整数型Population-Based Incremental Learningと列挙法による実用的な生産シミュレータを用いた改良型生産計画最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-3

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Improved Optimal Production Scheduling with a Practical Production Simulator Using Integer Form of Population-Based Incremental Learning, and enumeration methods.

著者名: 関口 珠生（明治大学）,任海 晟（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): Tamaki Sekiguchi (Meiji University),Sei Tomi (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: 改良型生産計画最適化|生産シミュレータ|整数型Population-Based Incremental Learning整数型Population-Based Incremental Learning|improved optimal production scheduling|production simulator|integer form of population-based incremental learning

要約(日本語): 本論文では，実用的な生産計画に対し，生産シミュレータと整数型Population-Based Incremental Learning（整数型PBIL）及び列挙法を組み合わせた方法を提案する。提案法は，著者らが従来提案したラインごとの生産割合と生産開始時間に対し，整数型PBILの初期確率行列を良質な初期解で修正する従来法と比較することにより，少ないシミュレータの実行回数で良質な解を生成できることを確認した。