実用的な生産シミュレータと初期確率行列設定方法を適用した整数型Population-Based Incremental Learningによる改良型生産計画の最適化方法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23023,SMF23051

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【D】産業応用部門 スマートファシリティ合同研究会

発行日: 2023/10/30

タイトル(英語): Improved Optimal Production Scheduling Using Integer Form of Population-Based Incremental Learning with Initial Probability Matrix Setting Methods and a Practical Production Simulator

著者名: 片桐 瑠星(明治大学大学院),福山 良和(明治大学),川口 嵩平(三菱電機/明治大学大学院),高橋 賢二郎(三菱電機),佐藤 隆臣(三菱電機/東京大学大学院)

著者名(英語): Ryusei Katagiri(Graduate School of Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Shuhei Kawaguchi(Mitsubishi Electric Co./Graduate School of Meiji University),Kenjiro Takahashi(Mitsubishi Electric Co.),Takaomi Sato(Mitsubishi Electric Co./Graduat

キーワード: 最適生産計画|生産シミュレータ|改良型生産計画最適化方法|初期確率行列設定方法　|整数型ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ　ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ|optimal production scheduling|production simulator|improved optimal production scheduling method|initial probability setting method|integer form of population-based incremen

要約(日本語): 本論文では，長時間の実行時間がかかる問題を解決するために，実用的な生産シミュレータと初期確率行列設定方法を適用した整数型PBILによる改良型生産計画最適化方法を提案する。提案法は，従来法と比較し，短い実行時間で最良解を導出でき，解の質も向上したことを確認した。

要約(英語): This paper proposes an improved optimal production scheduling method using integer form population-based incremental learning with initial probability setting methods and a practical production simulator. The proposed method is verified to generate high quality production schedules in shorter execution time than the conventional method.

本誌: 2023年11月2日システム/スマートファシリティ合同研究会

本誌掲載ページ: 23-28 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,096 Kバイト