実用的な生産シミュレータと初期確率行列設定方法を適用した整数型Population-Based Incremental Learningを用いた加熱炉の最適生産計画

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS10-4

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): Optimal Production Scheduling of heating furnaces Using a Practical Production Simulator and Integer Form of Population-Based Incremental Learning with Initial Probability Matrix Setting Methods

著者名: 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): 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: ?産計画最適化|生産シミュレータ|?産割合|?産開始時間|整数型Population-Based Incremental Learningバッチ?産|optimal production scheduling|production simulator|production ratio|production start time|Integer Form of Population-Based Incremental Learningbatch production

要約(日本語): 本論文では，ある組立加工系工場のバッチ生産方式の加熱炉に対し，実用的な生産シミュレータと整数型PBILを適用し，炉毎の生産割合と製品毎の生産開始時間の２つを決定変数とした生産計画最適化手法を提案する。提案法は，整数型PBILの目的関数の評価回数が非常に多くなってしまう可能性があるという課題と，実行に長い時間がかかってしまう生産シミュレータの実行回数を出来るだけ少なくしたいという課題を解決するために，加熱炉向けの初期確率行列設定方法を提案し，その有効性を確認した。初期確率行列設定方法を適用することで，探索初期からある程度良質な解を生成することが可能であり，目的関数の評価回数を少なくしたとしても，生産コスト削減可能な良質な生産計画が得られることを確認した。