LINERLIB データセットに対する Google のアプローチの結果を以下に示します。
ライナーライブラリ
LINERLIB ベンチマーク スイートは、出荷するネットワーク設計の問題に対する業界標準のインスタンスを提供します。Brouer et al.（2013）によって導入されたこのスイートは、豊富なドキュメントを提供し、7 つのインスタンスで構成されています。ポート、需要、船舶の数に応じて複雑さが徐々に増しています。この作業は、元のデータに対する変更が行われない基本ケースに焦点を当てています。データは Google の API の形式に解析されました。次の表は、解析後の各インスタンスの特性をまとめたものです。
| インスタンス | バルト | WAF | 地中海料理 | パシフィック | 小学校 | ヨーロッパ、アジア | 世界大 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| # ポート | 12 | 19 | 39 | 45 | 47 | 111 | 197 |
| 需要数
コンテナ数 |
22
4 904 |
38
8 541 |
369
7,545 |
722
44 180 |
1,764
138 247 |
4,000
76 944 |
9,630
138 914 |
| 船舶数 | 6 | 42 | 21 | 100 | 263 | 176 | 501 |
前提条件
これまでの成果との公正な比較を確保するために、以下のようなパラメータを設定しました。
- 最小ポート滞在時間: すべてのポートで 24 時間
- 最小乗り換え時間: すべてのポートで 48 時間
- バンカー費用: 1 トンあたり 600 米ドル
- デマンド拒否のペナルティ（または機会費用）: すべてのデマンドに対して 1,000 USD
LINERLIB の作成者が提案するように、修正されたお届け日数を使用した結果のみを表示します。
通常、バルト言語と WAF はチューニングに使用されるため、最も大きい 5 つのインスタンスの結果のみを報告します。
API の主なメリットの 1 つは、時間とコストの観点から区間の候補を明確に定義できることです。これにより、すべてのコスト モデリングがユーザーに任されるため、最適性の定義のあいまいさがなくなります。ただし、この方法には時間の離散化という代償が伴います。特に明記されていない限り、区間の候補の期間は 12 時間の離散化で生成されます。
ベースライン
公正な評価を実現するために、Google の手法は、LINERLIB で一般公開されている最新の船舶サービスと比較されています。LINERLIB サービスは、需要の輸送時間を考慮せずに最適化されています。輸送時間を考慮すると、すべての船舶のサービスと需要を共同でスケジュールする必要があるため、問題が大幅に複雑になります。
LINERLIB の船舶運行サービスに合わせて、最も近い四捨五入された時刻を持つ区間の候補を入力に含めました。ただし、Google のアプローチでは、これらの追加のレグを使用せず、プロセスを新たに開始します。
LINERLIB 船舶サービスの輸送時間を考慮して、最大 3 回の積み替えを想定した列生成ベースの最適化を使用して需要をルーティングしました。
指標
方法を比較する際は、次の指標が考慮されます。
- 費用関連の指標:
- 利益: 最大化する目標。収益から船舶サービスと輸送費用を差し引いたもの。
- 収益: 処理されたコンテナの収益の合計。コンテナの収益は、貨物料金から積み下ろし費用、機会費用（または需要拒否ペナルティ）を差し引いた値になります。
- 船舶の運航費用: すべてのサービスに配備される船舶の運営費用（バンカー、用船、港湾滞在費を含む）。
- 乗り換え費用: 乗り換えに関連する費用。
- その他の主な指標:
- 出荷コンテナ数
- 使用船数
各コンテナの機会費用を 1,000$ に設定した既存の作業と比較するため、このページで説明する利益を計算するための変換数式は次のとおりです。
- LINERLIB から:
total_container_count* 1,000 -linerlib_half_yearly_objective* 7 / 180。 - Koza から:
total_container_count* 1,000 -koza_objective。
結果
次の表は、このアプローチとベースラインの比較を示しています。このアプローチとベースラインのソリューション ファイルは、github でダウンロードできます。
| 地中海料理 | パシフィック | 小学校 | ヨーロッパ、アジア | 世界大 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| # コンテナ
# 船 |
7,545
21 |
44,180
100 |
138 247
263 |
76,944
176 |
138 914
501 |
|
| Google のアプローチ | 利益（目標）
コンテナの収益 船舶サービス費用 輸送費用 出荷コンテナ数 中古船数 |
523 万
7.47 百万ドル 2.05 百万ドル 0.20 百万ドル 5 391 16 |
4,321 メガドル
6,688 メガドル 22.68 メガドル 0.98 メガドル 39,621 96 |
173.11 メガドル
266.78 メガドル 86.89 メガドル 6.78 メガドル 106 861 236 |
8,850 メガドル
1 億 4,056 メガドル 4,786 メガドル 4.20 メガドル 55 493 146 |
11,938 メガドル
20,907 メガドル 8,176 メガドル 7.93 メガドル 78,983 311 |
| ベースライン | 利益（目標）
コンテナの収益 船舶サービス費用 輸送費用 出荷コンテナ数 中古船数 |
2.63 M$
5.83 M$ 3.07 M$ 0.14 M$ 4,097 21 |
22.52 M$
47.81 M$ 24.78 M$ 0.51 M$ 29 343 99 |
70.78 メガドル
173.84 メガドル 98.90 メガドル 4.17 メガドル 76,829 259 |
4,063 メガドル
115.04 メガドル 7,077 メガドル 3.64 メガドル 46 434 172 |
|
| デルタ / ベースライン | 利益（目標）
コンテナの収益 船舶サービス費用 輸送費用 出荷コンテナ数 中古船数 |
99%
28% -33% 47% 32% -24% |
92%
40% -8% 93% 35% -3% |
145%
53% -12% 63% 39% -9% |
118%
22% -32% 16% 20% -15% |
配送ネットワークを最適化する際にお届け日数を考慮すると、配送ネットワークの潜在的な利益が大幅に高まります。すべての事例で、利益の増加率はほぼ 100% です。利益増加のほとんどは、出荷されるコンテナの増加による追加収益によるものです。ただし、利益性の高いサービスのみをデプロイすることで、船舶サービスの費用を削減しながら達成することもできます。これは、これらの船をチャーターすることで、さらなる収益を上げる可能性があります。
次の表は、Koza et al.（2020）が公開している利益の数値を比較したものです。一般公開データがないため、この比較は徹底したものではなく、両方の研究で同じ仮定がなされているという確信が持てないことを強調しておきます。
| 地中海料理 | パシフィック | 小学校 | ヨーロッパ、アジア | 世界大 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Google のアプローチ | 523 万ドル | 4,321 万ドル | 173.11 M$ | 8,850 万ドル | 11,938 万ドル |
| Koza 他（2020 年） | 480 万ドル | 4,140 万ドル | 170.85 M$ | 7,989 万ドル | |
| Delta / Koza 他（2020 年） | 9% | 4% | 1% | 11% |
お届け日数がない場合の比較
輸送時間を考慮せずに、シンプルなシナリオで LINERLIB の船舶サービスと Google のアプローチを比較しました。LINERLIB のサービスが最適化のために設計されているという特定の基準にもかかわらず、Google のアプローチは収益性の面で優れた結果を示しています。最後の表に示されています。Google のアプローチとベースラインのソリューション ファイルは、github でダウンロードできます。
| 地中海料理 | パシフィック | 小学校 | ヨーロッパ、アジア | ||
|---|---|---|---|---|---|
| # コンテナ
# 船 |
7,545
21 |
44,180
100 |
138 247
263 |
76,944
176 |
|
| Google のアプローチ | 利益（目標）
コンテナの収益 船舶サービス費用 輸送費用 出荷コンテナ数 中古船数 |
6.49 M$
9.46 M$ 2.67 M$ 0.30 M$ 7,003 19 |
4,856 メガドル
6,855 メガドル 1,909 メガドル 0.90 メガドル 41,089 99 |
20,411 メガドル
2 億 9,352 メガドル 82.48 メガドル 6.93 メガドル 116 474 263 |
10,984 メガドル
169.94 メガドル 54.62 メガドル 5.48 メガドル 67 134 173 |
| ベースライン | 利益（目標）
コンテナの収益 船舶サービス費用 輸送費用 出荷コンテナ数 中古船数 |
621 万
9.57 百万ドル 3.07 百万ドル 0.29 百万ドル 7,075 21 |
4,724 メガドル
72.87 メガドル 24.78 メガドル 0.85 メガドル 43 459 99 |
1 億 9,548 万ドル
3 億 226 万ドル 9,890 ドル 788 万ドル 123 056 259 |
10,730 メガドル
18,357 メガドル 70.77 メガドル 5.50 メガドル 73,614 172 |
| デルタ / ベースライン | 利益（目標）
コンテナの収益 船舶サービス費用 輸送費用 出荷コンテナ数 中古船数 |
5%
-1% -13% 4% -1% -10% |
3%
-6% -23% 6% -5% 0% |
4%
-3% -17% -12% -5% 2% |
2%
-7% -23% 0% -9% 1% |