初期確率行列設定方法を適用した整数型Population-Based Incremental Learningと局所探索による実用的な生産シミュレータを用いた加熱炉の階層的生産計画最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS24040

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2024/12/02

タイトル(英語): Bilevel Optimal Production Scheduling of Heating Furnaces with a Production Simulator Using Integer Form of Population-Based Incremental Learning with an Initial Probability Matrix Setting Method and Local Search

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

著者名(英語): Sei Tomi(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Kenjiro Takahashi(Mitsubishi Electric Co.),Shuhei Kawaguchi(Mitsubishi Electric Co.),Takaomi Sato(Mitsubishi Electric Co./The University of Tokyo)

キーワード: 階層的最適化|最適生産計画|バッチ生産|生産シミュレータ|整数型Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ－Ｂａｓｅｄ　Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ|局所探索|bilevel optimization|optimal production scheduling|batch production|production simulator|integer form of population-based incremental learning|local search

要約(日本語): 本論文では，初期確率行列設定方法を適用した整数型PBILと局所探索による実用的な生産シミュレータを用いた加熱炉の階層的生産計画最適化を提案する。炉毎の生産割合最適化に整数型PBIL，製品毎の生産開始時間決定に局所探索を用いることで，炉毎の生産割合と製品毎の生産開始時間の最適化を行う。提案法は，生産開始時間にも整数型PBILを用いた従来法よりも，生産コスト削減可能なより良質な生産計画が生成されることを確認した。

要約(英語): This paper proposes bilevel optimal production scheduling of heating furnaces with a production simulator using integer form of population-based incremental learning (IF-PBIL) with an initial probability matrix setting method and local search. The proposed method can increase the number of individuals and iterations for optimizing production ratios at heating furnaces by using a local search based method for optimizing the production start time of products. It is confirmed that the proposed method can generate higher quality production schedules than the conventional method.

本誌: 2024年12月5日-2024年12月6日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 53-58 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 665 Kバイト