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グラフ理論が得意なかた、就職してがんばってよ

毎月送られてくる雑誌、配送業者を「クロネコヤマトに替えてよ」と頼んだことがある。「ヤマトは高いからダメ」ということだった。そうだろうな、という気はした。僕の個人的印象だが、クロネコヤマトは他の業者に比べて格段にサービスの質が高い。ありていにいえば、他の業者は(安いけれど)アホじゃなかろうか、と思う。

ここ4日間、某配送業者が不在時をねらって来ている。いやっ、「不在時をねらっている」わきゃないけど、ウチに誰もいない昼前後の時間帯に繰り返し繰り返し来ては不在票を置いて帰っていく。僕が連絡をしないのが悪いのだが(さすがに今日は連絡した)、リトライのときに時間をずらすくらいの工夫はしないのだろうか。在宅/不在が時間的にランダムなわけではないから、1回不在だった時刻に再度来ても不在である確率は高いだろうに。

クロネコヤマトは、どうも配達先の時間的在宅率もおさえているように思える。データベース化しているんじゃなかろうか。ひょっとして、クロネコのオニイサン(ウチの子達はそう呼んで、なついている)達の技量と工夫なのかもしれないが。

いずれにしても、4日続けて不在時に来られては、コッチもイライラするが、配達の人にとっても無駄だろうよ。効率が悪かろうよ。

あるエリア内を効率的に回るにはどうするか? という問題は、グラフ理論の巡回セールスマン問題になりそうだ。が、単に全ノードを巡回すればいいわけではなくて、不在だったら失敗になる。失敗は、かけたコストに対して結果が得られなかったってことで、何らかの評価関数の値に反映するだろう。

配達先、つまりグラフノードの在宅/不在が確定的(2値で決定的)かというと、実際には確率でしか与えられない。しかも、それが時間パラメータで変動する。ノードaの在宅確率は時間tも含んで φ(a, t) の形だろう。そもそも配達先も時間によって変動するから、グラフのトポロジーも(ある全体グラフの部分グラフの範囲で)変動してしまう。

なんか、どえらく難しい最適化問題みたいだけど、ラフな近似解の解析でも「毎回、同じ時刻に再試行を繰り返す」って戦略は出てこないと思うけどな。グラフ理論最適化問題が得意なかたは、ヤマト以外の配送業者で、その効率化に取り組んで欲しいですね。もっとも、そういう人を採用する気なんて最初からないから、あんな状況なのかもしれない。