(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
期間内に配送する自動車群とその自動車群の配送先群を対にして記憶している期間内出荷情報ファイル、
その期間内に利用可能な自動車積載車両群とその種類を記憶している自動車積載車両情報ファイル、
配送先間の距離を記憶している配送先情報ファイル、
自動車をその形状とサイズから積載に要するサイズによってグループ分けするとともに当該積載に要するサイズの大小関係が当該グループ間の大小関係であると定義したときの当該グループ間の大小関係を記憶している大小情報ファイル、
自動車積載車両の種類ごとに、その自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群のうち、最大グループで代表されるグループ群を記憶している積載情報ファイル、
上記各情報ファイルに記憶されている情報を制約条件として、最小台数の自動車積載車両でかつ最小の総走行距離で、その期間内に配送する自動車群をその配送先群に配送できる配送計画を探索する最適解探索装置、
とを有する自動車の配送計画作成装置。
【請求項２】
前記積載情報ファイルが、同時に積載可能なグループ群を複数個記憶していることを特徴とする請求項１に記載の自動車の配送計画作成装置。
【請求項３】
前記期間内出荷情報ファイルは、当該期間を含むより長期の期間内に配送する自動車群から、納期までの余裕に基づく優先度と出荷場内での自動車の並び順に基づく優先度を総合した総優先度に基づいて、総優先度の高い自動車群が選択されて記憶されていることを特徴とする請求項１に記載の自動車の配送計画作成装置。
【請求項４】
配送する自動車群をその納期と対にして記憶している納期情報ファイル、
その自動車の出荷場内での並び順を記憶している並び順情報ファイル、
自動車をその形状とサイズから積載に要するサイズによってグループ分けするとともに当該積載に要するサイズの大小関係が当該グループ間の大小関係であると定義したときの当該グループ間の大小関係を記憶している大小情報ファイル、
自動車積載車両の種類ごとに、その自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群のうち、最大グループで代表されるグループ群を記憶している積載情報ファイル、
納期情報ファイルが記憶している自動車群と、積載情報ファイルが記憶している最大グループで代表されるグループ群の情報に従って、同時積載する自動車群の候補を生成する候補生成手段、
生成された候補について、納期までの余裕に基づく優先度と出荷場内での並び順に基づく優先度と積載率に基づく優先度から総優先度を算出する手段、
算出された総優先度に基づいて、自動車積載車両に同時に積載する自動車群を決定する決定手段、
とを有する自動車の配送計画作成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の自動車を自動車積載車両によって出荷場から配送先に配送するにあたって、自動車積載車両にどの自動車を組合せて積載して配送するかを決定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、図１に示すように、１６箇所の配送先に１６台の自動車を２台の自動車積載車両で配送する場合を考える。この場合、例えば図（Ａ）に例示するルート１０のように配送すると、ルート１０で配送しなければならない8台の自動車を１台の自動車積載車両に積載できないので、２台の自動車積載車両では配送できないものが、図（Ｂ）のルート１２とルート１３で配送するようにすると、両ルートともにそのルートで配送しなければならない8台の自動車を１台の自動車積載車両に積載することができるために２台の自動車積載車両で配送することができる場合がある。自動車の台数が同じでも、車種によって、1台の自動車積載車両に積載できたり積載できなかったりするからである。
【０００３】
同じ配送先に複数の自動車を配送することがあるために、配送ルートと積載自動車群は一対一に対応せず、例えば、図２に示すように、配送先２３に自動車Ａと自動車Ｂの２台を配送するときに、ルート２１で自動車Ａを配送してルート２２で自動車Ｂを配送すると、ルート２１で配送しなければならない自動車群（自動車Ａを含む）を１台の自動車積載車両に積載できないものが、ルート２１で自動車Ｂを配送してルート２２で自動車Ａを配送するようにすると、両ルートともにそのルートで配送しなければならない自動車群を１台の自動車積載車両に積載することができて２台の自動車積載車両で配送することができるようになる場合がある。
【０００４】
あるいは、明日が配送納期の自動車群に明後日が配送納期の自動車群の一部を付け加えて明日に配送する場合に、その一部の自動車群を的確に選択すると少ない自動車積載車両で効率的な配送ができるのに、その一部の選択を誤ったために多くの自動車積載車両を使って配送しなければならないことがおこる。
あるいは自動車出荷場から出荷する自動車群の出荷順序を的確に選択すると、自動車出荷場から目的自動車を取出す作業が楽に進むのに対し、その出荷順序の選択を誤ったために目的自動車を自動車出荷場から取出す作業に手間取るといった問題がおこる。
例えば、図３に例示するように、出荷場に並んでいる７台の自動車（先頭から順に１番、２番という）から、最初の自動車積載車両に、１番、２番、４番、５番を積載し、２台目の自動車積載車両に、３番、６番、７番を積載する場合と、最初の自動車積載車両に、３番、４番、５番、７番を積載し、２台目の自動車積載車両に、１番、２番、６番を積載する場合を比較すると、前者の場合には目的自動車を楽に取出せるのに対し、後者では取出作業に長時間を要してしまう。
【０００５】
効率的な配送作業を実行するためには、どの自動車積載車両にどの自動車群を積載してどの配送先に配送するのかを合理的に決定する必要がある。即ち、配送計画を合理的に決定する必要がある。
【０００６】
配送計画をコンピュータで算出する技術の一例が、特開平５−２９８５９２号公報に記載されている。この技術では、積荷の形状や積荷の重量によって、積載車両の優先順を判断するための基準値を知識ベースに記憶しておき、この知識ベースを活用しながら推論エンジンを作動させて、合理的な配送計画を推論してゆく。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
自動車積載車両に積載する自動車の種類数は多く、種類毎に複雑な形状をしており、種類ごとに形状を記憶しておく知識ベースを利用する技術では、推論過程に時間がかかりすぎて実用的に許される時間内に合理的な配送計画を推論することができない。
そのために、現状では、ベテラン作業員が過去の経験とノウハウに基づいて自動車配送計画を立案しており、必ずしも最適計画に近いものであることが保証されていない。また、納期遅れの発生を防止する為に、あえて積載効率の悪い配送を手配せざるを得ない事態も頻発している。
本発明の一つの目的は、自動車の合理的な配送計画を実用的な時間内で算出することができる技術を実現することにある。
本発明の他の一つの目的は、納期を勘案しながら、自動車出荷場から取出しやすい順序に従って自動車を取出せる配送計画を算出することができる技術を実現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段と作用】
本発明では、自動車積載車両に積載する自動車の種類数が極めて膨大な数に上るところを、自動車の形状とサイズから積載に要するサイズによって少数のグループに分類し、配送計画の立案と評価をグループ単位で扱う。さらに本発明では、自動車積載車両に同時積載可能なグループの組合せを予め記憶しておき、そのデータベースを利用することで解の探索時間の短縮化を図る。そのデータベースには、同時に積載可能なグループの組合せのうち、積載に要する最大サイズのグループで代表される組合せのみを記憶し、データベースのデータ量を圧縮し、探索時間の短縮化を図る。例えば、サイズが大きいグループからＡ，Ｂ，Ｃ・・・となっている場合、Ａ，Ｂ，Ｃの組合せが同時に積載可能であれば、Ａ，Ｂ，Ｄの組合せも、Ａ，Ｂ，Ｅの組合せも同時積載可能であるとして、データベースにはＡ，Ｂ，Ｃの組合せだけを記憶しておくのである。
【０００９】
本発明の自動車の配送計画作成装置は、期間内に配送する自動車群とその自動車群の配送先群を対にして記憶している期間内出荷情報ファイルと、その期間内に利用可能な自動車積載車両群とその種類を記憶している自動車積載車両情報ファイルと、配送先間の距離を記憶している配送先情報ファイルと、自動車をその形状とサイズから積載に要するサイズによってグループ分けするとともに当該積載に要するサイズの大小関係が当該グループ間の大小関係であると定義したときの当該グループ間の大小関係を記憶している大小情報ファイルと、自動車積載車両の種類ごとにその自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群のうちの最大グループで代表されるグループ群を記憶している積載情報ファイルと、上記各情報ファイルに記憶されている情報を制約条件として、最小台数の自動車積載車両でかつ最小の総走行距離で、その期間内に配送する自動車群をその配送先群に配送できる配送計画を探索する最適解探索装置を有する。
【００１０】
前記したように、サイズが大きいグループから順にＡ，Ｂ，Ｃ・・・となっている場合、Ａ，Ｂ，Ｃの組合せが同時に積載可能であれば、Ａ，Ｂ，ＤやＡ，Ｂ，Ｅの組合せも同時積載可能であるとして、積載情報ファイルにはＡ，Ｂ，ＤやＡ，Ｂ，Ｅのグループ群は記憶されず、Ａ，Ｂ，Ｃのグループ群のみが記憶されている。
最適解探索装置には、各種の最適解探索アルゴリズムが利用可能であるが、中でも遺伝アルゴリズムを用いた最適化手法（例えば朝倉書店から出版されているシステム制御学会編で、三宮信夫・喜多  一・玉置  久・岩本貴司が著作している）が好ましい。但し，本発明の最適化手法は、既知の最適解探索手法の任意のものが利用でき、上記のものに限定されるものではない。またここでいう最適解探索装置は、準最適解を探索するものであってもよい。
【００１１】
上記の装置によると、積載情報ファイルに例えばＡ，Ｂ，Ｄのグループ群が記憶されている場合に、図１の（Ａ）のルート１０のための自動車積載車両に、Ａ，Ｂ，Ｃの自動車を積載して配送する計画（これでは積載できない）は考慮対象から外され、代って、（Ｂ）に示すルート１２のための自動車積載車両にＡ，Ｃ，Ｄのグループが割当てられ、ルート１３のための自動車積載車両にＡ，Ｂ，Ｅのグループが割当てられる計画（これなら積載可能である）を考慮対象として最適配送計画が探索される為に、（Ａ）ではなく（Ｂ）に示される配送計画が探索される。このために、最小の自動車積載車両で最小の走行距離という条件を満たしながら、実際に実行可能な配送計画が探索される。
【００１２】
このとき、実際の自動車ごとに同時積載可能な組合せか否かを判断するのでなく、自動車が属するグループに着目して同時積載可能か否かを判断する為に、同時積載可能な組合せを記憶している積載情報ファイルのデータ量が小さく押さえられる。即ち、膨大なデータ量の情報ファイルを用意しておく必要がない。また最適配送計画を探索する探索処理を短時間で実行することができる。
【００１３】
前記積載情報ファイルが、同時に積載可能なグループ群を複数個記憶していることが好ましい。例えば、１台の自動車搬送車両に大型自動車Ａを積載すると中型車Ｂは積載できないことがある。この場合には、大型車Ａを含む同時積載可能なグループ群と、大型車Ａを含まない同時積載可能なグループ群が存在する。積載情報ファイルに２種類以上のグループ群が記憶されていると、どちらの可能性も考慮対象としながら最適配送計画が探索される。
【００１４】
期間内出荷情報ファイルが、当該期間を含むより長期の期間内に配送する自動車群から、納期までの余裕に基づく優先度と出荷場内での自動車の並び順に基づく優先度を総合した総優先度に基づいて、総優先度の高い自動車群が選択されて記憶されていることが好ましい。
【００１５】
この場合、期間内に配送すべき自動車群が、配送納期に間に合うなかで出荷場から取出しやすいように選ばれており、より長期間を通じてみたときに、期間全体に亘って合理的な配送計画が探求される。
【００１６】
この発明の他の一つの配送計画作成装置は、配送する自動車群をその納期と対にして記憶している納期情報ファイルと、その自動車の出荷場内での並び順を記憶している並び順情報ファイルと、自動車をその形状とサイズから積載に要するサイズによってグループ分けするとともに当該積載に要するサイズの大小関係が当該グループ間の大小関係であると定義したときの当該グループ間の大小関係を記憶している大小情報ファイルと、自動車積載車両の種類ごとに、その自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群のうち、最大グループで代表されるグループ群を記憶している積載情報ファイルと、納期情報ファイルが記憶している自動車群と、積載情報ファイルが記憶している最大グループで代表されるグループ群の情報に従って同時積載する自動車群の候補を生成する候補生成手段と、生成された候補について、納期までの余裕に基づく優先度と出荷場内での並び順に基づく優先度と積載率に基づく優先度から総優先度を算出する手段と、算出された総優先度に基づいて自動車積載車両に同時に積載する自動車群を決定する決定手段を有する。
【００１７】
この発明の配送計画作成装置は、長期的に見たときに好ましい配送計画を作成することができる。即ち、まだ納期に余裕のある自動車には低い優先度がつけられ、出荷場から取出しにくい自動車にも低い優先度がつけられ、自動車積載車両に積載したときに少数の台数しか積載できない自動車にも低い優先度がつけられる。一方において、納期に余裕のない自動車には高い優先度がつけられ、出荷場から取出しやすい自動車にも高い優先度がつけられ、自動車積載車両に積載したときに多数の台数を積載できる自動車にも高い優先度がつけられる。そして、この優先度に応じて、配送する自動車が順に決定されていくことから、結局、納期に余裕がなく、出荷場から取出しやすく、多数の台数を同時に積載できる自動車から順に配送されることになる。この結果、納期を遵守しながら、短い作業時間で多数の自動車を少ない自動車積載車両で配送できる計画が得られる。
【００１８】
【発明の効果】
この発明によると、配送作業者の作業負荷が低く、少数の自動車積載車両で配送できる合理的な配送計画が短時間で探索される為に、無駄の少ない合理的な配送作業が実現される。
【００１９】
【発明の実施の形態】
最初に、以下に説明する実施形態と実施例の特徴を列記する。
（形態１）  最適解探索装置は、自動車積載車両に対して担当地域を割当て、その割当てを実行するのに要する自動車積載車両の台数が最小で総走行距離が最小となる割当てを探求する。
【００２０】
【実施例】
図４は配送計画作成装置の第１実施例の機能ブロック図を示す。この配送計画作成装置はパーソナルコンピュータ装置で構成され、システムのハードウエア構成は通常のパーソナルコンピュータ装置のそれであり、説明を省略する。この配送計画作成装置は自動車の出荷場に設置され、作成した配送計画を出力して出荷作業者に指示する。配送計画は、いつ出荷場を出発する自動車積載車両にどの自動車群を組合せて積載するか、また、その自動車積載車両は出荷場を出発後にどの配送先にどの順序で配送するかを指示する。すべての自動車を配送し終えた自動車積載車両は自動車出荷場に戻り、再度の配送に従事する。この実施例では、配送計画作成装置が１日に１回作動して、１日毎の配送計画を作成する。なお、この発明の技術は、より短い期間あるいはより長い期間に亘る配送計画を作成することもできる。
図５は、作成された配送計画の出力例を示しており、この出力例から自動車を自動車積載車両に積載する作業者は、１回目の配送に出発する自動車積載車両Ｘに自動車Ａ１，Ａ３，Ｂ１，Ｃ３の４台を積載すればよいことがわかり、自動車積載車両Ｘの運転手は００１、００３、００４、００６の配送先を回ってＡ１，Ａ３，Ｂ１，Ｃ３の順で自動車を配送した後に出荷場に戻ればよいことがわかる。２度目以降の配送作業についても、必要な情報が得られる。
図６は、自動車積載車両の配送作業中の運行の様子を模式的に示し，Ｘ１は自動車積載車両Ｘの１回目の走行ルート、Ｙ１は自動車積載車両Ｙの１回目の走行ルートを例示している。
【００２１】
この配送計画作成装置（装置本体はパーソナルコンピュータ）は、自動車製造社の社内ネットワークシステムによって受注と生産と出荷に関する情報を集約している大型コンピュータに接続されており、その大型コンピュータから自己の出荷場から出荷する自動車群で１週間以内に配送納期となるもののリストを入手して納期情報ファイル４０に記憶する。図７は、１月９日時点での納期情報ファイル４０に記憶されているデータの一例を示し、Ａ１という自動車を配送先００１に１月１０日中に配送しなければならないことがわかる。このデータは、配送計画作成装置が配送計画を作成する期間（この場合１日）よりも長い期間（この場合１週間）分のデータを含んでいる。
【００２２】
またこの配送計画作成装置は、自動車の出荷場における自動車の並びの順序を記憶する並び順情報ファイル４８を持つ。この情報ファイル４８の記憶内容の一例が図８に示され、この場合、出荷場の並び列（これをヤードという）５２０には、先頭から順にＡ１，Ｂ１，Ｂ２，Ａ２，Ｃ１の順で５台の自動車が並び、それに続くヤード５２１に先頭から順に自動車Ｂ３，Ｃ２が並んでいることを示す。この情報ファイル４８には、配送計画作成期間の開始時の並び順が少なくとも記憶されており、後で説明する配送計画が作成された場合には、その配送計画に従って自動車が取出されていくものとしてその並び順のデータが更新されていく。自動車の取出しと並行して新しい自動車がヤードに並べられていく場合には、新たにヤードに加えられる自動車が付加えられる位置を考慮して並び順のデータが更新されていく。
【００２３】
納期情報と並び順情報に従って期間内に出荷する自動車が選択され、選択された自動車群がその自動車群の配送先群と対にして期間内出荷情報ファイル４１に記憶される。
図７に示すように、納期情報ファイル４０には納期までの余裕から評価した評価点が記憶されている。いま、１月９日の配送作業が完了し、１月１０日の配送計画を作成する場合を考える。
この場合、納期が１月１０日の自動車は１月１０日に配送しなければならず、評価点としては１０点（最高点）が付与される。納期が１月１１日の自動車は１日の余裕があり、５点（中間点）の評価点が付与される。納期が１月１２日以降の自動車は２日以上の余裕があり、０点（最低点）の評価点が付与される。
納期までに余裕のない自動車ほど高い評価点が付与される。
【００２４】
図８に示すように、並び順情報ファイル４８には並び順の他に、その並び順に対する評価点が記憶されている。先頭ヤードの先頭自動車には高い評価点が付与され、それから後ろに行くほど評価点が下がっていく。
取出しやすい自動車には高い評価点が付与され、取出しにくい自動車には低い評価点が付与されている。
【００２５】
期間内出荷情報ファイル４１には、１日分の出荷情報が記憶されている。例えば１月１０日の配送計画を作成する場合には、１月１０日に出荷する自動車の情報が記憶されている。この場合、納期情報ファイル４０を参照し、評価点１０の自動車の情報は全部、期間内出荷情報ファイル４１に複製する。それ以外の自動車については、納期から見た評価点と並び順から見た評価点の合計評価点が所定点以上となる自動車のみが期間内出荷情報ファイル４１に含まれる。
この結果、納期に余裕のない自動車の全部が納期に間に合う出荷情報が得られる。また納期に余裕のある自動車については、その余裕が少なくかつ取出しやすい自動車から順に出荷される出荷情報が得られる。このようにして、期間内出荷情報が算出される。
【００２６】
図９はこのようにして算出される期間内出荷情報ファイル４１に記憶される一例を示し、この場合、１月１０日に、自動車Ａ１を配送先００１に、自動車Ａ３を配送先００３に、自動車Ｂ１を配送先００４に、自動車Ｂ２を配送先００４に配送する必要があることを示している。なお、図９はデータのほんの一部である。
【００２７】
自動車積載車両情報ファイル４７には、計画作成日（上記の例では１月１０日）に利用可能な自動車積載車両の情報が記憶されている。例えば、１月１０日にはＸという自動車積載車両が利用可能で、その自動車積載車両Ｘの種類がなんであるのかの情報が記憶されている。
【００２８】
自動車は、その形状とサイズからいくつかのグループにグループ別けされている。この情報がグループ情報ファイル４２に記憶されている。図１０はその一例を示し、車種ａ０１からａ１０の車種は概ね形状とサイズが類似しており、グループＬ１に属することがわかる。
【００２９】
図９に示した出荷情報は、出荷する自動車のグループを示す情報を含んでいる。この実施例の場合には、出荷する自動車を示す情報（例えばＡ１）が、車種を示す情報を含んでおり、この車種の情報とグループ情報４２とから出荷する自動車（この場合Ａ１）のグループが特定される。これに代えて、期間内出荷情報がその自動車のグループを示す情報を内蔵していてもよい。この場合、グループ情報ファイル４２は省略することができる。
【００３０】
この配送計画作成装置は、グループの大小関係を示す情報を有する。これがグループ大小情報ファイル４３に記憶されている。図１１はその一例を示す。図１１は左側ほど大きく、右側ほど小さい。この場合、大きなグループが積載できれば、それよりも小さなグループは必ず積載できる関係を記述している。即ち、グループＭ３（又はＮ３）が積載できれば、Ｌ３，Ｌ２，Ｌ１，Ｍ２，Ｍ１，Ｎ２，Ｎ１のグループを積載できることを示している。Ｍ３とＮ３は大小関係になく、Ｍ３が積載できてもＮ３が積載できるか否かはわからないことを示している。以下同様であり、例えば、Ｍ２が積載できればＬ２もＭ１も積載できるが、Ｌ２が積載できてもＭ１は積載できるか否か不明で、Ｍ１が積載できれば、Ｌ１もＮ１も積載できることを示している。
【００３１】
この配送計画作成装置は、自動車積載車両に同時に積載可能なグループ群の情報を有する。これが積載情報ファイル４４に記憶されている。図１３はその一例を示す。この場合、種類ｘの自動車積載車両は、Ｎ３を３台とＮ２を１台、又は、Ｎ３とＭ３とＬ１を各１台、又は、Ｎ２を３台とＬ２を２台、それぞれ同時に積載可能であることを示している。
このグループ群は、最も大きなグループで記述されており、例えば、Ｎ３×３台＋Ｎ２×１台は、当然に、Ｎ３よりも小さな（Ｌ３，Ｌ２，Ｌ１，Ｍ２，Ｍ１，Ｎ２又はＮ１）×３＋Ｎ２よりも小さな（Ｌ２，Ｌ１，Ｍ１又はＮ１）×１が同時に積載可能であることを示している。
すべての積載可能なグループ群を記憶する代りに、最大グループで代表させている為に、積載情報ファイル４４のデータ量は小さくてすむ。
【００３２】
図１２は、積載情報ファイル４４に記憶するグループ群の作成処理手順を示す。最初に、自動車積載車両の最初の種類を選ぶ（Ｓ１０）。次に、最大のグループが積載可能であるか否を検討する（Ｓ１１）。検討している自動車積載車両が小型であると最大グループが乗せられないことがある。大型の自動車積載車両の場合には積載可能であるので、そのグループ名を登録して積載可能であることを示す（Ｓ１６）。登録後は再度Ｓ１１に戻る。２台続けて最大グループが積載できる場合には、２度目にも最大グループ名を登録する（Ｓ１６）。登録後にＳ１１に戻る。最大グループを３台同時には積載できない場合には、Ｓ１２で一回り小さなグループが３台目として積載可能か否かを判別する。積載可能ならＳ１６で３台目にそのグループ名を登録する。登録後にＳ１１に戻る。４度目のＳ１１で積載不能、Ｓ１２でも積載不能なら、ステップＳ１２以降でグループを小さくする。途中で積載可能なグループが現れれば、Ｓ１６でそのグループ名を４台目に登録する。５度目のＳ１１で積載不能であり、以後サイズを小さくしても積載不能が続き、Ｓ１３でも積載不能なら、その自動車積載車両にはそれ以上のグループが載せられないことがわかるから、１つのグループ群が得られる。たとえば、図１３のＮ３、Ｍ３、Ｌ１のグループ群がこのようにして得られる。
【００３３】
最大グループをまず乗せたときのグループ群の検索が修了すると、次に、ステップＳ１４で、一回り小さなグループを最大グループとして探索を続ける。このようにして、図１３のＮ２×２＋Ｌ２×２のグループ群が得られる。最初に積載する車両を一回りずつ小さなグループに置き換えて探索を続けるうちに、最初から最小のグループを積載する場合が検索される。この場合、最小グループなら何台が積載できるのかが探索される。
【００３４】
この探索が完了すると、ステップＳ１５がイエスとなるので、ステップＳ１８で次の種類の自動車積載車両に置き換えて探索を続ける。ステップＳ１７でイエスとなるまで、即ち、自動車積載車両のすべての種類について同時に積載可能なグループ群が探索されるまで、上記の処理を続ける。
【００３５】
ステップＳ１１等で実行する積載可能か否かの判断は、グループのサイズと、自動車積載車両の積載スペースの大小関係から判別する。
ステップＳ１４で一回り小さなグループから検索するために、図１３に示すように、複数のグループ群が用意される。即ち、この配送計画作成装置では、例えば図１３の種類ｘの自動車積載車両に対して、最大グループＮ３を積載する場合と積載しない場合の両ケースを考慮対象として配送計画が作成されていく。
【００３６】
図４に示すように、この配送計画作成装置には、自動車積載車両が走行する可能性のある出発地と到着地の組合せに対してその間の距離と平均走行時間のデータが記憶されている。このデータは、道路情報（配送先情報）ファイル４５に記憶されている。ここには、出荷場と配送先の組合せと配送先同士の組合せが記録されている。
【００３７】
さらに、この実施例の配送計画作成装置には、配送先の都合情報が記憶されている。この情報は配送先都合情報ファイル４６に記憶されている。配送先のなかには、周辺の道路事情によって大型の自動車積載車両が接近できない配送先があったり、道路事情や労働条件等によって、自動車の引取時間帯が制約されている場合がある。こうした情報が配送先ごとに記憶されている。
【００３８】
この配送計画作成装置には、最適解の探索装置４９が組み込まれている。この最適解探索装置４９は、与えられた目標を与えられた制約条件のなかで達成する解のなかから最適解を探索するものであり、通常は解の適性を評価する為に評価関数を用いる。ここでは最初に配送に用いる自動車積載車両の台数が最小であり、最小ですむ解が複数ある場合には配送作業のための総走行距離が最小である配送計画を探索する。即ち、一次的には自動車積載車両の台数を評価関数とし、二次的には総走行距離を評価関数として解の探索を進める。
この解の探索方法には各種アルゴリズムが採用可能であり、最も原始的には、実行可能なあらゆる配送計画に対して必要な台数と総走行距離を求め、最小となる配送計画を採用する。この手法の代表的な技術が、Ａスター方法として知られている。
より少ない配送計画の候補の中から、高確率で最適解を探索する方法の一つが遺伝アルゴリズムを利用した最適解の探索技術であり、本実施例ではこれを用いる。
もっともこれ以外の最適解探索方法も有用であり、例えば、ＲＴＡスター方法（R.E.Korf, “Real-Time Heuristic Search“, Artificial Intelligence Vol.
42, pp 189-211,1990）も好適に用いることができる。
【００３９】
図１４は、最適解（この場合最適配送計画）探査過程を模式的に示すものであり、最初に期間内出荷情報ファイル４１に記憶されている自動車群をその配送先の方向ごとに分類する。例えば出荷場から１０度の広がりを持つ範囲内に存在する配送先に配送する自動車群を一つの分類とする。
次に、自動車積載車両（キャリアカー）を方向ごとに割り付ける。例えば真北から東に３０度まではＸで配送し、３０度から５０度まではＹで配送し、５０度から７５度まではＺで配送するといった割付けの候補を算出する。
次に、配送先都合情報を参酌して、その候補の割り付けで配送可能か否かを判別する。例えば、配送先００１には大型の自動車積載車両が接近できないのに配送先００１に大型の自動車積載車両が割当てられていれば、それを探索の候補から外す。
Ｓ２２で配送先の都合に適い、Ｓ２３でその自動車積載車両に積載可能な自動車群がその地域に存在し、しかも、その自動車積載車両に積載する自動車が最低台数以上ある場合には、それを解の候補として残し、ステップＳ２５で与えられた地域に与えられた積載車両で配達する場合に必要な走行距離と走行時間を算出する（Ｓ２５）。
【００４０】
ステップＳ２６は、配送作業に投入するすべての自動車積載車両についてステップＳ２５で算出された走行距離と時間を積算して総走行距離と総走行時間を求める。
ステップＳ２７は、解の好ましさを判別するものであり、いままでに得られた割当てよりもより少ない台数の自動車搬送車両で配送できるか、あるいは、いままでの割当てと同じ台数の自動車積載車両が必要とされるけれども総走行距離が短かくなる割当てであれば、最良の計画であるとして登録する（Ｓ２８）。
【００４１】
投入する自動車積載車両の担当範囲を変えながら何度も上記の処理を繰り返し（Ｓ３０）、所定回数繰り返し実行したなかで最適な割付け、即ち、どの自動車積載車両でどの地域に配送するかを決める配送計画が決定される。
自動車積載車両と担当地域の割付けの候補を生成するにあたって遺伝的アルゴリズムを利用することが有用であり、この方法を用いると、ステップＳ２９の繰り返し回数のなかで最適割付がほぼ確実に見出される。
【００４２】
図５と図６はこのようにして得られた配送計画を示す。自動車積載車両Ｘの１回目の配送時に、配送先００１、００３、００４、００６を割付けることで、最小の自動車積載車両台数でかつ最小の総走行距離で配送できることが確認されている。
【００４３】
このようにして算出される配送計画は実行可能なものであり、図５に示す計画では自動車Ａ１，Ａ３，Ｂ１，Ｃ３を同時に積載することが必要であるが、これは実施可能な解の探索過程で図１３の積載情報ファイルの記憶内容が参照され、積載可能なもののなかで探索されている為に、積載できない配送計画が探索されることはない。
【００４４】
図１５は、探索された最適配送計画と、その実行時のタイムチャートを示す。自動車積載車両Ｘがいつ何をしているのかがこのタイムチャートから直ちに理解される。なお、図中の一重線は走行していることを示し、二重線は配送先で自動車を下ろしている時間を示す。但し出荷場での二重線は自動車を積載している時間に対応する。
【００４５】
上記の実施例は、多くの配送先が存在し、各配送先については少数の自動車を配送する場合に適している。これに対して、例えば、出荷場から配送センターに数多くの自動車を配送する場合には、図１６に示すように、納期までの余裕が少なく、出荷場から取出しやすく、自動車積載車両に効率的に積載できる自動車から優先的に配送することが合理的である。このために、図７で示した納期までの余裕から評価した評価点と、並びヤード内の並び順から評価した評価点の他に、積載率を加えた総合評価点から優先的に配送する自動車を選択する。
例えば、図１７と図１８の評価点が付与されている自動車群の配送が予定されているとする。そして利用可能な自動車積載車両には、図１９の左欄に示すグループ群を同時に積載できるとする。この場合、最初にどの自動車を選択して優先的に配送するかを決める必要がある。
この実施例では、最大に積載したときの総台数（この場合は５台）に対して実際に積載する台数の百分比を積載率とする。そして積載率に前記した二つの評価点を加えた総評価点が最大となる自動車群を優先的に配送することにする。この場合、総評価点が１７４点となるＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３を優先して配送する。
この技術によると、納期に間に合い、出荷場から容易に取出せ、効率的に自動車を積載できる状態で、配送作業を持続することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  配送計画の出来不出来によって無駄が生じる場合と生じない場合を示す図。
【図２】  配送計画の出来不出来によって無駄が生じる場合と生じない場合を示す図。
【図３】  配送計画の出来不出来によって出荷場から目的自動車を取出す作業の困難性が変わる様子を示す図。
【図４】  実施例の配送計画作成装置の機能ブロック図。
【図５】  作成された配送計画の一例を示す図。
【図６】  作成された配送計画で配送するときの様子を示す図。
【図７】  納期情報ファイルの記憶内容の一例を示す図。
【図８】  並び順情報ファイルの記憶内容の一例を示す図。
【図９】  期間内出荷情報ファイルの記憶内容の一例を示す図。
【図１０】  グループ情報ファイルの記憶内容の一例を示す図。
【図１１】  グループ大小情報ファイルの記憶内容の一例を示す図。
【図１２】  積載情報ファイルの記憶内容を調整するための処理手順図。
【図１３】  積載情報ファイルの記憶内容の一例を示す図。
【図１４】  最適配送計画探索処理手順を模式的に示す図。
【図１５】  探索された配送計画の一例と実行時のタイムチャートを示す図。
【図１６】  第２実施例の有用性を模式的に示す図。
【図１７】  納期に対する評価点の一例を示す図。
【図１８】  並び順に対する評価点の一例を示す図。
【図１９】  積載率を加えた総評価点の一例を示す図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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