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生産スケジューリング問題におけるAIアプローチ適用システムに関する研究

生产调度问题的AI方法应用系统研究

基本信息

批准号：
04832017
负责人：
伊藤謙治
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
财政年份：
1992
资助国家：
日本
起止时间：
1992 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

生産管理において,生産の日程,加工手順を円滑に,効率よく計画・管理することを目的とするスケジューリングは大変重要な問題である.しかしながら,問題構造の複雑化,顧客ニーズの多様化による弾力的生産への要望,および予測不能な突発事象の多発などにより,今日ではこの問題は非常に複雑で困難な状況になっている.このような目標を満足するスケジューリング解法として,ORでよく用いられてきた数理計画的アプローチだけでは対応することはできず,本研究ではAIアプローチを用いて,これらの問題を解決することを目的としている.このような目的に対して,本年度は具体的に以下の研究成果が得られている.(1)現実のスケジューリング問題解決のための枠組として,解決すべき問題を同定し,これをモデル化する構造化フェーズと,モデル化された問題を解く問題解決フェーズに分割し,さらにこれらの間のインタフェースをとり,フレキシブルに問題を解決するための方法論を確立した.このアプローチに対して,実際の現実のスケジューリング問題に適用することはできなかったが,仮想の問題に適用し,その有効性が確認された.(2)代表的なAIアプローチの1つである探索手法に対して,人間の問題解決過程を参考に,さらに効率の良い二重先読み探索法を提案し,現実のスケジューリング問題のほとんどの場合に相当する多目的ジョブショップ・スケジューリング問題に適用し,その有効性を検証した.(3)AIアプローチのなかでも近年特に注目されているシミュレーティッド・アニーリング法に対して,この方法論に加えてさらに問題固有の知識を組み合わせ,現実問題を解決するアプローチを提案した.このアプローチをフローショップ・スケジューリング問題に適用し、さらに他の重要な生産管理問題であるレイアウト問題に応用し,その有効性を確認した.

Production management, production schedule, processing hand slip, efficiency, planning, management, etc. The complexity of the problem structure, the diversity of customer information, the demand for the production of power, the prediction of unexpected events, and the complexity of the problem today are very difficult. This study aims to solve the problem of AI in the application of AI in mathematical planning. This year, the following specific research results were obtained. (1)Now we have established the methodology for solving the problem of structural analysis and structural analysis. This is the first time that the problem has been solved. (2)The representative AI algorithm is proposed to solve the problem of multi-purpose problems in the case of multi-purpose problems, and the effective algorithm is proposed to solve the problem. (3)AI In recent years, special attention has been paid to the problem solving process, and the methodology has been improved to combine the inherent knowledge of the problem, and the problem solving process has been proposed. The application of this technology to other important production management issues is confirmed.