相互結合型ニューラルネットワークによる青果物最適分荷シミュレーションソフトの開発

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一般的に銘柄産地など市場から一定の評価を得ている産地では、各市場向けの出荷計画の大枠をその年の農産物の出荷開始前に決定するが、最終的な分荷は毎日の出荷会議の場で決定されている。この作業はごく限られた担当者(エキスパート)の過去の経験に培われてきた判断で行われている場合が多い。産地における分荷作業では、市場の需要構造をふまえ、リスクをおさえて販売金額を最大化する分荷計画が必要とされるが、本研究ではその参考指標を出力するシステムの開発について検討した。本研究ではニューラルネットワーク情報処理の手法を援用し出荷量が市場価格に与える影響を考慮したモデルを構築した。この手法は従来の手法とは異なり、学習過程による知識獲得や、農産物の需要構造を必ずしも線形とは想定していないことなど、応用面における柔軟性が高いと判断される。更に、ニューラルネットワークのアルゴリズムを改良し、分荷作業への適用を可能にした。システムは、Borland C++Builderで作成した。要求されるパソコンの性能としては、OSはMS-Windows95,98,NT以上であること、cpuはペンティアムII300MHz以上であることが望ましい。ディスプレイの解像度は800ドット×600ドット以上であればよい。1回の最適化に要する時間は上記性能のパソコンで40秒程度であり、ほぼ満足できる水準であると考えられる。ただし今後改良が必要と考えられる箇所も少なくなく、今後の課題としたい。