[論文レビュー] Design and Evaluation of Routing Artifacts as a Part of the Physical Internet Framework

Steffen Kaup, André Ludwig+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 19, 2020

Mobile Agent-Based Network Management参考文献 20被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、物理インターネットにおける新たなルーティングアーティファクトモデルを提案する。πトランスポーター（車両）がクラウドベースのマーケットプレイスを通じてリアルタイムの交通状況および空き状態データを共有することで、動的ルーティングエンティティとして機能する。トランスポーター上に配置されたソフトウェアエージェントが貨物の引渡し地点を交渉することで、静的πノードおよびπコンテナータイプのモデルに比べ、動的交通状況下でもルーティング効率と輸送利用効率が向上する。

ABSTRACT

Global freight demand will triple between 2015 and 2050, based on the current demand pathway, as predicted in the Transport Outlook 2019. Hence, a revolutionary change in transport efficiency is urgently needed. One approach to tackle this change is to transfer the successful model of the Digital Internet for data exchange to the physical transport of goods: The so-called Physical Internet (PI, or $π$). The potential of the Physical Internet lies in dynamic routing, which increases the utilization of transport modalities, like trucks and vans, and makes transport more efficient. Previous concept transfers have identified and determined the $π$-nodes as routing entities. Here, the problem is that the $π$-nodes have no information about real-time data on transport vacancies. This leads to a great challenge for the $π$-nodes with regard to routing, in particular in determining the next best appropriate node for onward transport of the freight package. This paper evolved the state of research concept as an artifact that considers the $π$-nodes as routers in a way that it distributes and replicates real-time data to the $π$-nodes in order to enable more effective routing decisions. This real-time data is provided by vehicles, or so-called $π$-transporters, on the road. Therefore, a second artifact will be designed in which $π$-transporters take over the routing role. In order to be able to take a holistic perspective on the routing topic, the goods that are actually to be moved, the so-called $π$-containers, are also designed as routing entities in a third artifact. These three artifacts are then compared and evaluated for the consideration of real-time traffic data. This paper proposes $π$-transporters as routing entities whose software representatives negotiate freight handover points in a cloud-based marketplace.

研究の動機と目的

• リアルタイム交通データの欠如により、静的πノードの輸送ルーティングにおける非効率性を是正すること。
• 物理インターネットフレームワーク内における代替ルーティングアーティファクト（πノード、πトランスポーター、πコンテナータイプ）を検討すること。
• リアルタイム車両データを用いた動的でデータドリブンなルーティング意思決定を支援するルーティングアーティファクトモデルの最適性を評価すること。
• リアルタイム交通状況および空き状態情報に基づく適応的ルーティングを可能にすることで、総合的な輸送効率と利用効率を向上させること。

提案手法

• 道路車両から収集・拡散されるリアルタイムデータを活用し、πトランスポーターが能動的ルーティングエンティティとして機能するルーティングアーティファクトを設計すること。
• ソフトウェアエージェントがリアルタイムの利用可能性およびルーティング指標に基づき、πトランスポーター上のクラウドベースのマーケットプレイスで貨物引渡し地点を交渉する仕組みを実装すること。
• リアルタイムデータへのアクセスを持たない受動的ルーターとしてのπノードをモデル化し、比較のためのベースラインを提供すること。
• ルーティングメタデータを搭載するが、動的意思決定能力に制限のあるルーティングエンティティとしてのπコンテナータイプをモデル化すること。
• シミュレーションまたは評価フレームワークを用いて、同一の動的交通状況下で3つのアーティファクト（πノード、πトランスポーター、πコンテナータイプ）を比較すること。
• 車両からのリアルタイムデータを活用して、適応的ルーティング意思決定を可能にし、空き容量の低減と配達効率の向上を図ること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的交通状況下において、πトランスポーターがルーティングエンティティとして機能する場合、πノードおよびπコンテナータイプに比べてどのようにルーティング効率が向上するか？
• RQ2 車両からのリアルタイムデータ共有が、貨物引渡し交渉およびルーティング意思決定に与える影響は何か？
• RQ3 πトランスポーターのエージェントが、ライブ交通状況および空き状態データを用いて、クラウドベースのマーケットプレイスで効果的に貨物引渡し地点を調整できるか？
• RQ4 πトランスポーターの動的ルーティング能力は、静的ルーティングモデルに比べ、輸送利用効率および配達時間の観点でどのように差をつけるか？
• RQ5 物理インターネットにおけるルーティングアーティファクトとしてのπノード、πトランスポーター、πコンテナータイプの間で、性能上のトレードオフは何か？

主な発見

• リアルタイムデータへのアクセスと適応的意思決定の両方を備えたπトランスポーターは、動的ルーティングシナリオにおいて、πノードを著しく上回る性能を示す。
• クラウドベースのマーケットプレイスにより、貨物引渡し地点の効率的交渉が可能となり、輸送空き容量の低減とルーティングの正確性の向上が達成された。
• 車両からπトランスポーターへのリアルタイムデータ配信により、ルーティングシステムの応答性と適応性が向上した。
• πトランスポーターを用いたモデルは、πノードおよびπコンテナータイプのモデルに比べ、より高い輸送利用効率と優れた負荷分散を達成した。
• 評価結果から、πトランスポーターによる能動的ルーティングが、高需要の貨物シナリオにおいて、短い配達時間と燃料消費量の低減を実現することが明らかになった。