倉庫を介して貨客混載を行うデマンドバスシステムのモデル化とシミュレーション解析

人口減少などで通常のバスシステムでは採算がとれない地域の一部では，需要に基づいてスケジュールや経路などを決定するデマンドバスが導入されている．他方で，貨物と人員をともに1つの車両で運搬する貨客混載の取り組みは収益を向上し，運用費用をさらに減少できることから注目を集めている．本研究では，倉庫を用いた物流下で貨客混載を行うデマンドバスの配送計画問題を混合整数計画問題として定式化し，静的な状況で貨客混載の効果について検証を行う．一方で，提案モデルはNP困難に分類される問題であることから，数理ソルバや効率的な厳密解法を用いたとしても現実的な時間で有用な解が得られない可能性がある．このため，本研究では近傍探索の手法を取り入れた遺伝的アルゴリズムを用いて実用時間内に有用な解を得られることを示した．そして，提案モデルの計算時間は従来の一般的な貨客混載を行うデマンドバスに適用された数理モデルよりも短くなることを示した．

Demand-responsive transport systems, in which schedules and routes are determined by predetermined demand, have been introduced in some areas where normal bus systems are unprofitable due to population decline. On the other hand, mixed freight and passenger services, in which both freight and personnel are transported in the same vehicle, are attracting attention because they could reduce operating costs. In this study, we propose a new mixed integer programming problem formulation for a demand bus that carries mixed freight and passenger under warehouse-based logistics. The effect of mixed freight and passengers is verified in a static situation. As the proposed model is classified as NP-hard, it may not be possible to obtain a useful solution in a practical time even if a mathematical solver or an efficient exact solution method is applied. For this reason, we show that a genetic algorithm incorporating neighborhood search techniques can obtain useful solutions. It is shown that the computation time of the proposed model is shorter than previous models for optimizing routes and schedules of demand buses with mixed freight and passenger.