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

使用相互连接的神经网络开发最佳水果和蔬菜分配模拟软件

基本信息

批准号：
09760210
负责人：
仙北谷康
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Tottori University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至 1998
项目状态：
已结题

项目摘要

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。

通常，在从市场上享有一定声誉的生产区域（例如股票生产区域）中，每个市场的运输计划的一般框架是在当年农产品运输开始之前决定的，但最终分配是在每日运输会议上决定的。这项任务通常是根据过去经验有限的员工（专家）进行的判断来执行的。在生产领域的分销工作中，考虑到市场需求结构，需要最大程度地降低风险并最大化销售额的分销计划，但是本研究检查了输出参考指标的系统的开发。在这项研究中，我们使用神经网络信息处理方法来构建一个模型，该模型考虑了运输量对市场价格的影响。与常规方法不同，该方法在应用方面被认为具有很高的灵活性，例如通过学习过程获得知识以及农产品需求结构不一定是线性的事实。此外，已改进了神经网络的算法以启用加载操作的应用。该系统是在Borland C ++构建器中创建的。 OS是MS-Windows 95、98，NT或更高的所需性能，并且CPU为Pentium II 300MHz或更高。如果显示为800点x 600点或更多，则显示分辨率就足够了。每个优化所需的时间约为具有上述性能的计算机的40秒，这被认为是一个几乎令人满意的水平。但是，在许多领域中，人们认为将来需要进行改进，因此我们希望使其成为未来的问题。