モジュラー車両が荷物配送の効率を変える

最近の進展で、モジュール車両（MV）が移動中に接続したり分離したりできるため、輸送システムを改善できることがわかったんだ。MVは色々な分野で研究されてきたけど、特に物流、つまり貨物配送に関してはあまり探求されていない。この研究では、MVを使って貨物配送をしてお金を節約する方法を見ているよ。MVを使った商品配送の問題を、モジュール車両ルーティング問題（MVRP）という新しいバージョンの車両ルーティング問題として扱ってる。

MVRPでは、MVは自分だけで顧客に届けることもできるし、他のMVと一緒になってグループを作ることもできて、コスト削減に役立つんだ。この問題に取り組むために、商業的な最適化ツールで解ける混合整数線形計画（MILP）モデルを最初に作ったよ。問題がかなり複雑なこともあるから、MVRP専用のツールを使ったタブーサーチ（TS）アルゴリズムも設計したんだ。地元の解に引っかからないように、TSアルゴリズムに戦略を追加したよ。

さらに、物流におけるMVRPの使い方もいくつか調べた。テストの結果、提案したアルゴリズムが小さな問題に対して効果的に最適解を見つけられて、大きなケースでも良いパフォーマンスを発揮することがわかった。私たちの方法は、従来の配送方法と比較して約5%のコストを節約できるよ。この研究で使用したコードやデータは、論文が受理され次第共有するつもりだ。

#イントロダクション

オンラインショッピングと地元の店舗の急成長により、都市でのより良い配送サービスへの需要が高まっているよ。一般的に、都市の物流は大きなトラックが中央のハブに商品を運び、そこから小さな車両が地元の場所への配送の最後の部分を担当してる。従来の方法だと、物流会社は異なる種類の車両を混ぜて使う必要があって、その分人件費や時間、インフラのコストがかかるんだ。

新しいMV技術のおかげで、車両は今や動きながら連結したり分かれたりして荷物を運べるようになった。MVの主な利点はその柔軟なデザインで、旅行中に連結したり分かれたりでき、さまざまなサイズのグループを形成できるところなんだ。MVを使った配送では、異なる種類の車両の必要がなくなるから、車両にかかる費用を下げられる。また、MVは旅行中に容量を調整できるから、積み下ろしにかかる時間を節約できるよ。従来の車両グループとは違って、MVは物理的に接続するから、燃料の使用量が減るんだ。

物流でのMVの使用、特にラストマイルの配送にはいくつかの利点があるよ。

いくつかの研究ではMVの応用が議論されているけど、大部分はシャトルやタクシーサービスなどの公共交通システムに焦点を当てている。研究によると、MVはこれらのシステムでコストを大幅に削減できるんだ。EMS（救急医療サービス）や旅客と貨物輸送の組み合わせに関する研究は少ないけど、そこの利点も確認されてる。Next Future Transportation Inc.のような企業がMV技術の開発をリードしていて、ドッキングとスプリットで容量を変更できるモジュールバスをすでに作って、遅延の問題を効果的に解決してるんだ。

MVへの関心が高まっているにもかかわらず、既存の研究のほとんどは物流アプリケーションよりも公共交通に中心を置いているんだ。従来の配送問題にMVを統合することには、モデル化やアルゴリズム設計の面で独自の課題がある。

MVRPでは、MVが連結してグループを形成できる動的な容量の特性を考慮している。このため、これらのグループの容量はMVが参加したり離れたりするにつれて変化するから、空間と時間の両方でその状況を継続的に追跡する必要があるんだ。

#問題定義

私たちの問題は、有向グラフの中に設定されていて、ノードはデポと顧客を表している。デポはすべてのルートが始まり、終わる場所だ。各顧客には特定の需要があって、車両はコストを最小化しながらその需要を満たさなければならない。目的は、車両が最も効率的に運行できるようにすることだ。

私たちの問題の目的は、すべての顧客の需要を満たしながら、商品配送の全体コストを最小化することだ。商品の配送にかかるコストは、グループ内のMVの数や移動距離によって変わることがあるよ。

私たちは、問題を正式に定義するために、3つのインデックスを持つ混合整数線形計画（MILP）モデルを利用したんだ。

#アルゴリズム開発

MILPモデルは最適解を見つけることができるけど、大きな問題に対しては時間がかかることもある。MVRPは難しい問題で、従来の方法だと解決が難しい要素がいくつかあるんだ。大きな問題に効果的に取り組むために、タブーサーチ（TS）アルゴリズムを導入したよ。

#解の表現

私たちの解をよりよく理解するために、二部構成の特定のフォーマットを使っているんだ。無向非巡回グラフ（DAG）はMVの動きを表していて、ガントチャートは配送タスクのタイミングと順序を示しているよ。

#隣接構造

TSアルゴリズムは、隣接構造に大きく依存していて、既存の解を変更するためにさまざまなオペレーターを使ってより良い結果を見つけるんだ。従来の車両ルーティング問題でよく使われる方法は、MVRPの異なる構造には直接適用できないから、特別なマージ手法を開発したよ。

1. 系列マージオペレーター（SMO）: この方法は、顧客をセグメントに順次挿入することでルートを組み合わせる。目的は、効率を維持しつつMVの数を減らすことだ。

2. 並列マージオペレーター（PMO）: この方法は、単一ブランチのルートをセグメントに統合してグループを形成するから、MVの柔軟な組み合わせが可能になるよ。

3. 再配置オペレーター: これらは、顧客を異なるポジションに移動させて、より良い配送ルートを見つけることを可能にする。

これらのオペレーターを組み合わせることで、TSアルゴリズムはより広範囲の潜在的な解を探求できるようになってる。

#初期解の生成

局所最適に引っかからないように、マルチスタート戦略が組み込まれているよ。クラーク・ライトの節約アルゴリズムを使って初期解を生成し、それをさらにTSアルゴリズムで最適化するんだ。

#MVRPのバリエーション

私たちはMVRPの異なるバージョンも考慮したよ：

1. ルート中の貨物移転: これによって、ルート中にMV間で荷物を移転することが可能になり、配送プロセスに柔軟性が加わる。

2. 時間同期: これにより、配送のタイミングを追跡し、必要に応じてMVが互いに待つことができるからルートを最適化できる。

3. 異種モジュールユニット: 異なる種類のMVを異なる荷物に使用して、最も効率的な輸送方法を確保する。

#計算実験

私たちの実験では、TSアルゴリズムのパフォーマンスを測るためにいくつかのテストケースを使った。従来の車両ルーティング問題に対してよく知られたベンチマークを適応し、MVRPに合わせて調整したんだ。

#パフォーマンス評価

TSアルゴリズムはMILPモデルと比較して評価された。結果は、MILPモデルが小さな問題を最適に解決できることもあったけど、かなり遅かったんだ。それに対して、TSアルゴリズムは小さな問題でも大きな問題でも良いパフォーマンスを発揮し、しばしば短時間でより良い解を見つけることができた。

#アルゴリズムコンポーネントの評価

TSアルゴリズム内の各コンポーネントがどのように貢献しているかを理解するために、特定のオペレーターなしでテストを行って、結果にどのように影響を与えているかを見た。各オペレーターは重要な利益を提供し、特に大きな問題では顕著だったよ。

#MVプラトーニングの評価

MVプラトーンの最大サイズを変えた場合の影響を分析した。プラトンサイズが増えるにつれて、全体コストが一貫して減少するのが観察された。これは、MVをグループ化することのメリットを反映していて、MVを効果的に使用することによるコスト削減の可能性を示しているんだ。

#結論

この論文では、移動中にドッキングしたり分かれたりできるモジュール車両を取り入れて、車両ルーティング問題への新しいアプローチを紹介したよ。この問題を表現するために混合整数線形計画（MILP）モデルを作成し、効率的な解を見つけるためにタブーサーチアルゴリズムを開発したんだ。

結果は、私たちの方法が小さなケースで最適な解を効果的に見つけられて、大きなケースでも良いパフォーマンスを発揮することが示された。さらに、MVプラトーニングを使うことで、従来の方法と比較して最大約5%のコストを削減できることがわかったんだ。

今後の研究では、より大きくて複雑な問題に対してアルゴリズムのさらなる改善に焦点を当てたり、MVRPのさまざまな拡張を探求したりすることができるだろう。また、MVRPを解決するためのより効率的な厳密な方法についての研究や、テストや理論を通じて問題の特性を分析する必要があるんだ。