OpenStreetMapを利用した車両ルーティング問題（VRP）のOptaPlanner解決例
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
単語検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
[[OptaPlanner]]
* OpenStreetMapを利用した車両ルーティング問題（VRP）のOpt...
** システム構成 [#e5f6g7h8]
- OptaPlanner: VRP ソルバー
- OpenStreetMap データ: 道路ネットワーク情報
- GraphHopper: OSM データを使用したルーティングエンジン
** 実装手順 [#i9j0k1l2]
*** 1. OpenStreetMap データの準備 [#m3n4o5p6]
対象地域の OSM データをダウンロードし、GraphHopper 形式に...
*** 2. ドメインモデルの拡張 [#q7r8s9t0]
車両と顧客の位置情報を地理座標で表現するようにモデルを拡...
public class Location {
private double latitude;
private double longitude;
// getters and setters
}
public class Vehicle {
private int id;
private Location currentLocation;
private List<Customer> route;
// getters and setters
}
public class Customer {
private int id;
private Location location;
private int demand;
private TimeWindow timeWindow;
// getters and setters
}
*** 3. GraphHopper の統合 [#u1v2w3x4]
GraphHopper を使用して、2 点間の実際の走行距離と時間を計...
public class RoutingService {
private GraphHopper graphHopper;
public RoutingService(String osmFile) {
this.graphHopper = new GraphHopper().forServer();
graphHopper.setOSMFile(osmFile);
graphHopper.setGraphHopperLocation("./graph-cach...
graphHopper.setEncodingManager(EncodingManager.c...
graphHopper.importOrLoad();
}
public GHResponse getRoute(Location from, Location t...
GHRequest req = new GHRequest(from.getLatitude()...
to.getLatitude(), ...
.setVehicle("car");
return graphHopper.route(req);
}
}
*** 4. スコア計算の調整 [#y5z6a7b8]
実際の道路ネットワークに基づいた距離と時間を使用してスコ...
public class VehicleRoutingScoreCalculator implements Ea...
private RoutingService routingService;
@Override
public Score calculateScore(VehicleRoutingSolution s...
int hardScore = 0;
int softScore = 0;
for (Vehicle vehicle : solution.getVehicles()) {
Location previousLocation = vehicle.getCurre...
LocalTime currentTime = LocalTime.of(8, 0);
for (Customer customer : vehicle.getRoute()) {
GHResponse response = routingService.get...
long travelTimeInSeconds = response.getB...
int distance = (int) response.getBest()....
currentTime = currentTime.plusSeconds(tr...
// 時間枠制約のチェック
if (currentTime.isBefore(customer.getTim...
currentTime = customer.getTimeWindow...
} else if (currentTime.isAfter(customer....
hardScore -= MINUTES.between(custome...
}
currentTime = currentTime.plusMinutes(15...
softScore -= distance;
previousLocation = customer.getLocation();
}
}
return HardSoftScore.of(hardScore, softScore);
}
}
*** 5. ソルバーの設定と実行 [#c9d0e1f2]
OptaPlanner のソルバーを設定し、問題を解きます。
public class VehicleRoutingApp {
public static void main(String[] args) {
SolverFactory<VehicleRoutingSolution> solverFact...
Solver<VehicleRoutingSolution> solver = solverFa...
VehicleRoutingSolution problem = createInitialSo...
VehicleRoutingSolution solution = solver.solve(p...
printSolution(solution);
}
private static VehicleRoutingSolution createInitialS...
// 初期解の作成ロジック
// 車両と顧客の位置を実際の地理座標で設定
}
private static void printSolution(VehicleRoutingSolu...
// 解の出力ロジック
// 各車両のルートを地理座標のリストとして出力
}
}
** 結果の可視化 [#f3g4h5i6]
最適化されたルートを OpenStreetMap 上に表示することで、結...
** 考察 [#g5h6i7j8]
このアプローチの利点:
- 実際の道路ネットワークに基づいた現実的なルーティング
- 交通規則（一方通行、転回禁止など）の自動的な考慮
- より正確な走行距離と時間の見積もり
課題と改善点:
- 大規模な問題では計算時間が増加する可能性がある
- リアルタイムの交通情報の統合
- 車両の種類による走行可能ルートの違いの考慮
** まとめ [#k9l0m1n2]
OpenStreetMap データと OptaPlanner を組み合わせることで、...
終了行:
[[OptaPlanner]]
* OpenStreetMapを利用した車両ルーティング問題（VRP）のOpt...
** システム構成 [#e5f6g7h8]
- OptaPlanner: VRP ソルバー
- OpenStreetMap データ: 道路ネットワーク情報
- GraphHopper: OSM データを使用したルーティングエンジン
** 実装手順 [#i9j0k1l2]
*** 1. OpenStreetMap データの準備 [#m3n4o5p6]
対象地域の OSM データをダウンロードし、GraphHopper 形式に...
*** 2. ドメインモデルの拡張 [#q7r8s9t0]
車両と顧客の位置情報を地理座標で表現するようにモデルを拡...
public class Location {
private double latitude;
private double longitude;
// getters and setters
}
public class Vehicle {
private int id;
private Location currentLocation;
private List<Customer> route;
// getters and setters
}
public class Customer {
private int id;
private Location location;
private int demand;
private TimeWindow timeWindow;
// getters and setters
}
*** 3. GraphHopper の統合 [#u1v2w3x4]
GraphHopper を使用して、2 点間の実際の走行距離と時間を計...
public class RoutingService {
private GraphHopper graphHopper;
public RoutingService(String osmFile) {
this.graphHopper = new GraphHopper().forServer();
graphHopper.setOSMFile(osmFile);
graphHopper.setGraphHopperLocation("./graph-cach...
graphHopper.setEncodingManager(EncodingManager.c...
graphHopper.importOrLoad();
}
public GHResponse getRoute(Location from, Location t...
GHRequest req = new GHRequest(from.getLatitude()...
to.getLatitude(), ...
.setVehicle("car");
return graphHopper.route(req);
}
}
*** 4. スコア計算の調整 [#y5z6a7b8]
実際の道路ネットワークに基づいた距離と時間を使用してスコ...
public class VehicleRoutingScoreCalculator implements Ea...
private RoutingService routingService;
@Override
public Score calculateScore(VehicleRoutingSolution s...
int hardScore = 0;
int softScore = 0;
for (Vehicle vehicle : solution.getVehicles()) {
Location previousLocation = vehicle.getCurre...
LocalTime currentTime = LocalTime.of(8, 0);
for (Customer customer : vehicle.getRoute()) {
GHResponse response = routingService.get...
long travelTimeInSeconds = response.getB...
int distance = (int) response.getBest()....
currentTime = currentTime.plusSeconds(tr...
// 時間枠制約のチェック
if (currentTime.isBefore(customer.getTim...
currentTime = customer.getTimeWindow...
} else if (currentTime.isAfter(customer....
hardScore -= MINUTES.between(custome...
}
currentTime = currentTime.plusMinutes(15...
softScore -= distance;
previousLocation = customer.getLocation();
}
}
return HardSoftScore.of(hardScore, softScore);
}
}
*** 5. ソルバーの設定と実行 [#c9d0e1f2]
OptaPlanner のソルバーを設定し、問題を解きます。
public class VehicleRoutingApp {
public static void main(String[] args) {
SolverFactory<VehicleRoutingSolution> solverFact...
Solver<VehicleRoutingSolution> solver = solverFa...
VehicleRoutingSolution problem = createInitialSo...
VehicleRoutingSolution solution = solver.solve(p...
printSolution(solution);
}
private static VehicleRoutingSolution createInitialS...
// 初期解の作成ロジック
// 車両と顧客の位置を実際の地理座標で設定
}
private static void printSolution(VehicleRoutingSolu...
// 解の出力ロジック
// 各車両のルートを地理座標のリストとして出力
}
}
** 結果の可視化 [#f3g4h5i6]
最適化されたルートを OpenStreetMap 上に表示することで、結...
** 考察 [#g5h6i7j8]
このアプローチの利点:
- 実際の道路ネットワークに基づいた現実的なルーティング
- 交通規則（一方通行、転回禁止など）の自動的な考慮
- より正確な走行距離と時間の見積もり
課題と改善点:
- 大規模な問題では計算時間が増加する可能性がある
- リアルタイムの交通情報の統合
- 車両の種類による走行可能ルートの違いの考慮
** まとめ [#k9l0m1n2]
OpenStreetMap データと OptaPlanner を組み合わせることで、...
ページ名:
