WO2023238225A1 - ルート探索装置、ルート探索方法、およびプログラム - Google Patents
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- G—PHYSICS
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- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
Definitions
- One aspect of the present invention relates to a route searching device, a route searching method, and a program.
- Non-Patent Document 1 a technique described in Non-Patent Document 1 is known.
- a route search device includes a storage unit that stores a plurality of allocation patterns corresponding to combinations of a plurality of parameters allocated to a power supply vehicle and a plurality of bases, and a processor.
- the processor includes a condition processing section, a data analysis processing section, and a data determination section.
- the condition processing unit extracts a layout pattern that satisfies given constraint conditions from a plurality of layout patterns.
- the data analysis processing unit optimizes an objective function regarding a patrol pattern of power supply vehicles to a plurality of bases, using the extracted allocation pattern as a target.
- the data determination unit determines a tour route for the power supply vehicle based on the optimization result.
- the condition processing unit has a function of executing a first step of extracting an allocation pattern that satisfies a static first constraint condition, and extracts a layout pattern that satisfies a dynamic second constraint condition from an allocation pattern that satisfies the first constraint condition. and a function of executing a second step of further extracting a layout pattern.
- FIG. 1 is a diagram showing an example of a system including a tour route search device according to a first embodiment of the present invention.
- FIG. 2 is a flowchart showing an example of a processing procedure of the processor 11 shown in FIG.
- FIG. 3 is a diagram for explaining an example of a method for calculating the predetermined time in block S6 of FIG.
- FIG. 4 is a flowchart showing an example of the processing procedure in block S3 of FIG.
- FIG. 5 is a flowchart showing an example of the processing procedure in block S4 of FIG.
- FIG. 6 is a diagram for explaining the effects of the embodiment.
- FIG. 7 is a diagram showing an example of the calculated optimal solution.
- FIG. 8 is a diagram for explaining a specific example of the calculated approximate solution.
- FIG. 9 is a diagram for explaining a specific example of the calculated approximate solution.
- the allocation pattern 12a stores a plurality of allocation patterns corresponding to combinations of a plurality of parameters allocated to a power supply vehicle that is a target of route search and a plurality of bases that are patrol destinations of the power supply vehicle.
- the processor 11 is an arithmetic unit such as a Central Processing Unit (CPU) or a Micro Processing Unit (MPU), and realizes its functions by a program loaded into the memory 14.
- CPU Central Processing Unit
- MPU Micro Processing Unit
- the processor 11 includes a condition processing section 111, a data analysis processing section 112, and a data determination section 115 as functional blocks (program modules) according to the embodiment. These functional blocks are processing functions realized by the processor 11 executing instructions included in the program 14a. That is, the tour route search device 10 of the present invention can also be realized by a computer and a program. It is possible to record programs on recording media such as optical media and distribute them. Alternatively, it is also possible to provide the program through a network.
- the condition processing unit 111 extracts a layout pattern that satisfies the given constraint conditions from the layout patterns 12a stored in advance in the storage 12.
- the constraint conditions are, for example, information given from the database 2 or the operator, such as the number of bases (buildings, etc.) visited by the power supply vehicle, the departure time of the power supply vehicle, the remaining power amount of the power supply vehicle, and the remaining power amount of the base. , the worker's permitted work hours, or the work that the worker can perform.
- the data analysis processing unit 112 optimizes the objective function regarding the patrol pattern of the power supply vehicle to the plurality of bases, targeting the allocation pattern extracted by the condition processing unit 111.
- the objective function include [reducing the power outage time in a specific building to 0], [minimizing the power outage time as a whole], and the like.
- a plurality of objective functions may be prepared for calculating the itinerary route.
- the data determination unit 115 determines the patrol route of the power supply vehicle based on the optimization result by the data analysis processing unit 112.
- FIG. 2 is a flowchart showing an example of a processing procedure of the processor 11 shown in FIG.
- the search for the route pattern of each power supply vehicle is treated as a scheduling problem in which the best solution (approximate solution/optimal solution) is extracted.
- Genetic algorithms are well-known as a solution to this type of problem.
- the processor 11 sets an objective function. (Block S1).
- the evaluation target value in the optimization calculation is set to, for example, (A).
- the processor 11 sets constraints (block S2).
- an algorithm that can perform processing independently such as a genetic algorithm or a branch and bound method, is adopted (STEP 2).
- the process of STEP 2 is a process of further extracting a layout pattern that satisfies the dynamic second constraint condition from the layout pattern extracted in STEP 1.
- the processing in block S4 is performed in parallel on the N allocation pattern groups divided in block S3, thereby promoting reduction in calculation time.
- the search space can be reduced (STEP 1). Further, common parameters are periodically checked while performing parallel processing, and it is determined whether each allocation pattern is optimal (STEP 2). With these two steps, the search space is reduced and the overall processing time can be completed in a short time.
- block S6 a specified time is confirmed, and once the specified time has elapsed, a part of the processing results are outputted and displayed on the monitor of the operator's terminal (FIG. 1), for example (block S7).
- block S8 a state in which all processing is completed is reached (block S8) and the processing is completed.
- FIG. 3 is a diagram for explaining an example of a method for calculating the predetermined time in block S6 of FIG. 2. For example, in a graph plotting evaluation values over time, the time at which the evaluation values are saturated (saturation time) can be determined from past results and used as the specified time.
- the processor 11 randomly assigns constraint parameters (block S13) and checks for inconsistencies from the assignment results (block S14).
- the inconsistency is, for example, a contradiction caused by assigning the type of patrol building (eg, high voltage) to the type of power supply vehicle (eg, only low voltage). In other words, it is not possible to patrol high-voltage buildings with low-voltage power supply vehicles. By eliminating such contradictory combinations, it becomes possible to reduce the search space for the itinerary route. Note that by implementing the process of block S14 as a separate module, it is also possible to flexibly respond to increases and decreases in combinations.
- block S15 If there is a contradiction (yes in block S15), the processing procedure returns to block S13 again. If there is no contradiction ((absent) in block S15), the pattern obtained in block S13 is retained as an allocation pattern and stored in the storage 12 (block S16). The steps from block S13 to block S16 are repeated until the number of retained layout patterns reaches N (block S17). When the number of retained layout patterns reaches N, all layout patterns are retained (block S18).
- FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the processing procedure in block S4 of FIG. 2.
- the processor 11 determines the repetition generation (M) (block S21), and then executes the process of STEP 2 (FIG. 2) (block S22).
- M repetition generation
- STEP 2 STEP 2
- FIG. 5 As a method for determining the number of generations, for example, it is possible to calculate it from the past constraint parameter amount as a default value and the number of patterns that output successful patterns.
- the processor 11 determines the presence or absence of a past pattern (block S26), and if (absent), the processing procedure returns to block S22. If there are past patterns (all are present), the processing procedure reaches block S27.
- the allocation possibility is processed in STEP 1, and patterns that do not match the common parameter from the evaluation value are periodically pruned from among the patterns that can be allocated. Accordingly, it is possible to calculate an optimal (approximate) solution while reducing processing time.
- FIG. 7 shows an example of the calculated approximate solution.
- FIGS. 8 and 9 are diagrams for explaining specific examples of calculated approximate solutions.
- worker changes are set at a building (north building) along the way. This prevents work from being concentrated on one worker, and enables efficient processing by distributing work among a plurality of workers, as shown in FIG. Therefore, the entire work can be completed in a short time. That is, it is possible to predict each processing time, level out the processing of the entire process, and shorten the processing completion time.
- the search for a tour route is formulated as a schedule problem that extracts the best solution (approximate solution/optimal solution) for each power supply vehicle's tour pattern, and the allocation is determined in multiple steps (STEP 1, STEP 2). .
- This allows the search space to be reduced. Furthermore, by periodically checking the common parameters while performing parallel processing, the search space can be further reduced, and the overall processing time required to search for the itinerary route can be further reduced.
- the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and in the implementation stage, the components can be modified and embodied without departing from the gist of the invention.
- various inventions can be formed by appropriately combining the plurality of components disclosed in the above embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiments. Furthermore, components from different embodiments may be combined as appropriate.
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Abstract
この発明の一態様に係るルート探索装置は、電源車および複数の拠点に割付けられる複数のパラメータの組み合わせに対応する複数の割付パターンを記憶する記憶部と、プロセッサとを具備する。プロセッサは、条件処理部と、データ分析処理部と、データ決定部とを具備する。条件処理部は、複数の割付パターンから与えられた制約条件を満たす割付パターンを抽出する。データ分析処理部は、抽出された割付パターンを対象として、電源車の複数の拠点への巡回パターンに関する目的関数を最適化する。データ決定部は、最適化の結果から電源車の巡回ルートを決定する。条件処理部は、静的な第1の制約条件を満たす割付パターンを抽出する第1ステップを実行する機能と、第1の制約条件を満たす割付パターンから、動的な第2の制約条件を満たす割付パターンをさらに抽出する第2ステップを実行する機能とを備える。
Description
この発明の一態様は、ルート探索装置、ルート探索方法、およびプログラムに関する。
通信インフラは、災害時においても安定して稼働することを求められる。特に、電源の確保が急務である。そこで通信事業者は、複数の電源車を待機させておき、被災した拠点(停電ビルなど)に電源車を巡回させるシステムについて検討している。
災害時にサービスを迅速に復旧させるためには、複数の電源車を複数の拠点に巡回させるためのルートの算出が不可欠である。しかし経路を単純に計算するだけでは十分ではなく、電源車の運転者、電源を供給する作業者の作業可否(運転の可否、電気工事の可否など)、あるいは勤務形態といった、多様な要素(パラメータ)を加味する必要がある。これは、いわゆるNP困難問題としての様相を呈し、電源車配備(巡回)ルートパターンの数が爆発的に増えることから、解を得るまでに非常に長い時間がかかっていた。
この種の困難を解消するため、例えば非特許文献1に記載の技術が知られている。
災害時にサービスを迅速に復旧させるためには、複数の電源車を複数の拠点に巡回させるためのルートの算出が不可欠である。しかし経路を単純に計算するだけでは十分ではなく、電源車の運転者、電源を供給する作業者の作業可否(運転の可否、電気工事の可否など)、あるいは勤務形態といった、多様な要素(パラメータ)を加味する必要がある。これは、いわゆるNP困難問題としての様相を呈し、電源車配備(巡回)ルートパターンの数が爆発的に増えることから、解を得るまでに非常に長い時間がかかっていた。
この種の困難を解消するため、例えば非特許文献1に記載の技術が知られている。
小川まな美, 金井俊介, 田山健一, "災害時における地点の重要度を考慮した配送計画アルゴリズムの提案", 信学技報, vol. 120, no. 433, ICM2020-81, pp. 120-124, 2021年3月.
既存の技術では、電源車配備ルートを総当たりで探索し厳密解を得ようとしていた。このため全ての巡回パターンを対象に、各巡回ルートを評価・比較する必要があり、計算量が多くなりがちであった。厳密解でなく最適解を得ようにも、電源車に割付けられるパラメータは数多くあり、割付可能なパターンから評価値を計算して最適解を判断する必要があることから、計算が完了するまでに膨大な時間がかかっていた。
この発明は上記事情に着目してなされたもので、巡回ルート探索時間を短縮することの可能な技術を提供しようとするものである。
この発明は上記事情に着目してなされたもので、巡回ルート探索時間を短縮することの可能な技術を提供しようとするものである。
この発明の一態様に係るルート探索装置は、電源車および複数の拠点に割付けられる複数のパラメータの組み合わせに対応する複数の割付パターンを記憶する記憶部と、プロセッサとを具備する。プロセッサは、条件処理部と、データ分析処理部と、データ決定部とを具備する。条件処理部は、複数の割付パターンから与えられた制約条件を満たす割付パターンを抽出する。データ分析処理部は、抽出された割付パターンを対象として、電源車の複数の拠点への巡回パターンに関する目的関数を最適化する。データ決定部は、最適化の結果から電源車の巡回ルートを決定する。条件処理部は、静的な第1の制約条件を満たす割付パターンを抽出する第1ステップを実行する機能と、第1の制約条件を満たす割付パターンから、動的な第2の制約条件を満たす割付パターンをさらに抽出する第2ステップを実行する機能とを備える。
この発明の一態様によれば、巡回ルート探索時間を短縮することの可能な技術を提供することができる。
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
<構成>
図1は、この発明の第1の実施形態に係る巡回ルート探索装置を含むシステムの一例を示す図である。図1において、巡回ルート探索装置10は、プロセッサ11、ストレージ12、インタフェース部13、およびメモリ14を備える。つまり巡回ルート探索装置10はコンピュータであり、例えば、パーソナルコンピュータ、あるいはサーバコンピュータ等として実現される。
<構成>
図1は、この発明の第1の実施形態に係る巡回ルート探索装置を含むシステムの一例を示す図である。図1において、巡回ルート探索装置10は、プロセッサ11、ストレージ12、インタフェース部13、およびメモリ14を備える。つまり巡回ルート探索装置10はコンピュータであり、例えば、パーソナルコンピュータ、あるいはサーバコンピュータ等として実現される。
インタフェース部13は、ネットワーク100に接続され、例えばデータベース2にアクセスして災害状況などの情報を取得することができる。また、インタフェース部13は、例えば配車センタのオペレータからの要求に応じて、巡回ルート探索装置10により生成された巡回パターン3を出力する。
ストレージ12は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の、不揮発性の記憶媒体(ブロックデバイス)である。ストレージ12は、OS(Operating System)やデバイスドライバなどの基本プログラム、および巡回ルート探索装置10の機能を実現させるためのプログラム等に加えて、割付パターン12aを記憶する。
割付パターン12aは、ルート探索の対象である電源車と、当該電源車の巡回先である複数の拠点に割付けられる複数のパラメータの組み合わせに対応する、複数の割付パターンを記憶する。
図1のメモリ14は、例えばRAM(Random Access Memory)であり、ストレージからロードされたプログラム14aに加え、プロセッサ11により算出された巡回パターン14cを記憶する。
プロセッサ11は、例えばCentral Processing Unit(CPU)やMicro Processing Unit(MPU)等の演算ユニットであり、メモリ14にロードされたプログラムにより、その機能を実現する。
ところで、プロセッサ11は、実施形態に係わる機能ブロック(プログラムモジュール)として条件処理部111、データ分析処理部112、および、データ決定部115を備える。これらの機能ブロックは、プログラム14aに含まれる命令をプロセッサ11が実行することで実現される、処理機能である。すなわち、本発明の巡回ルート探索装置10はコンピュータとプログラムによっても実現できる。光学メディアなどの記録媒体にプログラムを記録して配布することが可能である。あるいは、ネットワークを通してプログラムを提供することも可能である。
条件処理部111は、ストレージ12に予め記憶された割付パターン12aから、与えられた制約条件を満たす割付パターンを抽出する。ここで制約条件とは、例えばデータベース2やオペレータから与えられる情報であり、電源車の巡回する拠点(ビルなど)の数、電源車の出発時刻、電源車の残電力量、拠点の残電力量、作業者の許可業務時間、または、作業者の実施可能業務、などである。
データ分析処理部112は、条件処理部111により抽出された割付パターンを対象として、電源車の前記複数の拠点への巡回パターンに関する目的関数を最適化する。目的関数としては、例えば、[特定のビルの停電時間を0にする]、[停電時間を全体的に最小化する]、などである。巡回ルートの算出にあたり複数の目的関数を用意しても良い。
データ決定部115は、データ分析処理部112による最適化の結果から、電源車の巡回ルートを決定する。
<作用>
図2は、図1に示されるプロセッサ11の処理手順の一例を示すフローチャートである。実施形態において、各電源車のルートの巡回パターンの探索を、最良解(近似解/最適解)を抽出するスケジュール問題として取り扱う。この種の問題の解法としては遺伝的アルゴリズムが著名である。
図2は、図1に示されるプロセッサ11の処理手順の一例を示すフローチャートである。実施形態において、各電源車のルートの巡回パターンの探索を、最良解(近似解/最適解)を抽出するスケジュール問題として取り扱う。この種の問題の解法としては遺伝的アルゴリズムが著名である。
図2において、プロセッサ11は、目的関数を設定する。(ブロックS1)。ここでは、最適化演算における評価目標値が例えば(A)に設定される。次に、プロセッサ11は、制約条件を設定する(ブロックS2)。
次に、プロセッサ11は、演算対象の割付パターン12aを複数のパターン(例えば1~N)に分割し(ブロックS3)、それぞれのパターン群に対する処理(1~N)を並行して実施する(ブロックS4)。ブロックS3は、予め静的に設定された制約条件(第1の制約条件)を満たす割付パターンを抽出する処理である(STEP1)。このステップにより、第1の制約条件と矛盾する割付パターンが除外され、巡回ルートの探索空間が縮小するされる。
ブロックS4においては、遺伝的アルゴリズム、あるいは分枝限定法などの、処理を独立して実施可能なアルゴリズムが採用される(STEP2)。STEP2の処理は、STEP1で抽出された割付パターンから、動的な第2の制約条件を満たす割付パターンをさらに抽出する処理である。
ブロックS4において、処理が開始されると(サブブロックS41)、一定の時間の経過ののち(サブブロックS42)、評価値が抽出され、並列処理を行いながら共通パラメータ(例えば停電時間、1人当たりの業務時間など)が定期的にチェックされる(ブロックS5)。評価目標値Aよりも良好な値が得られれば(サブブロックS43)、処理は継続され再びサブブロックS42の処理が繰り返される。
目的関数の評価値が、規定値としての評価目標値Aよりも良い値でなければ、つまり評価値が既定値以下であれば、処理は途中で終了される(サブブロックS44)。また、N=1の処理が全て完了したならば(サブブロックS45)、評価値(A)が更新されて処理手順は次のブロックS6に至る。
ブロックS4の処理は、ブロックS3で分割されたN個の割付パターン群に対し並行して実施され、これにより演算時間の短縮が促される。
ブロックS4の処理は、ブロックS3で分割されたN個の割付パターン群に対し並行して実施され、これにより演算時間の短縮が促される。
割付可否の判断を複数STEPで行うことにより、探索空間の縮小化(STEP1)が実現される。また、並列処理を行いながら共通パラメータが定期的にチェックされ、それぞれの割付パターンが最適か否かが判断される(STEP2)。この2つのSTEPにより、探索空間が縮小化され、全体の処理時間を短時間で終了することができる。
ブロックS6では、規定の時間が確認され、規定の時間が経過したならば一部の処理結果が例えば出力されてオペレータの端末(図1)のモニタ等に表示される(ブロックS7)。ブロックS6で全ての処理が完了したと判定されると、全処理完了の状態に至って(ブロックS8)処理は完了する。
図3は、図2のブロックS6において既定時間を算出する方法の一例を説明するための図である。例えば、時間の経過に対する評価値をプロットしたグラフにおいて、過去の実績から評価値が飽和する時間(サチレーション時間)を求めておき、この時間を規定時間として用いることができる。
図4は、図2のブロックS3における処理手順の一例を示すフローチャートである。プロセッサ11は、制約パラメータを抽出したのち(ブロックS11)、パターン数を確認する(ブロックS12)。パターン数として、例えば、最適解(厳密解)が要求される場合は無限値を設定することができる。近似解で十分であれば、有限のデフォルト値を設定することができる。デフォルト値は、例えば過去の制約パラメータ量と成功パターンを出力したパターン数から算出することも可能である。
次に、プロセッサ11は、制約パラメータをランダムに割り付け(ブロックS13)、割付の結果から矛盾点を確認する(ブロックS14)。矛盾点とは、例えば電源車のタイプ(例:低圧のみ)に対し巡回ビルのタイプ(例:高圧)が割り付けられたことによる矛盾である。つまり高圧ビルに対し低圧タイプの電源車を巡回させることはできない。このような矛盾する組み合わせを排除することにより巡回ルートの探索空間を縮小することが可能になる。なお、ブロックS14の処理は別モジュールとして実装することにより、組合せの増減に柔軟に対応することも可能である。
矛盾点があれば(ブロックS15で(有))処理手順は再びブロックS13に戻る。矛盾点が無ければ(ブロックS15で(無))、ブロックS13で得られたパターンは割付パターンとして保持され、ストレージ12に記憶される(ブロックS16)。ブロックS13~ブロックS16の手順は、保持された割付パターンがNに達するまで繰り替えされる(ブロックS17)。保持された割付パターンがNに達したならば、全ての割付パターンとして保持される(ブロックS18)。
図5は、図2のブロックS4における処理手順の一例を示すフローチャートである。ブロックS4では、遺伝的アルゴリズムに基づく目的関数の最適化が実施される。図5において、プロセッサ11は、繰り返し世代(M)を決定したのち(ブロックS21)、STEP2(図2)の処理を実施する(ブロックS22)。世代数の決定方法としては、例えば、デフォルト値として過去の制約パラメータ量と成功パターンを出力したパターン数から算出することが可能である。
次に、プロセッサ11は、パラメータAを抽出する(ブロックS23)。ここで抽出されるパラメータは、複数のケースもあり得る。抽出されたパラメータAの全てが最上位であれば(ブロックS24)、プロセッサ11は繰り返し世代数を確認し(ブロックS27)、世代数がMに達すれば(ブロックS28)処理は完了する。ブロックS24において、例えばパラメータ(停電時間)に関し、停電時間=0時間が最上位である。
一方、パラメータ(1人当たりの業務時間)に関し、1人当たりの業務時間=6時間は最上位ではない。そこで、もっと良いパターンがあることを想定し、プロセッサ11は、「最上位ではないパラメータ」をランダムに変更する。なお、最上位ではないパラメータが複数ある場合は、どちらか一方を固定してランダムに変更する。
ブロックS24においてNoであれば、プロセッサ11は、最上位以外のパラメータを交叉、または突然変異として変更する。遺伝的アルゴリズムにおいては、1点交叉、2点交叉、突然変異率は別途変更できるように、別処理として扱うことも可能である。
次に、プロセッサ11は、過去パターンの有無を判定し(ブロックS26)、(無し)ならば処理手順はブロックS22に戻る。過去パターンが(全て有り)ならば、処理手順はブロックS27に至る。
<効果>
図6および図7は、本実施形態により得られる効果を説明するための図である。図6(a)に示されるように、既存の技術では、電源車に対して多くのパラメータを割り付け、その割付可能なパターンから評価値を計算して最適解を判断する必要があるために、膨大な時間が掛かってしまうケースがあった。
図6および図7は、本実施形態により得られる効果を説明するための図である。図6(a)に示されるように、既存の技術では、電源車に対して多くのパラメータを割り付け、その割付可能なパターンから評価値を計算して最適解を判断する必要があるために、膨大な時間が掛かってしまうケースがあった。
これに対し、図6(b)に示されるように実施形態では、割付可否をSTEP1で処理し、割付可能なパターンの中から定期的に評価値から共通パラメータと合致しないパターンを枝刈りすることにより、処理時間を短縮して最適(近似)解を算出することができる。図7に、算出された近似解の一例を示す。
図8および図9は、算出された近似解の具体例について説明するための図である。図8に示されるように、実施形態により算出された巡回ルートでは、例えば途中のビル(北ビル)における作業員の交代が設定される。これにより1人の作業員に稼働が集中することが避けられ、図9に示されるように複数の作業員で稼働を分散して効率的に処理することができる。よって、全体での作業時間も短時間で完了させることが可能になる。すなわち、各処理時間を予測し、プロセス全体の処理を平準化して処理完了時間を短時間することができる。
以上述べたように、実施形態では、電源車の巡回ルートをスケジュール問題として処理し、条件が不一致となるパターン(「矛盾点」)を除外することで、探索対象となる割付パターン(巡回パターン)の数を削減する[STEP1]。次に、一定時間ごとに、探索途中の巡回パターンを評価し、評価結果(※パラメータA)が一定値以下のパターンの探索を中断することで、探索対象となる巡回パターン数を削減する[STEP2]。STEP1、およびSTEP2の処理により、探索対象となる巡回パターン数を大幅に削減し、枝刈りによる検索時間の短縮を促進することができる。
すなわち実施形態では、巡回ルートの探索を、各々の電源車の巡回パターンについて最良解(近似解/最適解)を抽出するスケジュール問題として定式化し、割付可否を複数のステップ(STEP1、STEP2)で行う。これにより探索空間を縮小化できる。また、並列処理を行いながら共通パラメータを定期的にチェックすることで、探索空間をさらに縮小化することができ、巡回ルートの探索にかかる全体の処理時間をさらに短縮することができる。
これらのことから、実施形態によれば、巡回ルート探索時間を短縮することの可能な技術を提供することができる。ひいては、災害発生時の電源車の配備ルートを迅速に提案し、稼働削減に寄与することが可能になる。また、BCP(Business Continuity Plan)の強靭化に寄与することも可能である。
なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
2…データベース
3…巡回パターン
10…巡回ルート探索装置
11…プロセッサ
12…ストレージ
12a…割付パターン
13…インタフェース部
14…メモリ
14a…プログラム
14c…巡回パターン
100…ネットワーク
111…条件処理部
112…データ分析処理部
115…データ決定部。
3…巡回パターン
10…巡回ルート探索装置
11…プロセッサ
12…ストレージ
12a…割付パターン
13…インタフェース部
14…メモリ
14a…プログラム
14c…巡回パターン
100…ネットワーク
111…条件処理部
112…データ分析処理部
115…データ決定部。
Claims (7)
- 電源車および複数の拠点に割付けられる複数のパラメータの組み合わせに対応する複数の割付パターンを記憶する記憶部と、
プロセッサとを具備し、
前記プロセッサは、
前記複数の割付パターンから与えられた制約条件を満たす割付パターンを抽出する条件処理部と、
前記抽出された割付パターンを対象として、前記電源車の前記複数の拠点への巡回パターンに関する目的関数を最適化するデータ分析処理部と、
前記最適化の結果から前記電源車の巡回ルートを決定するデータ決定部とを具備し、
前記条件処理部は、
静的な第1の制約条件を満たす割付パターンを抽出する第1ステップを実行する機能と、
前記第1の制約条件を満たす割付パターンから、動的な第2の制約条件を満たす割付パターンをさらに抽出する第2ステップを実行する機能とを備える、ルート探索装置。 - 前記第1ステップは、前記第1の制約条件と矛盾する割付パターンを除外して前記巡回ルートの探索空間を縮小するステップである、請求項1に記載のルート探索装置。
- 前記第2ステップは、前記目的関数の評価値が既定値以下の割付パターンに対する前記巡回ルートの探索を中断するステップである、請求項1に記載のルート探索装置。
- 前記データ分析処理部は、遺伝的アルゴリズムに基づいて前記目的関数を最適化する、請求項1に記載のルート探索装置。
- 前記データ分析処理部は、分岐限定法により前記目的関数を最適化する、請求項1に記載のルート探索装置。
- 電源車および複数の拠点に対して割付けられる複数のパラメータの組み合わせに対応する複数の割付パターンを記憶する記憶部と、プロセッサとを具備するコンピュータにより、前記電源車の巡回ルートを生成する巡回ルート探索方法であって、
前記プロセッサが、与えられた制約条件を満たす割付パターンを前記複数の割付パターンから抽出する抽出過程と、
前記プロセッサが、前記抽出された割付パターンを対象として、前記電源車の前記複数の拠点への巡回パターンに関する目的関数を最適化する過程と、
前記プロセッサが、前記最適化の結果から前記電源車の巡回ルートを決定する過程とを具備し、
前記抽出過程は、
前記プロセッサが、静的な第1の制約条件を満たす割付パターンを抽出する過程と、
前記プロセッサが、前記第1の制約条件を満たす割付パターンから、動的な第2の制約条件を満たす割付パターンをさらに抽出する過程とを備える、ルート探索方法。 - コンピュータを、請求項1乃至5のいずれか1項に記載のルート探索装置の前記各部として機能させる、プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2022/022934 WO2023238225A1 (ja) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | ルート探索装置、ルート探索方法、およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2022/022934 WO2023238225A1 (ja) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | ルート探索装置、ルート探索方法、およびプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2023238225A1 true WO2023238225A1 (ja) | 2023-12-14 |
Family
ID=89118043
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/JP2022/022934 WO2023238225A1 (ja) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | ルート探索装置、ルート探索方法、およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
WO (1) | WO2023238225A1 (ja) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001092802A (ja) * | 1999-09-17 | 2001-04-06 | Fujitsu Ltd | 最適化装置、最適化方法、及び記録媒体 |
JP2011138345A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | Ns Solutions Corp | 解探索装置、運用割当装置、解探索方法、運用割当方法及びプログラム |
JP2021111276A (ja) * | 2020-01-15 | 2021-08-02 | Jfeスチール株式会社 | 配送計画作成方法、操業方法、及び配送計画作成装置 |
WO2022044119A1 (ja) * | 2020-08-25 | 2022-03-03 | 日本電信電話株式会社 | 経路探索装置、経路探索方法、およびプログラム |
-
2022
- 2022-06-07 WO PCT/JP2022/022934 patent/WO2023238225A1/ja unknown
Patent Citations (4)
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