改良Adaptive Integer form of Population-Based Incremental Learning-Reactive Tabu Searchと生産シミュレータによる工場需給連携最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23026,SMF23054

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): Integrated Supply and Demand Optimization in Factories using Improved Adaptive Integer form of Population-Based Incremental Learning-Reactive Tabu Search and a Production Simulator

著者名: 川口 嵩平(明治大学/三菱電機),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Shuhei Kawaguchi(Meiji University, Mitsubishi Electric Co.),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: 工場需給連携|生産計画最適化|エネルギープラント最適運用|カーボンニュートラル|組合せ最適化問題|Factory supply and demand coordination|Optimization of production scheduling|Optimal operational planning of energy plants|Carbon neutrality|Combinatorial optimization problem

要約(日本語): 著者らは，先行研究にて工場の需要側を生産計画最適化問題，供給側をエネルギープラント最適運用計画問題とし，両問題を相互連携して生産コストを最適化する需給連携最適化フレームワークを考案したが，生産計画最適化問題に適用する最適化手法に改良の余地があった。_x000D_ 　本論文では，生産計画最適化問題に適用可能な汎用的な手法として改良AIPBIL-RTSを提案した。検証の結果，従来手法より質の高い解を導出することを確認した。

要約(英語): This paper proposes improved adaptive integer form of population-based incremental learning-reactive tabu search for an integrated supply and demand optimization in factories using a production simulator. As a result, it is confirmed that the proposed method can obtained higher quality solution than the conventional methods.

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: 41-46 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,294 Kバイト