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配送エリアを考慮した配送経路問題について

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Academic year: 2021

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日本オペレーションズ・リサーチ学会

2004年秋季研究発表会

1−C−2

配送エリアを考慮した配送経路問題について

02104010 法政大学 ☆加藤 康生 01900070 法政大学 若山 邦弘

KATOH 1ねsuo

WAXAMA Kunihiro 復する配送である.しかし,この配送方法では顧客と同じ 台数の配送車が必要となり,配送距離も長くなり,積載率 も悪くなる.そこで,この往復配送から徐々に二つの経路 を一つに統合して,配送経路を改善していく方法をセービ ング法という. 配送経路を統合することで減少することができる配送 距離をセービング値として,配送車の積載制限などの制約 を満たすなかで最も大きなセービング値から順に経路の 統合を行っていく. 図2.1からわかるようにi,jを統合するときのセービン グ値βは(1)のような式で計算される.ここでデポの番 号は0とする. 1. はじめに 配送計画は,配送センター(デポ)に集められた貨物を 配送車に積載し各顧客へ届けるといったものの流れを計 画することである.配送計画の中でも,配送費用に大きな 影響を与える,配送経路問題(VbhicleRoutingProblem: VRP)についての研究を行う. VRPは,顧客の各配送車への割り当て,およびその訪 問順序を最適化し,より少ない車両,コスト(時間,距離) で配送できる計画を立案する問題である.一般的にVRP では,エリア配送といった地理的条件にしばられない効率 のよい計画を作成するため,デポから円を描くようにまん べんなく顧客を訪問する経路を作成する. 実際の配送においては,配送先が地理的にまとまってい たほうが顧客の不在や道路状況などの不確定要因に対応 しやすいことやドライバーの地の利なども考慮すること ができることから,配送計画を行う現場ではエリア配送の 考え方が根強く残っているおり,VRPで作成された計画 に納得されない場合もある. しかし,エリアを分割した配送計画セは日々の荷畳が決 まらない状況でエリアを分割するために日によってエリ ア内の配送量に偏りがでてしまう.またエリアをまたがっ ての配送を考慮していないため,エリアをまたげば1台で 済むところが2台になってしまう場合があるなどの問題 点を持っている. 本研究では,VRPの−解法であるセービング法に改良 を加えることで,各配送車が周る顧客先をまとめ,配送エ リアを考慮した計画モデルの提案を行う.また,求められ た案を初期解としてSA法にて改良するモデルについても 提案を行っていく. ∫=dof+doノーd戸 (1) d少‥顧客ノから顧客ノの距離 顧客i 図2.1配送経路の統合 3.セービング値の修正 配送距離の減少値であるセービング値を(2)のように 変更する. 2.セービング法 最も単純な配送方法は,各配送車がデポと1件の顧客を往 ∫=ん×doJ+た×doノーd少 (2)

−52−

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次にこのパラメータAを変更した場合の顧客の集約度 合を数値で検証する.各顧客の荷量は日々変化するものな ので,実験では荷畳を変化させて1000回の実験を行っ た.図4.3はAを0.01から1までの0.01刻みに変化させ ていき,その場合の平均車両数と平均標準偏差を求めた. 標準偏差については一つの車両が訪問する顧客郡の重

、心を中心として求めた.

た:エリア指向の度合を表すパラメータ(0<ん<1) デポから顧客までの距離にパラメータ互を乗じることで, セービング値の中での評価を軽くし,これにより顧客郡と デポとの距離を縮める力が弱まり,結果として一台の配送 車が配送する顧客先の分散が小さくなる傾向が出てくる. 4.実験結果 修正したセービング値を用いて,200件の顧客先に配送 する実験を行った. 図4.1にはA=1,すなわち一般的なセービング値を用 いた場合の実験結果を示した.図中の記号は顧客で,同一 の記号は一つの配送車で訪問する顧客を表し,楕円により 大まかなエリアを表した. 楕円が重なり合い,配送エリアがそれぞれ重なっている ことがわかる. 図4.2にはA=0.24の場合,楕円が重なり合う部分が少 なく,顧客が入り組むことなくまとまった形で一?の配送 車が担当していることが見て取れる. 11 10 9 8 7 6 10.90.80.70.60.50.40.30.20.1 調整値(k) △ 平均車両数 □ 平均標準偏差 図4.3 車両数と顧客郡の標準偏差 5.考察 図4.1,図4.2からわかるようにセービング値に修正を施 すことで車両の担当する顧客が集約されていることが分 かり,顧客の不在や不測の事態に対応しやすい計画の作成 をすることができた. また,図4.3からパラメータについては,今回はA=0‖23 付近を超えてしまうと,標準偏差が大きくなりセービング 値を修正する意味合いが薄れてしまうことから,パラメー タ Aの決定には今回のような実験的に求めていく必要が ある.SA法については,学会発表にて行わせていただき ます. 図4.1通常のセービング法の結果 参考文献 [1]増井忠幸,百合本茂,“ロジスティクスのOR”,横 書店(1998)

[2]米沢隆,“配送経路計画における動的エリア指向最適

化”,日本オペレーションズ・リサーチ学会2002年秋季 研究発表 図4.2 セービング値修正後の結果(A=0.23) ー53− © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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