研究の概要

物流・輸送の電動化が進む中、複数拠点・多ルートにまたがる電動トラック車群の充電管理は複雑な最適化問題となっている。充電タイミングと電力料金の時間変動、各車両の到着・出発時刻の不確かさ、充電インフラの容量制約を同時に考慮する必要があり、従来の手法では計算量が組み合わせ爆発を起こしやすかった。

本研究は、内外2層構造を持つ「ロールアウト型動的計画法（Rollout-Based DP）」フレームワークを提案する。外層で各トラックへの配車決定を処理し、内層でその決定を所与とした充電スケジュール最適化を実行することで問題を分離・分解する。この構造により多項式時間での計算が可能となり、大規模交通ネットワークでもリアルタイムに近い充電管理が実現できる。

主な発見・成果

  • 計算効率の大幅改善: 従来の組み合わせ最適化・ヒューリスティック手法と比較して計算時間を大幅に削減しながら準最適解を達成
  • 動的条件への適応: 車両の動的な到着・出発と変動する電力料金（ダイナミックプライシング）の両方に対応
  • スケーラビリティの実証: 大規模交通ネットワークへの適用可能性を確認
  • 充電コスト削減: リアルタイム充電管理による電力コスト最適化効果を定量的に実証

実務への応用

日本でも物流・宅配・建設などの分野でEVトラックの電動化が加速しており、充電インフラの効率的な活用が電動化コストの回収に直結する。

物流事業者は変動電力料金（スポット市場価格連動等）と充電スケジュールを連携させることで電力調達コストを最小化できる。ダイナミックプライシング環境では、このような動的最適化アルゴリズムを充電管理システム（CSMS）に組み込むことでコスト削減効果が大きい。さらに再生可能エネルギー由来の安価な電力時間帯（太陽光の昼間余剰等）に充電を集中させる「グリーン充電」戦略と組み合わせることで、コスト削減とスコープ2排出量削減を同時に実現できる。EV化のTCO（総保有コスト）試算において充電最適化によるコスト削減効果を定量的に評価することが重要になる。