施設配置問題とは? わかりやすく解説

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施設配置問題

読み方しせつはいちもんだい
【英】:facility location problem, plant location problem

概要

空間内において最適な点を選択する問題総称. 通常, 平面または空間内に位置して需要をもつ顧客集合, ならびに施設配置能地点が与えられたとして, 与えられ制約満足しつつ目的関数最適化するように施設配置決定する問題を指す. 供給施設需要地の間の輸送問題含めて考慮する場合もある.

詳説

 施設配置問題 (facility location problem)(工場立地問題)とは, 施設配置能地点, 需要をもつ顧客集合与えられて, ある基準満たす施設配置所を決定する問題総称である [1]. 適用分野には, 工場, 倉庫, 配送センターから消防署病院等の緊急施設, 廃棄物処理施設立地にいたるまで, 広範囲領域対象として含まれる.

 施設配置問題の基本形としては, メディアン問題 (median problem), センター問題 (center problem), 容量制約なし施設配置問題 (uncapacitated facility location problem)または単純施設配置問題 (simple facility location problem)が挙げられる. 前者2つ問題は, 選択される施設個数があらかじめ決められている場合には, 選択する施設数をpとしてそれぞれ, p-メディアン問題 (p-median problem), p-センター問題 (p-center problem)とよばれる.

以下に代表的な構成要素に基づく分類を示す.


1. 施設配置能地点に基づく分類
施設配置能地点が, 平面上の任意の場所か(連続型), 既定された有限個の場所か(離散型)に分類される. 連続型平面上に単一施設配置する問題は, ウェーバー問題 (Weber problem)とよばれる.
2. 選択可能な施設数に基づく分類
選択可能な施設数単一複数(個数固定または任意)かに分類される.
3. 評価尺度に基づく分類
顧客に対して, 最も近い施設への距離の合計最小化, 最も近い施設への距離の最大値最小化, 施設からの総輸送費用最小化等が含まれる.
4. 品種数に基づく分類
施設間を移動する品種単一複数かに分類される.
5. 施設容量制約に基づく分類
各施設まかなうことのできる顧客需要量に制限なしか, 上限下限定められる場合分類される. 容量制約なし施設配置問題に対して施設容量上限課される場合には, 容量制約付き施設配置問題 (capacitated facility location problem)とよばれる.


 また上記の他に, 時間的な経過考慮した多期間モデル, 施設から顧客需要配送する際の経路同時決定するモデル等バリエーションがある.

 施設配置問題のバリエーション多くNP困難(NP-hard)であり, 多項式時間厳密解法は絶望視されているが, 代表的なバリエーション幾つかに関して問題の構造特殊性より, 実務的には比較扱い易い問題であると考えられている. 厳密解法としては, ラグランジュ緩和法(Lagrangian relaxation method), 双対上昇法(dual ascent method) [2], ベンダース分解法(Benders' decomposition) [3]を用いた方法挙げられる.

 施設配置問題に対す研究は, 特に1960年代離散型のモデル紹介され以来, 理論的に有効な多く成果報告されている [4].

 実務への適用に関しては, ジオフリオン(A. M. Geoffrion)らによる食品会社のロジスティクスネットワークの再設計 [3] をはじめとして, 多く事例評価されている. そこでは現実問題対処するための単純化工夫が, データ集成近似方法提示により紹介されている.




参考文献

[1] W. Domschke and A. Drexl, Location and Layout Planning: An International Bibliography, Springer-Verlag, 1985.

[2] D. Erlenkotter, "A Dual-Based Procedure for Uncapacitated Facility Location," Operations Research, 26 (1978), 992-1009.

[3] A. M. Geoffrion and G. Graves, "Multicommodity Distribution System Design by Benders' Decomposition," Management Science, 5 (1974), 822-844.

[4] P. B. Mirchandani and R. L. Francis, Discrete Location Theory, John Wiley & Sons, 1990.




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