周期性を持つ需要を伴う動的スケジューリング問題に対する遺伝的プログラミングの改良

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC5-1

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): Improvement of Gentic Progaming for Dynamic Scheduling Problem with Periodical Demand

著者名: 広谷 大助（県立広島大学）,前田 伊吹（広島大学）,林田 智弘（広島大学）,西崎 一郎（広島大学）,関崎 真也（広島大学）

著者名(英語): Daisuke Hirotani (Prefectural University of Hiroshima),Ibuki Maeda (Hiroshima University),Tomohiro Hayashida (Hiroshima University),Ichiro Nishizaki (Hiroshima University),Shinya Sekizaki (Hiroshima University)

キーワード: 動的スケジューリング|遺伝的プログラミング|周期性|島モデル|Dynamic Scheduling|Genetic Programing|Periodicity|Island Model

要約(日本語): 本研究では，ジョブは不規則に到着するが，納期及び作業時間が周期性を持つ需要の下でスケジューリングを逐次変化させる動的スケジューリング問題を対象とする．従来研究では，長期メモリを用いて既存と異なる最適なジョブの作業順を決定するディスパッチングルールを島モデルによる遺伝的プログラミングを適用することにより生成していた．従来のディスパッチングルールと比較して長期メモリを用いることで過去のデータが参照できよりよいディスパッチングルールが生成でき性能が改善できたが，計算時間が多くかかる等の問題が生じていた．よって，本研究では従来研究で用いた手法を改良した新たな遺伝的プログラミング手法を提案し，数値実験によりその効果を検証することを目的とする．