局所探索を導入したベイズ最適化による実用的生産シミュレータを用いた生産計画最適化

カテゴリ：部門大会

論文No：TC4-2-3

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)：Improved Optimal Production Scheduling Using a Practical Production Simulator and Bayesian Optimization with Local Search

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

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

キーワード：生産計画最適化,生産シミュレータ,ベイズ最適化,局所探索,Tree-structured Parzen Estimator,Optimal Production Scheduling,Production Simulator,Bayesian Optimization,Local Search,Tree-structured Parzen Estimator

要約(日本語)：実現場向けの生産計画最適化に関する研究は数多く行われてきたが、従来手法では現場特性の反映やシミュレータによる長時間の計算負荷といった課題があった。本論文では、組立加工系工場の研磨工程を対象とし、実用的な生産シミュレータを用いた生産計画最適化を扱う。提案手法では、生産割合の決定に対してベイズ最適化を適用し、さらに獲得関数に局所探索を導入することで追加点選定の精度を向上させた。また、生産順序および生産開始時間の決定にはサロゲートモデルと列挙法を用いる。

本誌掲載ページ：215-217p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：742Kバイト