実用的な生産シミュレータと初期確率行列設定方法を用いた整数型Population-Based Incremental Learningによる生産計画の最適化手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-1

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

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

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

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

キーワード: 生産計画問題|生産シミュレータ|整数型Population-Based Incremental Learning|初期確率行列設定方法|optimal production scheduling|production simulator|integer form of population-based incremental learning|initial probability matrix setting method

要約(日本語): 本論文では，目的関数の評価回数が膨大となる可能性がある課題を解決するために，ライン毎の生産割合，ライン毎の生産順序，製品毎の生産開始時間を決定変数とし，生産計画ツールに環境指標算出機能を追加した環境配慮型の生産シミュレータと，初期確率行列設定方法を適用し，進化計算手法である整数型PBILを用いる生産計画最適化を提案する。提案法は，初期確率行列設定方法を適用することで，均等確率から始める従来の整数型PBILと比較し，探索初期からある程度良質な解から探索が可能なことを確認し，生産コストを削減できることを確認した。