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利潤最大化を目指した定期船航路設計

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 　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. 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. 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

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利潤最大化を目指した定期船航路設計

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Presentation Transcript

  1. 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　本橋 新也

  2. 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

  3. 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

  4. 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) 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) 57% 38%

  5. 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！！！

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 航路例 aも bも 同じ航路を表しているが 船舶数と巡回期間が異なる a b 13.3knot　で　4週間 10.5knot　で　5週間 船がどの港を訪れ， 各航路に対して何隻配置され， どのくらいの速さで巡回すれば良いか． を最適化する

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. 入力データ 港 船 荷物

  14. 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 コンテナ積替費 入港料

  15. 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， もしくは最初から運ばれない uijvm 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 需要mが港iから船vへ上げられるか

  16. 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

  17. 数理モデル-制約条件 yiv 船vが港iを訪れるかどうか • 航路を正しく形成する • 寄港上限回数を守る • 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

  18. 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

  19. 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

  20. 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

  21. 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 神戸 3隻 2 19 knot 4 5隻 東京 24 knot 2隻 名古屋 20 knot 上海 17.7万ドル 19.3万ドル 9%の利益上昇↑ 0.95秒 17.2秒 大連発-東京行の需要を３つ運搬していない

  22. 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

  23. 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 35.0万ドル 22%の利益減少↓ 32秒 16秒

  24. 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 • 速度を10knotから20knotまで1knot刻みで用意する • 中国側の船も1000TEUとする(費用削減のため) 20TEU 運んでください 10TEU 運んでください 多数用意することでまるで変数であるかのように扱う

  25. 出力航路 大連 8隻 神戸 10 knot 9隻 東京 10 knot 名古屋 上海 トレードオフ 速度　ｖｓ.　船の隻数 77.3万ドル 265秒 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．

  26. 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

  27. 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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