改良整数型Adaptive Population-Based Incremental Learningと生産シミュレータによる需給連携最適化フレームワーク

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS14-2

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): Framework for Optimizing Supply-Demand Linkage using a Production Simulator and Improved Integer form of Adaptive Population-Based Incremental Learning

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|メタヒューリスティク手法|factory supply and demand coordination|optimization of production scheduling|optimal operational planning of an energy plant|metaheuristics

要約(日本語): 本研究では、改良型整数Adaptive Population-Based Incremental Learning (IIAPBIL) と生産シミュレータを用いた工場需給連携最適化フレームワークを提案する。著者らは従来研究にて、生産計画最適化問題とエネルギープラント最適運転計画問題を統合的に解く工場需給連携最適化フレームワークを提案した。しかし、当該研究では生産計画最適化問題としてJob-Shop Scheduling Problemのベンチマーク問題用いており、実工場への現場適用ができないという課題があった。上記課題解決のため、工場の生産現場を忠実にモデル化し生産計画立案とコスト算出が可能な生産シミュレータに対してIIAPBILを適用した実工場への現場適用が可能な需給連携最適化フレームワークを新たに提案する。