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OR-DP部会(2)多種流輸送モデル

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Academic year: 2021

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11111

多種流輸送モ

アノレ 貨物が駅に持ち込まれるとき,行き先はすでに定まっ ている.しかし,それらの輸送物を全体的に眺めてみる と,かなりの無駄をしていることが多い.たとえば,水 島で精製された石油を東京に運び,鹿島で、精製した石油 を関西方面に運ぶということはざらにある.農産物,重 工業品にしても同様のことが行なわれているであろう. ある品物の運送費は輸送距離に比例して増大するとす れば,運送費に上述のような無駄が生じそれが品物の 価格に反映されて,ひいては消費者に負担されているこ とになるだろう. ここで全体的視野に立って貨物の全輸送費を最小にす るような輸送計画を考えてみることは意味あることと思 われる.その結果として,貨物の輸送容量をさらに充実 する必要のある路線とか,必要以上に大きな容量を持っ ている路線などが理論的に発見される可能性もある. 1. 問題 鉄道網を 1 つのネットワークとし,各地点ごとに各品 目の総発着量のみに注目する.すなわち,地点 i におけ る品目 J の総発量を Oil , 総着量を Iil としたとき

b

i

!

=

O

i

l

-

1

i

l

を考える • bil>O のとき baを地点iからの品目 1 の発 量とし,着量は0 とする . bil<O のとき んを地点 i における品目 J の着量とし,発量は O とする. これらの量を用いて,各品目の行き先はとくに規定し ないで,各地点における各品目の需要供給を満足するよ うな輸送費最小の輸送計画を立てる問題をあっかう. ここで注意すべきことは,ある地点では石油を主食と し,またある地点ではりんごを燃料に使うといったこと 長谷 彰 ブランチ是における輸送コスト : Uk (各品目共通) ブランチ h における品I'l l の流量 :Xkl M L iヨ的関数 L:Uk (

L

:

Xkl) ーー→最小 k=l l=l L 制約条件 L: Xkl孟C

k

(k=l ,.. ・ , M) J.

J

i=l, ・・・, N\

k

E

L

F

k

z

-

k

j

s

f

k

l

=

h

t

i

k l, , L) K' ノード i に入るブランチの集合 K": ノード i から出るブランチの集合 2. 解法 多種流輸送問題の近似解を求める手法の 1 つに IA 法

(

I

n

c

r

e

m

e

n

t

a

l

Assignment 法)がある. <手順> ① 発地点となるらおよび品目 1 をランダムに選ぶ. ②品目 l を必要としているノードのうちらから最 小費用で輸送できるノードらを求める. ③ biA! の何%か(これを increment といい,あらか じめ定めておく)をノードらへ最小費用のノレートを とおして割りあてる.このときそのルート上の各ブ ランチの秤量およびらにおける品 n 1 の必要最を 越えないように注意する. ④ ①~③をすべてのノードの発着量が満足されるま で繰り返す. ⑤ f二;己の匂~④において解が求まった後,そこです べての流量を何%か(これを修正量という)を減じて その減量分に対して⑦~④を行なう. が起こらないように,同ーのネットワーク上を多品目が 3. おわりに

同時に流れるミとである.このような問題を多種流輸送 IA法における increment は 1 ~1O%,修正量は 30

問題という ~50%程度が適当であることが,経験的に知られてい ここでつぎのような記号を用いて LP による定式化を る. 行なってみよう. / ドの例数

:N

フフ ンチの俳l 数

:M

口仁口I

f

J

{

1

M

数 :L ブランチ k の谷量: : ck ノード i における品目 J の発活量 :

b

i

l

IA 法は一種のシミュレーション的方法であるが,反 復を繰り返すことによって最適解に収束することが知ら れている「改訂 1 Aìl、 J (仮称)が「各種輸送網の将来計 画の基本原理とその手法」運輸調育局,昭和45年 3 刀, などに示されている. (ながや・あきら 日本科学技術研修所)

"川川"川"川"川川"川川"川"川山"川川"川"川川"川t“川山"川川"川川"川"川川"川"川川"川"川"川川l川山川"川川1川川川"川川1日川川1川山川"川川"川川川"川川l川川"川"山山"川川"川"川"川川"川"川川"川川"川川"川川"川川"山川"川"山川"川川E川1川川"川川"川川t川川"川川"川"山"川川"川"川山【日川川"川川"川"川川l川川"川山"川川"川川"川"川"川川l日川"川"川川"川川"川川"川"川"川"川川"川川"川川"川川"川"川"川山"川川"川"山山"川川"川川"川川'川川"川川"川川"川"川"川山'μ川川"川川"川川I川川"川川"川川"川川"川川"川"川"川"川"川山"川川E川川"川川"川川"川川1川山山"川山1川川川"川"川'

1

1

6

オベレーションズ・リサーチ

参照

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