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固有知識と汎用的解法の融合による高性能スケジューリング法の開発

结合特定知识和通用求解方法开发高性能调度方法

基本信息

批准号：
19K04105
负责人：
江口透
金额：
$ 1.58万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，多品種少量生産を行う生産システムを対象とし，固有知識と汎用的解法を融合した高性能なスケジューリング法の開発を行うことを目的としている．生産スケジューリング問題の多くはNP困難なクラスに属し，高性能なスケジュールを短時間で作成することは難しい．そこで，生産現場での様々な意思決定場面を想定し，ニューラルネットワーク（NN）を用いてスケジューリングのための有効な知識の自動学習を行う．さらに，これと汎用的な探索法を組み合わせることによって高性能なスケジューリング法を開発し，生産性の向上を目指す．令和4年度は引き続きジョブショップスケジューリング問題に対して有効な優先規則をNNの学習法を検討した．小規模問題に対しては整数計画法による最適解から学習が可能であるが，大規模な問題にしては最適解を求めることは困難であるため，遺伝的アルゴリズムとNNを融合した方法を繰り返し用いる方法で高性能な優先規則を作成する．そのためにより効率的な遺伝的アルゴリズムの探索法について検討した．具体的には，遺伝的アルゴリズムの交叉オペレータに探索時の適応度を反映させる方法であり，これによって大規模問題における性能が向上することを確認した．さらに，より高性能な優先規則を作成するため，マルチパススケジューリング法を提案した．これは，優先規則が多項式時間アルゴリズムである以上，NP困難なジョブショップスケジューリング問題に対して一度の解作成で良い解を得ることには限界があるため，複数回の優先規則の適用で高性能なスケジュールを作成する方法である．この方法を前提として有効な優先規則の作成法を提案した．メイクスパンと重み付き納期遅れ時間最小化問題に対して，2回のスケジュールでより高性能なスケジュールを作成できることを確認した．

This study aims to integrate the inherent knowledge of multi-species small-scale production into the universal solution of high-performance production. The production of high-performance products is difficult because of the high quality of products. In this case, the production site is a rational decision-making scene, and the automatic learning of the knowledge of the production site is carried out. In addition, the general exploration method is combined with the development of high-performance exploration method. In 2004, the study of priority rules was carried out. For small-scale problems, integer planning is the best way to learn. For large-scale problems, finding the best way is difficult. For example, for large-scale problems, finding the best way to learn is difficult. For example, for large-scale problems, finding the best way to learn is difficult. The search method of the search method is to search for the missing information of the search method. Specific methods for identifying the cross-cutting nature of the problem include: A proposal is made for a high-performance rule. For example, priority rules for polynomial time are more than NP hard to solve. For one-degree solutions, good solutions are obtained. For multi-loop priority rules, high performance solutions are obtained. This method is based on the premise that there is a priority rule. The problem of minimizing the time required for the production of high-performance products is identified.

项目成果

期刊论文数量（11）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

作業者の共同作業と残業を考慮したジョブショップスケジューリング

考虑工人协作和加班的车间调度

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
日本機械学会生産システム部門研究発表講演会2019講演論文集
影响因子：
0
作者：
Wei Dong;Nagata Yusuke;Sano Motohisa;Aketagawa Masato;芹澤玲人，諸貫信行;大矢一輝，山本武幸，清水淳，周立波，小貫哲平，尾嶌裕隆，金子和暉，深堀良彬;田丸雄摩,牛島智大,清水浩貴;山下智史，江口透，村山長
通讯作者：
山下智史，江口透，村山長

Job shop scheduling using genetic algorithm incorporating priority rule

使用结合优先级规则的遗传算法进行作业车间调度

DOI：
10.1299/jsmemecj.2020.s14205
发表时间：
2020
期刊：
The Proceedings of Mechanical Engineering Congress, Japan
影响因子：
0
作者：
Wei Dong;Nagata Yusuke;Sano Motohisa;Aketagawa Masato;江口透，林英哲，村山長
通讯作者：
江口透，林英哲，村山長

Job shop scheduling with capacity adjustment

具有产能调整功能的车间调度

DOI：
10.1299/jsmemecj.2019.s14212p
发表时间：
2019
期刊：
The Proceedings of Mechanical Engineering Congress, Japan
影响因子：
0
作者：
Jun Shimizu;Takeyuki Yamamoto;Hirotaka Ojima;Teppei Onuki;Libo Zhou;山下智史，江口透，村山長
通讯作者：
山下智史，江口透，村山長

ニューラルネットワークを用いたマルチパススケジューリング法

使用神经网络的多路径调度方法

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
江口　透;片岡拓巳,村山　長
通讯作者：
片岡拓巳,村山　長

Scheduling for Minimizing Weighted Tardiness Using Neural Network

使用神经网络最小化加权迟到的调度

DOI：
10.1299/jsmemecj.2021.s144-05
发表时间：
2021
期刊：
The Proceedings of Mechanical Engineering Congress, Japan
影响因子：
0
作者：
江口透，林英哲;村山　長
通讯作者：
村山　長

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作者：
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江口透其他文献

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混合使用遗传算法和优先规则的动态调度 -考虑到到期日津贴的优先规则的效果-

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers Series C, Vol.72,No.714
影响因子：
0
作者：
武貞圭二;江口透;大場史憲;村山長;Toru Eguchi
通讯作者：
Toru Eguchi

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DOI：
发表时间：
2006
期刊：
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影响因子：
0
作者：
武貞圭二;江口透;大場史憲;村山長;Toru Eguchi;Toru Eguchi;Toru Eguchi
通讯作者：
Toru Eguchi

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DOI：
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影响因子：
0
作者：
道垣内将司;江口透;大場史憲;Toru Eguchi;Toru Eguchi;Toru Eguchi
通讯作者：
Toru Eguchi

ニューラルネットワークによる半導体生産システムのリアルタイムスケジューリング

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DOI：
发表时间：
2006
期刊：
日本機械学会生産システム部門講演会2006講演論文集 06-19
影响因子：
0
作者：
江口透;和田光司;大岡勲;大場史憲
通讯作者：
大場史憲

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DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Proceedings of the 44th Chugoku-Shikoku Branch General Meeting and Conference of the Society of Mechanical Engineers No.065-1
影响因子：
0
作者：
武貞圭二;江口透;大場史憲;村山長;Toru Eguchi;Toru Eguchi;Toru Eguchi;Toru Eguchi;Toru Eguchi;Toru Eguchi;Keiji Takesada;Koji Wada;Mitsunobu Yoda;Masashi Dougakiuchi;Toshiki Shirai
通讯作者：
Toshiki Shirai