VRPソルバー技術の説明

概要

はじめに

このドキュメントで紹介する配車計画問題（VRP）ソルバー技術は、複雑な物流および輸送業務の課題に取り組むために設計された最先端のソリューションです。VRPソルバーは、その中核として、さまざまな制約を満たしながら、地理的に分散した顧客にサービスを提供するために、車両フリートの最も効率的なルートとスケジュールを見つけることを目的とした最適化ツールです。

目的

この技術文書の主な目的は、特に知識豊富な科学レビュー担当者を対象として、当社のVRPソルバー技術の詳細かつ科学的な説明を提供することです。VRPソルバーの複雑さを理解することで、レビュー担当者は、従来のルーティングソリューションとは一線を画す革新的な機能と高度な方法論を評価できます。

主要コンポーネント

当社のVRPソルバー技術は、ソリューションの基盤となる制約最適化アプローチに基づいて構築されています。ただし、現実世界のVRPの固有の課題に合わせてライブラリを調整するために、広範なカスタマイズと機能強化を行ってきました。VRPソルバーの主要コンポーネントは次のとおりです。

高度なヒューリスティック

当社は、特別な物流目的のインテリジェンスを備えた独自のヒューリスティックを開発しました。これらのヒューリスティックには、Fresh Ruin & Recreate Implementationが含まれており、トリップを効率的に分散し、スラックを最小限に抑えることで、容量制約付き配車計画問題を最適化します。スラック最小化ヒューリスティックも含まれます。

時間依存の計算

当社のVRPソルバーは、輸送ロジスティクスの時間依存性を考慮に入れています。時間枠、交通状況、およびさまざまなサービス時間が最適化プロセスに統合され、実用的で現実的なルートが作成されます。

車両効率の制約

最適なリソース使用率を確保するために、当社の技術には車両効率の制約が組み込まれています。これらの制約は、積載済みおよび空の車両容量の両方を考慮し、容量使用率のより厳密または柔軟なチェックを可能にします。

並列実行戦略

解決プロセスを迅速化するために、さまざまな最初の解決戦略の並列実行を採用しています。複数の戦略を同時に検討することで、VRPソルバーは、妥当な時間枠内で最適な解決策を見つける可能性を高めます。

ジオフェンスの制約

当社のVRPソルバーは、複数のジオフェンスを考慮して、あいまいな越境場所を車両に割り当てることをサポートし、ルーティングの精度と地理的制限への準拠を強化します。

動的休憩制御

当社は、ドライバーが規制された休憩時間を順守し、過度の運転時間を防ぎ、安全コンプライアンスを強化することを保証する動的休憩制御メカニズムを開発しました。

利点と影響

当社のVRPソルバー技術は、物流および輸送業務にいくつかの大きな利点をもたらします。

• コスト削減： ルートとスケジュールを最適化することで、VRPソルバーは移動距離を最小限に抑え、燃料消費を削減し、フリートオペレーターのコスト削減につながります。
• 効率の向上： 高度なヒューリスティックと並列実行戦略により、当社の技術は高品質のソリューションを迅速に見つけることができ、全体的な運用効率が向上します。
• 顧客満足度の向上： より正確な到着時間見積もりと効率的なサービスを提供することで、VRPソルバーは顧客満足度とロイヤルティの向上に貢献します。
• 環境への影響の削減： 最適化されたルートは、排出量の削減と二酸化炭素排出量の削減につながり、持続可能性の目標に沿っています。

システムアーキテクチャ

VRPソルバーのセットアップの概要

現実世界の配車計画問題（VRP）を効率的かつ効果的に解決するという当社の追求において、当社は制約最適化アプローチとライブラリに広範なカスタマイズを行ってきました。これらのカスタマイズは、複雑な物流および輸送業務によってもたらされる固有の課題に対処するために慎重に作成されています。

独自の機能とヒューリスティック

トリップレベルでのトリップコスト機能

各トリップに関連するさまざまなコストを考慮するために、トリップコスト機能を導入しました。この機能により、車両固有の費用、道路通行料、時間依存料金など、さまざまな要因をトリップごとに考慮できます。これらのコストを組み込むことで、VRPソルバーはコスト効率の高いルートを生成し、物流業務の全体的な節約を最大化できます。

ノードレベルでのスラックコスト機能

配送スケジュールをさらに最適化するために、ノードレベルでスラックコスト機能を導入しました。スラックとは、各顧客の場所での配送またはサービス時間の柔軟性を指します。スラックコストを考慮することで、VRPソルバーはアイドル時間と待機時間を最小限に抑え、より合理化された時間効率の高いルートを実現できます。

スラック最小化ヒューリスティック

VRPソルバー技術にスラック最小化ヒューリスティックを組み込むことで、配送が顧客の希望する時間枠にできるだけ近い時間にスケジュールされるようになります。この機能は、時間制約を順守することで顧客満足度を高めるだけでなく、車両の容量の利用を最適化し、追加のトリップの必要性を最小限に抑えます。

変更されたCVBヒューリスティック（CVRPおよびPDPTW向けのFresh Ruin & Recreate実装）

Fresh Ruin & Recreateヒューリスティックのカスタム実装は、容量制約付き配車計画問題（CVRP）専用に設計されています。車両間でトリップを効率的に再配分することで、このヒューリスティックは車両の負荷バランスを改善し、不要なトリップを削減し、移動距離を最小限に抑え、それによってフリートの全体的な効率を最適化します。

大規模行列処理のためのメモリ最適化

多数の顧客の場所と時間依存のデータを含む大規模なVRPを処理するために、大規模な行列処理のためのメモリ最適化を実装しました。これにより、VRPソルバーは、パフォーマンスやソリューションの品質を損なうことなく、膨大なデータセットを効率的に処理できます。

時間依存の計算

当社のVRPソルバー技術には、現実世界の交通状況とさまざまなサービス時間を正確にモデル化するための時間依存の計算が組み込まれています。この機能により、ルートが特定の時間帯に基づいて最適化され、より正確で信頼性の高いソリューションが保証されます。

LIFOヒューリスティック

後入れ先出し（LIFO）ヒューリスティックは、車両の代替の積み込みおよび荷降ろし戦略を提供します。顧客の訪問順序を考慮することで、VRPソルバーは配送中の車両の荷物の再編成の必要性を減らすことができ、効率の向上と取り扱い時間の短縮につながります。

相互排他的グループ制約

特定の顧客を同じトリップで一緒にサービスできない状況を処理するために、相互排他的グループ制約を導入しました。これらの制約を尊重することで、VRPソルバーは特定のビジネス要件または規制への準拠を保証します。

特定の場所への出入りサービス時間機能

当社のVRPソルバー技術は、特定の場所への出入りに対してさまざまなサービス時間を定義する機能を提供します。この機能は、特定の場所に集荷とドロップオフで異なるサービス要件がある場合に特に役立ち、現実世界のシナリオをより正確に表現できます。ゲートへの入場や平均待ち時間などの状況は、この機能を使用してモデル化できます。

車両効率の制約

車両効率制約のカスタム実装により、フリートオペレーターは車両の積載容量を効率的に制御できます。トリップ中に最小および最大の積載要件を課すことにより、VRPソルバーはリソース使用率を最適化し、車両が最高の効率で動作することを保証します。

トリップコストパラメータ

VRPソルバー技術は、トリップコスト計算の概念を導入しています。トリップコストは、すべての集荷とドロップオフのペアの「トリップ」の期間に比例する全体的な目的関数のコンポーネントです。

スラックコストパラメータ

配送スケジュールを最適化し、アイドル時間を最小限に抑えるために、VRPソルバーにはスラックコスト管理が組み込まれています。スラックとは、各顧客の場所での配送またはサービス時間の柔軟性を指し、希望する時間枠からの多少の逸脱を許容します。スラックコストを管理することで、VRPソルバーは指定された時間枠内で配送を効果的に優先順位付けでき、顧客満足度の向上と効率的なリソース使用率につながります。

大規模行列処理のためのメモリ最適化

多数の顧客の場所と時間依存のデータを含む大規模なVRPを処理するには、効率的なメモリ管理が必要です。VRPソルバー技術は、大規模な行列の処理に特化したメモリ最適化を実装しています。この機能強化により、VRPソルバーは、メモリ制約やパフォーマンスの低下を経験することなく、膨大なデータセットを効率的に処理および操作できます。

時間依存の計算

現実世界の交通状況とさまざまなサービス時間を正確にモデル化するために、VRPソルバーは時間依存の計算を最適化プロセスに組み込んでいます。ルート計画中に特定の時間帯を考慮することで、VRPソルバーは動的な交通パターンに適応でき、輸送ロジスティクスの実際的な現実を反映した、より正確で信頼性の高いソリューションにつながります。SWATは、速度管理の点で優れた柔軟性と、ルーティング動作の点でのカスタマイズを備えた、自己ホスト型のカスタマイズされたルーティングエンジンを使用しています。

後入れ先出し（LIFO）ヒューリスティック

LIFOヒューリスティックは、車両の代替の積み込みおよび荷降ろし戦略として導入されています。顧客の訪問順序を考慮することで、VRPソルバーは配送中の車両の荷物の再編成の必要性を最小限に抑え、効率の向上と取り扱い時間の短縮につながります。LIFOヒューリスティックは、積載シーケンスが全体的なトリップ効率に大きく影響する可能性があるシナリオで特に役立ちます。

相互排他的グループ制約

相互排他的グループ制約は、VRPソルバー技術の重要な機能であり、特定の顧客を同じトリップで一緒にサービスできないようにします。この制約は、特定のビジネス要件または規制により、特定の配送を互いに独立して行う必要がある状況で特に役立ちます。これらの制約を尊重することで、VRPソルバーは業界固有の規則に準拠し、配送される商品の完全性を保証します。

混合フリートのサポート

VRPソルバー技術は、混合フリートを広範囲にサポートします。混合フリートでは、車両は特性の点で異なり、異なる道路グラフを使用してナビゲートできます。この機能は、多様な車両が固有の属性とルートオプションを持つ単一のフリート内に共存する、現実世界の物流業務の実際的な複雑さに対処します。混合フリートのサポートにより、フリートオペレーターは個々の車両の機能と道路オプションに基づいてルート計画を調整できます。この柔軟性により、特定の配送要件と制約へのより良い適応が可能になります。

混合フリートサポートの特性

• 車両の異種性： VRPソルバーを使用すると、フリートオペレーターは、さまざまな容量、速度、およびその他の特定の特性を持つさまざまな車両を組み込むことができます。さまざまなサイズのトラック、さまざまな積載量のバン、または特殊な機器を備えた車両であっても、混合フリートサポートは、最適化が各車両タイプの固有の属性を考慮することを保証します。
• 複数の道路グラフ： 混合フリートサポートにより、VRPソルバーは車両ごとに異なる道路網またはグラフに対応できます。これは、車両が特定の地域へのアクセス性が異なる場合や、サイズや重量に基づいて異なる道路制限に従う必要がある場合に特に価値があります。したがって、小型バンと大型トラックでは、道路制限と平均速度が異なる場合があります。

車両レベルの速度係数

特定のドライバーレベルの運転スタイルパラメータを反映するために、当社のシステムは車両レベルの速度係数を持つ機能を提供します。

速度係数は、各車両のデフォルトの移動速度に適用されるスケーリングファクターを表します。デフォルトの移動速度は、カスタマイズされたパラメータがない場合にノード間の移動時間を計算するために使用される標準速度です。車両レベルで速度係数を導入することにより、VRPソルバー技術は、ドライバーレベルの運転スタイルを考慮して、各車両の速度を個別に調整できます。

たとえば、ドライバーがより慎重に運転することがわかっている場合、対応する車両の速度係数を1未満の値に設定して、より遅い運転速度を反映できます。逆に、別のドライバーがより速く運転する傾向がある場合、その車両の速度係数を1より大きい値に設定して、より速い移動速度を表すことができます。

最適化戦略

最初の解決戦略

最初の解決戦略は、VRPソルバー技術が配車計画問題（VRP）の初期の実行可能な解決策を見つけるために使用する初期アルゴリズムです。これらの戦略は、後続の最適化手法の出発点として機能し、高品質で最適化された解決策を達成する上で重要な役割を果たします。当社のVRPソルバー技術は、標準オプションと独自のヒューリスティックの両方を含む、さまざまな最初の解決戦略を提供しており、それぞれが特定のVRPシナリオと制約に対処するように設計されています。

自動戦略

自動戦略は、特定のVRPインスタンスの特性に基づいて、VRPソルバーが最適な最初の解決戦略を自動的に選択できるようにする汎用的なアプローチです。当面の問題にインテリジェントに適応し、最良の結果をもたらす可能性が最も高い戦略を選択するため、幅広いVRPシナリオで堅牢かつ効率的な選択肢となります。

グローバル最安アーク戦略

グローバル最安アーク戦略は、問題インスタンス全体で顧客間の最も安価なアークを見つけることを目的としています。移動コストを最小限に抑え、遠くの顧客を直接接続するアークを選択し、初期ソリューションのルートを形成します。この戦略は、顧客間の距離が比較的均等なVRPに適しており、実行可能なルートを迅速に提供できます。

ローカル最安アーク戦略

ローカル最安アーク戦略は、各顧客の近傍で最も安価なアークを見つけることに重点を置き、問題インスタンスのより小さな領域内の接続を最適化します。ローカル最適化を強調することにより、この戦略は、クラスター化された顧客と複雑な地理的レイアウトを持つVRPを効率的に処理できます。

パス最安アーク戦略

パス最安アーク戦略は、個々のアークではなくルート全体を考慮して、顧客間の最も安価なパスに基づいてルートを構築することを目的としています。パスコストを考慮することにより、この戦略は、複雑なトポロジを持つVRPでよりバランスの取れた最適化されたルートを生成できます。

パス最制約アーク戦略

パス最制約アーク戦略は、最も制約の多い顧客間の接続を優先し、解決プロセスの早い段階で重要な制約が満たされるようにします。この戦略は、特定の顧客要件を満たすことが最も重要である、厳しい時間枠または容量制限のあるVRPで有益です。

評価戦略

評価戦略は、VRPソルバー技術がさまざまなメトリックと基準を使用して特定のソリューションを評価および最適化できるようにする柔軟なアプローチです。この戦略は、コスト最小化、ルート長削減、時間制約の順守など、特定の目的に焦点を当てるように調整でき、多様な最適化目標を処理するために必要な適応性を提供します。

すべて未実行戦略

すべて未実行戦略は、最初はどの顧客にもサービスが提供されないルートを作成します。最適化プロセス中に最終的にすべての顧客が訪問されることを保証することが不可欠な場合に特に役立ちます。この戦略は、さらなる最適化の出発点となり、どの顧客も放置されないようにします。

最良挿入戦略

最良挿入戦略は、移動コスト、時間枠、車両容量などの要因を考慮して、各顧客を既存のルートに1つずつ挿入するための最適な位置を選択します。このアプローチは、ルート内に各顧客を配置する場所について情報に基づいた決定を下すことにより、最適な全体的なソリューションを目指して、ルートを段階的に構築します。

並列最安挿入戦略

並列最安挿入戦略は、挿入に並列アプローチを採用し、複数の顧客を同時にルートに配置することを検討します。一度にいくつかの挿入オプションを検討することで、この戦略は有望なルートを効率的に特定し、大規模なVRPでの初期解決プロセスを高速化できます。

ローカル最安挿入戦略

ローカル最安挿入戦略は、各挿入決定について近くの顧客のサブセットのみを考慮して、顧客を1つずつルートに挿入することに重点を置いています。このアプローチは、多くの顧客がいるVRPに適しており、ソリューションの品質を維持しながら計算時間を短縮するのに役立ちます。

節約戦略

節約戦略は、2つの別々のルートを1つのルートに統合することによって移動コストの潜在的な節約を計算する古典的なヒューリスティックです。次に、最も有利な節約を選択して、初期ルートを作成します。この戦略は、輸送コストが高く、マージするルートが多いVRPで有益です。

スイープ戦略

スイープ戦略は、デポから円形のパターンで顧客の場所を「スイープ」することによって初期ルートを構築します。デポの周りに放射状に広がる顧客を持つVRPの初期ソリューションを効率的に生成します。

最初の非有界最小値戦略

最初の非有界最小値戦略は、デポまでの距離や他の顧客への近さなど、特定の基準を最小化する、割り当てられていないセットから最初の顧客を選択します。このアプローチは、中小規模のVRPに対して迅速かつ効果的です。

クリストフィデス戦略

クリストフィデス戦略は、巡回セールスマン問題（TSP）専用に設計された有名なヒューリスティックです。問題をTSPとして扱い、クリストフィデスアルゴリズムを適用することにより、VRPの初期ソリューションを構築します。主にTSPを対象としていますが、VRPソリューションの出発点として役立ちます。

シーケンシャル最安挿入戦略

シーケンシャル最安挿入戦略は、最も安価な挿入コストに基づいて顧客を順番に挿入することにより、初期ソリューションを構築します。このアプローチは、ソリューション全体のコンテキストで各顧客に最適な配置を考慮して、ルートを段階的に最適化します。

調整可能な並列最安挿入戦略（SWAT独自ヒューリスティック）

調整可能な並列最安挿入戦略は、当社チームが開発した独自のヒューリスティックです。増分ソルバー呼び出しでソリューションプロセスの最初の段階を最適化し、問題インスタンスへの増分変更を伴うVRPの最適化を高速化します。

物流並列最安挿入戦略（SWAT独自ヒューリスティック）

物流並列最安挿入戦略は、集荷が1つの地理的な場所にある物流問題に特化した、もう1つの独自のヒューリスティックです。「予約」モードで時間枠付き集配（PDPTW）としてモデル化されたVRPの初期ソリューション構築を最適化します。

VRPソルバー技術で利用可能な幅広い最初の解決戦略は、多様なVRPシナリオを処理するための汎用性と適応性を提供します。これらの戦略は、標準であろうと独自であろうと、後続の最適化手法の基盤を築き、VRPソルバーがルートを最適化し、コストを最小限に抑え、特定の制約と目的を満たす高品質のソリューションを生成できるようにします。後続の章では、VRPソルバー技術に統合された最適化方法論と追加の高度な機能についてさらに詳しく説明し、その科学的および技術的な優れた点を包括的に理解できるようにします。

メタヒューリスティック計算

VRPソルバー技術におけるメタヒューリスティックの役割

メタヒューリスティックは、VRPソルバー技術において極めて重要な役割を果たし、複雑な配車計画問題（VRP）に対して高品質のソリューションを効率的に見つける能力を高めます。メタヒューリスティックは、ソリューション空間を探索することによって最適なソリューションの探索を導く高レベルの最適化戦略であり、VRPソルバーが広大で複雑なソリューションランドスケープを効果的にナビゲートできるようにします。SWATのソリューションは、最初のソリューション戦略フェーズの直後に開始され、運用上実行可能で満足のいくソリューションに到達するために所定の時間継続するメタヒューリスティック検索を利用しています。

「運用上許容される計画」のための特別なヒューリスティック

公平な配分ヒューリスティック：パスイコライザー

パスイコライザーの目的

独自のパスイコライザーは、VRPソルバー技術に統合された強力な公正配分ヒューリスティックです。その主な目的は、フリート内の車両間で作業負荷を公平に配分し、全体的なルート効率を最適化することです。パスイコライザーは、各車両のルートが移動距離または移動時間の点でバランスが取れていることを保証し、それらの間の格差を最小限に抑えます。公正な配分を促進することにより、パスイコライザーは運用効率とリソース使用率の向上に貢献し、現実世界の車両ルーティングシナリオを最適化するための不可欠なコンポーネントとなっています。

パスイコライザーの仕組み

パスイコライザーは、顧客の割り当てを車両間で再配分して、それぞれのルートのバランスを取ることで機能します。これは、車両間のパス長の分散を考慮し、より均等な配分を達成するために再割り当ての機会を特定することによって実現されます。ヒューリスティックのアルゴリズムは、各車両が移動した距離または時間を分析し、ルートの不均衡を減らすために車両間で顧客の割り当てを戦略的に交換します。

パスイコライザーアプリケーションを制御するパラメータ

パスイコライザーは、カスタマイズ可能なパラメータを通じて柔軟性を提供し、ユーザーが特定の公平性と効率性の目的に応じてそのアプリケーションを制御できるようにします。パスイコライザーを制御する主なパラメータは次のとおりです。

• use_path_equalizer（オプション）： このパラメータは、パスイコライザーをアクティブにするかどうかを決定します。デフォルトではfalseに設定されていますが、ユーザーは最適化プロセス中にヒューリスティックを適用するために有効にできます。

• path_equalizer_weight（オプション）： path_equalizer_weightパラメータは、パス長の分散によって生成される追加のコスト要素に割り当てられる重みを定義します。このパラメータを調整することにより、ユーザーは公平性の重要性と、コスト最小化などの他の最適化目標とのバランスを取ることができます。

パスイコライザーは、VRPソルバー技術専用に設計された独自の公正配分ヒューリスティックです。車両間の作業負荷配分をよりバランスの取れたものにすることを目的としており、それによって全体的なルート効率とリソース使用率を最適化します。パスイコライザーのカスタマイズ可能なパラメータを活用することで、ユーザーは特定の公平性と効率性の目標に合わせてそのアプリケーションを調整でき、公平な配分要件を持つ現実世界の配車計画問題を解決するための貴重なツールになります。後続の章では、VRPソルバー技術の追加の側面を引き続き調査し、その科学的および技術的な優れた点をより深く理解できるようにします。

特別な制約の処理

車両効率の制約

車両効率制約機能は、VRPソルバー技術に統合された強力な機能であり、トリップ中の車両の容量の使用を最適化します。積載済みおよび空の容量チェックを課すことにより、フリートオペレーターは、車両が効率的に利用され、特定のビジネス要件に準拠していることを確認できます。車両効率制約機能は、ルート全体の車両の容量をきめ細かく制御し、現実世界の物流業務におけるリソースとコストの最適化を可能にします。

積載済みおよび空の容量チェック

車両効率の制約は、積載容量チェックと空容量チェックの2種類の容量チェックで構成されます。

積載容量チェック

積載容量チェックは、各トリップ中に、車両が所定の最小容量以上の容量で積載されていることを強制します。この制約により、車両はトリップ中に十分な荷物を運び、リソースの過小利用を回避できます。

空容量チェック

空容量チェックは、各トリップの最後に適用されます。車両がデポに戻るか、最終配送を完了したときに、所定の最大容量以上の容量で積載されていないことを強制します。この制約により、車両が過剰な未使用容量でデポに戻るのを防ぎ、フリート運用の効率を最適化します。

厳密さのオプション

車両効率制約機能は、積載済みと空の両方の容量チェックに対して、厳密と緩やかの2つの厳密さオプションを提供します。

厳密

容量チェックが厳密に設定されている場合、制約は、最適でないソリューションになる場合や、実行可能なソリューションが存在しない場合でも、常に満たされなければならないことを意味します。このオプションは、特定のビジネスルールまたは規制が容量要件への厳密な順守を義務付けている場合に役立ちます。

柔軟（strict=false）

容量チェックが柔軟（strict=false）に設定されている場合、制約は最適化目標と見なされますが、厳密な要件ではありません。制約を完全に満たすことができない場合、構成可能なペナルティが目的値に追加され、目的の容量からの逸脱を反映します。緩やかなオプションは、より多くの柔軟性を可能にし、軽微な容量の逸脱に対してペナルティを課すことが許容される場合に役立ちます。

ペナルティと目的値への影響

車両効率の制約が緩やかに設定され、厳密に満たされない場合、ペナルティが発生し、最適化問題の目的値に寄与します。ペナルティは、指定された容量要件を満たせなかったことに関連するコストまたは望ましくないことを表します。

ペナルティ計算は、2つのコンポーネントで構成されます。

• 固定ペナルティ： 固定ペナルティは、容量制約に違反した場合に発生するコストを表す事前定義された値です。ユーザーが指定した定数値です。

• 線形ペナルティ： 線形ペナルティは、過剰/過小容量コストと容量制約に違反した量の積として計算されます。このコンポーネントは、違反の大きさに比例したコストを追加します。

目的値は、VRPのさまざまな制約と最適化目標に関連するすべてのコストとペナルティの合計です。容量違反のペナルティを含めることにより、VRPソルバー技術は、可能な限り最善の範囲で容量制約を満たしながら、全体的な目的値を最小化するソリューションを見つけることを目的としています。

VRPソルバー技術の車両効率制約機能により、フリートオペレーターはトリップ中の車両の容量の使用を最適化できます。積載済みおよび空の容量チェック、厳密さのオプション、およびペナルティを設定することにより、VRPソルバーは、車両が効率的に動作し、過小利用と未使用容量での不要な返品を最小限に抑えることを保証します。容量制約に対するきめ細かい制御により、フリートオペレーターは物流業務を特定のビジネス要件に合わせて調整し、全体的なリソース使用率を最適化でき、VRPソルバーは複雑な容量制約を持つ現実世界の配車計画問題を解決するための貴重なツールになります。後続の章では、VRPソルバー技術の追加の側面を引き続き調査し、その科学的な厳密さと配車計画最適化の分野での実用的な応用を紹介します。

動的休憩制御

VRPソルバー技術の動的休憩制御メカニズムは、ルート中の車両の運転時間と休憩を管理するために設計された強力な機能です。休憩を動的に制御することにより、フリートオペレーターは、最大運転時間や必須の休憩期間などの運転規制へのドライバーの安全性とコンプライアンスを確保できます。動的休憩制御メカニズムは、さまざまなサブパラメータを考慮して、ルート効率と時間枠への順守を最大化しながら、休憩のスケジューリングを最適化します。

動的休憩制御を制御するサブパラメータ

• 動的休憩期間： dynamic_break_durationサブパラメータは、車両が休憩を取らずに連続して運転できる最大期間を指定します。動的休憩が必要ない場合、この値は0に設定できます。動的休憩期間を構成することにより、フリートオペレーターは運転時間制限を適用し、ドライバーの疲労を防ぐことができます。

• 動的休憩最小パス期間： dynamic_break_min_path_durationサブパラメータは、動的休憩がトリガーされるために必要な最小パス期間を決定します。実際のパス期間がこの値より短い場合、動的休憩は追加されません。この機能により、動的休憩を特定の状況でのみ適用でき、不要な遅延を引き起こすことなく休憩が効率的にスケジュールされるようになります。

• 動的休憩開始時間と終了時間： dynamic_break_start_timeおよびdynamic_break_end_timeサブパラメータは、動的休憩を開始および終了できる時間枠をそれぞれ定義します。これにより、動的休憩が、ドライバーの空き状況と全体的なトリップスケジュールに合わせて、適切な時間枠内にスケジュールされるようになります。

• 動的休憩の休憩間の平均時間： dynamic_break_avg_time_between_breaksサブパラメータは、連続する休憩間の平均時間を決定します。この値を設定することにより、フリートオペレーターは休憩の頻度を制御し、ドライバーがルート中に十分な休憩期間を確保できるようにします。

• 動的休憩最大遅延： dynamic_break_max_latencyサブパラメータは、許容される最大休憩遅延を設定します。休憩遅延とは、動的休憩が必要になってから実際にスケジュールされるまでの時間を指します。このパラメータにより、動的休憩が迅速にスケジュールされ、過度の遅延が発生しないようになります。

目的と影響

動的休憩制御メカニズムには、主に2つの目的があります。

• ドライバーの安全性とコンプライアンス： 最大運転時間と必須の休憩期間を適用することにより、動的休憩制御メカニズムはドライバーの安全性を促進し、運転規制への準拠を保証します。ドライバーが安全な運転限界を超えるのを防ぎ、事故やドライバーの疲労のリスクを軽減します。

• ルート効率： 動的休憩制御メカニズムは、ルート効率への影響を最小限に抑えるために、休憩のスケジューリングを最適化します。サブパラメータを慎重に検討し、休憩をトリップスケジュールに合わせることにより、VRPソルバー技術は、ドライバーの安全性とルート最適化のバランスを取ることができます。

動的休憩制御メカニズムは、VRPソルバー技術の重要な機能であり、ルート効率を最適化しながら、ドライバーの安全性と運転規制への準拠を保証します。さまざまなサブパラメータを考慮することにより、フリートオペレーターは特定の要件を満たすように休憩スケジューリングをカスタマイズし、リソース使用率を最大化し、時間枠を順守できます。動的休憩制御メカニズムは、VRPソルバーを現実世界の物流および輸送業務にとって貴重なツールにし、より安全で効率的な車両ルーティングソリューションに貢献します。後続の章では、VRPソルバー技術の追加の側面を引き続き調査し、その科学的な厳密さと配車計画最適化の分野での実用的な応用を紹介します。

ジオフェンスの制約

VRPソルバー技術のジオフェンス制約機能により、フリートオペレーターは、ジオフェンスとして知られる地理的境界を定義でき、車両はルート中にそれを順守する必要があります。ジオフェンスは、特定の地域、ゾーン、または関心のある領域を表すことができる仮想的な境界です。ジオフェンス制約を課すことにより、フリートオペレーターは、車両が所定の境界内で動作することを保証し、ルート計画と特定の運用要件への準拠を最適化できます。

複数のジオフェンスのサポート

VRPソルバー技術は、複数のジオフェンスを堅牢にサポートし、フリートオペレーターがいくつかの異なる地理的地域を定義および管理できるようにします。各ジオフェンスは、独自の特性と制約を持つことができ、より複雑で汎用的な物流計画を可能にします。

たとえば、市の異なる地区にある複数の配送センターを持つ配送業務を考えてみましょう。各配送センターは、車両が操作を許可されている地域を定義するジオフェンスに関連付けることができます。VRPソルバーは、各ジオフェンスの境界を尊重する最適化されたルートを生成し、車両が指定された運用エリア内に留まることを保証できます。

あいまいな越境割り当て

複数のジオフェンスをサポートすることに加えて、VRPソルバー技術は、あいまいな越境場所を車両に割り当てる機能を提供します。あいまいな越境割り当てにより、顧客または停車地がジオフェンスの境界近くにある場合に、より柔軟な車両ルーティング決定が可能になります。

あいまいな越境割り当てでは、VRPソルバーは、ジオフェンスの境界近くにある顧客は、境界のどちら側の車両でもサービスを提供できると見なします。この機能は、ジオフェンスの境界への厳密な順守によって引き起こされる不必要に長い迂回を回避するのに役立ちます。車両がジオフェンスの境界近くの顧客にサービスを提供できるようにすることで、VRPソルバーはルート効率を最大化し、移動距離を短縮し、全体的な最適化の向上につながります。

越境割り当ては、車両とノードに複数のジオフェンスを割り当てることによってアクティブになり、ルート効率全体を最適化する可能性をもたらします。

時間枠違反の許容

VRPソルバー技術の時間枠違反許容機能は、フリートオペレーターに、指定された時間枠内でスケジュールされた停車地に車両が遅れることを許可する柔軟性を提供します。この機能は、予期せぬ状況や交通遅延により、時間枠への厳密な順守が常に実行可能とは限らない現実世界の物流シナリオで特に役立ちます。この機能はオプションであり、運用シナリオで時間枠違反が許容される場合にアクティブにできます。違反は、違反の毎秒にペナルティを適用することによって最小限に抑えられます。

車両の遅延を許可する

時間枠違反の許容を有効にすることにより、フリートオペレーターは、車両が指定された時間枠内に正確に顧客の場所に到着するという要件を緩和できます。代わりに、車両は遅れて到着することが許可されますが、所定の許容範囲内であれば、重大なペナルティを課されることはありません。

この許容範囲は、時間厳守が唯一の優先事項ではないシナリオや、厳密な時間枠の順守よりも過度のルート変更を回避することがより重要な場合に特に関連があります。車両の遅延を許可することで、VRPソルバー技術は、より実行可能で効率的なルーティングオプションを検討し、全体的なソリューションの品質と実用性を向上させることができます。

VRPソルバー技術の時間枠違反許容機能は、フリートオペレーターに、厳密な時間枠要件を緩和し、指定された許容範囲内で車両の遅延を許可する機能を提供します。時間枠違反のペナルティ係数を構成することにより、フリートオペレーターは最適化プロセスにおける時間枠順守の重要性に影響を与えることができます。

時間枠違反のペナルティ係数

車両の遅延が許可され、車両が顧客の場所に遅れて到着した場合、時間枠違反を考慮してペナルティが課せられます。時間枠違反のペナルティ係数は、時間枠の逸脱の単位時間ごとに関連するコストを決定します。

ペナルティ係数は、フリートオペレーターが設定する構成可能なパラメータであり、遅延到着の相対的な重要性またはコストを反映しています。ペナルティ係数が高いほど、時間枠違反のコストが高くなり、VRPソルバーが遅延を最小限に抑えるソリューションを優先するようになります。

ペナルティ係数を調整することにより、フリートオペレーターは、時間枠の順守の重要性とソリューションの実用性のバランスを取ることができます。ペナルティ係数が低い場合は、遅延がより許容され、時間枠の制約が緩和される可能性があることを示している可能性がありますが、係数が高い場合は、厳密な時間枠の順守の重要性を強調しています。

連続する集荷場所とドロップオフ場所の最大数

VRPソルバー技術の連続する集荷場所とドロップオフ場所の最大数機能は、車両がルート中に実行できる連続する非同一の集荷場所とドロップオフ場所に制約を課します。この制約は、車両ルートの複雑さと長さを制御することにより、VRPソルバーの効率を高め、全体的なソリューションの品質とルート最適化の向上につながります。

連続する非同一の集荷場所の制約

最大集荷場所制約は、車両がドロップオフを実行する前に実行できる連続する非同一の集荷場所の最大数を指定します。つまり、車両が荷物を降ろさずに実行できる連続的な集荷操作の長さを制限します。

連続する非同一の集荷場所の妥当な最大値を設定することにより、フリートオペレーターは、車両が過度に長い集荷シーケンスを実行するのを防ぐことができます。この制約により、車両は、商品を降ろさずに複数の荷物を集荷することに過度にコミットしないようになり、非効率的なルート計画と移動距離の増加につながる可能性があります。

連続する非同一のドロップオフ場所の制約

同様に、最大ドロップオフ場所制約は、車両が集荷を実行する前に実行できる連続する非同一のドロップオフ場所の最大数を決定します。集荷を実行せずに連続的なドロップオフ操作の長さを制限します。

この制約は、車両が集荷操作を開始する前に連続して複数の配送を行う必要があるシナリオで価値があります。適切な制限を設定することにより、フリートオペレーターは、車両が過度に長いドロップオフシーケンスを実行するのを防ぎ、それによってルート計画とリソース使用率を最適化できます。

目的と利点

連続する非同一の集荷場所とドロップオフ場所の制限には、いくつかの利点があります。

• 最適化されたルート長： 連続的な集荷およびドロップオフシーケンスの長さを制限することにより、VRPソルバー技術は、よりコンパクトで効率的な車両ルートを生成できます。これにより、移動距離と全体的な輸送コストが削減されます。

• バランスの取れた作業負荷： 制約は、集荷とドロップオフの間の作業負荷のバランスを取るのに役立ち、車両が単一のシーケンスで集荷または配送で過負荷にならないようにします。このバランスの取れたアプローチは、車両の使用率を最適化し、ルート効率を高めます。

• 実用性と実現可能性： 過度に長い集荷またはドロップオフシーケンスを防ぐことにより、VRPソルバーは、現実世界の物流業務でより実用的で実装しやすいソリューションを生成します。車両が2つの間で交互に行うことなく、非現実的な数の集荷または配送を実行する非現実的なシナリオを回避します。

時間依存パイプライン

VRPソルバー技術の時間依存パイプラインは、車両ルーティングにおいて時間を重要な要素として考慮する多段階最適化戦略の高度な実装です。これらのパイプラインは、時間枠、移動時間、時間依存の制約など、問題の時間的側面を活用して、時間に敏感な物流業務向けに高度に最適化されたソリューションを生成します。SWATソルバー技術は、時間依存マップエンジンと組み合わせて、日中の交通状況の変化を考慮して車両の動きを最適化する機能を提供します。

時間依存パイプラインの最適化の利点

多段階の時間依存パイプラインの実装には、いくつかの最適化上の利点があります。

• 現実的な時間ベースのソリューション： 時間依存の要因を明示的に考慮することにより、パイプラインは現実世界の運用上の制約に沿ったソリューションを生成します。これにより、特に時間に敏感な物流業務に対して、実用的で実行可能なソリューションが得られます。

• 時間枠順守の向上： 時間依存の最適化段階により、車両は時間枠を順守し、顧客の待ち時間を短縮し、遅延を防ぎます。

• 効率的なリソース使用率： 時間依存パイプラインは、車両間で作業負荷のバランスを取り、より均等に分散されたルートとより良いリソース使用率につながります。

• 正確な移動時間見積もり： 時間依存パイプラインは、交通状況とさまざまな速度の影響を正確に反映する動的な移動時間を考慮し、より正確な見積もりとより良いルート計画につながります。

並列実行戦略

最初の解決戦略の並列実行は、VRPソルバー技術が配車計画問題で高品質のソリューションの探索を加速するために採用する強力な最適化手法です。この戦略は、最新のコンピューティングシステムの機能を活用して、複数の初期ソリューションパスを同時に探索し、より高速で効率的な結果をもたらします。

並列実行の仕組み

並列実行では、VRPソルバーは、それぞれが異なる最初の解決戦略を探索するソルバーの複数のインスタンスを同時に起動します。これらのインスタンスは、複数のプロセッシングコアまたはコンピューティングノードで独立して同時に実行されます。利用可能な並列処理能力を活用することにより、VRPソルバーは、並行して多様な初期ソリューションパスのセットを探索します。結果は、並列計算の完了後に比較され、全体的に最良の結果が最終結果として選択されます。SWAT技術スタックにより、単一のマシンだけでなく、クラウド環境の仮想マシンのクラスターで並列分散計算を行うことができます。

並列実行の利点

最初の解決戦略の並列実行には、いくつかの利点があります。

• より高速な探索： 複数のインスタンスを並行して実行することにより、VRPソルバーは、さまざまな初期ソリューションオプションを探索するために必要な時間を大幅に短縮します。これにより、特に大規模なソリューション空間を持つ問題に対して、シーケンシャル実行と比較して大幅な高速化が実現します。

• 多様なソリューションパス： 並列実行により、VRPソルバーは多様なソリューションパスを同時に探索できます。これにより、さまざまな開始点から有望な初期ソリューションを見つける可能性が高まり、より多様で高品質なソリューションにつながる可能性があります。

• 早期終了： 並列実行戦略は、早期終了基準を実装するように設計できます。満足のいく初期ソリューションが見つかると、他のインスタンスを終了でき、最適化時間がさらに短縮されます。

• マルチコア使用率： 最新のコンピューティングシステムは多くの場合、複数のプロセッシングコアを備えており、並列実行はこれらのリソースを効果的に利用し、計算効率を最適化します。

全体的なソリューション品質の最適化

並列実行戦略は、多様な最初の解決戦略と組み合わせることで、優れた初期ソリューションを迅速に見つける可能性を高めることにより、全体的な最適化プロセスに貢献します。これらの初期ソリューションは、後続の改良およびメタヒューリスティック段階の出発点として機能し、全体的なソリューション品質の向上につながります。

多次元の容量と需要

VRPソルバー技術は、多次元の車両容量とノード需要を堅牢にサポートし、フリートオペレーターが複雑で多様なリソース制約を持つ配車計画問題を最適化できるようにします。これは、多次元の容量と需要の表現を可能にする柔軟で効率的なデータ構造であるキーと値の容量辞書を使用することで実現されます。

キーと値の容量辞書

VRPソルバー技術のコンテキストでは、キーと値の容量辞書は、多次元の容量と需要を定義するための汎用的なメカニズムとして機能します。各車両とノードは容量辞書に関連付けられており、各キーは特定の次元を表し、対応する値はその次元の容量または需要を示します。

たとえば、重量と体積という2つの異なる属性を持つ商品を運ぶことができる車両を考えてみましょう。車両の容量辞書は次のようになります。

車両容量辞書：

{

'weight': “2000”

'volume': “10”

}

同様に、多次元の需要を持つノード（顧客または停車地）の場合、需要辞書は次のように表される場合があります。

ノード需要辞書：

{

'weight': “500”,

'volume': “3”

}

キーと値の容量辞書の利点

キーと値の容量辞書を使用すると、多次元の配車計画問題をモデル化および解決するために、いくつかの利点があります。

• 柔軟性： キーと値の容量辞書を使用すると、フリートオペレーターは任意の数の容量次元とそれに対応する値を定義できます。この柔軟性により、重量、体積、数量、またはその他の関連リソースなど、さまざまな現実世界の制約を表現できます。

• 効率： 辞書を使用することにより、VRPソルバーは、最適化プロセス中に多次元の容量と需要に効率的にアクセスして操作できます。これにより、大規模な問題インスタンスの計算が高速化され、パフォーマンスが向上します。

• スケーラビリティ： キーと値のアプローチは、さまざまな数の次元を持つ問題に簡単に対応できます。このスケーラビリティは、管理する複数のリソースを持つ複雑な物流シナリオを処理するために重要です。