並列階層型遺伝的アルゴリズムとGraph-based Heuristicsを用いた自動ピッキングシステムの運用計画法

カテゴリ：部門大会

論文No：PS5-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：A Solution Method Combining Parallel Layered Genetic Algorithms and Graph-based Heuristics for Operational Planning and Scheduling Benchmark Problems in an Automatic Picking System

著者名：大塚 翔生（千葉大学）,中間 公啓（千葉大学）,小圷 成一（千葉大学）

著者名(英語)： Shoi Otsuka (Chiba University),Kimihiro Nakama (Chiba University),Seiichi Koakutsu (Chiba University)

キーワード：自動ピッキングシステムの運用計画ベンチマーク問題,遺伝的アルゴリズム,グラフ理論,スケジューリング,組合せ最適化,Operational planning and scheduling benchmark problems in an automaticpicking system,Genetic Algorithm,Graph theory,Scheduling,Combinatorial optimization

要約(日本語)：近年，物流業界では，物流機器の運用効率の向上が必須である。このような状況に対応するために，自動ピッキングシステムの運用計画ベンチマーク問題が提案されている。本問題に対して，並列型Simulated AnnealingとGraph-besed Heuristics（GbH）を組み合わせた手法が提案されており，計算時間を目的時間内に納めることに成功している。本研究では遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm : GA）を改良した並列階層型遺伝的アルゴリズム（Parallel Layered GA : PLGA）とGbHを組み合わせた手法を提案する。提案手法は， GbHでランダムで決められていた一部決定変数の最適化にPLGAを用いることで探索を効率化し，計算時間の維持と解の良質化をはかる。計算機実験の結果，計算時間を維持したうえで，並列型SAよりも良好な解を得られた。

本誌掲載ページ：1610-1612p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：306Kバイト