発表資料 - 上智大学 情報理工学部 情報理工学科
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Transcript 発表資料 - 上智大学 情報理工学部 情報理工学科
利潤最大化を目指した定期船航路設計
上智大学
理工学部
情報理工学科4年
A0978938
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本橋 新也
目次
研究背景
定期船の航路設計問題
従来研究と本研究の違い
整数計画問題へのモデル化
計算実験
まとめ
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目次
研究背景
定期船の航路設計問題
従来研究と本研究の違い
整数計画問題へのモデル化
計算実験
まとめ
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研究背景
経済発展が著しいアジア圏内において
コンテナ貨物取扱量が急増
日本の大手定期船会社は他社と
海運アライアンスを組み効率的な輸送
グランド・アライアンス
日本郵船, Hapag-Lloyd(ドイツ), OOCL(香港), MISK(マレーシア)
57%
The New World Aliance
商船三井, APL(シンガポール), 現代商船(韓国)
CKYHグループ
川崎汽船, COSCO(中国), Yang Ming(韓国), Hanjin(韓国)
38%
4
研究背景
原油価格の高騰
世界中の大手定期船会社の利益減少
%
15社中14社が赤字!
3倍に!!!
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研究背景
アジア内でも最も日本との海上貿易量が多いのは中国
日中航路において利益を生み出す
効率的な船舶の運航が必要
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目次
研究背景
定期船の航路設計問題
従来研究と本研究の違い
整数計画問題へのモデル化
計算実験
まとめ
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定期船の航路設計問題
出発地・目的地・積替ハブが既知である
コンテナが各港に積まれており,定期船が運搬
コンテナは毎週同量用意される (→1年に1回程度の意思決定)
同じ航路には,速度・消費燃料・容量が同じ型の船を配置
毎週同じ曜日に目的地の決められた船が寄港
ある週に訪れる船とその翌週に訪れる船は異なる
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航路例
a
13.3knot で 4週間
b
10.5knot で 5週間
船がどの港を訪れ,
a も b も 同じ航路を表しているが
各航路に対して何隻配置され,
船舶数と巡回期間が異なる
どのくらいの速さで巡回すれば良いか.
を最適化する
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目次
研究背景
定期船の航路設計問題
従来研究と本研究の違い
整数計画問題へのモデル化
計算実験
まとめ
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従来研究と本研究の違い
従来研究は
“港に置かれているコンテナを全て運ぶ前提で
船の運航費を最小にするような航路設計”
を求めていたのに対し,
本研究は
“運ぶコンテナを選択させることで
海運アライアンスが得られる利益を最大化
するような航路設計”
を提案する
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目次
研究背景
定期船の航路設計問題
従来研究と本研究の違い
整数計画問題へのモデル化
計算実験
まとめ
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入力データ
N 港集合
d ij 港 i j 間距離
港
T 船タイプ
A t 船タイプ
T が行き来できる航路
F t 船タイプ
T が 1日に消費する燃料
船
S v 船 v の速度
M 需要集合
O m , D m , Z m 需要の出発地,目的地
,ハブ
G m 需要の大きさ
荷物
r m 需要の運賃
C F , C tU , C iT , C itP 燃料費,船舶使用料,
積替費,入港料
数理モデル-目的
海運アライアンスが得られる利益の最大化
運賃による売上 - 船の運航にかかる費用
燃料費
船使用料
Max .
rm・ G m・ h m
m M
t T v Vt
14
t T
Ct v
U
Sv
C Ft S
v Vt
F
t T i Nt v Vt m M
Ci
T
3
d・
ij
x ijv
コンテナ
積替費
入港料
( i , j ) At
ivm
24 S v
ivm G
m
t T v Vt i Nt
P
C it ・ y iv
数理モデル-制約条件
コンテナが,出発地・目的地・ハブ港以外の港で通過
ハブ港においてコンテナが積替えられる
ハブ港においてコンテナが通過する,
uijvm
もしくは最初から運ばれない 需要mが港iか
ら港jまで船vで
行くかどうか
δivm
需要mが港iか
ら船vで降ろさ
れるか
γivm
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需要mが港iか
ら船vへ上げら
れるか
数理モデル-制約条件
移動時間と積替え時間の和が航路巡回期間を超えない
各船が運べるコンテナ量は船容量以下
巡回期間数は各船タイプの持つ隻数以下
船はある港を出たら再びその港へ戻る
xijv
船vが港iから
港jまで船vで
行くかどうか
βv
船vが航路を
巡回する期間
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数理モデル-制約条件
航路を正しく形成する
yiv
船vが港iを訪
寄港上限回数を守る
れるかどうか
各港で需要が複数回回らない
「その需要を運ぶかどうか」を表す変数に対する制約
hm
需要mを運
ぶかどうか
(0,1)
出発地から出る需要mの数
目的地に入る需要mの数
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目次
研究背景
定期船の航路設計問題
従来研究と本研究の違い
整数計画問題へのモデル化
計算実験
まとめ
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実験環境
OS : Windows XP Professional Version2002
Professor : Intel(R)Core(TM)2 Duo CPU E8400 @3.00GHz
Memory : 2.96GB RAM
Solver : Gurobi Optimizer 4.6.1
パソコンの性能はふつう程度
商用の整数計画ソルバー
実験①
小データ(荷物55種類)で
従来定式化による利益と本研究定式化による利益を比較
各航路で使用可能な隻数を,
10隻として実験
各需要の大きさを,
均等に(30TEU)としている
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本研究の需要を選択する定式化
従来の全ての需要を運ぶ定式化
大連
24 knot
神戸
23隻
19 knot
45隻
東京
2隻
20 knot
名古屋
上海
17.7万ドル
19.3万ドル
0.95秒
17.2秒
9%の利益上昇↑
大連発-東京行の需要を3つ運搬していない
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実験②
海上技術安全研究所が公表している現実規模データ(荷物
576種類)で先ほど提案した数理モデルで出力される利益
と全ての港にサービスを展開する場合の利益を比較
各航路の使用可能な隻数を,
10隻として実験
各需要の大きさを,
均等に(20TEU)としている
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全ての港にサービスをする定式化で実行
先程提案した定式化で実行
大連
8隻
神戸
19 knot
8隻
東京
24 knot
名古屋
上海
45.1万ドル
32秒
23
35.0万ドル
16秒
22%の利益減少↓
実験③
各需要の大きさに種類を持たせる
10TEU,20TEU,30TEUの3種類を用意
10TEU
運んでください
20TEU
運んでください
速度を10knotから20knotまで1knot刻みで用意する
多数用意することでまるで変数であるかのように扱う
中国側の船も1000TEUとする(費用削減のため)
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出力航路
大連
神戸
8隻
10 knot
9隻
東京
10 knot
名古屋
上海
77.3万ドル
265秒
トレードオフ
速度 vs. 船の隻数
船速度を上げて隻数を減らすのではなく,
船速度を下げて隻数を増やす方が
利益を上げることがわかった.
目次
研究背景
定期船の航路設計問題
従来研究と本研究の違い
整数計画問題へのモデル化
計算実験
まとめ
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まとめ
ご清聴ありがとうございました
海運アライアンスが得られる
利益を最大化するための数理モデルを構築
港5つ,船型2種類,荷物576種類
という規模の問題に対し5分程度で求解できた
今後の課題としては,
需要変動を考慮したモデルの構築等が考えられる
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