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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024172546
(43)【公開日】2024-12-12
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/06 20230101AFI20241205BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/06
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023090334
(22)【出願日】2023-05-31
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110000176
【氏名又は名称】弁理士法人一色国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】高橋 佳歩
(72)【発明者】
【氏名】加藤 晶子
(72)【発明者】
【氏名】大野 耕司
(72)【発明者】
【氏名】石田 夏樹
【テーマコード（参考）】
5L010
5L049
【Ｆターム（参考）】
5L010AA10
5L049AA10
(57)【要約】 （修正有）
【課題】計算規模の増大を抑制し割当計画の質の劣化を抑制する情報処理装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置１０であって、第１制約条件に基づいて、第１割当計画の輸送機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに人員が割り当てられるか否かを示す割当パターンを複数生成し、割当パターンの一部を組み合わせ、第１割当計画を遂行可能な第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、第２制約条件に基づいて、第３割当計画に含まれる複数の割当パターンを結合して新たな割当パターンとし、新たな割当パターンを含む第３割当計画を、第２割当計画として出力する処理を実行する。新たな割当パターンは、複数の区間において、結合される割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場合に、人員が割り当てられる。
【選択図】図１
【解決手段】輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置１０であって、第１制約条件に基づいて、第１割当計画の輸送機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに人員が割り当てられるか否かを示す割当パターンを複数生成し、割当パターンの一部を組み合わせ、第１割当計画を遂行可能な第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、第２制約条件に基づいて、第３割当計画に含まれる複数の割当パターンを結合して新たな割当パターンとし、新たな割当パターンを含む第３割当計画を、第２割当計画として出力する処理を実行する。新たな割当パターンは、複数の区間において、結合される割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場合に、人員が割り当てられる。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて構成され、輸送機の第１割当計画
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置であって、
所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行路において
隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てられるか否か
を示す割当パターンを複数生成し、
複数の前記割当パターンの一部を組み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２
割当計画の基となる第３割当計画を作成し、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターン
を結合して新たな割当パターンとし、
前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、前記第２割当計画として出力する
処理を実行し、
前記新たな割当パターンとする処理において、
前記新たな割当パターンは、
前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記複数の割当パターンの少なくとも
一において前記人員が割り当てられている場合に、前記人員が割り当てられる、
情報処理装置。
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置であって、
所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行路において
隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てられるか否か
を示す割当パターンを複数生成し、
複数の前記割当パターンの一部を組み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２
割当計画の基となる第３割当計画を作成し、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターン
を結合して新たな割当パターンとし、
前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、前記第２割当計画として出力する
処理を実行し、
前記新たな割当パターンとする処理において、
前記新たな割当パターンは、
前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記複数の割当パターンの少なくとも
一において前記人員が割り当てられている場合に、前記人員が割り当てられる、
情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第１制約条件は、
前記輸送機の発着点のうち、人員が勤務を開始又は終了する発着点の条件を含む、
情報処理装置。
前記第１制約条件は、
前記輸送機の発着点のうち、人員が勤務を開始又は終了する発着点の条件を含む、
情報処理装置。
【請求項3】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第１制約条件は、
人員の勤務時間の所定の上限又は下限を含む、
情報処理装置。
前記第１制約条件は、
人員の勤務時間の所定の上限又は下限を含む、
情報処理装置。
【請求項4】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第１制約条件は、
前記複数の割当パターンの数の上限を含む、
情報処理装置。
前記第１制約条件は、
前記複数の割当パターンの数の上限を含む、
情報処理装置。
【請求項5】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記割当パターンは、所定の算出方法で算出されたコストが紐付けられ、
前記第２割当計画は、前記コストの総和が最小となるように作成される、
情報処理装置。
前記割当パターンは、所定の算出方法で算出されたコストが紐付けられ、
前記第２割当計画は、前記コストの総和が最小となるように作成される、
情報処理装置。
【請求項6】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記第２制約条件は、
法令によって定められた労働条件を含む、
情報処理装置。
前記第２制約条件は、
法令によって定められた労働条件を含む、
情報処理装置。
【請求項7】
演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて構成され、輸送機の第１割当計画
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置が、
所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行路において
隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てられるか否か
を示す割当パターンを複数生成し、
複数の前記割当パターンの一部を組み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２
割当計画の基となる第３割当計画を作成し、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターン
を結合して新たな割当パターンとし、
前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、前記第２割当計画として出力する
処理を実行し、
前記新たな割当パターンとする処理において、
前記新たな割当パターンは、
前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記複数の割当パターンの少なくとも
一において前記人員が割り当てられている場合に、前記人員が割り当てられる、
情報処理方法。
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置が、
所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行路において
隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てられるか否か
を示す割当パターンを複数生成し、
複数の前記割当パターンの一部を組み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２
割当計画の基となる第３割当計画を作成し、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターン
を結合して新たな割当パターンとし、
前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、前記第２割当計画として出力する
処理を実行し、
前記新たな割当パターンとする処理において、
前記新たな割当パターンは、
前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記複数の割当パターンの少なくとも
一において前記人員が割り当てられている場合に、前記人員が割り当てられる、
情報処理方法。
【請求項8】
演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて構成され、輸送機の第１割当計画
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置に、
所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行路において
隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てられるか否か
を示す割当パターンを複数生成させ、
複数の前記割当パターンの一部を組み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２
割当計画の基となる第３割当計画を作成させ、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターン
を結合して新たな割当パターンとさせ、
前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、前記第２割当計画として出力する
処理を実行させ、
前記新たな割当パターンとさせる処理において、
前記新たな割当パターンは、
前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記複数の割当パターンの少なくとも
一において前記人員が割り当てられている場合に、前記人員が割り当てられる、
情報処理プログラム。
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置に、
所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行路において
隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てられるか否か
を示す割当パターンを複数生成させ、
複数の前記割当パターンの一部を組み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２
割当計画の基となる第３割当計画を作成させ、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターン
を結合して新たな割当パターンとさせ、
前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、前記第２割当計画として出力する
処理を実行させ、
前記新たな割当パターンとさせる処理において、
前記新たな割当パターンは、
前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記複数の割当パターンの少なくとも
一において前記人員が割り当てられている場合に、前記人員が割り当てられる、
情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
バス、航空、鉄道等の公共交通機関において、予め定められた輸送機の割当計画を遂行
するために、人員を輸送機の割当計画へ割り当てる割当パターンを決定する必要がある。
するために、人員を輸送機の割当計画へ割り当てる割当パターンを決定する必要がある。
【0003】
この場合、先ず複数の割当パターンの候補が列挙され、これらの内から、輸送機の割当
計画に含まれるすべての便を被覆し、かつ法規制や社内規定等に伴う制約条件を満たす割
当パターンの組合せが最終的に決定される。
計画に含まれるすべての便を被覆し、かつ法規制や社内規定等に伴う制約条件を満たす割
当パターンの組合せが最終的に決定される。
【0004】
このとき、例えば、輸送機の割当計画に含まれる便の数が増加すると、割当パターンの
候補の数が膨大になり、最終的な割当パターンを決定することが困難になる可能性がある
。
候補の数が膨大になり、最終的な割当パターンを決定することが困難になる可能性がある
。
【0005】
そこで、例えば非特許文献１には、計算規模を縮小するために割当パターンの候補の数
を削減すべく、所定の手続によって割当パターンの一部を候補から排除する技術が記載さ
れている。
を削減すべく、所定の手続によって割当パターンの一部を候補から排除する技術が記載さ
れている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0006】
【非特許文献1】B. Gopalakrishnan, E. L. Johnson,「Airline Crew Scheduling: State-of-the-Art」, Annals of Operations Research, vol.140, 2005, P.305-337
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかしながら、非特許文献１に開示された技術では、最終的に作成される割当計画を好
ましいものとするために重要な寄与をする割当パターンが候補から排除されてしまう可能
性がある。そのため、最終的に作成される割当計画の質が劣化する可能性がある。
ましいものとするために重要な寄与をする割当パターンが候補から排除されてしまう可能
性がある。そのため、最終的に作成される割当計画の質が劣化する可能性がある。
【0008】
本発明はこれらのような課題を鑑みてなされたものであり、計算規模の増大を抑制した
上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制することが可能な情報処理装置を提供す
ることを目的とする。
上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制することが可能な情報処理装置を提供す
ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記目的を達成するための一の発明は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を
用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報
処理装置であって、所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送
機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り
当てられるか否かを示す割当パターンを複数生成し、複数の前記割当パターンの一部を組
み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２割当計画の基となる第３割当計画を作
成し、所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パタ
ーンを結合して新たな割当パターンとし、前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計
画を、前記第２割当計画として出力する処理を実行し、前記新たな割当パターンとする処
理において、前記新たな割当パターンは、前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合され
る前記複数の割当パターンの少なくとも一において前記人員が割り当てられている場合に
、前記人員が割り当てられる、情報処理装置である。
用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報
処理装置であって、所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送
機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り
当てられるか否かを示す割当パターンを複数生成し、複数の前記割当パターンの一部を組
み合わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２割当計画の基となる第３割当計画を作
成し、所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パタ
ーンを結合して新たな割当パターンとし、前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計
画を、前記第２割当計画として出力する処理を実行し、前記新たな割当パターンとする処
理において、前記新たな割当パターンは、前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合され
る前記複数の割当パターンの少なくとも一において前記人員が割り当てられている場合に
、前記人員が割り当てられる、情報処理装置である。
【0010】
上記目的を達成するための他の発明は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を
用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報
処理装置が、所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行
路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てら
れるか否かを示す割当パターンを複数生成し、複数の前記割当パターンの一部を組み合わ
せ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターンを
結合して新たな割当パターンとし、前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、
前記第２割当計画として出力する処理を実行し、前記新たな割当パターンとする処理にお
いて、前記新たな割当パターンは、前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記
複数の割当パターンの少なくとも一において前記人員が割り当てられている場合に、前記
人員が割り当てられる、情報処理方法である。
用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報
処理装置が、所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行
路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てら
れるか否かを示す割当パターンを複数生成し、複数の前記割当パターンの一部を組み合わ
せ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、
所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パターンを
結合して新たな割当パターンとし、前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計画を、
前記第２割当計画として出力する処理を実行し、前記新たな割当パターンとする処理にお
いて、前記新たな割当パターンは、前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合される前記
複数の割当パターンの少なくとも一において前記人員が割り当てられている場合に、前記
人員が割り当てられる、情報処理方法である。
【0011】
上記目的を達成するための他の発明は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を
用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報
処理装置に、所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行
路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てら
れるか否かを示す割当パターンを複数生成させ、複数の前記割当パターンの一部を組み合
わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２割当計画の基となる第３割当計画を作成さ
せ、所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パター
ンを結合して新たな割当パターンとさせ、前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計
画を、前記第２割当計画として出力する処理を実行させ、前記新たな割当パターンとさせ
る処理において、前記新たな割当パターンは、前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合
される前記複数の割当パターンの少なくとも一において前記人員が割り当てられている場
合に、前記人員が割り当てられる、情報処理プログラムである。本発明の他の特徴につい
ては、本明細書の記載により明らかにする。
用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報
処理装置に、所定の第１制約条件に基づいて、前記第１割当計画における前記輸送機の行
路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに前記人員が割り当てら
れるか否かを示す割当パターンを複数生成させ、複数の前記割当パターンの一部を組み合
わせ、前記第１割当計画を遂行可能な前記第２割当計画の基となる第３割当計画を作成さ
せ、所定の第２制約条件に基づいて、前記第３割当計画に含まれる複数の前記割当パター
ンを結合して新たな割当パターンとさせ、前記新たな割当パターンを含む前記第３割当計
画を、前記第２割当計画として出力する処理を実行させ、前記新たな割当パターンとさせ
る処理において、前記新たな割当パターンは、前記複数の区間のそれぞれにおいて、結合
される前記複数の割当パターンの少なくとも一において前記人員が割り当てられている場
合に、前記人員が割り当てられる、情報処理プログラムである。本発明の他の特徴につい
ては、本明細書の記載により明らかにする。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化
を抑制することが可能となる。
を抑制することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】実施形態の情報処理装置１０の構成図である。
【図2】実施形態の情報処理装置１０のハードウェア構成を説明する図である。
【図3】人員の割当計画を立案するまでの概要を示すフローチャートである。
【図4】輸送計画データ３０ａの一具体例について説明する図である。
【図5】候補列挙パラメータ３０ｂの一具体例を説明する図である。
【図6】運行条件データ３０ｃの一具体例について説明する図である。
【図7】端点決定パラメータ３０ｄの一具体例について説明する図である。
【図8】端点決定及び運行条件の分類の一例を説明するフローチャートである。
【図9】端点決定及び運行条件の分類の一例を説明するフローチャートである。
【図10】候補列挙部６０による候補列挙の一例を説明する有向グラフである。
【図11】候補列挙部６０による候補列挙の一例を説明する図である。
【図12】一般的な手法による候補列挙の一例を説明する図である。
【図13】結合処理及び出力データの作成の詳細を説明するフローチャートである。
【図14】結合処理及び出力データの作成の詳細を説明するフローチャートである。
【図15】結合処理及び出力データの作成の詳細を説明するフローチャートである。
【図16】結合処理部８０によって作成された人員の割当計画を説明する図である。
【図17】結合処理部８０によって作成された人員の割当計画の詳細を説明する図である。
【図18】候補列挙部６０による候補列挙の一例を説明する図である。
【図19】一般的な手法による候補列挙の一例を説明する有向グラフである。
【図20】一般的な手法による候補列挙の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
【0015】
本実施形態では、輸送機として航空機を例示して説明する。なお、情報処理装置１０は
、輸送機の割当計画が定められている他の公共交通機関（バス路線、鉄道等）における輸
送機（車両等）に適用することも可能である。
、輸送機の割当計画が定められている他の公共交通機関（バス路線、鉄道等）における輸
送機（車両等）に適用することも可能である。
【0016】
また、以下の説明において、輸送機の割当計画は「第１割当計画」に相当し、人員の割
当計画は「第２割当計画」に相当する。
当計画は「第２割当計画」に相当する。
【0017】
情報処理装置１０は、一つの物理的な計算機によって構成されることができる。あるい
は、情報処理装置１０は、各構成要素が別々の物理的な計算機によって実現されていても
よい。
は、情報処理装置１０は、各構成要素が別々の物理的な計算機によって実現されていても
よい。
【0018】
また、情報処理装置１０は、一つ以上の物理的な計算機を備えた計算機システムに代え
て、他種のシステム、例えば、物理的な計算リソース群（例えば、クラウド基盤）上に実
現されたシステム（例えば、クラウドコンピューティングシステム）であってもよい。
て、他種のシステム、例えば、物理的な計算リソース群（例えば、クラウド基盤）上に実
現されたシステム（例えば、クラウドコンピューティングシステム）であってもよい。
【0019】
図１において、情報処理装置１０は、入出力支援部２０、入力データ記憶部３０、端点
決定及び運行条件分類部４０、制約条件記憶部５０、候補列挙部６０、最適化計算部７０
、結合処理部８０、出力データ記憶部９０を有する。
決定及び運行条件分類部４０、制約条件記憶部５０、候補列挙部６０、最適化計算部７０
、結合処理部８０、出力データ記憶部９０を有する。
【0020】
以下、それぞれの概要について説明する。それぞれの詳細については、具体例を用いて
後述する。
後述する。
【0021】
＜入出力支援部２０＞
入出力支援部２０は、受け取った入力データを、後述する入力データ記憶部３０に格納
するとともに、詳細は後述する端点決定及び運行条件分類部４０及び候補列挙部６０に出
力する。
入出力支援部２０は、受け取った入力データを、後述する入力データ記憶部３０に格納
するとともに、詳細は後述する端点決定及び運行条件分類部４０及び候補列挙部６０に出
力する。
【0022】
ここでの入力データは、後述する輸送計画データ３０ａ、候補列挙パラメータ３０ｂ、
運行条件データ３０ｃ及び端点決定パラメータ３０ｄである。なお、以下、端点決定及び
運行条件分類部４０を便宜上、「分類部４０」と称する。
運行条件データ３０ｃ及び端点決定パラメータ３０ｄである。なお、以下、端点決定及び
運行条件分類部４０を便宜上、「分類部４０」と称する。
【0023】
更に、入出力支援部２０は、入力データ記憶部３０と、出力データ記憶部９０と、を備
えている。
えている。
【0024】
入力データ記憶部３０は、割当計画の案の作成指示や作成のための入力情報として、輸
送計画データ３０ａ、候補列挙パラメータ３０ｂ、運行条件データ３０ｃ及び端点決定パ
ラメータ３０ｄを入力データとして記憶する。これらの入力データの詳細は後述する。
送計画データ３０ａ、候補列挙パラメータ３０ｂ、運行条件データ３０ｃ及び端点決定パ
ラメータ３０ｄを入力データとして記憶する。これらの入力データの詳細は後述する。
【0025】
出力データ記憶部９０は、輸送機の割当計画および各種制約条件に基づいて作成された
人員の割当計画の案（詳細は後述）を出力データとして記憶する。
人員の割当計画の案（詳細は後述）を出力データとして記憶する。
【0026】
＜分類部４０＞
分類部４０は、先ず、入力データ記憶部３０に格納された候補列挙パラメータ３０ｂ、
運行条件データ３０ｃ及び端点決定パラメータ３０ｄを取得する。
分類部４０は、先ず、入力データ記憶部３０に格納された候補列挙パラメータ３０ｂ、
運行条件データ３０ｃ及び端点決定パラメータ３０ｄを取得する。
【0027】
分類部４０は、運行条件データ３０ｃと端点決定パラメータ３０ｄとに基づいて、端点
を決定し、候補列挙制約条件（詳細は後述）に追加する。ここで、「端点」とは、輸送機
の発着点のうち、人員が勤務開始又は勤務終了をすることが可能な発着点である。
を決定し、候補列挙制約条件（詳細は後述）に追加する。ここで、「端点」とは、輸送機
の発着点のうち、人員が勤務開始又は勤務終了をすることが可能な発着点である。
【0028】
そして、分類部４０は、候補列挙パラメータ３０ｂおよび端点決定パラメータ３０ｄに
基づいて、運行条件データ３０ｃを候補列挙制約条件又は結合制約条件に分類する。
基づいて、運行条件データ３０ｃを候補列挙制約条件又は結合制約条件に分類する。
【0029】
詳細は後述するが、「候補列挙制約条件」は、候補列挙部６０が割当パターンの候補を
列挙する際に用いられる制約条件である。また、「結合制約条件」は、結合処理部８０が
割当パターンを結合して新たな割当パターンを生成する際に用いられる制約条件である。
列挙する際に用いられる制約条件である。また、「結合制約条件」は、結合処理部８０が
割当パターンを結合して新たな割当パターンを生成する際に用いられる制約条件である。
【0030】
なお、以下の説明において、候補列挙制約条件は「所定の第１制約条件」に相当し、結
合制約条件は「所定の第２制約条件」に相当する。
合制約条件は「所定の第２制約条件」に相当する。
【0031】
分類部４０は、候補列挙制約条件及び結合先約条件を制約条件記憶部５０に出力する。
【0032】
＜制約条件記憶部５０＞
制約条件記憶部５０は、候補列挙制約条件記憶部５０ａ及び結合制約条件記憶部５０ｂ
を含む。
制約条件記憶部５０は、候補列挙制約条件記憶部５０ａ及び結合制約条件記憶部５０ｂ
を含む。
【0033】
候補列挙制約条件記憶部５０ａは、上述の候補列挙制約条件を格納する。結合制約条件
記憶部５０ｂは、上述の結合制約条件を格納する。
記憶部５０ｂは、上述の結合制約条件を格納する。
【0034】
＜候補列挙部６０＞
候補列挙部６０は、候補列挙制約条件に基づいて、割当パターンを複数生成する。「割
当パターン」は、輸送機の割当計画における輸送機の行路において隣接する２つの発着点
で定まる複数の区間（以下、「ノード」とも称する）のそれぞれに人員が割り当てられる
か否かを示すパターンである。
候補列挙部６０は、候補列挙制約条件に基づいて、割当パターンを複数生成する。「割
当パターン」は、輸送機の割当計画における輸送機の行路において隣接する２つの発着点
で定まる複数の区間（以下、「ノード」とも称する）のそれぞれに人員が割り当てられる
か否かを示すパターンである。
【0035】
候補列挙部６０は、候補列挙制約条件と、入力データ記憶部３０から取得した候補列挙
パラメータ３０ｂと、輸送計画データ３０ａとに基づいて、割当パターンの候補を列挙す
る。そして、候補列挙部６０は、列挙した割当パターンの候補を最適化計算部７０に出力
する。
パラメータ３０ｂと、輸送計画データ３０ａとに基づいて、割当パターンの候補を列挙す
る。そして、候補列挙部６０は、列挙した割当パターンの候補を最適化計算部７０に出力
する。
【0036】
＜最適化計算部７０＞
最適化計算部７０は、候補列挙部６０によって生成された複数の割当パターンの一部を
組み合わせ、輸送機の割当計画を遂行可能な人員の割当計画の基となる割当計画を作成す
る。なお、ここでの割当計画の基となる割当計画は、「第３割当計画」に相当する。
最適化計算部７０は、候補列挙部６０によって生成された複数の割当パターンの一部を
組み合わせ、輸送機の割当計画を遂行可能な人員の割当計画の基となる割当計画を作成す
る。なお、ここでの割当計画の基となる割当計画は、「第３割当計画」に相当する。
【0037】
ここで、最適化計算部７０は、所定の最適化計算により割当計画を作成するが、詳細な
手続は具体例と共に後述する。
手続は具体例と共に後述する。
【0038】
最適化計算部７０は、従来型計算機に搭載されたＣＰＵ上で動作する数理最適化ソルバ
でもよいし、量子アニーリングマシンのような非ノイマン型計算機や、ＣＭＯＳアニーリ
ングのような専用ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡや従来型計算機に搭載されたＧＰＵ上に実装された
計算技術を最適化計算に用いてもよい。
でもよいし、量子アニーリングマシンのような非ノイマン型計算機や、ＣＭＯＳアニーリ
ングのような専用ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡや従来型計算機に搭載されたＧＰＵ上に実装された
計算技術を最適化計算に用いてもよい。
【0039】
最適化計算部７０は、得られた割当計画を結合処理部８０に出力する。ここでの割当計
画は、候補列挙部６０によって列挙された複数の割当パターンの内から最適化計算部７０
によって選択された複数の割当パターンを含んでいる。
画は、候補列挙部６０によって列挙された複数の割当パターンの内から最適化計算部７０
によって選択された複数の割当パターンを含んでいる。
【0040】
＜結合処理部８０＞
結合処理部８０は、結合制約条件に基づいて、最適化計算部７０によって作成された割
当計画に含まれる複数の割当パターンを結合し、新たな割当パターンを生成する。
結合処理部８０は、結合制約条件に基づいて、最適化計算部７０によって作成された割
当計画に含まれる複数の割当パターンを結合し、新たな割当パターンを生成する。
【0041】
ここで「複数の割当パターンを結合する」とは、当該複数の割当パターンの全てを被覆
する割当パターンを、一の人員に対する割当パターンとして生成することを意味する。詳
細な説明は具体例を挙げて後述する。
する割当パターンを、一の人員に対する割当パターンとして生成することを意味する。詳
細な説明は具体例を挙げて後述する。
【0042】
＜出力データ記憶部９０＞
出力データ記憶部９０は、結合処理部８０によって生成された新たな割当パターンを含
む割当計画を、人員の最終的な割当計画（「第２割当計画」に相当）として出力する。
出力データ記憶部９０は、結合処理部８０によって生成された新たな割当パターンを含
む割当計画を、人員の最終的な割当計画（「第２割当計画」に相当）として出力する。
【0043】
【0044】
情報処理装置１０は、演算装置１００、主記憶装置１０１、補助記憶装置１０２、送受
信装置１０３、出力装置１０４、及び入力装置１０５を備える。
信装置１０３、出力装置１０４、及び入力装置１０５を備える。
【0045】
演算装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Pro
cessing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable
Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＡＩ（Artifi
cial Intelligence）チップ等を用いて構成されている。
cessing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable
Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＡＩ（Artifi
cial Intelligence）チップ等を用いて構成されている。
【0046】
主記憶装置１０１は、演算装置１００がプログラムを実行する際に利用する装置であり
、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メ
モリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。情報処理装置１０において実現され
る各種の機能は、演算装置１００が、補助記憶装置１０２に格納（記憶）されているプロ
グラムやデータを主記憶装置１０１に読み出して実行することにより実現される。
、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性メ
モリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM））等である。情報処理装置１０において実現され
る各種の機能は、演算装置１００が、補助記憶装置１０２に格納（記憶）されているプロ
グラムやデータを主記憶装置１０１に読み出して実行することにより実現される。
【0047】
補助記憶装置１０２は、プログラムやデータを記憶する装置であり、例えば、ＳＳＤ（
Solid State Drive）、ハードディスクドライブ、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc
）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤカ
ードや光学式記録媒体等の非一時的な記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの非一
時的な記憶領域等で構成することができる。補助記憶装置１０２には、記録媒体の読取装
置や送受信装置１０３を介して、非一時的な記録媒体や非一時的な記憶装置を備えた他の
情報処理装置からプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置１０２に格
納（記憶）されているプログラムやデータは主記憶装置１０１に随時読み込まれる。
Solid State Drive）、ハードディスクドライブ、光学式記憶装置（ＣＤ（Compact Disc
）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等）、ストレージシステム、ＩＣカード、ＳＤカ
ードや光学式記録媒体等の非一時的な記録媒体の読取／書込装置、クラウドサーバの非一
時的な記憶領域等で構成することができる。補助記憶装置１０２には、記録媒体の読取装
置や送受信装置１０３を介して、非一時的な記録媒体や非一時的な記憶装置を備えた他の
情報処理装置からプログラムやデータを読み込むことができる。補助記憶装置１０２に格
納（記憶）されているプログラムやデータは主記憶装置１０１に随時読み込まれる。
【0048】
送受信装置１０３は、他の装置との間の通信を実現する装置である。送受信装置１０３
は、ネットワークを介して他の装置との間の通信を実現する、有線方式又は無線方式の通
信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュ
ール、ＵＳＢモジュール等である。
は、ネットワークを介して他の装置との間の通信を実現する、有線方式又は無線方式の通
信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュ
ール、ＵＳＢモジュール等である。
【0049】
出力装置１０４と入力装置１０５は、ユーザーとの間での対話処理（情報の受け付け、
情報の提供等）を実現するユーザインタフェースを構成する。
情報の提供等）を実現するユーザインタフェースを構成する。
【0050】
＜＜人員の割当計画を立案するまでのフロー＞＞
図３は、人員の割当計画を立案するまでの概要を示すフローチャートである。以下は、
図３のフローチャートを参照して、航空機の行路における人員の割当計画を立案する場合
について説明する。
図３は、人員の割当計画を立案するまでの概要を示すフローチャートである。以下は、
図３のフローチャートを参照して、航空機の行路における人員の割当計画を立案する場合
について説明する。
【0051】
本実施形態は、航空機の割当計画の改訂などに伴い、人員の割当計画を立案する必要が
生じた際に活用することができる。あるいは、航空会社の社内規定や労働基準法等の法律
の改正などに伴い、人員の勤務シフトの改定を行う際のシミュレーションにも活用するこ
とができる。
生じた際に活用することができる。あるいは、航空会社の社内規定や労働基準法等の法律
の改正などに伴い、人員の勤務シフトの改定を行う際のシミュレーションにも活用するこ
とができる。
【0052】
本実施形態では、航空機の割当計画が予め定められている航空路線に対して人員を割り
当てるパターン（以下、単に「割当パターン」と称する）を作成することを想定する。
当てるパターン（以下、単に「割当パターン」と称する）を作成することを想定する。
【0053】
＜処理の概要＞
まずは、図３に示すフローチャートを参照して、情報処理装置１０が人員の割当計画の
案を出力するまでの処理手順の概要を説明する。各々の手順（ステップＳ１～ステップＳ
６）の詳細については後で補足的に説明する。
まずは、図３に示すフローチャートを参照して、情報処理装置１０が人員の割当計画の
案を出力するまでの処理手順の概要を説明する。各々の手順（ステップＳ１～ステップＳ
６）の詳細については後で補足的に説明する。
【0054】
先ず、ステップＳ１において、情報処理装置１０は、入力データの読み込みを行う。一
具体例では、入力データの読み込みは、ＰＣなどの外部装置から送信される元の計画に関
する種々の情報を、入出力支援部２０のプロセッサの動作によって読み込むことによって
実現される。
具体例では、入力データの読み込みは、ＰＣなどの外部装置から送信される元の計画に関
する種々の情報を、入出力支援部２０のプロセッサの動作によって読み込むことによって
実現される。
【0055】
【0056】
【0057】
分類部４０は、端点決定パラメータ３０ｄと運行条件データ３０ｃの整合性を確認し、
ステップＳ３において候補列挙に用いる端点を決定し、候補列挙制約条件に追加する。な
お、ステップＳ２における処理内容の更なる詳細については、図７等を用いて後述する。
ステップＳ３において候補列挙に用いる端点を決定し、候補列挙制約条件に追加する。な
お、ステップＳ２における処理内容の更なる詳細については、図７等を用いて後述する。
【0058】
分類部４０は、取得した候補列挙パラメータ３０ｂ及び端点決定パラメータ３０ｄに基
づいて、運行条件データ３０ｃに含まれる運行条件を候補列挙制約条件又は結合制約条件
に分類し、制約条件記憶部５０に格納する。
づいて、運行条件データ３０ｃに含まれる運行条件を候補列挙制約条件又は結合制約条件
に分類し、制約条件記憶部５０に格納する。
【0059】
次いで、ステップＳ３において、候補列挙部６０は、入力データ記憶部３０内に格納さ
れた輸送計画データ３０ａと候補列挙パラメータ３０ｂ、制約条件記憶部５０内の候補列
挙制約条件を取得し、これらの情報を用いて、割当パターンの候補を列挙する。
れた輸送計画データ３０ａと候補列挙パラメータ３０ｂ、制約条件記憶部５０内の候補列
挙制約条件を取得し、これらの情報を用いて、割当パターンの候補を列挙する。
【0060】
次いで、ステップＳ４において、最適化計算部７０は、最適化計算により、ステップＳ
３で列挙された複数の割当パターンの一部を組み合わせ、輸送機の割当計画を遂行可能な
人員の割当計画の基となる割当計画を作成する。
３で列挙された複数の割当パターンの一部を組み合わせ、輸送機の割当計画を遂行可能な
人員の割当計画の基となる割当計画を作成する。
【0061】
詳細は後述するが、最適化計算部７０は、所定の算出方法で算出されたコストを最小化
するように割当計画を作成する。
するように割当計画を作成する。
【0062】
次いで、ステップＳ５において、結合処理部８０は、ステップＳ４で作成された割当計
画に含まれる割当パターンを結合制約条件に基づいて結合することにより、新たな割当パ
ターンを生成する。
画に含まれる割当パターンを結合制約条件に基づいて結合することにより、新たな割当パ
ターンを生成する。
【0063】
そして、結合処理部８０は、新たな割当パターンを含む人員の割当計画を出力データと
して作成し、かかる出力データを入出力支援部２０の出力データ記憶部９０に出力する。
して作成し、かかる出力データを入出力支援部２０の出力データ記憶部９０に出力する。
【0064】
最後に、ステップＳ６において、情報処理装置１０は、入出力支援部２０のプロセッサ
の処理により、出力データ記憶部９０内の割当計画の案をＰＣ等の外部装置に出力して、
処理を終了する。以上が情報処理装置１０で実行される処理の概要である。
の処理により、出力データ記憶部９０内の割当計画の案をＰＣ等の外部装置に出力して、
処理を終了する。以上が情報処理装置１０で実行される処理の概要である。
【0065】
【0066】
＜ステップＳ１：入力データ読込＞
ステップＳ１で読み込まれる入力データは、図１の入力データ記憶部３０内に示すよう
に、輸送計画データ３０ａ、候補列挙パラメータ３０ｂ、運行条件データ３０ｃ及び端点
決定パラメータ３０ｄである。先ず、それぞれについて具体例と共に説明する。
ステップＳ１で読み込まれる入力データは、図１の入力データ記憶部３０内に示すよう
に、輸送計画データ３０ａ、候補列挙パラメータ３０ｂ、運行条件データ３０ｃ及び端点
決定パラメータ３０ｄである。先ず、それぞれについて具体例と共に説明する。
【0067】
［輸送計画データ３０ａ］
図４は、輸送計画データ３０ａの一具体例について説明する図である。輸送計画データ
３０ａは、情報処理装置１０によって出力される人員の割当計画の案の対象となる航空機
の割当計画を示す情報であり、例えば、時刻表の情報である。
図４は、輸送計画データ３０ａの一具体例について説明する図である。輸送計画データ
３０ａは、情報処理装置１０によって出力される人員の割当計画の案の対象となる航空機
の割当計画を示す情報であり、例えば、時刻表の情報である。
【0068】
【0069】
【0070】
例えば、識別ＩＤが１の輸送計画データの場合、運行ＩＤは「１０１」、出発地は「Ｂ
」、到着地は「Ａ」、出発時刻は「１１：３０」、到着時刻は「１３：００」、始発地は
「Ｂ」、終着地は「Ａ」である。
」、到着地は「Ａ」、出発時刻は「１１：３０」、到着時刻は「１３：００」、始発地は
「Ｂ」、終着地は「Ａ」である。
【0071】
［候補列挙パラメータ３０ｂ］
図５は、候補列挙パラメータ３０ｂの一具体例を説明する図である。候補列挙パラメー
タ３０ｂは、情報処理装置１０の候補列挙部６０を制御するパラメータであり、ユーザー
が設定することができる。
図５は、候補列挙パラメータ３０ｂの一具体例を説明する図である。候補列挙パラメー
タ３０ｂは、情報処理装置１０の候補列挙部６０を制御するパラメータであり、ユーザー
が設定することができる。
【0072】
図５に示すように、候補列挙パラメータ３０ｂには、「候補列挙パラメータＩＤ」、「
パラメータ」、「種別」及びパラメータの「値」の項目が示されている。
パラメータ」、「種別」及びパラメータの「値」の項目が示されている。
【0073】
この例において、候補列挙パラメータＩＤ＝１は、一の割当パターンの候補について、
人員の勤務時間に上限を設け、勤務時間に上限を６時間としている。つまり、候補列挙部
６０において、勤務時間が６時間を超える割当パターンについては候補から除外されるこ
とになる。
人員の勤務時間に上限を設け、勤務時間に上限を６時間としている。つまり、候補列挙部
６０において、勤務時間が６時間を超える割当パターンについては候補から除外されるこ
とになる。
【0074】
同様に、候補列挙パラメータＩＤ＝２より、候補列挙部６０において、勤務時間が１時
間３０分を下回る割当パターンについては候補から除外されることになる。また、候補列
挙パラメータＩＤ＝３より、候補列挙部６０において、列挙される割当パターンの候補の
上限は１００００となる。
間３０分を下回る割当パターンについては候補から除外されることになる。また、候補列
挙パラメータＩＤ＝３より、候補列挙部６０において、列挙される割当パターンの候補の
上限は１００００となる。
【0075】
一般的な手法によって割当パターンの候補を列挙する場合、本実施形態のような候補列
挙パラメータは考慮されない。そのため、一般的な手法によると、勤務時間が６時間を超
える割当パターンの候補や、勤務時間が１時間３０分未満である割当パターンの候補が列
挙され得る。
挙パラメータは考慮されない。そのため、一般的な手法によると、勤務時間が６時間を超
える割当パターンの候補や、勤務時間が１時間３０分未満である割当パターンの候補が列
挙され得る。
【0076】
更に、一般的な手法によると、列挙される割当パターンの候補の数が１００００を超え
ることがあり得る。
ることがあり得る。
【0077】
従って、以上のような候補列挙パラメータ３０ｂにより、候補列挙部６０において列挙
される割当パターンの候補の数が増大することを抑えることができる。なお、図５に示し
た候補列挙パラメータは一例であり、ここでのパラメータに限定されるものではない。
される割当パターンの候補の数が増大することを抑えることができる。なお、図５に示し
た候補列挙パラメータは一例であり、ここでのパラメータに限定されるものではない。
【0078】
［運行条件データ３０ｃ］
図５は、運行条件データ３０ｃの一具体例について説明する図である。運行条件データ
３０ｃは、人員の割当計画の立案に際し、最終的な割当計画案が守るべき社内規定や労働
法規が記載されたデータである。
図５は、運行条件データ３０ｃの一具体例について説明する図である。運行条件データ
３０ｃは、人員の割当計画の立案に際し、最終的な割当計画案が守るべき社内規定や労働
法規が記載されたデータである。
【0079】
図５に示すように、運行条件データ３０ｃには、「運行条件ＩＤ」、「条件内容」、パ
ラメータ（「Ｘ」～「Ｚ」）、「種別」及び「分類条件」の項目が示されている。
ラメータ（「Ｘ」～「Ｚ」）、「種別」及び「分類条件」の項目が示されている。
【0080】
例えば、運行条件ＩＤ＝１は時間に関する条件であり（「種別」より）、法令に基づい
て、労働時間Ｘが６時間以上ならば、休憩時間Ｙを４５分以上取得しなければならない旨
を示している。なお、ここでの条件は一例であり、これに限定されるものではない。
て、労働時間Ｘが６時間以上ならば、休憩時間Ｙを４５分以上取得しなければならない旨
を示している。なお、ここでの条件は一例であり、これに限定されるものではない。
【0081】
なお、分類条件には、運行条件にしきい値が存在する場合にはしきい値が格納されてい
る。例えば運行条件ＩＤ＝１及び２において、分類条件には、所定の休憩時間を取得する
ことが義務付けられた労働時間のしきい値が格納されている。
る。例えば運行条件ＩＤ＝１及び２において、分類条件には、所定の休憩時間を取得する
ことが義務付けられた労働時間のしきい値が格納されている。
【0082】
また、運行条件ＩＤ＝４は場所に関する条件であり（「種別」より）、休憩可能な地点
Ｘは発着点Ｂである旨を示している。
Ｘは発着点Ｂである旨を示している。
【0083】
［端点決定パラメータ３０ｄ］
図７は、端点決定パラメータ３０ｄの一具体例について説明する図である。端点決定パ
ラメータ３０ｄは、ユーザーによって設定された始端や終端とする発着点が記載されたデ
ータである。
図７は、端点決定パラメータ３０ｄの一具体例について説明する図である。端点決定パ
ラメータ３０ｄは、ユーザーによって設定された始端や終端とする発着点が記載されたデ
ータである。
【0084】
図７に示すように、端点決定パラメータ３０ｄには、「端点候補ＩＤ」、「端点候補地
点」、「始端」、「終端」及び「ＯＮ／ＯＦＦ」の項目が示されている。
点」、「始端」、「終端」及び「ＯＮ／ＯＦＦ」の項目が示されている。
【0085】
端点候補ＩＤは、端点の候補となる発着点を識別するための識別子である。端点候補地
点は、端点の候補となる発着点の名称である。
点は、端点の候補となる発着点の名称である。
【0086】
始端（終端）は、発着点を始端（終端）とすることが可能か否かを示す値であって、ユ
ーザーにより設定される値である。発着点を始端（終端）とすることが可能であれば「１
」、不可能であれば「０」が格納されている。
ーザーにより設定される値である。発着点を始端（終端）とすることが可能であれば「１
」、不可能であれば「０」が格納されている。
【0087】
ＯＮ／ＯＦＦは、ステップＳ３の候補列挙の際に前述の始端（終端）の情報を用いるか
否かを示す値であって、ユーザーにより設定される値である。始端（終端）の情報を用い
るならば「１」、用いないならば「０」が格納されている。
否かを示す値であって、ユーザーにより設定される値である。始端（終端）の情報を用い
るならば「１」、用いないならば「０」が格納されている。
【0088】
例えば、端点候補ＩＤ＝３は、端点候補である発着点Ｃは、始端となり得るが、終端に
はなり得ないことを示している。また、端点候補ＩＤ＝３は、ステップＳ３の候補列挙の
際に前述の始端（終端）の情報として用いられることを示している。
はなり得ないことを示している。また、端点候補ＩＤ＝３は、ステップＳ３の候補列挙の
際に前述の始端（終端）の情報として用いられることを示している。
【0089】
＜＜ステップＳ２：端点決定及び運行条件の分類＞＞
図８及び図９は、端点決定及び運行条件の分類の一例を説明するフローチャートである
。なお、図８に示すフローチャートは、図３で上述したステップＳ２のサブルーチンに対
応する。また、図９に示すフローチャートは、図８に示すフローチャートのサブルーチン
に対応する。
図８及び図９は、端点決定及び運行条件の分類の一例を説明するフローチャートである
。なお、図８に示すフローチャートは、図３で上述したステップＳ２のサブルーチンに対
応する。また、図９に示すフローチャートは、図８に示すフローチャートのサブルーチン
に対応する。
【0090】
ステップＳ１（図３）で入力データの読み込みが実行された後、図８のステップＳ２１
において、分類部４０は、入力データ記憶部３０（図１）から候補列挙パラメータ３０ｂ
（図５）、運行条件データ３０ｃ（図６）及び端点決定パラメータ３０ｄ（図７）を取得
する。
において、分類部４０は、入力データ記憶部３０（図１）から候補列挙パラメータ３０ｂ
（図５）、運行条件データ３０ｃ（図６）及び端点決定パラメータ３０ｄ（図７）を取得
する。
【0091】
分類部４０は、取得した運行条件データ３０ｃ（図６）に含まれる運行条件の全てにつ
いて種別を確認し（ステップＳ２２）、種別が「時間」であれば「時間に関する制約条件
」に分類（ステップＳ２３）、種別が時間でなければ「場所に関する制約条件」に分類（
ステップＳ２４）する。
いて種別を確認し（ステップＳ２２）、種別が「時間」であれば「時間に関する制約条件
」に分類（ステップＳ２３）、種別が時間でなければ「場所に関する制約条件」に分類（
ステップＳ２４）する。
【0092】
例えば、運行条件ＩＤ＝１であれば、種別が「時間」であるため、「時間に関する制約
条件」に分類される（ステップＳ２３）。また、運行条件ＩＤ＝４であれば、種別が「場
所」であるため、「場所に関する制約条件」に分類される。また、運行条件ＩＤ＝１０で
あれば、種別が空欄であるため、「場所に関する制約条件」に分類される（ステップＳ２
４）。
条件」に分類される（ステップＳ２３）。また、運行条件ＩＤ＝４であれば、種別が「場
所」であるため、「場所に関する制約条件」に分類される。また、運行条件ＩＤ＝１０で
あれば、種別が空欄であるため、「場所に関する制約条件」に分類される（ステップＳ２
４）。
【0093】
分類部４０が運行条件データ３０ｃに含まれる全ての運行条件についての種別の確認処
理を終えると、全ての運行条件は、時間に関する制約条件、または、場所に関する制約条
件に分類されることになる。
理を終えると、全ての運行条件は、時間に関する制約条件、または、場所に関する制約条
件に分類されることになる。
【0094】
次に、分類部４０は、ステップＳ２３で分類された時間に関する制約条件を取得する（
ステップＳ２５）。そして、分類部４０は、時間に関する制約条件に含まれる全ての運行
条件について、分類条件にしきい値が存在するかを確認する。そして、分類部４０は、し
きい値及び候補列挙制約条件における上限時間の大小関係を比較する（ステップＳ２６）
。
ステップＳ２５）。そして、分類部４０は、時間に関する制約条件に含まれる全ての運行
条件について、分類条件にしきい値が存在するかを確認する。そして、分類部４０は、し
きい値及び候補列挙制約条件における上限時間の大小関係を比較する（ステップＳ２６）
。
【0095】
【0096】
例えば、運行条件ＩＤ＝４であれば、分類条件にしきい値が指定されていないため、結
合制約条件に追加される（ステップＳ２７）。
合制約条件に追加される（ステップＳ２７）。
【0097】
一方、分類部４０は、分類条件にしきい値が指定され、かつ候補列挙上限時間未満であ
れば、分類部４０は、運行条件を候補列挙制約条件に追加（ステップＳ２８）する。
れば、分類部４０は、運行条件を候補列挙制約条件に追加（ステップＳ２８）する。
【0098】
例えば、運行条件ＩＤ＝１であれば、分類条件にしきい値（Ｘ＝６時間）が指定されて
おり、候補列挙上限時間未満であるため（図５の候補列挙パラメータＩＤ＝１）、結合制
約条件に追加される（ステップＳ２８）。
おり、候補列挙上限時間未満であるため（図５の候補列挙パラメータＩＤ＝１）、結合制
約条件に追加される（ステップＳ２８）。
【0099】
更に、分類部４０は、Ｓ２４で分類された場所に関する制約条件を取得（ステップＳ２
８）する。そして、分類部４０は、場所に関する制約条件と端点決定パラメータ３０ｄを
用いて、端点決定処理（ステップＳ２９）を行う。
８）する。そして、分類部４０は、場所に関する制約条件と端点決定パラメータ３０ｄを
用いて、端点決定処理（ステップＳ２９）を行う。
【0100】
図９は、図８の端点決定処理（ステップＳ２９）の詳細を説明するフローチャートであ
る。まず、ステップＳ２９１において、分類部４０は、端点決定パラメータ３０ｄと、ス
テップＳ２４で分類された場所に関する制約条件を取得する。
る。まず、ステップＳ２９１において、分類部４０は、端点決定パラメータ３０ｄと、ス
テップＳ２４で分類された場所に関する制約条件を取得する。
【0101】
端点決定パラメータ３０ｄは、図７に示したように、端点候補ＩＤ、端点候補地点、始
端、終端及びＯＮ／ＯＦＦの項目から成る。
端、終端及びＯＮ／ＯＦＦの項目から成る。
【0102】
分類部４０は、端点決定パラメータ３０ｄに含まれる全ての端点候補を確認し、それぞ
れのＯＮ／ＯＦＦが１であるかを判定する（ステップＳ２９２）。分類部４０は、ここで
１であれば始端及び終端の値を確認する（ステップＳ２９３）。
れのＯＮ／ＯＦＦが１であるかを判定する（ステップＳ２９２）。分類部４０は、ここで
１であれば始端及び終端の値を確認する（ステップＳ２９３）。
【0103】
例えば、図７の端点候補ＩＤ＝２及び３については、ＯＮ／ＯＦＦが１であるため、ス
テップＳ２９３において始端及び終端の値が確認される。端点候補ＩＤ＝１については、
ＯＮ／ＯＦＦが０であるため、後の処理において考慮されない。
テップＳ２９３において始端及び終端の値が確認される。端点候補ＩＤ＝１については、
ＯＮ／ＯＦＦが０であるため、後の処理において考慮されない。
【0104】
ステップＳ２９３において始端が１であり終端が０であれば、端点候補地点が出勤可能
な発着点か否かを判定（ステップＳ２９７）し、出勤可能な発着点であれば端点に追加（
ステップＳ２９８）する。
な発着点か否かを判定（ステップＳ２９７）し、出勤可能な発着点であれば端点に追加（
ステップＳ２９８）する。
【0105】
例えば、図７の端点候補ＩＤ＝３については、始端が１であり終端が０であるため、発
着点Ｃが出勤可能な発着点であれば端点に追加（ステップＳ２９８）される。
着点Ｃが出勤可能な発着点であれば端点に追加（ステップＳ２９８）される。
【0106】
ステップＳ２９３において始端が０であり終端が１であれば、端点候補地点が退勤可能
な発着点か否かを判定（ステップＳ２９６）し、退勤可能な発着点であれば端点に追加（
ステップＳ２９８）する。
な発着点か否かを判定（ステップＳ２９６）し、退勤可能な発着点であれば端点に追加（
ステップＳ２９８）する。
【0107】
ステップＳ２９３における処理は、出勤可能でない発着点が始端のみに指定された場合
、退勤可能でない発着点が終端のみに指定された場合のいずれも、後の結合処理において
結合することができず、出力される割当計画の案が遂行不可能になることを防ぐためであ
る。
、退勤可能でない発着点が終端のみに指定された場合のいずれも、後の結合処理において
結合することができず、出力される割当計画の案が遂行不可能になることを防ぐためであ
る。
【0108】
また、Ｓ２９３において、始点及び終端がともに１の場合は、端点候補地点が休憩可能
な発着点か否かを判定（ステップＳ２９５）し、休憩可能な発着点であれば端点に追加（
ステップＳ２９８）する。
な発着点か否かを判定（ステップＳ２９５）し、休憩可能な発着点であれば端点に追加（
ステップＳ２９８）する。
【0109】
以上の処理により、候補列挙制約条件及び結合制約条件が決定する。このようにして得
られた候補列挙制約条件は、人員の勤務時間の所定の上限又は下限を含む。また、候補列
挙制約条件は、複数の割当パターンの数の上限を含む。また、結合制約条件は、法令によ
って定められた労働条件を含む。
られた候補列挙制約条件は、人員の勤務時間の所定の上限又は下限を含む。また、候補列
挙制約条件は、複数の割当パターンの数の上限を含む。また、結合制約条件は、法令によ
って定められた労働条件を含む。
【0110】
＜＜ステップＳ３：候補列挙＞＞
図１０～１５は、候補列挙部６０による候補列挙の一例を説明する図である。候補列挙
部６０は、ステップＳ２（図３）が実行された後、図１０に示すような、各運行便のつな
がりを有向グラフ化したデータ（以下、単に「有向グラフ」と称する）を作成する。
図１０～１５は、候補列挙部６０による候補列挙の一例を説明する図である。候補列挙
部６０は、ステップＳ２（図３）が実行された後、図１０に示すような、各運行便のつな
がりを有向グラフ化したデータ（以下、単に「有向グラフ」と称する）を作成する。
【0111】
図１０に示す有向グラフは、入力データ記憶部３０内に格納された、輸送計画データ３
０ａ（図４）に基づいて作成することができる。この有向グラフにおいて、丸印はノード
に対応し、「運行ＩＤ」が付されている。また「－（ハイフン）１」は、特定の１日に割
り当てられた航空機の割当計画であることを示している。つまり、この例では、複数の日
に跨る割当計画ではない。
０ａ（図４）に基づいて作成することができる。この有向グラフにおいて、丸印はノード
に対応し、「運行ＩＤ」が付されている。また「－（ハイフン）１」は、特定の１日に割
り当てられた航空機の割当計画であることを示している。つまり、この例では、複数の日
に跨る割当計画ではない。
【0112】
候補列挙部６０は、候補列挙パラメータ３０ｂ（図５）、制約条件記憶部５０内の候補
列挙制約条件を取得し、これらの情報に基づいて図１０の有向グラフ上のリンクを辿り、
割当パターンの候補を列挙し、割当候補に加える。
列挙制約条件を取得し、これらの情報に基づいて図１０の有向グラフ上のリンクを辿り、
割当パターンの候補を列挙し、割当候補に加える。
【0113】
図１１は、列挙された複数の割当パターンの候補からなる候補表の一例である。図１１
の候補表に含まれる割当パターンは、候補列挙制約条件に格納された端点を始端と終端に
持つ。この例では、５個の割当パターンの候補（ｊ＝１～５）が列挙されている。
の候補表に含まれる割当パターンは、候補列挙制約条件に格納された端点を始端と終端に
持つ。この例では、５個の割当パターンの候補（ｊ＝１～５）が列挙されている。
【0114】
前述のように、割当パターンは、輸送機の割当計画における輸送機の行路において隣接
する２つの発着点で定まる複数の区間（ノード）のそれぞれに人員が割り当てられるか否
かを示すパターンである。
する２つの発着点で定まる複数の区間（ノード）のそれぞれに人員が割り当てられるか否
かを示すパターンである。
【0115】
この例では、割当パターンの候補ｊ（１～５）は、ノードｉに人員が割り当てられる場
合は１、割り当てられない場合は０となる。
合は１、割り当てられない場合は０となる。
【0116】
例えば、候補ｊ＝１の場合は、ノードｉ＝１及び２にのみ人員が割り当てられることを
示している。更にこの場合は、「所属」が発着点Ｂであることから、人員が発着点Ｂにお
いて勤務開始及び勤務終了することを示している。
示している。更にこの場合は、「所属」が発着点Ｂであることから、人員が発着点Ｂにお
いて勤務開始及び勤務終了することを示している。
【0117】
更にこの場合は、人員の出勤時刻、退勤時刻、休憩時間及び拘束時間（勤務時間）はそ
れぞれ、１１：００、１４：３０、０時間及び３時間３０分であることを示している。
れぞれ、１１：００、１４：３０、０時間及び３時間３０分であることを示している。
【0118】
なお、図１２は、候補列挙制約条件を用いず、運行条件データ３０ｃのみに基づいて割
当パターンを列挙した場合の割当パターンの候補からなる候補表を示している。
当パターンを列挙した場合の割当パターンの候補からなる候補表を示している。
【0119】
図１２の候補表においては、列挙された割当パターンの全てが運行条件データ３０ｃの
条件を満たしている。この場合、９個の割当パターンの候補（ｊ＝１～９）が列挙されて
おり、本実施形態（図１１）と比べて、列挙された割当パターンの候補数が多い。
条件を満たしている。この場合、９個の割当パターンの候補（ｊ＝１～９）が列挙されて
おり、本実施形態（図１１）と比べて、列挙された割当パターンの候補数が多い。
【0120】
例えば、図１２の候補表における９個の割当パターンの候補（ｊ＝１～９）のうち、候
補ｊ＝５については、拘束時間（勤務時間）が１１時間３０分である。
補ｊ＝５については、拘束時間（勤務時間）が１１時間３０分である。
【0121】
しかし、本実施形態においては、候補列挙制約条件が図５に示した候補列挙パラメータ
３０ｂに基づくため、勤務時間が６時間３０分を超える割当パターンは候補から除外され
る。そのため、図１１の候補表における候補ｊ＝５のような割当パターンが列挙されるこ
とはない。
３０ｂに基づくため、勤務時間が６時間３０分を超える割当パターンは候補から除外され
る。そのため、図１１の候補表における候補ｊ＝５のような割当パターンが列挙されるこ
とはない。
【0122】
従って、本実施形態の候補列挙部６０の処理によれば、列挙される割当パターンの候補
の数が増大することを抑えることができる。
の数が増大することを抑えることができる。
【0123】
＜＜ステップＳ４：最適化計算＞＞
ステップＳ４において、最適化計算部７０は、集合被覆問題を用いて人員の割当計画を
作成する。一般的な集合被覆問題では、例えば図１２の勤務候補表のデータのような計画
候補のどの列ｊの組み合わせを選択するかをバイナリ変数ｘｊで決定する。
ステップＳ４において、最適化計算部７０は、集合被覆問題を用いて人員の割当計画を
作成する。一般的な集合被覆問題では、例えば図１２の勤務候補表のデータのような計画
候補のどの列ｊの組み合わせを選択するかをバイナリ変数ｘｊで決定する。
【0124】
具体的には、割当パターンの候補ｊの候補を選択する場合はｘｊ＝１、選択しない場合
はｘｊ＝０とする。ｘｊ＝１となる割当パターンの候補のみを選択したものが割当計画に
使用されることとなる。なお、以下の説明において、「割当パターンの候補」を単に「候
補」と称する場合がある。
はｘｊ＝０とする。ｘｊ＝１となる割当パターンの候補のみを選択したものが割当計画に
使用されることとなる。なお、以下の説明において、「割当パターンの候補」を単に「候
補」と称する場合がある。
【0125】
以下に示す数式１のＡｉｊは、図１２の例では、ノードｉを行とし、割当パターンの候
補ｊを列とした０／１のバイナリ値の行列である。
補ｊを列とした０／１のバイナリ値の行列である。
【0126】
【数1】
【0127】
なお、割当パターンは、所定の算出方法で算出されたコストが紐付けられている。数式
１を満たすｊの組み合わせを決定する際、評価値として図１２に示したコストＣｊを用い
て算出されるコストを最小化する（次式）。
１を満たすｊの組み合わせを決定する際、評価値として図１２に示したコストＣｊを用い
て算出されるコストを最小化する（次式）。
【0128】
【数2】
【0129】
つまり、人員の割当計画は、コストＣｊの総和が最小となるように作成される。コスト
Ｃｊは、割当パターンの候補ｊの好ましさを表す指標である。コストＣｊは、ユーザーが
任意の算出方法に基づいて設定すればよい。コストＣｊの一例としては、割当パターンの
候補ｊの総勤務時間とすることができる。
Ｃｊは、割当パターンの候補ｊの好ましさを表す指標である。コストＣｊは、ユーザーが
任意の算出方法に基づいて設定すればよい。コストＣｊの一例としては、割当パターンの
候補ｊの総勤務時間とすることができる。
【0130】
このとき、数式２の目的関数と数式１の制約条件を用いて最適化を行うことで、全ての
ノードｉに１人以上の人員が割り当てられ、かつ人員の総勤務時間を最小化するような割
当パターンの候補の組合せを選択することができる。
ノードｉに１人以上の人員が割り当てられ、かつ人員の総勤務時間を最小化するような割
当パターンの候補の組合せを選択することができる。
【0131】
また、コストの他の一例として、ユーザーの求める勤務パターンの好ましさ（例えば、
同じ航空機を使用した運行便で折り返すなど）の度合いを候補列挙の際などに計算してＣ
ｊに格納し、Ｃｊを最大化（あるいは、－Ｃｊを最小化）することとしてもよい。
同じ航空機を使用した運行便で折り返すなど）の度合いを候補列挙の際などに計算してＣ
ｊに格納し、Ｃｊを最大化（あるいは、－Ｃｊを最小化）することとしてもよい。
【0132】
また、コストの他の一例として、勤務シフトごとの人員の人件費をコストとしてもよい
。
。
【0133】
また、コストの他の一例として、人員の割当計画に含まれる割当パターンの数をコスト
としてもよい。この場合にコストを最小化したい場合は、数式２で示した目的関数に代え
て、数式３の目的関数を用いて、航空機の割当計画を被覆するような割当パターンの候補
の組合せのみを抜き出してもよい。
としてもよい。この場合にコストを最小化したい場合は、数式２で示した目的関数に代え
て、数式３の目的関数を用いて、航空機の割当計画を被覆するような割当パターンの候補
の組合せのみを抜き出してもよい。
【0134】
【数3】
【0135】
なお、最適化計算部７０が量子アニーリングマシンやＣＭＯＳアニーリングのような相
互作用モデルを動作原理とするハードウェアで構成する場合、入力される相互作用モデル
は例えば次式のように記述することができる。
互作用モデルを動作原理とするハードウェアで構成する場合、入力される相互作用モデル
は例えば次式のように記述することができる。
【0136】
【数4】
【0137】
＜＜ステップＳ５：結合処理＞＞
図１３、図１４及び図１５は、ステップＳ５（図３）の結合処理及び出力データの作成
の詳細を説明するフローチャートである。本実施形態では、ステップＳ５において結合処
理部８０は、貪欲法を用いて結合処理を行う。
図１３、図１４及び図１５は、ステップＳ５（図３）の結合処理及び出力データの作成
の詳細を説明するフローチャートである。本実施形態では、ステップＳ５において結合処
理部８０は、貪欲法を用いて結合処理を行う。
【0138】
【0139】
ステップＳ４（図３）の最適化計算が実行された後、図１３に示すステップＳ５１にお
いて、情報処理装置１０のプロセッサは最適化計算部７０が作成して割当計画に含まれる
割当パターンの集合（図１１）を取得し、集合に含まれる割当パターンにインデックスを
振る（ステップＳ５１）。
いて、情報処理装置１０のプロセッサは最適化計算部７０が作成して割当計画に含まれる
割当パターンの集合（図１１）を取得し、集合に含まれる割当パターンにインデックスを
振る（ステップＳ５１）。
【0140】
本実施形態で用いる貪欲法においては、２つの割当パターン同士が結合できるか否かを
判定するために、２重のループを用いる。
判定するために、２重のループを用いる。
【0141】
結合処理部８０は、１つ目のループ中のステップＳ５２で、割当パターンの候補ｉが他
の候補と既に結合されたものであるか否かを判定する。なお、他の割当パターンの候補と
既に結合された割当パターンを、「初期化済み」の割当パターンと称する。
の候補と既に結合されたものであるか否かを判定する。なお、他の割当パターンの候補と
既に結合された割当パターンを、「初期化済み」の割当パターンと称する。
【0142】
結合処理部８０は、割当パターンの候補ｉが初期化済みでなければ、割当パターンの候
補ｉに結合可能な割当パターンを探索するために２つ目のループの処理に進む。
補ｉに結合可能な割当パターンを探索するために２つ目のループの処理に進む。
【0143】
ステップＳ５３では、割当パターンｉが自身と結合することを避けるためにインデック
スを確認する。２つ目のループにおいて、インデックスがｉと異なれば、割当パターンの
候補ｊが初期化済みか否かを判定（ステップＳ５４）し、初期化済みでなければステップ
Ｓ５５で割当パターンの候補ｉと候補ｊの結合判定処理を行う。
スを確認する。２つ目のループにおいて、インデックスがｉと異なれば、割当パターンの
候補ｊが初期化済みか否かを判定（ステップＳ５４）し、初期化済みでなければステップ
Ｓ５５で割当パターンの候補ｉと候補ｊの結合判定処理を行う。
【0144】
図１４を用いて、ステップＳ５５の詳細について説明する。先ず、結合処理部８０は、
割当パターンの候補ｉ及びｊを取得する（ステップＳ５５１）。
割当パターンの候補ｉ及びｊを取得する（ステップＳ５５１）。
【0145】
次いで、結合処理部８０は、割当パターンの候補ｉの終端と、候補ｊの始端とが一致す
るか否かを判定する（ステップＳ５５２）。ここで、否と判定されると、ステップＳ５６
に進む。
るか否かを判定する（ステップＳ５５２）。ここで、否と判定されると、ステップＳ５６
に進む。
【0146】
例えば、図１１の割当パターンの候補ｊ＝１及び５の対であれば、候補１の終端が発着
点Ｂであり、候補５の始端が発着点Ｂで一致すると判定される。
点Ｂであり、候補５の始端が発着点Ｂで一致すると判定される。
【0147】
ステップＳ５５２において候補ｉの終端と、候補ｊの始端とが一致すると判定されると
、結合処理部８０は、候補ｉの勤務終了時刻は候補ｊの勤務開始時刻以前か否かを判定す
る（ステップ５５３）。ここで、否と判定されると、ステップＳ５６に進む。
、結合処理部８０は、候補ｉの勤務終了時刻は候補ｊの勤務開始時刻以前か否かを判定す
る（ステップ５５３）。ここで、否と判定されると、ステップＳ５６に進む。
【0148】
例えば、図１１の割当パターンの候補ｊ＝１及び５の対であれば、候補１の勤務終了時
刻（退勤時刻）は１４時３０分であり、候補５の勤務開始時刻（出勤時刻）が１５時３０
分である。候補１の勤務終了時刻は候補５の勤務開始時刻以前である。
刻（退勤時刻）は１４時３０分であり、候補５の勤務開始時刻（出勤時刻）が１５時３０
分である。候補１の勤務終了時刻は候補５の勤務開始時刻以前である。
【0149】
ステップＳ５５３において候補ｉの勤務終了時刻は候補ｊの勤務開始時刻以前と判定さ
れると、結合処理部８０は、候補ｉの勤務時間と候補ｊの勤務時間との和を計算する。更
に、結合処理部８０は、候補ｉの休憩時間と候補ｊの休憩時間との和を計算する（ステッ
プＳ５５４）。
れると、結合処理部８０は、候補ｉの勤務時間と候補ｊの勤務時間との和を計算する。更
に、結合処理部８０は、候補ｉの休憩時間と候補ｊの休憩時間との和を計算する（ステッ
プＳ５５４）。
【0150】
例えば、図１１の割当パターンの候補ｊ＝１及び５の対であれば、拘束時間（勤務時間
）の和は１０時間３０分、休憩時間の和は１時間である。
）の和は１０時間３０分、休憩時間の和は１時間である。
【0151】
次いで、ステップＳ５５５において、結合処理部８０は、ステップＳ５５４で計算され
た勤務時間の和は勤務の上限時間未満か否かを判定する。ここで、否と判定されると、ス
テップＳ５６に進む。
た勤務時間の和は勤務の上限時間未満か否かを判定する。ここで、否と判定されると、ス
テップＳ５６に進む。
【0152】
例えば、図１１の割当パターンの候補ｊ＝１及び５の対であれば、前述のように勤務時
間の和は１０時間３０分である。この場合、図６の運航条件ＩＤ＝１３によると上限拘束
時間（上限時間）である１５時間未満である。
間の和は１０時間３０分である。この場合、図６の運航条件ＩＤ＝１３によると上限拘束
時間（上限時間）である１５時間未満である。
【0153】
ステップＳ５５５において勤務時間の和は勤務の上限時間未満であると判定されると、
結合処理部８０は、結合制約条件に基づいて、当該勤務時間の和から取得すべき休憩時間
を算出する（ステップＳ５５６）。ここで、否と判定されると、ステップＳ５６に進む。
結合処理部８０は、結合制約条件に基づいて、当該勤務時間の和から取得すべき休憩時間
を算出する（ステップＳ５５６）。ここで、否と判定されると、ステップＳ５６に進む。
【0154】
【0155】
次いで、ステップＳ５５７において、結合処理部８０は、ステップＳ５５４で計算され
た休憩時間の和は取得すべき休憩時間以上であるか否かを判定する。ここで、否と判定さ
れると、ステップＳ５６に進む。
た休憩時間の和は取得すべき休憩時間以上であるか否かを判定する。ここで、否と判定さ
れると、ステップＳ５６に進む。
【0156】
【0157】
ステップＳ５５７において休憩時間の和は取得すべき休憩時間以上と判定されると、結
合処理部８０は、候補ｉ及び候補ｊを結合可能であると判定し、ステップＳ５６へ進む。
合処理部８０は、候補ｉ及び候補ｊを結合可能であると判定し、ステップＳ５６へ進む。
【0158】
【0159】
結合処理部８０は、すべての割当パターンの対について、結合判定処理と結合処理を終
了すると、ステップＳ５７で結合した新たな割当パターンから人員の割当計画を出力デー
タとして作成する。
了すると、ステップＳ５７で結合した新たな割当パターンから人員の割当計画を出力デー
タとして作成する。
【0160】
図１５を用いて、ステップＳ５７の詳細について説明する。先ず、結合処理部８０は、
割当パターンの候補ｉ及びｊを取得する（ステップＳ５７１）。
割当パターンの候補ｉ及びｊを取得する（ステップＳ５７１）。
【0161】
次いで、結合処理部８０は、割当パターンの候補ｉの勤務時間と候補ｊの勤務時間との
和を計算する。更に、結合処理部８０は、候補ｉの休憩時間と候補ｊの休憩時間との和を
計算する（ステップＳ５７２）。
和を計算する。更に、結合処理部８０は、候補ｉの休憩時間と候補ｊの休憩時間との和を
計算する（ステップＳ５７２）。
【0162】
例えば、図１１の割当パターンの候補ｊ＝１及び５の対であれば、拘束時間（勤務時間
）の和は１０時間３０分、休憩時間の和は１時間である。
）の和は１０時間３０分、休憩時間の和は１時間である。
【0163】
次いで、結合処理部８０は、結合制約条件に基づいて、割当パターンの候補ｉの終端は
休憩可能な発着点であるか否かを判定する（ステップＳ５７３）。ここで、否と判定され
ると、ステップＳ５７５に進む。
休憩可能な発着点であるか否かを判定する（ステップＳ５７３）。ここで、否と判定され
ると、ステップＳ５７５に進む。
【0164】
【0165】
ステップＳ５７３において休憩可能な発着点と判定されると、ステップＳ５７２で計算
された休憩時間の和に対し、候補iの勤務終了時刻から候補ｊの勤務開始時刻までの時間
を加算し、新たな休憩時間とする（ステップＳ５７４）。
された休憩時間の和に対し、候補iの勤務終了時刻から候補ｊの勤務開始時刻までの時間
を加算し、新たな休憩時間とする（ステップＳ５７４）。
【0166】
例えば、図１１の割当パターンの候補ｊ＝１及び５の対であれば、前述のように休憩時
間の和は１時間であり、候補１の勤務終了時刻から候補５の勤務開始時刻までの時間（１
時間）を加算すると、新たな休憩時間は２時間である。
間の和は１時間であり、候補１の勤務終了時刻から候補５の勤務開始時刻までの時間（１
時間）を加算すると、新たな休憩時間は２時間である。
【0167】
次いで、結合処理部８０は、候補ｉを、候補ｊと結合された新たな割当パターンの候補
ｉとする（ステップＳ５７５）。
ｉとする（ステップＳ５７５）。
【0168】
新たな割当パターンの候補は、複数の区間（ノード）のそれぞれにおいて、結合される
複数の割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場合に、人員が割
り当てられるパターンである。
複数の割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場合に、人員が割
り当てられるパターンである。
【0169】
つまり、図１１に示す割当パターンの候補（ｊ＝１～５）において、２つの割当パター
ンの候補を結合することとは、それぞれのノードｉにおいて、いずれか少なくとも一方の
割当パターンが「１」であれば、新たな割当パターンの候補は「１」となる。
ンの候補を結合することとは、それぞれのノードｉにおいて、いずれか少なくとも一方の
割当パターンが「１」であれば、新たな割当パターンの候補は「１」となる。
【0170】
また、それぞれのノードｉにおいて、いずれの割当パターンも「０」であれば、新たな
割当パターンの候補は「０」となる。
割当パターンの候補は「０」となる。
【0171】
例えば、図１１の割当パターンの候補ｊ＝１及び５の対が結合される場合、新たな割当
パターンは、ノード１、２、８及び９が「１」であり、他のノードが０となる。
パターンは、ノード１、２、８及び９が「１」であり、他のノードが０となる。
【0172】
【0173】
このような結合処理により、新たな候補ｉの勤務時間は、ステップＳ５７２で計算され
た勤務時間となる。また、新たな候補ｉの休憩時間は、ステップＳ５７２又はステップＳ
５７４で計算された休憩時間となる。
た勤務時間となる。また、新たな候補ｉの休憩時間は、ステップＳ５７２又はステップＳ
５７４で計算された休憩時間となる。
【0174】
更に、新たな候補ｉの終端は候補ｊの終端となり、勤務終了時刻は候補ｊの勤務終了時
刻となる。
刻となる。
【0175】
【0176】
【0177】
図１６及び図１７は、結合処理部８０によって作成された人員の割当計画９００を説明
する図である。図１６は割当計画９００の概要を示すデータであり、図１７は割当計画に
含まれる複数の割当パターン９００ａ，９００ｂ，９００ｃ・・のそれぞれの詳細な情報
を含むデータである。
する図である。図１６は割当計画９００の概要を示すデータであり、図１７は割当計画に
含まれる複数の割当パターン９００ａ，９００ｂ，９００ｃ・・のそれぞれの詳細な情報
を含むデータである。
【0178】
これらの図に示す最終的な人員の割当計画は、複数の割当パターンを含む。これらの割
当パターンは、ステップＳ４の最適化計算によって選択された割当パターンのから、ステ
ップＳ５の結合処理によって初期化された割当パターンが排除され、更にステップＳ５の
結合処理によって生成された新たな割当パターンで構成されている。
当パターンは、ステップＳ４の最適化計算によって選択された割当パターンのから、ステ
ップＳ５の結合処理によって初期化された割当パターンが排除され、更にステップＳ５の
結合処理によって生成された新たな割当パターンで構成されている。
【0179】
【0180】
上述のステップＳ３の候補列挙において用いられる候補列挙制約条件は、図５に示した
候補列挙パラメータ３０ｂに基づいている。そのため、ステップＳ３の候補列挙において
、勤務時間が６時間を超える割当パターンは除外される。
候補列挙パラメータ３０ｂに基づいている。そのため、ステップＳ３の候補列挙において
、勤務時間が６時間を超える割当パターンは除外される。
【0181】
【0182】
しかし、ステップＳ５の結合処理により、候補列挙制約条件を満たさない割当パターン
９００ａが生成されている。割当パターン９００ａは、結合制約条件を満たすものである
ため、法規制や社内規定を遵守するものである。
９００ａが生成されている。割当パターン９００ａは、結合制約条件を満たすものである
ため、法規制や社内規定を遵守するものである。
【0183】
以上の処理により、情報処理装置１０は、人員の割当計画を作成し、出力する。このよ
うな処理によれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化
を抑制することが可能となる。
うな処理によれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化
を抑制することが可能となる。
【0184】
＝＝変形例＝＝
本実施形態の情報処理装置１０は、人員の泊まり勤務が存在する場合にも拡張すること
ができる。図１８に泊まり勤務を考慮した有向グラフの一例を示す。計画対象のシフト種
別に１泊の泊まり勤務が存在する場合、ノードの数は泊まり勤務が存在しない場合を比較
して２倍となる。
本実施形態の情報処理装置１０は、人員の泊まり勤務が存在する場合にも拡張すること
ができる。図１８に泊まり勤務を考慮した有向グラフの一例を示す。計画対象のシフト種
別に１泊の泊まり勤務が存在する場合、ノードの数は泊まり勤務が存在しない場合を比較
して２倍となる。
【0185】
この場合、仮に候補列挙制約条件を用いずに割当パターンを全て列挙すると、１日目の
みに対しては図１２に示した候補表と同じだけの割当パターンの候補（９通り）が存在す
る。そして、２日目のみに対しても図１２に示した候補表と同じだけの割当パターンの候
補（９通り）が存在する。
みに対しては図１２に示した候補表と同じだけの割当パターンの候補（９通り）が存在す
る。そして、２日目のみに対しても図１２に示した候補表と同じだけの割当パターンの候
補（９通り）が存在する。
【0186】
更に、泊まり勤務の割当パターンの候補として、６通りの割当パターンが存在する（｛
１０３－１，１０４－１｝＋｛１０１－２，１０２－２｝、｛１０３－１，１０５－１｝
＋｛１０１－２，１０２－２｝、｛１０８－１，１０９―１｝＋｛１０１－２，１０２－
２｝、｛１０３－１，１０４―１｝＋｛１０６－２，１０７－２｝、｛１０３－１，１０
５―１｝＋｛１０６－２，１０７－２｝、｛１０８－１，１０９―１｝＋｛１０６－２，
１０７－２｝）。
１０３－１，１０４－１｝＋｛１０１－２，１０２－２｝、｛１０３－１，１０５－１｝
＋｛１０１－２，１０２－２｝、｛１０８－１，１０９―１｝＋｛１０１－２，１０２－
２｝、｛１０３－１，１０４―１｝＋｛１０６－２，１０７－２｝、｛１０３－１，１０
５―１｝＋｛１０６－２，１０７－２｝、｛１０８－１，１０９―１｝＋｛１０６－２，
１０７－２｝）。
【0187】
従って、候補列挙制約条件を用いずに割当パターンを全て列挙すると、図１９に示す全
部で２４の割当パターンの候補が列挙されることになる。
部で２４の割当パターンの候補が列挙されることになる。
【0188】
一方、上記実施形態のように、候補列挙制約条件を用いて割当パターンを列挙すると、
２日分の割当候補を列挙した場合、１２通りとなる。つまり、泊まり勤務が存在する場合
であっても、一般的な手法に比べて割当パターンの候補の数を絞ることができる。
２日分の割当候補を列挙した場合、１２通りとなる。つまり、泊まり勤務が存在する場合
であっても、一般的な手法に比べて割当パターンの候補の数を絞ることができる。
【0189】
【0190】
結合処理部８０は、ステップＳ４において最適化計算部７０で選択された割当パターン
から結合可能な割当パターン同士をすべて結合して新たに候補表を作成し、新たに作成さ
れた候補表を用いてステップＳ４（最適化計算）と同様の最適化計算を更に行ってもよい
。
から結合可能な割当パターン同士をすべて結合して新たに候補表を作成し、新たに作成さ
れた候補表を用いてステップＳ４（最適化計算）と同様の最適化計算を更に行ってもよい
。
【0191】
例えば、最適化計算部７０は、図１１に示した割当パターンの候補から数式１と数式３
を用いて全ての運行便を被覆する最小の組合せを求めた後、結合可能な割当パターンの候
補同士をすべて結合すると、図２０に示す新たに候補表が作成される。
を用いて全ての運行便を被覆する最小の組合せを求めた後、結合可能な割当パターンの候
補同士をすべて結合すると、図２０に示す新たに候補表が作成される。
【0192】
図２０中の割当パターンの候補１、２、５、６、７及び８は一日勤務であり、候補３、
４及び９は遅番勤務である。そして、それぞれの割当パターンには、割当パターンごとの
人件費の重みがコストとして設定されているとする。
４及び９は遅番勤務である。そして、それぞれの割当パターンには、割当パターンごとの
人件費の重みがコストとして設定されているとする。
【0193】
遅番勤務は、一日勤務と比較して一人当たりが一日に乗務できる運行便の数が少ないた
め、コストが高いと考える。従って、この例では、候補ｊが一日勤務のときのコストを１
、遅番勤務のときのコストを１．５と設定する。
め、コストが高いと考える。従って、この例では、候補ｊが一日勤務のときのコストを１
、遅番勤務のときのコストを１．５と設定する。
【0194】
そして、図２０に列挙された割当パターンごとのコストＣｊを数式２に代入し、数式１
の制約条件の下、再度最適化計算を行ってもよい。
の制約条件の下、再度最適化計算を行ってもよい。
【0195】
また、コストの設定について、例えば図１８に長鎖線で示した宿泊をまたぐリンクや、
休憩をまたぐリンクを通るか否かを決定する最適化計算を行ってもよい。例として１日勤
務と２日勤務があり、１日目ノードと２日目ノードをそれぞれ作成する場合を考える。
休憩をまたぐリンクを通るか否かを決定する最適化計算を行ってもよい。例として１日勤
務と２日勤務があり、１日目ノードと２日目ノードをそれぞれ作成する場合を考える。
【0196】
この場合の最適化計算における制約条件の具体例としては、下記の２式である。
【0197】
【数5】
【0198】
【数6】
【0199】
ここで、ｌｐｑは、１日目ノードｐと２日目ノードｑを繋ぐリンクを通る場合は１、通
らない場合は０となる変数である。数式５はノードｐから出るリンクが数式１の制約条件
の下で決定されるノードｐへの割当数以下とする制約であり、数式６はノードｑに入るリ
ンクが数式１の制約条件の下で決定されるノードｑへの割当数以下とする制約の例である
。
らない場合は０となる変数である。数式５はノードｐから出るリンクが数式１の制約条件
の下で決定されるノードｐへの割当数以下とする制約であり、数式６はノードｑに入るリ
ンクが数式１の制約条件の下で決定されるノードｑへの割当数以下とする制約の例である
。
【0200】
ここで、一日目ノードｐが必ず宿泊シフトに含まれていなければならない場合（例えば
人員が帰宅する手段がない場合）は、数式５は等式付き不等号に代えて等号としなければ
ならない。
人員が帰宅する手段がない場合）は、数式５は等式付き不等号に代えて等号としなければ
ならない。
【0201】
また、ノードｐが１日目で勤務を終了してよく、２日目につなぐ必要がない場合は等式
付き不等号となる。一方、ノードｑは２日目ノードであり、上記説明の通り、１日勤務に
含まれず、常に宿泊を伴った勤務に含まれるノードであることから、等式制約となる。
付き不等号となる。一方、ノードｑは２日目ノードであり、上記説明の通り、１日勤務に
含まれず、常に宿泊を伴った勤務に含まれるノードであることから、等式制約となる。
【0202】
数式５や数式６の制約と、後述する目的関数を用いて最適化計算を行うことで、割当計
画の案を作成することができる。
画の案を作成することができる。
【0203】
目的関数の一例として、泊まり勤務の数を最小化したい場合は次式の目的関数と数式５
及び数式６の制約条件を用いて割当パターン同士を結合し、人員の割当計画の案を作成す
ることができる。
及び数式６の制約条件を用いて割当パターン同士を結合し、人員の割当計画の案を作成す
ることができる。
【0204】
【数7】
【0205】
目的関数の他の例として、ｗｔｐをノードｐの勤務時間、ｗｔｑをノードｑの勤務時間
とし、数式８に示す目的関数と数式５及び数式６の制約条件を用いることで、泊まり勤務
の勤務時間が所定の時間（Ｔ）程度となるように候補同士を結合するよう最適化してもよ
い。この場合、公平性を考慮した割当計画を作成することができる。
とし、数式８に示す目的関数と数式５及び数式６の制約条件を用いることで、泊まり勤務
の勤務時間が所定の時間（Ｔ）程度となるように候補同士を結合するよう最適化してもよ
い。この場合、公平性を考慮した割当計画を作成することができる。
【0206】
【数8】
【0207】
以上、泊まり勤務が存在する場合の２日に亘る勤務について説明したが、上記の説明は
３日以上の複数日の勤務のケースとなっても拡張可能である。
３日以上の複数日の勤務のケースとなっても拡張可能である。
【0208】
＝＝まとめ＝＝
以上、上記実施形態の情報処理装置１０は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装
置を用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する
情報処理装置１０であって、所定の第１制約条件に基づいて、第１割当計画における輸送
機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに人員が割り当て
られるか否かを示す割当パターンを複数生成し、複数の割当パターンの一部を組み合わせ
、第１割当計画を遂行可能な第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、所定の第２
制約条件に基づいて、第３割当計画に含まれる複数の割当パターンを結合して新たな割当
パターンとし、新たな割当パターンを含む第３割当計画を、第２割当計画として出力する
処理を実行し、新たな割当パターンとする処理において、新たな割当パターンは、複数の
区間のそれぞれにおいて、結合される複数の割当パターンの少なくとも一において人員が
割り当てられている場合に、人員が割り当てられる。
以上、上記実施形態の情報処理装置１０は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装
置を用いて構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する
情報処理装置１０であって、所定の第１制約条件に基づいて、第１割当計画における輸送
機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに人員が割り当て
られるか否かを示す割当パターンを複数生成し、複数の割当パターンの一部を組み合わせ
、第１割当計画を遂行可能な第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、所定の第２
制約条件に基づいて、第３割当計画に含まれる複数の割当パターンを結合して新たな割当
パターンとし、新たな割当パターンを含む第３割当計画を、第２割当計画として出力する
処理を実行し、新たな割当パターンとする処理において、新たな割当パターンは、複数の
区間のそれぞれにおいて、結合される複数の割当パターンの少なくとも一において人員が
割り当てられている場合に、人員が割り当てられる。
【0209】
このような構成によれば、第１制約条件によって割当パターンの候補の数の増大を抑え
ることができる。そして、結合処理によって新たな割当パターンが生成されることにより
、好ましい割当パターンが排除されることが抑制される。したがって、このような構成に
よれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制する
ことが可能となる。
ることができる。そして、結合処理によって新たな割当パターンが生成されることにより
、好ましい割当パターンが排除されることが抑制される。したがって、このような構成に
よれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制する
ことが可能となる。
【0210】
情報処理装置１０において、第１制約条件は、輸送機の発着点のうち、人員が勤務を開
始又は終了する発着点の条件を含む。このような構成によれば、人員の勤務形態に応じた
人員の割当計画を作成することができる。
始又は終了する発着点の条件を含む。このような構成によれば、人員の勤務形態に応じた
人員の割当計画を作成することができる。
【0211】
情報処理装置１０において、第１制約条件は、人員の勤務時間の所定の上限又は下限を
含む。このような構成によれば、割当パターンの候補の増大を抑制することができる。
含む。このような構成によれば、割当パターンの候補の増大を抑制することができる。
【0212】
情報処理装置１０において、第１制約条件は、複数の割当パターンの数の上限を含む。
このような構成によれば、割当パターンの候補の数を所望の数に設定することができる。
このような構成によれば、割当パターンの候補の数を所望の数に設定することができる。
【0213】
情報処理装置１０において、割当パターンは、所定の算出方法で算出されたコストが紐
付けられ、第２割当計画は、コストの総和が最小となるように作成される。このような構
成によれば、さらに好ましい人員の割当計画を作成することができる。
付けられ、第２割当計画は、コストの総和が最小となるように作成される。このような構
成によれば、さらに好ましい人員の割当計画を作成することができる。
【0214】
情報処理装置１０において、第２制約条件は、法令によって定められた労働条件を含む
。このような構成によれば、法令を遵守した人員の割当計画を作成することができる。
。このような構成によれば、法令を遵守した人員の割当計画を作成することができる。
【0215】
上記実施形態の情報処理方法は、演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて
構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装
置が、所定の第１制約条件に基づいて、第１割当計画における輸送機の行路において隣接
する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに人員が割り当てられるか否かを示す割
当パターンを複数生成し、複数の割当パターンの一部を組み合わせ、第１割当計画を遂行
可能な第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、所定の第２制約条件に基づいて、
第３割当計画に含まれる複数の割当パターンを結合して新たな割当パターンとし、新たな
割当パターンを含む第３割当計画を、第２割当計画として出力する処理を実行し、新たな
割当パターンとする処理において、新たな割当パターンは、複数の区間のそれぞれにおい
て、結合される複数の割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場
合に、人員が割り当てられる。
構成され、輸送機の第１割当計画を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装
置が、所定の第１制約条件に基づいて、第１割当計画における輸送機の行路において隣接
する２つの発着点で定まる複数の区間のそれぞれに人員が割り当てられるか否かを示す割
当パターンを複数生成し、複数の割当パターンの一部を組み合わせ、第１割当計画を遂行
可能な第２割当計画の基となる第３割当計画を作成し、所定の第２制約条件に基づいて、
第３割当計画に含まれる複数の割当パターンを結合して新たな割当パターンとし、新たな
割当パターンを含む第３割当計画を、第２割当計画として出力する処理を実行し、新たな
割当パターンとする処理において、新たな割当パターンは、複数の区間のそれぞれにおい
て、結合される複数の割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場
合に、人員が割り当てられる。
【0216】
このような方法によれば、第１制約条件によって割当パターンの候補の数の増大を抑え
ることができる。そして、結合処理によって新たな割当パターンが生成されることにより
、好ましい割当パターンが排除されることが抑制される。したがって、このような構成に
よれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制する
ことが可能となる。
ることができる。そして、結合処理によって新たな割当パターンが生成されることにより
、好ましい割当パターンが排除されることが抑制される。したがって、このような構成に
よれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制する
ことが可能となる。
【0217】
演算装置及び記憶装置を有する情報処理装置を用いて構成され、輸送機の第１割当計画
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置に、所定の第１制約条件に基づ
いて、第１割当計画における輸送機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の
区間のそれぞれに人員が割り当てられるか否かを示す割当パターンを複数生成させ、複数
の割当パターンの一部を組み合わせ、第１割当計画を遂行可能な第２割当計画の基となる
第３割当計画を作成させ、所定の第２制約条件に基づいて、第３割当計画に含まれる複数
の割当パターンを結合して新たな割当パターンとさせ、新たな割当パターンを含む第３割
当計画を、第２割当計画として出力する処理を実行させ、新たな割当パターンとさせる処
理において、新たな割当パターンは、複数の区間のそれぞれにおいて、結合される複数の
割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場合に、人員が割り当て
られる、情報処理プログラム。
を遂行可能な人員の第２割当計画を出力する情報処理装置に、所定の第１制約条件に基づ
いて、第１割当計画における輸送機の行路において隣接する２つの発着点で定まる複数の
区間のそれぞれに人員が割り当てられるか否かを示す割当パターンを複数生成させ、複数
の割当パターンの一部を組み合わせ、第１割当計画を遂行可能な第２割当計画の基となる
第３割当計画を作成させ、所定の第２制約条件に基づいて、第３割当計画に含まれる複数
の割当パターンを結合して新たな割当パターンとさせ、新たな割当パターンを含む第３割
当計画を、第２割当計画として出力する処理を実行させ、新たな割当パターンとさせる処
理において、新たな割当パターンは、複数の区間のそれぞれにおいて、結合される複数の
割当パターンの少なくとも一において人員が割り当てられている場合に、人員が割り当て
られる、情報処理プログラム。
【0218】
このような方法によれば、第１制約条件によって割当パターンの候補の数の増大を抑え
ることができる。そして、結合処理によって新たな割当パターンが生成されることにより
、好ましい割当パターンが排除されることが抑制される。したがって、このような構成に
よれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制する
ことが可能となる。
ることができる。そして、結合処理によって新たな割当パターンが生成されることにより
、好ましい割当パターンが排除されることが抑制される。したがって、このような構成に
よれば、計算規模の増大を抑制した上で最終的に得られる割当計画の質の劣化を抑制する
ことが可能となる。
【符号の説明】
【0219】
１０ 情報処理装置
２０ 入出力支援部
３０ 入力データ記憶部
３０ａ 輸送計画データ
３０ｂ 候補列挙パラメータ
３０ｃ 運行条件データ
３０ｄ 端点決定パラメータ
４０ 端点決定及び運行条件分類部
５０ 制約条件記憶部
５０ａ 候補列挙制約条件記憶部
５０ｂ 結合制約条件記憶部
６０ 候補列挙部
７０ 最適化計算部
８０ 結合処理部
９０ 出力データ記憶部
２０ 入出力支援部
３０ 入力データ記憶部
３０ａ 輸送計画データ
３０ｂ 候補列挙パラメータ
３０ｃ 運行条件データ
３０ｄ 端点決定パラメータ
４０ 端点決定及び運行条件分類部
５０ 制約条件記憶部
５０ａ 候補列挙制約条件記憶部
５０ｂ 結合制約条件記憶部
６０ 候補列挙部
７０ 最適化計算部
８０ 結合処理部
９０ 出力データ記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】