(57)【要約】【課題】拠点数が同じ場合に想定される複数の製品輸送パターンを同じモデルで取り扱うことが可能な汎用性の高い輸送計画作成方法及び装置を提供する。【解決手段】輸送計画作成装置１は、複数の拠点の生産計画量及び販売計画量並びに複数の拠点間での単位輸送コストを入力する入力装置１３と、入力装置１３により入力された生産計画量、販売計画量、単位輸送コストを入力データとするニューラルネットワークを用いた演算をＣＰＵ１０により実行して、複数の拠点間での拠点間輸送量を表示装置１５又は不揮発性記憶装置１４に出力する。ここで、ニューラルネットワークは、入力層２０１、出力層２０３と、入力層２０１及び出力層２０３の間に設けられる中間層２０２とを有し、生産計画量、販売計画量及び単位輸送コストを入力層２０１に対する入力データとし、拠点間輸送量を出力層２０３による出力データとする階層結合型ニューラルネットワークである。【選択図】図１
2008201487.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより複数の拠点間の製品輸送を計画する方法であって、
前記コンピュータが、前記複数の拠点における製品の生産計画量及び販売計画量、並びに、前記複数の拠点それぞれの間での前記製品の単位輸送コストを入力する入力ステップと、
前記コンピュータが、入力された前記生産計画量、前期販売計画量、前記単位輸送コストを入力データとするニューラルネットワークを用いた演算を実行することで、前記複数の拠点間における前記製品の拠点間輸送量を出力する演算・出力ステップとを含み、
前記ニューラルネットワークは、複数の入力層ニューロン素子を含む入力層と、複数の出力層ニューロン素子を含む出力層と、前記複数の入力層ニューロン素子と前記複数の出力層ニューロン素子との間に設けられる複数の中間層ニューロン素子を含む少なくとも１層の中間層とを有し、前記入力手段により入力された前記生産計画量、前期販売計画量及び前記単位輸送コストを前記入力層に対する入力データとし、前記拠点間輸送量を前記出力層による出力データとする階層結合型ニューラルネットワークであることを特徴とする輸送計画作成方法。
【請求項２】
前記出力層からの出力値の正負によって、前記複数の拠点間において前記製品を輸送する向きが表されることを特徴とする、請求項１に記載の輸送計画作成方法。
【請求項３】
前記入力ステップでは、前記コンピュータが、総数がｎである前記複数の拠点を結ぶｎＣ２通りの全ての輸送ルートについての前記単位輸送コストを入力し、
前記演算・出力ステップでは、前記コンピュータが、ｎＣ２通りの全ての前記輸送ルートについての前記拠点間輸送量を出力する、請求項１又は２に記載の輸送計画作成方法。
【請求項４】
前記演算・出力ステップでは、線形計画法により決定された前記複数の拠点間での前記製品の拠点間輸送量を教師信号としてバックプロパゲーション法による学習を行い、前記複数の出力層ニューロン素子及び前記複数の中間層ニューロン素子の結合係数を決定する、請求項１乃至３のいずれかに記載の輸送計画作成方法。
【請求項５】
複数の拠点における製品の生産計画量及び販売計画量、並びに、前記複数の拠点それぞれの間での前記製品の単位輸送コストを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された前記生産計画量、前期販売計画量、前記単位輸送コストを入力データとするニューラルネットワークを用いた演算を実行することで、前記複数の拠点間における前記製品の拠点間輸送量を出力する演算手段とを備え、
前記ニューラルネットワークは、複数の入力層ニューロン素子を含む入力層と、複数の出力層ニューロン素子を含む出力層と、前記複数の入力層ニューロン素子と前記複数の出力層ニューロン素子との間に設けられる複数の中間層ニューロン素子を含む少なくとも１層の中間層とを有し、前記入力手段により入力された前記生産計画量、前期販売計画量及び前記単位輸送コストを前記入力層に対する入力データとし、前記拠点間輸送量を前記出力層による出力データとする階層結合型ニューラルネットワークである、輸送計画作成装置。
【請求項６】
前記出力層からの出力値の正負によって、前記複数の拠点間において前記製品を輸送する向きが表されることを特徴とする、請求項５に記載の輸送計画作成装置。
【請求項７】
前記入力手段は、総数がｎである前記複数の拠点を結ぶｎＣ２通りの全ての輸送ルートについての前記単位輸送コストを入力し、
前記演算手段は、ｎＣ２通りの全ての前記輸送ルートについての前記拠点間輸送量を出力する、請求項５又は６に記載の輸送計画作成装置。
【請求項８】
前記演算手段は、線形計画法により決定された前記複数の拠点間での前記製品の拠点間輸送量を教師信号としてバックプロパゲーション法による学習を行い、前記複数の出力層ニューロン素子及び前記複数の中間層ニューロン素子の結合係数を決定する、請求項５乃至７のいずれかに記載の輸送計画作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の製品生産拠点及び製品販売拠点の間における製品輸送量を決定するための輸送計画作成方法及び輸送計画作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、自動車等の製品の生産及び販売は世界規模で行われており、製品の生産拠点（生産地域）及び販売拠点（販売地域）は多数の拠点に渡っている。このため、生産拠点から販売拠点への製品輸送に要するコストも増大しており、輸送コストを削減できるよう拠点間での製品輸送量を最適化することが求められている。つまり、月単位、週単位、日単位等で立案されて変動する生産計画量及び販売計画量に応じて、輸送コストの合計を抑制できるように拠点間の製品輸送量（以下、拠点間輸送量と呼ぶ）を計画する必要がある。
【０００３】
従来、複数の生産拠点から複数の販売拠点へ製品を輸送する輸送ルート及び製品輸送量の決定は、主に線形計画法を用いて行われている（例えば、特許文献１を参照）。しかしながら、線形計画法では、生産拠点における生産計画量及び販売拠点における販売計画量の変動、並びに、これらの変動に伴う製品輸送ルートの変化が発生すると、製品輸送量を算出するための計算式を変更する必要がある。また、線形計画法では、生産計画量及び販売計画量のみが判明しており、輸送ルートが明らかでない状態では、線形計画法により輸送ルートを決定することが困難であった。特に、生産拠点及び販売拠点の数が大きくなると、想定される拠点間の製品輸送ルートのパターンが膨大となるため、線形計画法では現実的には計算が不可能である。
【０００４】
従来の線形計画法により輸送計画を作成する際の上述した問題点について、図６乃至８を用いて具体的に説明する。図６は、５つの拠点Ａ１〜Ａ５を含む拠点モデルである。このうち、拠点Ａ１及びＡ２が生産拠点であり、拠点Ａ３〜Ａ５が販売拠点である。輸送ルートＲ１〜Ｒ６は、各拠点間の輸送ルートを表している。具体的には、ルートＲ１は拠点Ａ１とＡ３の間の輸送ルート、ルートＲ２は拠点Ａ１とＡ４の間の輸送ルート、ルートＲ３は拠点Ａ１とＡ５の間の輸送ルート、ルートＲ４は拠点Ａ２とＡ３の間の輸送ルート、ルートＲ５は拠点Ａ２とＡ４の間の輸送ルート、ルートＲ６は拠点Ａ２とＡ５の間の輸送ルートである。また、図６において、生産計画量Ｐ１及びＰ２は、それぞれ生産拠点Ａ１及びＡ２の生産計画量を示している。販売計画量Ｐ３〜Ｐ６は、それぞれ販売拠点Ａ３〜Ａ５の販売計画量を示している。単位輸送コストＬ１〜Ｌ６は、それぞれ輸送ルートＲ１〜Ｒ６の製品輸送に要する単位輸送コストを示している。
【０００５】
図６に示すように、生産拠点Ａ１及びＡ２の生産計画量Ｐ１＝１０、Ｐ２＝２０とし、販売拠点Ａ３〜Ａ５の販売計画量をＳ３＝５、Ｓ４＝１０、Ｓ５＝１５とし、単位輸送コストＬ１〜Ｌ６をＬ１＝３、Ｌ２＝５、Ｌ３＝４、Ｌ４＝６、Ｌ５＝２、Ｌ６＝８とした場合に、製品輸送量Ｘ１〜Ｘ６を線形計画法により算出する手順を以下に示す。
【０００６】
まず、各拠点の生産計画量及び販売計画量並びに拠点間輸送量の間には、以下の関係式（１）〜（５）が成立する。
Ｘ１＋Ｘ２＋Ｘ３＝Ｐ１＝１０      ・・・・（１）
Ｘ４＋Ｘ５＋Ｘ６＝Ｐ２＝２０      ・・・・（２）
Ｘ１＋Ｘ４＝Ｓ３＝５              ・・・・（３）
Ｘ２＋Ｘ５＝Ｓ４＝１０            ・・・・（４）
Ｘ３＋Ｘ６＝Ｓ５＝１５            ・・・・（５）
【０００７】
また、線形計画法によって最小化すべき目的関数Ｚは、拠点間での輸送コストの合計であるため、以下の（６）式により表すことができる。
Ｚ＝Ｌ１・Ｘ１＋Ｌ２・Ｘ２＋Ｌ３・Ｘ３＋Ｌ４・Ｘ４＋Ｌ５・Ｘ５＋Ｌ６・Ｘ６
＝３Ｘ１＋５Ｘ２＋４Ｘ３＋６Ｘ４＋２Ｘ５＋８Ｘ６            ・・・・（６）
【０００８】
目的関数Ｚの最小値を求めるために（１）〜（５）式を変形すると、以下の（７）〜（１０）式が得られる。
Ｘ３＝１０−Ｘ１−Ｘ２       ・・・・（７）
Ｘ４＝５−Ｘ１              ・・・・（８）
Ｘ５＝１０−Ｘ２            ・・・・（９）
Ｘ６＝１５−ｘ３  ＝５＋Ｘ１＋Ｘ２          ・・・・（１０）
【０００９】
これら（７）〜（１０）式を（６）式に代入することにより、目的関数Ｚは、以下の（１１）式により表される。
Ｚ＝３Ｘ１＋５Ｘ２＋４（１０−Ｘ１−Ｘ２）＋６（５−Ｘ１）
＋２（１０−Ｘ２）＋８（５＋Ｘ１＋Ｘ２）
＝１３０＋Ｘ１＋７Ｘ２              ・・・・（１１）
【００１０】
（１１）式の目的関数Ｚは、Ｘ１及びＸ２をともにゼロとしたときに最小となる。また、このときのＸ３〜Ｘ６の値は、Ｘ３＝１０、Ｘ４＝５、Ｘ５＝１０、Ｘ６＝５である。なお、輸送量Ｘ１〜Ｘ６を得るために必要な一部の試行錯誤の処理ステップに関する記載は省略している。
【００１１】
一方、図６に示す拠点モデルから図７に示す拠点モデルに変更された場合を考える。図７のモデルでは、拠点Ａ３が販売拠点かつ生産拠点に変更されている。つまり、図７に示す拠点モデルでは、拠点Ａ３が自身の販売計画量をまかなうと共に、他の拠点への輸出が可能な生産拠点となる。このため、図６に示した輸送ルートのうちルートＲ１及びＲ４が廃止される。一方、拠点Ａ３と拠点Ａ４及びＡ５とを結ぶ輸送ルートＲ７及びＲ８が新設される。図６の拠点モデルから図７の拠点モデルに変更されると、もはや上述した計算式（１）
〜（６）式を使用することはできない。したがって、図７の拠点モデルにおける輸送計画を線形計画法により作成するためには、新たに別の計算式を作成する必要がある。
【００１２】
生産拠点及び販売拠点並びに拠点間の輸送ルートのパターンは、拠点数が５点の場合に２０通り、拠点数が４点の場合に６通り存在する。図８は拠点数が４点の場合の輸送ルートのパターンを示しているが、このうち実際に計算が必要となるのは図８（ａ）〜（ｆ）の６通りである。
【００１３】
このように、線形計画法によって最適な拠点間輸送量を算出する場合は、拠点モデル、つまり、生産拠点、販売拠点及び輸送ルートの変更に伴って、製品輸送量の算出に使用する計算式を選択し直す必要がある。このような計算式の選択は、線形計画法の使用の際に発生する試行錯誤も含めると複雑な処理となり、また長時間を必要とする。特に、拠点数が大きくなるにつれて、最適な拠点間輸送量を得るまでに要する計算量及び処理時間が膨大となり、現実的には、最適な拠点間輸送量を得ることが困難となる。
【００１４】
ところで、複数の電力供給拠点と電力利用拠点の間での電力供給に関して、相互結合型ニューラルネットワークによりエネルギー関数を最小化する資源配分を決定することが、特許文献２に開示されている。しかしながら、特許文献２に開示される電力供給モデルは、電力供給点と電力利用点が固定されており、各拠点が電力供給側にも電力利用側にもなり得るような自由度の高いモデルを想定したものではない。
【特許文献１】特開２００１−２３３４１４号公報
【特許文献２】特開平２−１３５５６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
上述したように、線形計画法により最適な拠点間輸送量を算出する場合は、拠点数が同じであっても生産拠点及び販売拠点の役割変更及び輸送ルートの変更、つまり製品輸送パターンの変更が発生すると、計算式の選択から改めて行う必要があるという問題がある。本発明は、この問題点を考慮してなされたものであり、拠点数が同じ場合に想定される複数の製品輸送パターンを同一のモデルで取り扱うことが可能な汎用性の高い輸送計画作成方法及び輸送計画作成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の第１の態様にかかる方法は、コンピュータにより複数の拠点間の製品輸送を計画する方法であって、前記コンピュータが、前記複数の拠点における製品の生産計画量及び販売計画量、並びに、前記複数の拠点それぞれの間での前記製品の単位輸送コストを入力する入力ステップと、前記コンピュータが、前記生産計画量、前期販売計画量、前記単位輸送コストを入力データとするニューラルネットワークを用いた演算を実行することで、前記複数の拠点間における前記製品の拠点間輸送量を出力する演算・出力ステップとを含む。さらに、前記演算・出力ステップにおいて使用される前記ニューラルネットワークは、複数の入力層ニューロン素子を含む入力層と、複数の出力層ニューロン素子を含む出力層と、前記複数の入力層ニューロン素子と前記複数の出力層ニューロン素子との間に設けられる複数の中間層ニューロン素子を含む少なくとも１層の中間層とを有し、前記入力手段により入力された前記生産計画量、前期販売計画量及び前記単位輸送コストを前記入力層に対する入力データとし、前記拠点間輸送量を前記出力層による出力データとする階層結合型ニューラルネットワークであることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の第２の態様にかかる輸送計画作成装置は、複数の拠点における製品の生産計画量及び販売計画量、並びに、前記複数の拠点それぞれの間での前記製品の単位輸送コストを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された前記生産計画量、前期販売計画量、前記単位輸送コストを入力データとするニューラルネットワークを用いた演算を実行することで、前記複数の拠点間における前記製品の拠点間輸送量を出力する演算手段とを備える。さらに、前記演算手段により使用される前記ニューラルネットワークは、複数の入力層ニューロン素子を含む入力層と、複数の出力層ニューロン素子を含む出力層と、前記複数の入力層ニューロン素子と前記複数の出力層ニューロン素子との間に設けられる複数の中間層ニューロン素子を含む少なくとも１層の中間層とを有し、前記入力手段により入力された前記生産計画量、前期販売計画量及び前記単位輸送コストを前記入力層に対する入力データとし、前記拠点間輸送量を前記出力層による出力データとする階層結合型ニューラルネットワークである。
【００１８】
このように本発明にかかる輸送計画作成方法及び輸送計画作成装置は、階層結合型ニューラルネットワークを使用して、複数の拠点間での前記製品の輸送量を算出することとした。つまり、拠点数がｎ拠点である場合は、ｎ個の拠点それぞれの生産計画量及び販売計画量と、拠点間を結ぶ合計ｎＣ２通りの輸送ルートそれぞれの単位輸送コストを入力層に対する入力データとし、ｎＣ２通りの輸送ルートそれぞれによる拠点間輸送量を出力層による出力データとする。これにより、ある拠点数に関して想定される複数の製品輸送パターンを１つの拠点モデルで記述できるため、線形計画法を用いる場合のように、生産拠点及び販売拠点の役割変更や輸送ルートの変更（つまり、製品輸送パターンの変更）に応じて、計算式の選択から改めて行う必要がなく、計算処理で発生する試行錯誤も必要ない。したがって、本発明にかかる輸送計画作成方法及び輸送計画作成装置によれば、生産拠点及び販売拠点の変動が発生しても、複数の生産拠点及び販売拠点の間での最適な製品輸送量を容易に決定することができる。
【００１９】
なお、上述した本発明にかかる輸送計画作成方法及び輸送計画作成装置においては、前記出力層からの出力値の正負によって、前記複数の拠点間において前記製品を輸送する向きが表してもよい。これにより、階層結合型ニューラルネットワークの出力層のニューロン素子数を増加させることなく、輸送ルートにおける製品輸送の向きと拠点間輸送量を同時に決定することができる。
【００２０】
また、上述した本発明にかかる輸送計画作成方法の入力ステップでは、前記コンピュータが、総数がｎである前記複数の拠点を結ぶｎＣ２通りの全ての輸送ルートについての前記単位輸送コストを入力し、演算・出力ステップでは、前記コンピュータが、ｎＣ２通りの全ての前記輸送ルートについての前記拠点間輸送量を出力してもよい。これにより、拠点数が同一である限りニューラルネットワークモデルを修正することなく拠点間輸送量を算出することができる。
【００２１】
また、上述した本発明にかかる輸送計画作成方法の演算・出力ステップでは、線形計画法により決定された前記複数の拠点間での前記製品の拠点間輸送量を教師信号としてバックプロパゲーション法による学習を行い、前記複数の出力層ニューロン素子及び前記複数の中間層ニューロン素子の結合係数を決定してもよい。これにより、階層結合型ニューラルネットワークの学習を効率よく行うことができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明により、拠点数が同じ場合に想定される複数の製品輸送パターンを同じモデルで取り扱うことが可能な汎用性の高い輸送計画作成方法及び輸送計画作成装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下では、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
【００２４】
本実施の形態は、自動車等の製品を扱う分野において、世界各地域に点在する複数の生産工場の生産計画量と、生産工場が置かれた地域を含む世界各地の販売計画量に基づいて、生産工場が置かれた地域（生産拠点）と販売地域（販売拠点）との間の製品輸送量を算出する輸送計画作成装置及び輸送計画作成方法である。
【００２５】
本実施の形態にかかる輸送計画作成装置の構成を図１に示す。本実施の形態にかかる輸送計画作成装置１は、典型的なコンピュータシステムを用いて構成されている。図１において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１又は不揮発性記憶装置１４に格納されたオペレーションシステム及び輸送計画作成のためのアプリケーションソフトウェア（輸送計画作成プログラム）１４１を実行することにより、輸送計画作成装置１に関する各種処理を実行する。
【００２６】
入力装置１３は、オペレータによる入力を受け付ける装置である。図１のコンピュータシステムは、入力装置１３としてマウス１３１及びキーボード１３２を有しているが、入力装置１３の種別は、こられ２つに限られないことはもちろんである。例えば、入力装置１３はペンタブレット等でもよい。また、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されたデータを読み出し可能なディスクドライブ装置等でもよい。
【００２７】
不揮発性記憶装置１４は、輸送計画作成プログラム１４１を格納する。また、後述する処理手順により生成される教師データ１４２及び学習結果データ１４３が不揮発性記憶装置１４に格納される。不揮発性記憶装置１４には、ハードディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、フラッシュメモリ等が利用可能である。また、不揮発性記憶装置１４は、他の構成と共に単一のコンピュータ内に設けた記憶装置としてもよいが、例えば、物理的に離隔したネットワーク・ストレージとして構成してもよく、複数のハードディスク装置やフラッシュメモリを組み合わせて構成してもよい。
【００２８】
輸送計画作成プログラム１４１は、コンピュータシステムに本発明にかかる輸送計画作成方法を実行させるためのプログラムであり、ＲＡＭ１２又はＣＰＵ１０が備える内部メモリ（不図示）上に読み出され、ＣＰＵ１０により実行される。ＣＰＵ１０が輸送計画作成プログラム１４１に従って動作することによって、図１のコンピュータシステムが本実施の形態にかかる輸送計画作成装置１として動作することができる。なお、輸送計画作成プログラム１４１は、必ずしも不揮発性記憶装置１４に格納される必要はなく、例えば、遠隔に設けられた記憶装置から通信網を介して入力されてもよい。
【００２９】
表示装置１５は、ＣＰＵ１０による演算結果や、オペレータに対して入力装置１３による入力を促すための画面などを表示する。表示装置１５は、例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ等が利用可能である。
【００３０】
通信インタフェース１６は、図1に示すコンピュータシステムのデータ入出力インタフェースの１つである。通信インタフェース１６は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＩＥＥＥ１３９４等のネットワークと接続してデータの送受信を行う。
【００３１】
続いて、輸送計画作成装置１による輸送計画の作成手順について説明する。輸送計画作成装置１は、拠点間の製品輸送量（拠点間輸送量）の算出に階層結合型ニューラルネットワークを使用し、階層結合型ニューラルネットワークの学習方法にバックプロパゲーション法を使用する。
【００３２】
以下では、図２に示す拠点数が４点の拠点モデルを用いて説明を行う。図４において、Ｐ１及びＳ１は、それぞれ拠点Ａ１の生産計画量及び販売計画量である。同様に、Ｐ２及びＳ２、Ｐ３及びＳ３、並びにＰ４及びＳ４は、それぞれ拠点Ａ２、Ａ３及びＡ４の生産計画量及び販売計画量である。また、Ｌ１及びＸ１は、拠点Ａ１と拠点Ａ２を結ぶ輸送ルートＲ１の単位輸送コスト及び拠点間輸送量である。同様に、Ｌ２及びＸ２、Ｌ３及びＸ３、Ｌ４及びＸ４、Ｌ５及びＸ５、並びにＬ６及びＸ６は、輸送ルートＲ２、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５及びＲ６の単位輸送コスト及び拠点間輸送量である。
【００３３】
図２の４拠点モデルに対応した本実施の形態にかかる階層結合型ニューラルネットワーク２０を図３に示す。ニューラルネットワーク２０は、入力層２０１及び出力層２０３と、入力層２０１及び出力層２０３の間に位置する中間層（隠れ層）２０２を有する。
【００３４】
図３において、入力層２０１には、合計１４個の入力層ニューロン素子が含まれており、各々の入力層ニューロン素子には、入力データとして、４拠点の生産計画量Ｐ１〜Ｐ4、４拠点の販売計画量Ｓ１〜Ｓ4、６つの輸送ルートの単位輸送コストＬ１〜Ｌ6が入力される。入力層２０１に対するこれらの入力データが、中間層２０２に含まれる中間層ニューロン素子（図３では計１０個）を経由して出力層２０３に伝搬する。出力層２０３には、合計６個の出力層ニューロン素子が含まれており、これらの出力層ニューロン素子の出力データとして、単位輸送量Ｘ１〜Ｘ６が出力される。
【００３５】
なお、図３では、中間層２０２を１層のみとしているが２層以上の中間層を設けてもよい。また、中間層２０２に含まれる中間層ニューロン素子の数は図３に示す数（１０個）に限定されるものではないことも勿論である。中間層２０２の層数及び中間層２０２に含まれるニューロン素子数は、ニューラルネットワーク２０の出力データ（拠点間輸送量）と最適値との間の許容誤差、ニューラルネットワーク２０の学習及び出力データを得るための演算に要する計算時間の許容度に応じて適宜決定すればよい。
【００３６】
図３のニューラルネットワーク２０の学習は、バックプロパゲーション法により行う。本実施の形態では、いくつかの学習パターン（４拠点の生産計画量Ｐ１〜Ｐ4、４拠点の販売計画量Ｓ１〜Ｓ4、６つの輸送ルートの単位輸送コストＬ１〜Ｌ6）について線形計画法により得られた出力データ（単位輸送量Ｘ１〜Ｘ６）を教師データとして用い、出力層２０３及び中間層２０２に含まれるニューロン素子の結合係数を決定する。
【００３７】
図２に示した４拠点モデルの場合には、図８（ａ）〜（ｆ）の６通りのパターンについて学習すればよい。これら６通りの学習パターンについて、生産計画量、販売計画量、単位輸送コストを適当に複数通り設定したうえで、拠点間の輸送コストの合計が最小となるように、拠点間輸送量を線形計画法により算出する。これにより、Ｎ＝ｎ１＋ｎ２＋ｎ３＋ｎ４＋ｎ５＋ｎ６個の教師データが得られる。ここで、ｎ１は、図８（ａ）の学習パターンについての、生産計画量、販売計画量及び単位輸送コストのデータ組合せが異なる学習パターン数である。同様に、ｎ２乃至ｎ６は、図８（ｂ）〜（ｆ）の学習パターンに関するデータ組合せの数である。
【００３８】
本実施の形態にかかる輸送計画作成装置１におけるニューラルネットワーク２０の学習は、図４に示すフローチャートに従って行われる。始めに、ステップＳ１０１では、Ｎ個の教師データ１４２がＲＡＭ１２又はＣＰＵ１０の内部メモリ（不図示）に読み込まれる。次に、ステップＳ１０２では、出力層２０３に含まれる各出力層ニューロン素子の出力データと教師データとがなるべく近づくように、出力層ニューロン素子と中間層ニューロン素子の結合係数を決定する。具体的には、Ｎ個の教師データのそれぞれと出力層２０３の出力データとの二乗誤差の合計により表される二乗誤差和の最小解を再急降下法等によって求めればよい。ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２において学習された結合係数を学習結果データ１４３として保存する。
【００３９】
なお、ニューラルネットワーク２０の学習に際して、輸送ルートＲ１〜Ｒ６における製品の輸送の向きは、図２の矢印に示す向きを順方向と定義する。そして、図８（ａ）〜（ｆ）に示すパターン中には、製品輸送が無いルート及び製品輸送の向きが上記の順方向とは反対の向き（逆方向）となる輸送ルートが存在するが、これらの場合には、拠点間輸送量が"ゼロ"又は"負"の値として学習を実行する。つまり、出力層２０３から出力される値の正負によって、拠点間での製品輸送の向きを表すこととする。例えば、拠点Ａ１とＡ２の間の輸送ルートＲ１の場合、出力層２０３から出力される拠点間輸送量Ｘ１が正の値であれば、拠点Ａ１からＡ２に向けて製品が輸送されることを意味する。一方、出力層２０３から出力される拠点間輸送量Ｘ１が負の値であれば、拠点Ａ２からＡ１に向けて製品が輸送されることを意味する。
【００４０】
上述のようにしてニューラルネットワーク２０の学習が終了した後は、実際の入力データ（４拠点の生産計画量Ｐ１〜Ｐ4、４拠点の販売計画量Ｓ１〜Ｓ4、６つの輸送ルートの単位輸送コストＬ１〜Ｌ6）対する拠点間輸送量Ｘ１〜Ｘ６を、ニューラルネットワーク２０を利用して算出することができる。この手順について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００４１】
始めに、ステップＳ２０１では、学習結果データ１４３がＲＡＭ１２又はＣＰＵ１０の内部メモリ（不図示）に読み込まれ、ニューラルネットワーク２０の中間層２０２及び出力層２０３の結合係数が設定される。ステップＳ２０２では、入力層２０１に入力される入力データＤａｔａ−ＩＮが入力装置１３により入力される。入力データＤａｔａ−ＩＮには、拠点数Ｂｎ、各拠点の生産計画量Ｐ１〜ＰＢｎ、各拠点の販売計画量Ｓ１〜ＳＢｎ、輸送ルート数Ｃｎ、各輸送ルートの単位輸送コストＬ１〜ＬＣｎが含まれる。図２のモデルであれば、拠点数Ｂｎ＝４、輸送ルート数Ｃｎ＝６である。
【００４２】
ステップＳ２０３では、ニューラルネットワーク２０にＤａｔａ−ＩＮを入力して、各輸送ルートの拠点間輸送量Ｘ１〜ＸＣｎが算出される。最後に、ステップＳ２０４では、計算結果（拠点間輸送量Ｘ１〜ＸＣｎ）が不揮発性記憶装置１４に記憶保存されるとともに、表示装置１５に表示される。
【００４３】
以上に述べたように、本実施の形態にかかる輸送計画作成装置１は、図２に示す拠点モデルと、階層結合型ニューラルネットワークを使用して、複数の拠点間での前記製品の輸送量を算出することとした。つまり、拠点数がｎ拠点である場合は、ｎ個の拠点それぞれの生産計画量及び販売計画量と、拠点間を結ぶ合計ｎＣ２通りの輸送ルートそれぞれの単位輸送コストを入力層に対する入力データとし、ｎＣ２通りの輸送ルートそれぞれによる拠点間輸送量を出力層による出力データとしている。これにより、ある拠点数に関して想定される複数の製品輸送パターンを１つの拠点モデルで記述できるため、線形計画法を用いる場合のように、生産拠点及び販売拠点の役割変更や輸送ルートの変更（つまり、製品輸送パターンの変更）に応じて、計算式の選択から改めて行う必要がなく、計算ステップで発生する試行錯誤も必要ない。したがって、本実施の形態にかかる輸送計画作成装置１によれば、生産拠点及び販売拠点の変動が発生しても、複数の生産拠点及び販売拠点の間での最適な製品輸送量を容易に決定することができる。
【００４４】
また、本実施の形態にかかる輸送計画作成装置１は、ニューラルネットワーク２０の出力データの正負によって拠点間を結ぶ輸送ルートにおける製品輸送の向きを表すこととした。これにより、ニューラルネットワーク２０の出力層２０３のニューロン素子数を増加させることなく、輸送ルートにおける製品輸送の向きと拠点間輸送量を同時に決定することができる。
【００４５】
なお、上述した実施の形態では、４拠点モデルを例にとって説明したが、現実の生産拠点及び販売拠点はさらに多いことが通常である。本実施の形態の移動計画作成装置１は、このように拠点数が増えた場合にも、拠点数が同一である限りニューラルネットワークモデルを修正することなく拠点間輸送量を算出することができる。
【００４６】
また、世界規模の生産・販売を行う場合には、輸送計画を各拠点の担当者が個別に行うことも少なくない。このような場合に、線形計画法を用いると、各拠点において異なるモデル（製品輸送パターン）が使用されると、異なる結果が得られることとなる。しかしながら、本実施の形態の移動計画作成装置１は、製品輸送パターンに依らず１つの拠点モデルを使用するため、各拠点で独立して輸送計画が行われる場合にも容易に共通の結果を得ることができ、上述した線形計画法による人為的な誤りの発生を防止できる。
【００４７】
さらに、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施の形態にかかる輸送計画作成装置の構成図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる４拠点モデルを示す図である。
【図３】本発明の実施の形態にかかる階層結合型ニューラルネットワークを示す図である。
【図４】本発明の実施の形態にかかる輸送計画作成装置におけるニューラルネットワークの学習処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態にかかる輸送計画作成方法における拠点間輸送量の算出処理を示すフローチャートである。
【図６】従来の輸送計画作成方法の問題点を説明するための拠点モデル図である。
【図７】従来の輸送計画作成方法の問題点を説明するための拠点モデル図である。
【図８】従来の輸送計画作成方法の問題点を説明するための拠点モデル図である。
【符号の説明】
【００４９】
１  輸送計画作成装置
１０  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１１  ＲＯＭ（Read Only Memory）
１２  ＲＡＭ（Random Access Memory）
１３  入力装置
１３１  マウス
１３２  キーボード
１４  不揮発性記憶装置
１４１  輸送計画作成プログラム
１４２  教師データ
１４３  学習結果データ
１５  表示装置
１６  通信インタフェース
２０  ニューラルネットワーク
２０１  入力層
２０２  中間層（隠れ層）
２０３  出力層
Ａ１〜Ａ４  拠点
Ｒ１〜Ｒ６  輸送ルート
Ｐ１〜Ｐ４  生産計画量
Ｓ１〜Ｓ４  販売計画量
Ｌ１〜Ｌ６  単位輸送コスト
Ｘ１〜Ｘ６  拠点間輸送量
【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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