並列型メタヒューリスティクス と Graph-based Heuristics を用いた自動ピッキングシステムの運用計画法
並列型メタヒューリスティクス と Graph-based Heuristics を用いた自動ピッキングシステムの運用計画法
カテゴリ: 部門大会
論文No: GS5-3
グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2022/08/24
タイトル(英語): A Solution Method Combining Parallel Meta-heuristics and Graph-based Heuristics for Operational Planning and Scheduling Benchmark Problems in an Automatic Picking System
著者名: 米咲 翔太(千葉大学),中間 公啓(千葉大学),小圷 成一(千葉大学)
著者名(英語): Shota Yonesaku (Chiba University),Kimihiro Nakama (Chiba University),Seiichi Koakutsu (Chiba University)
キーワード: 運用計画問題|メタヒューリスティック|自動ピッキングシステム|組合せ最適化|Operational planning problem|Meta-heuristics|automatic picking system|Combinatorial optimization
要約(日本語): 近年,物流業界ではコスト競争の激化やサービス向上に伴って作業時間の短縮が求められており,物流機器の運用効率の向上が必須である。このような状況に対応するために,製品仕分を行う機器の一つである自動ピッキングシステムの運用計画ベンチマーク問題が提案されている。本問題は製品の仕分作業時間の短縮が目的で,現実に存在するようなスケジューリングや割当などの多種多様な決定変数や制約条件を有しており,極めて難解である。本問題に対して提案されている手法では,良好な解を出力するが計算時間が多大なものや,高速であるが一部の決定変数の最適化に課題が残るものがある。そこで,本研究では Meta-heuristics である山登り法と GbH (Graph-based Heuristics)を組み合わせた手法と Tabu Search (TS) とGbHを組み合わせた手法を提案し,並列化することで,現実的な時間内で良好な解を生成する。
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