ｔ)は時刻とともに劣化する。ダウンロード直後なら
p(time,tr)の精度は高いので、Ｍ(０)＝１とし、ダウン
ロード間隔Ｔよりも十分大きいＴ₀ を設定し、Ｍ(Ｔ₀)
＝０ として、その２点を結ぶ直線でＭ(Ｔ)を近似す
る。なお、Ｔのとりうる範囲は０≦Ｔ≦Ｔ₀ とする。(1) When M (T) is approximated by a straight line M (T) deteriorates with time. Immediately after downloading
Since the accuracy of p (time, tr) is high, set M (0) = 1 and set T _0, which is sufficiently larger than the download interval T, and set M (T ₀ ).
= 0, and approximates M (T) with a straight line connecting the two points. The range of T can be 0 ≦ T ≦ T ₀ .

【００８１】[0081]

【数１４】 [Equation 14]

【００８２】数１４のグラフを図１４に示す。The graph of equation 14 is shown in FIG.

【００８３】ｇ(Ｔ)の第１項をｇ₁(Ｔ)，第２項をｇ
₂(Ｔ)として、数１５，数１６のように示す。The first term of g (T) is g ₁ (T) and the second term is g
₂ (T) is shown as in Expressions 15 and 16.

【００８４】[0084]

【数１５】 [Equation 15]

【００８５】[0085]

【数１６】 [Equation 16]

【００８６】ｇ(Ｔ)を最小にするＴを求めるために、ｇ
₁′(Ｔ)，ｇ₂′(Ｔ)を計算し、ｇ′(Ｔ)を求める。To find T that minimizes g (T), g
₁ ′ (T) and g ₂ ′ (T) are calculated to obtain g ′ (T).

【００８７】[0087]

【数１７】 [Equation 17]

【００８８】[0088]

【数１８】 [Equation 18]

【００８９】[0089]

【数１９】 [Formula 19]

【００９０】ｇ′(Ｔ)の中で定数を次のように置き換え
る。Replace the constants in g '(T) as follows:

【００９１】Ａ＝(ａ₁×ｐ＋ｃ×(１−ｐ))×ｈ／Ｔ₀ Ｂ＝６０(ａ₂＋ｂ×Ｎ） ｇ′(Ｔ)は数２０で表現できる。A = (a ₁ × p + c × (1-p)) × h / T ₀ B = 60 (a ₂ + b × N) g ′ (T) can be expressed by the following equation 20.

【００９２】[0092]

【数２０】 [Equation 20]

【００９３】この増減表を図１２に示す。図１２から分
かるようにＴ＝Ｂ／Ａの平方根でｇ(Ｔ)は最小値をと
る。このＴが費用を最小にする最適なダウンロード時間
間隔である。なお、Ｔ₀ はＢ／Ａの平方根よりも大きな
値をあらかじめ設定しておくものとする。This increase / decrease table is shown in FIG. As can be seen from FIG. 12, the square root of T = B / A and g (T) takes the minimum value. This T is the optimal download time interval that minimizes cost. Note that T ₀ is set to a value larger than the square root of B / A in advance.

【００９４】（２）Ｍ(Ｔ)を曲線（指数分布のグラフ）
で近似した場合 第５の実施例では、Ｍ(Ｔ)を指数分布の確率密度関数で
近似する。次の手順でＭ(Ｔ)を求める。なお、ここでの
パラメータをλ₂ とする。(2) Curve M (T) (graph of exponential distribution)
In the fifth embodiment, M (T) is approximated by a probability density function of exponential distribution. M (T) is obtained by the following procedure. The parameter here is λ ₂ .

【００９５】（ｉ）数２１で与えられるＭ(Ｔ)をＴ軸に
対して対称移動 （ii）上記をＭ(Ｔ)軸に対して対称移動 （iii)上記を（λ₂＋１）だけ上へ（Ｍ(Ｔ)軸に平行
に）移動(I) M (T) given by equation 21 is moved symmetrically with respect to the T axis (ii) The above is moved symmetrically with respect to the M (T) axis. (Iii) The above is moved by (λ ₂ +1). Move to (parallel to M (T) axis)

【００９６】[0096]

【数２１】 [Equation 21]

【００９７】したがって、Ｍ(Ｔ)は数２２で表わされ
る。このグラフを図１５に示す。なお、ここでもＴのと
りうる範囲は、０≦Ｔ≦Ｔ₀ とする。Therefore, M (T) is represented by the equation 22. This graph is shown in FIG. Here, the range of T can be 0 ≦ T ≦ T ₀ .

【００９８】[0098]

【数２２】 [Equation 22]

【００９９】（１）の場合と同様Ｍ′(Ｔ)，ｇ′(Ｔ)を
求める。Similar to the case of (1), M '(T) and g' (T) are obtained.

【０１００】[0100]

【数２３】 [Equation 23]

【０１０１】[0101]

【数２４】 [Equation 24]

【０１０２】[0102]

【数２５】 [Equation 25]

【０１０３】ｇ′(Ｔ)の中で定数を次のように置き換え
る。Replace the constants in g '(T) as follows:

【０１０４】Ｂ＝６０(ａ₂＋ｂ×Ｎ） Ｄ＝(ａ₁×ｐ＋ｃ×(１−ｐ))×ｈ ｇ′(Ｔ)は数２６のようになる。B = 60 (a ₂ + b × N) D = (a ₁ × p + c × (1-p)) × h g ′ (T) is given by the equation 26.

【０１０５】[0105]

【数２６】 [Equation 26]

【０１０６】数２６から分かるように、Ｔが０の近傍で
は、ｇ′(Ｔ)＜０であり、Ｔが十分大きくなると、ｇ′
(Ｔ)＞０となる。As can be seen from the equation (26), g ′ (T) <0 near T is 0, and when T is sufficiently large, g ′ (T) <0.
(T)> 0.

【０１０７】従って中間値の定理より、ｇ′(Ｔ)＝０を
満たすＴが存在することが分かる。今、Ｔの範囲は、０
≦Ｔ≦Ｔ₀ であるので、この範囲でｇ(Ｔ)を最小にする
Ｔの値について論じる。Therefore, it can be seen from the theorem of the intermediate value that there exists T satisfying g ′ (T) = 0. Now the range of T is 0
Since ≦ T ≦ T ₀ , we discuss the value of T that minimizes g (T) in this range.

【０１０８】（ｉ）ｇ′(Ｔ₀)＞０の時 ｇ(Ｔ)の増減表を図１３に示す。ｇ′(Ｔ)＝０を満たす
ＴをＴ＊とすれば、Ｔ＝Ｔ＊でｇ(Ｔ)は極小値をとる。(I) When g '(T ₀ )> 0 An increase / decrease table of g (T) is shown in FIG. If T * is T satisfying g ′ (T) = 0, then g (T) takes a minimum value at T = T *.

【０１０９】ｇ′(Ｔ)＝０となる解Ｔ＊の一意性を調べ
るために、ｇ″(Ｔ)を求める。In order to check the uniqueness of the solution T * for which g ′ (T) = 0, g ″ (T) is obtained.

【０１１０】[0110]

【数２７】 [Equation 27]

【０１１１】すべての変数，定数が正なので、ｇ″(Ｔ)
＞０であり、ｇ′(Ｔ)は単調増加関数であることがわか
る。Since all variables and constants are positive, g ″ (T)
> 0, and it can be seen that g '(T) is a monotonically increasing function.

【０１１２】したがってＴ＊は唯一存在することが証明
できた。Ｔ＊を代数学的に解くことはできないが、公知
の各種数値解析法を用いてコンピュータで近似値の計算
は可能である。それらは公知の技術であるので、ここで
は省略する。Therefore, it can be proved that T * exists only. Although T * cannot be solved algebraically, an approximate value can be calculated by a computer using various known numerical analysis methods. Since these are known techniques, they are omitted here.

【０１１３】（ii）ｇ′（Ｔ₀）≦０の時 ｇ′(Ｔ)＜０なので、ｇ(Ｔ）は単調減少関数である。
従って、Ｔ＝Ｔ₀ でｇ(Ｔ)は最小値をとる。(Ii) When g ′ (T ₀ ) ≦ 0 Since g ′ (T) <0, g (T) is a monotonically decreasing function.
Therefore, at T = T ₀ , g (T) takes the minimum value.

【０１１４】（３）Ｍ(Ｔ)を曲線（自然対数のグラフ）
で近似した場合 図１５のグラフは、ｙ＝logｘ のグラフのふるまいと類
似しているので、第６の実施例では自然対数のグラフで
近似することを考える。Ｍ(Ｔ)＝logｘ を次の手順で図
１５のグラフに変換する。(3) Curve M (T) (graph of natural logarithm)
When the graph of FIG. 15 is similar to the behavior of the graph of y = logx, it is considered that the graph of natural log is approximated in the sixth embodiment. M (T) = logx is converted into the graph of FIG. 15 by the following procedure.

【０１１５】（ｉ）Ｍ(Ｔ)軸に対して対称移動する。(I) Move symmetrically with respect to the M (T) axis.

【０１１６】（ii）ダウンロード間隔のＴより十分大き
いＴ₀ に対してＭ(Ｔ₀) ＝０となるように右（Ｔ軸正の
方向）に（Ｔ₀＋１）だけ移動する。(Ii) Move to the right (T axis positive direction) by (T ₀ +1) so that M (T ₀ ) = 0 with respect to T ₀ which is sufficiently larger than T of the download interval.

【０１１７】（iii)Ｍ(０)＝１となるように正規化す
る。(Iii) Normalize so that M (0) = 1.

【０１１８】したがって、Ｍ(Ｔ)は数２８のようにな
る。Therefore, M (T) is as shown in Eq.

【０１１９】[0119]

【数２８】 [Equation 28]

【０１２０】Ｍ(Ｔ)を微分して、Ｍ′(Ｔ)を求める。Differentiate M (T) to obtain M '(T).

【０１２１】[0121]

【数２９】 [Equation 29]

【０１２２】これを数８に代入して、数３０を求める。By substituting this into Equation 8, Equation 30 is obtained.

【０１２３】[0123]

【数３０】 [Equation 30]

【０１２４】ｇ′(Ｔ)は数３１のようになる。G ′ (T) is as shown in Expression 31.

【０１２５】[0125]

【数３１】 [Equation 31]

【０１２６】ここで、Ｔ以外の定数を次のように置く
と、 Ｂ＝６０(ａ₂＋ｂ×Ｎ） Ｅ＝(ａ₁×ｐ＋ｃ×(１−ｐ))×ｈ／log(Ｔ₀＋１） ｇ′(Ｔ)は数３２のようになる。Here, if constants other than T are set as follows, B = 60 (a ₂ + b × N) E = (a ₁ × p + c × (1-p)) × h / log (T ₀ +1 ) G '(T) is as shown in Equation 32.

【０１２７】[0127]

【数３２】 [Equation 32]

【０１２８】ここで、Ｔ₀ はｇ(Ｔ₀）＝０となるように
十分に大きい数であるので、０≦Ｔ≦Ｔ₀ の範囲では、
−Ｔ²(Ｔ−Ｔ₀−１)≧０であるのでｇ′(Ｔ)の正負は、
数２１の分子だけで議論する。これを、ｓ(Ｔ)と置き、
数３３に示す。さらにこの２次式の判別関数を数３４に
示す。Here, T ₀ is a sufficiently large number so that g (T ₀ ) = 0, so that in the range of 0 ≦ T ≦ T ₀ ,
Since −T ² (T−T ₀ −1) ≧ 0, the sign of g ′ (T) is
Only the numerator of number 21 will be discussed. Put this as s (T),
It is shown in Formula 33. Further, the discriminant function of this quadratic equation is shown in Expression 34.

【０１２９】[0129]

【数３３】 [Expression 33]

【０１３０】[0130]

【数３４】 [Equation 34]

【０１３１】０≦Ｔ≦Ｔ₀ で、ｇ(Ｔ)を最小にする解Ｔ
＊が存在するか否かを論じる。数３３を変形して、数３
５を導出する。A solution T that minimizes g (T), where 0 ≦ T ≦ T ₀
Discuss whether * exists. Equation 3 is transformed into Equation 3
Derive 5

【０１３２】[0132]

【数３５】 [Equation 35]

【０１３３】ｇ′(Ｔ₀) が正か負で場合分けをして考え
る。Consider the case where g '(T ₀ ) is positive or negative.

【０１３４】（ｉ）Ｔ₀＞Ｂ／Ｅ(ｇ′(Ｔ₀)＞０)の時 下記理由でＴ＊は唯一存在する。(I) When T ₀ > B / E (g ′ (T ₀ )> 0) T * exists only for the following reason.

【０１３５】（ａ）ｓ(Ｔ)は下に凸な２次関数である。(A) s (T) is a downwardly convex quadratic function.

【０１３６】（ｂ）ｓ(Ｔ)の判別式＞０である。(B) Discriminant of s (T)> 0.

【０１３７】（ｃ）ｓ(Ｔ)の軸、Ｔ＝−Ｂ／２Ｅが負で
ある。(C) The axis of s (T), T = -B / 2E, is negative.

【０１３８】（ｄ）ｓ(０)＜０である。(D) s (0) <0.

【０１３９】（ｅ）ｓ(Ｔ₀)＞０である。(E) s (T ₀ )> 0.

【０１４０】ｓ(Ｔ)とｇ′(Ｔ)の正負は同一であるの
で、ｇ(Ｔ)の増減表は表７と同一になる。Ｔ＝Ｔ＊でｇ
(Ｔ)は最小となる。Ｔ＊を数３６に示す。Since the positive and negative signs of s (T) and g '(T) are the same, the increase / decrease table of g (T) is the same as in Table 7. G at T = T *
(T) is the minimum. T * is shown in Expression 36.

【０１４１】[0141]

【数３６】 [Equation 36]

【０１４２】（ii）Ｔ₀≦Ｂ／Ｅ(ｇ′(Ｔ₀)≦０）の時 この時、ｓ(Ｔ)≦０なので、ｇ(Ｔ)は単調減少関数とな
り、Ｔ＝Ｔ₀でｇ(Ｔ)は最小となる。(Ii) When T ₀ ≤B / E (g '(T ₀ ) ≤0) At this time, since s (T) ≤0, g (T) becomes a monotonically decreasing function, and T = T ₀ g (T) is the minimum.

【０１４３】本実施例では、Ｔ₀をＢ／Ｅより大きく設
定すれば、０＜Ｔ＊＜Ｔ₀で費用が最小となるＴ＊を求
めることができ、Ｔ₀がＢ／Ｅ以下ならば、Ｔ＝Ｔ₀で費
用は最小になる。In this embodiment, if T ₀ is set to be larger than B / E, T * with the minimum cost can be obtained when 0 <T * <T ₀ , and if T ₀ is B / E or less. , T = T ₀ , the cost is minimized.

【０１４４】（４）Ｍ(Ｔ)を曲線（指数関数のグラフ）
で近似した場合 図１５のグラフは、ｙ＝ａのｘ乗のグラフのふるまいと
類似しているので、第７の実施例では指数関数のグラフ
で近似することを考える。Ｍ(Ｔ)＝ａのＴ乗のグラフを
次の手順で図１５のグラフに変換する（ただしａ＞
１）。(4) Curve M (T) (graph of exponential function)
When the graph of FIG. 15 is similar to the behavior of the graph of y = a to the power of x, it is considered that the graph of FIG. 15 is approximated by an exponential function graph. The graph of M (T) = a to the T power is converted into the graph of FIG. 15 by the following procedure (where a>
1).

【０１４５】（ｉ）Ｔ軸に対して対称移動する。(I) Move symmetrically with respect to the T axis.

【０１４６】（ii）Ｍ(Ｔ)軸の上方に２だけ移動する
（Ｍ(０)＝１となる）。(Ii) Move 2 above the M (T) axis (M (0) = 1).

【０１４７】なおこの時、ダウンロード間隔のＴより十
分大きいＴ₀に対してＭ(Ｔ₀)＝０となるようにａを選
ぶ。At this time, a is selected so that M (T ₀ ) = 0 for T ₀ sufficiently larger than T of the download interval.

【０１４８】したがって、Ｍ(Ｔ)は数３７のようにな
る。Therefore, M (T) becomes as shown in Expression 37.

【０１４９】[0149]

【数３７】 [Equation 37]

【０１５０】Ｍ(Ｔ)を微分して、Ｍ′(Ｔ)を求める。Differentiate M (T) to obtain M '(T).

【０１５１】[0151]

【数３８】 [Equation 38]

【０１５２】これを数１８に代入して、数３９を求め
る。By substituting this into Eq. 18, Eq. 39 is obtained.

【０１５３】[0153]

【数３９】 [Formula 39]

【０１５４】ｇ′(Ｔ)は数４０のようになる。G ′ (T) is as shown in Expression 40.

【０１５５】[0155]

【数４０】 [Formula 40]

【０１５６】ここで、Ｔ以外の定数を次のように置く
と、 Ｂ＝６０(ａ₂＋ｂ×Ｎ） Ｄ＝(ａ₁×ｐ＋ｃ×(１−ｐ))×ｈ ｇ′(Ｔ)は数４１のようになる。Here, if constants other than T are set as follows, B = 60 (a ₂ + b × N) D = (a ₁ × p + c × (1-p)) × h g '(T) It becomes like the number 41.

【０１５７】[0157]

【数４１】 [Formula 41]

【０１５８】ここで、０≦Ｔ≦Ｔ₀ でｇ(Ｔ)を最小にす
る解Ｔ＊が存在するか否かを論じる。Here, it is discussed whether or not there exists a solution T * that minimizes g (T) when 0 ≦ T ≦ T ₀ .

【０１５９】[0159]

【数４２】 [Equation 42]

【０１６０】（ｉ）数３１が成立する時 つまりｇ′(Ｔ₀)＞０の時、ｇ(Ｔ）の増減表は表７と同
一になる。数３２よりｇ′(Ｔ)は単調増加関数であるか
らｇ′(Ｔ)＝０を満たすＴ＊は唯一存在し、そこで費用
は最小となる。ｇ′(Ｔ)＝０を満たすＴ＊はコンピュー
タで近似値計算で求めれば良い。公知の技術であるの
で、ここでは省略する。(I) When the equation 31 holds, that is, when g '(T ₀ )> 0, the increase / decrease table of g (T) is the same as in Table 7. From Equation 32, since g '(T) is a monotonically increasing function, there is only one T * satisfying g' (T) = 0, and the cost is the smallest there. T * that satisfies g ′ (T) = 0 may be calculated by an approximate value calculation by a computer. Since this is a known technique, it is omitted here.

【０１６１】[0161]

【数４３】 [Equation 43]

【０１６２】（ii）数４２が成立しない時 つまりｇ′(Ｔ₀)≦０の時は、ｇ′(Ｔ)≦０なので、ｇ
(Ｔ）は単調減少関数であるので、Ｔ＝Ｔ₀ で費用は最
小となる。(Ii) When the equation 42 does not hold, that is, when g '(T ₀ ) ≤0, g' (T) ≤0.
Since (T) is a monotonically decreasing function, the cost is minimal at T = T ₀ .

【０１６３】第４から第７の実施例をまとめると、ｇ′
(Ｔ₀)＞０ となるように十分大きくＴ₀を設定すれば、
０＜Ｔ＜Ｔ₀で費用が最小になるダウンロード時間間隔
Ｔ＊を求めることができ、ｇ′(Ｔ₀)≦０ならば、Ｔ＝
Ｔ₀で費用は最小となる。Summarizing the fourth to seventh embodiments, g '
If T ₀ is set large enough so that (T ₀ )> 0,
If 0 <T <T ₀ , the download time interval T * with the minimum cost can be obtained, and if g ′ (T ₀ ) ≦ 0, then T =
The cost is minimal at T ₀ .

【０１６４】これらの実施例によると、費用が最小にな
るダウンロード時間間隔Ｔ＊を求めることができるの
で、低コスト化の効果がある。According to these embodiments, it is possible to obtain the download time interval T * that minimizes the cost, which is effective in reducing the cost.

【０１６５】第８の実施例では、予約状況のダウンロー
ドと並行して、残席数がなくなれば、その時点で、座席
予約用ホストコンピュータ２からＦＳ６に売り切れを通
知する方法を述べる。図１６に座席予約用ホストコンピ
ュータ２での処理フローを示す。ＦＳ６から販売の申込
みを待ちながら、所定の時間間隔毎に予約状況をダウン
ロードする。ダウンロードを開始する時刻に指定席の予
約処理をしていたら、その処理が終わるまで待ってか
ら、ダウンロードを開始すれば良い。In the eighth embodiment, a method will be described in which the seat reservation host computer 2 notifies the FS 6 of sold-out when the number of remaining seats runs out in parallel with the download of the reservation status. FIG. 16 shows a processing flow in the seat reservation host computer 2. While waiting for a sales application from FS6, the reservation status is downloaded at predetermined time intervals. If the reserved seat reservation process is being performed at the time when the download is started, it is sufficient to wait until the process is completed before starting the download.

【０１６６】以下、各ステップの説明を行う。Each step will be described below.

【０１６７】ステップ９０１：ＦＳ６から指定席予約の
アクセスを待つ。Step 901: Wait for reserved seat reservation access from FS6.

【０１６８】ステップ９０２：申し込まれた列車の残席
があるか否か予約状況ファイル３をチェックする。残席
があればステップ９０３へ、なければステップ９０４へ
進む。Step 902: The reservation status file 3 is checked whether or not there are any remaining seats in the train that has been applied for. If there are remaining seats, the process proceeds to step 903, and if not, the process proceeds to step 904.

【０１６９】ステップ９０３：指定席の予約、販売の処
理を行う。Step 903: Reserved seat reservation and sale processing are performed.

【０１７０】ステップ９０４：残席数はない、とＦＳ６
に回答する。Step 904: FS6 states that there are no remaining seats.
To answer.

【０１７１】ステップ９０５：予約状況ファイル３の該
当する列車の残席数を販売した数だけ減算する。Step 905: The number of remaining seats of the corresponding train in the reservation status file 3 is subtracted by the number of sold tickets.

【０１７２】ステップ９０６：残席数がまだあるか否か
チェックする。まだあれば、そのまま終了し、なければ
ステップ９０７へ進む。Step 906: It is checked whether or not there are more seats left. If so, the process ends as it is, and if not, the process proceeds to step 907.

【０１７３】ステップ９０７：今販売した列車の指定席
は売り切れたことをＦＳ６に報告する。Step 907: The FS6 is notified that the reserved seat of the train just sold is sold out.

【０１７４】ステップ９０７の後、再び予約、販売の処
理を行うならば、ステップ９０１に戻ることは言うまで
もない。Needless to say, if the reservation and sale processes are performed again after step 907, the process returns to step 901.

【０１７５】本実施例によれば、売り切れればすぐにＦ
Ｓ６に報告するので、第４から第７の実施例と比べて、
座席予約用ホストコンピュータ２への無駄なアクセスが
減少する、という効果がある。また、第４から第７の実
施例と同様、定期的に予約状況を乗客に示すこともでき
る。売り切れれば、ただちにＦＳ６へ報告するので、定
期的なダウンロードの時間間隔は、第６に実施例で示し
たＴ＊よりも長い間隔で良い。According to this embodiment, when the product is sold out, the F
Since S6 is reported, compared with the fourth to seventh embodiments,
This has the effect of reducing unnecessary access to the seat reservation host computer 2. Further, as in the fourth to seventh embodiments, the reservation status can be regularly shown to the passenger. If the product is sold out, it is immediately reported to the FS6. Therefore, the time interval of regular download may be longer than T * shown in the sixth embodiment.

【０１７６】第９の実施例では、ダウンロードは行わ
ず、残席数がある一定量以下になった時と、まったく無
くなった時に、その旨をＦＳ６に報告する例を述べる。In the ninth embodiment, an example will be described in which the download is not performed and the FS6 is notified when the number of remaining seats becomes a certain amount or less or when the remaining seats are completely exhausted.

【０１７７】図１７に座席予約用ホストコンピュータ２
での処理フローを示す。以下、図１６とは異なるステッ
プの説明を行う。FIG. 17 shows a seat reservation host computer 2
The processing flow in is shown. Hereinafter, steps different from those in FIG. 16 will be described.

【０１７８】ステップ１００１：予約、販売の結果、残
席数がある一定量以下（この例ではｔｈ以下）になった
か否かをチェックする。ｔｈ以下ならば、ステップ１０
０２へ、そうでなければこのフローを終了する。Step 1001: As a result of reservation and sale, it is checked whether the number of remaining seats is below a certain amount (th or below in this example). If th or less, step 10
02, otherwise end this flow.

【０１７９】ステップ１００２：残席数が０になったか
否かチェックする。０になればステップ１００３へ、０
でなければステップ１００４へ進む。Step 1002: It is checked whether the number of remaining seats has become zero. If it reaches 0, go to step 1003, 0
If not, the process proceeds to step 1004.

【０１８０】ステップ１００３：該当の列車の指定席券
は売り切れた（この例では×という記号で表現）という
情報をＦＳ６に報告する。Step 1003: Report to the FS 6 the information that the reserved seat ticket of the train is sold out (represented by a symbol x in this example).

【０１８１】ステップ１００４：該当の列車の指定席券
は残り少ない（この例では△という記号で表現）という
情報をＦＳ６に報告する。Step 1004: Report to the FS 6 information that the number of reserved seat tickets for the train concerned is low (in this example, represented by the symbol Δ).

【０１８２】ステップ１００１、ステップ１００３、ス
テップ１００４の後、再び予約、販売の処理を行うなら
ば、ステップ９０１に戻ることは言うまでもない。Needless to say, if the reservation and sales processes are performed again after steps 1001, 1003, and 1004, the process returns to step 901.

【０１８３】本実施例によれば、売り切れればすぐにＦ
Ｓ６に報告するので、第４から第７の実施例と比べて、
座席予約用ホストコンピュータ２への無駄なアクセスが
減少する、という効果がある。また、残席数が残り少な
くなればすぐにＦＳ６に報告するので、第４から第８の
実施例で示したような座席予約用ホストコンピュータ２
からＦＳ６へのダウンロードは不要となる。According to the present embodiment, the F
Since S6 is reported, compared with the fourth to seventh embodiments,
This has the effect of reducing unnecessary access to the seat reservation host computer 2. Further, as soon as the number of remaining seats becomes low, it is reported to the FS 6 immediately. Therefore, the seat reservation host computer 2 as shown in the fourth to eighth embodiments.
To FS6 is no longer required.

【０１８４】第４の実施例から第７の実施例では、費用
が最小となる最適なダウンロード時間間隔の求め方を述
べたが、端末の設置台数が多い場合、設置場所によって
ダウンロードに要する費用，ホストへのアクセス費用が
異なるかもしれない。その場合は、端末の設置場所に応
じて、最適なダウンロード時間間隔を計算する必要があ
る。また、第３の実施例で「残席数が有るかないかを予
測する」と述べたが、すべての端末が予測しても良い
し、予測をする端末と予測をしない端末の２種類を組み
合わせて使っても良い。例えばホストへのアクセス費が
安い端末では残席数の有無の予測はしないで、毎回ホス
トへアクセスする方法の方が良い。この２種類の端末を
組み合わせて使用した場合、満席に近づいた時には、前
者の端末では販売を控えるが、後者の端末では販売を続
けるので、販売がスムーズに完了に近づく、という効果
がある。In the fourth to seventh embodiments, the method of obtaining the optimum download time interval which minimizes the cost has been described. However, when the number of terminals installed is large, the cost required for the download depending on the installation location, Access costs to the host may vary. In that case, it is necessary to calculate the optimum download time interval according to the installation location of the terminal. In addition, in the third embodiment, it has been described that "it predicts whether there are any remaining seats", but all terminals may make predictions, and two types of terminals that make predictions and terminals that do not make predictions are combined. You can use it. For example, it is better to access the host every time without predicting whether or not there are remaining seats on a terminal with a low access cost to the host. When these two types of terminals are used in combination, the former terminal refrains from selling when the seats are almost full, but the latter terminal keeps selling, so that there is an effect that the sales will be smoothly completed.

【０１８５】第４の実施例から第８の実施例では、予約
状況をファイルサーバーにダウンロードする例を述べ
た。予約状況分散ファイル９が小さい場合は、ダウンロ
ードされた情報をそのまま予約状況分散ファイル９の上
から全部書替えた方が、プログラム開発や運営が楽であ
る。一方、予約状況分散ファイル９が大きい場合は、す
べてを書き替えるのに時間を要するため、第９の実施例
で述べたように、残席数が少なくなったり、残席数がな
くなる度に、その列車の予約状況をアップデートするの
が良いであろう。In the fourth to eighth embodiments, the example of downloading the reservation status to the file server has been described. If the reservation status distribution file 9 is small, it is easier to develop and operate the program if the downloaded information is rewritten from the reservation status distribution file 9 as it is. On the other hand, if the reservation status distribution file 9 is large, it takes time to rewrite everything, so as described in the ninth embodiment, every time the number of remaining seats decreases or the number of remaining seats runs out, It would be better to update the reservation status of the train.

【０１８６】[0186]

【発明の効果】発券，列車の照会時間が短縮できる、と
いう効果がある。また、ホストコンピュータの負荷を軽
減する、という効果もある。[Advantages of the Invention] There is an effect that the time for issuing tickets and referring to trains can be shortened. There is also an effect of reducing the load on the host computer.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図１】本発明の一実施例のホストコンピュータからあ
る１つの駅までの情報システム構成図。FIG. 1 is an information system configuration diagram from a host computer to one station according to an embodiment of the present invention.

【図２】本発明の一実施例の運休列車ファイル７と遅延
列車ファイル８の更新手順図。FIG. 2 is an update procedure diagram of a suspension train file 7 and a delayed train file 8 according to an embodiment of the present invention.

【図３】運休列車リストの説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram of a suspension train list.

【図４】遅延列車リストの説明図。FIG. 4 is an explanatory diagram of a delayed train list.

【図５】列車の遅延時間を考慮した指定席券販売方法を
示す説明図。FIG. 5 is an explanatory diagram showing a reserved seat ticket sales method in consideration of train delay time.

【図６】予約状況分散ファイル９を利用した指定席券販
売方法を示す説明図。FIG. 6 is an explanatory view showing a reserved seat ticket sales method using the reservation status distribution file 9.

【図７】予約状況分散ファイルの１例を示す図。FIG. 7 is a diagram showing an example of a reservation status distribution file.

【図８】列車・座席別空席ファイルの１例を示す図。FIG. 8 is a diagram showing an example of a vacant seat file for each train / seat.

【図９】直線補間の場合の残席数推移グラフ。FIG. 9 is a graph of the number of remaining seats in the case of linear interpolation.

【図１０】曲線補間の場合の残席数推移グラフ。FIG. 10 is a transition chart of the number of remaining seats in the case of curve interpolation.

【図１１】損失費用を表わす図。FIG. 11 is a diagram showing a loss cost.

【図１２】Ｍ(Ｔ)を直線近似した時のｇ(Ｔ)の増減表を
示す図。FIG. 12 is a diagram showing an increase / decrease table of g (T) when M (T) is linearly approximated.

【図１３】Ｍ(Ｔ)を曲線近似した時のｇ(Ｔ)の増減表を
示す図。FIG. 13 is a view showing an increase / decrease table of g (T) when M (T) is approximated by a curve.

【図１４】Ｍ(Ｔ)を直線近似したグラフ。FIG. 14 is a graph obtained by linearly approximating M (T).

【図１５】Ｍ(Ｔ)を曲線近似したグラフ。FIG. 15 is a graph obtained by curve-fitting M (T).

【図１６】在庫がなくなればファイルサーバーに報告す
るフローチャート。FIG. 16 is a flowchart for reporting to a file server when stock is exhausted.

【図１７】在庫が少なくなったり、なくなればファイル
サーバーに報告するフローチャート。FIG. 17 is a flowchart for reporting to a file server when stock is low or exhausted.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…運行管理用ホストコンピュータ、２…座席予約用ホ
ストコンピュータ、３…センタにある予約状況ファイ
ル、４…通信網、５…Communication Server（ＣＳ）、
６…File Server(ＦＳ）、７…ＦＳ内にある運休列車フ
ァイル、８…ＦＳ内にある遅延列車ファイル、９…ＦＳ
内にある予約状況分散ファイル、１０…時刻表ＤＢ、１
１…切符販売端末。1 ... Host computer for operation management, 2 ... Host computer for seat reservation, 3 ... Reservation status file in center, 4 ... Communication network, 5 ... Communication Server (CS),
6 ... File Server (FS), 7 ... Suspended train file in FS, 8 ... Delayed train file in FS, 9 ... FS
Reservation status distribution file in, 10 ... Timetable DB, 1
1 ... Ticket sales terminal.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田代 勤 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株 式会社日立製作所システム開発研究所内 ─────────────────────────────────────────────────── --- Continuation of the front page (72) Inventor Tsutomu Tashiro 1099, Ozenji, Aso-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa Ltd. System Development Laboratory, Hitachi, Ltd.

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】座席の予約を管理するコンピュータシステ
ムにおいて、予約，キャンセル及び予約状況ファイルの
管理をセンタの第１のコンピュータが行い、ある時点で
該ファイルの全体または一部をセンタから予約，キャン
セルを受け付ける各部門の第２のコンピュータにダウン
ロードして、該部門で予約を受け付けたときに、ダウン
ロードされた該ファイルを参照し、満員でなければ第１
のコンピュータにアクセスし、満員であれば第１のコン
ピュータにアクセスすることなく、満員であることを第
２のコンピュータの表示装置に表示することを特徴とす
る指定席券販売方法。1. In a computer system for managing seat reservations, the first computer of the center manages reservations, cancellations, and reservation status files, and reserves or cancels all or part of the files from the center at a certain point in time. Is downloaded to the second computer of each department that accepts the reservation, and when the reservation is accepted in the department, the downloaded file is referred to.
The method of selling a reserved seat ticket, wherein the computer is accessed, and if the computer is full, the fullness is displayed on the display device of the second computer without accessing the first computer. 【請求項２】請求項１の指定席券販売方法において、第
２のコンピュータが第１のコンピュータに予約を依頼し
たときに、予約状況ファイルを参照して、残枚数を第２
のコンピュータの記憶装置に記憶させることを特徴とす
る指定席券販売方法。2. The reserved seat ticket selling method according to claim 1, wherein when the second computer requests the first computer to make a reservation, the second remaining number is determined by referring to the reservation status file.
Reserved ticket sales method, characterized by storing in a storage device of the computer. 【請求項３】請求項１の指定席券販売方法において、各
部門の記憶装置にある予約状況ファイルの現在値と最後
にダウンロードされてからの時間に基づいて、第１のコ
ンピュータの記憶装置にある該ファイルの現在値を予測
することを特徴とする指定席券販売方法。3. The reserved seat ticket selling method according to claim 1, wherein the storage device of the first computer is based on the current value of the reservation status file in the storage device of each department and the time since the last download. A reserved seat ticket selling method, characterized by predicting a current value of a certain file. 【請求項４】座席の予約を管理するコンピュータシステ
ムにおいて、予約，キャンセル及び予約状況ファイルの
管理をセンタの第１のコンピュータが行い、ある時点で
該ファイルの全体または一部をセンタから予約，キャン
セルを受け付ける各部門の第２のコンピュータにダウン
ロードして、予約を受け付けるコンピュータシステムに
おいて、ダウンロードに要する費用と予測が間違った時
の損失費用を計算し、費用が最小になるようなダウンロ
ード間隔の時間を求めることを特徴とする指定席券販売
方法。4. In a computer system for managing seat reservations, the first computer of the center manages reservations, cancellations, and reservation status files, and reserves or cancels all or part of the files from the center at a certain point in time. In the computer system that accepts reservations, download the cost to the second computer of each department that accepts the reservation and calculate the loss cost when the prediction is incorrect and the download cost, and set the download interval time to minimize the cost. Reserved seat ticket sales method characterized by asking. 【請求項５】交通機関の指定席券もしくは航空券の販売
において、列車もしくは航空機等の輸送物体が運休であ
るか否かの情報を少なくとも一つのコンピュータに記憶
させておき、顧客から予約の申し込みがあった場合、顧
客の希望する上記輸送物体が運休であれば他のコンピュ
ータにアクセスすることなく、その旨を当該コンピュー
タの表示装置に表示することを特徴とする指定席券販売
方法。5. When selling reserved seat tickets or air tickets for transportation, at least one computer stores information on whether or not a transport object such as a train or an aircraft is out of service, and a customer applies for a reservation. If there is such a request, if the transportation object desired by the customer is out of service, the fact is displayed on the display device of the computer without accessing another computer, and the reserved seat ticket selling method. 【請求項６】交通機関の指定席券，航空券の販売におい
て、列車等の輸送物体の遅延時間の情報を第２のコンピ
ュータに記憶させておき、現在時刻よりも前に出発予定
でも、もともとの出発予定時刻と遅延時間から現状での
出発予定時刻を第２のコンピュータで計算し、現状での
出発予定時刻が現在時刻よりも後ならば、その列車等の
輸送物体の券を発売することを特徴とする指定席券販売
方法。6. When selling a reserved seat ticket or an air ticket for transportation, information on the delay time of a transportation object such as a train is stored in a second computer, and even if it is scheduled to depart before the current time, Calculate the current scheduled departure time from the scheduled departure time and delay time of the second computer, and if the current scheduled departure time is later than the current time, sell a ticket for the transport object such as the train. Reserved seat ticket sales method. 【請求項７】商品の在庫を管理するコンピュータシステ
ムにおいて、予約、キャンセル及び予約状況ファイルの
管理をセンタの第１のコンピュータが行い、ある時点で
該ファイルの全体または一部をセンタから予約、キャン
セルを受け付ける各部門の第２のコンピュータにダウン
ロードするとともに、在庫がなくなった場合は、その度
に、在庫が無くなった商品名を予約、キャンセルを受け
付ける各部門の第２のコンピュータに報告することを特
徴とする指定席券販売方法。7. In a computer system for managing inventory of goods, a first computer of a center manages reservation, cancellation and reservation status file, and reserves or cancels all or part of the file from the center at a certain point of time. In addition to downloading to the second computer of each department that accepts, the stock name of the product that is out of stock is reserved and reported to the second computer of each department that accepts cancellation whenever the stock is exhausted. How to sell reserved seat tickets. 【請求項８】商品の在庫を管理するコンピュータシステ
ムにおいて、予約、キャンセル及び予約状況ファイルの
管理をセンタの第１のコンピュータが行い、在庫がなく
なった場合と、在庫がある一定量以下になった場合は、
その度に、商品名と在庫が無くなった、または少なくな
ったという情報を予約、キャンセルを受け付ける各部門
の第２のコンピュータに報告することを特徴とする指定
席券販売方法。8. In a computer system for managing the stock of goods, the first computer of the center manages reservations, cancellations, and reservation status files, and when the stock runs out, the stock is below a certain amount. If
A reserved seat ticket sales method, characterized in that the product name and the information that the stock has run out or the stock has run out are reported to the second computer of each department that accepts reservations and cancellations each time.