設備再編計画のための進化的アルゴリズムとデータ特性

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-3

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Evolutionary Algorithms for Facility Rearrangement Planning and Data Characteristics

著者名: 鈴木 淳(獨協大学),山本 久志(首都大学東京)

著者名(英語): Atsushi Suzuki|Hisashi Yamamoto

キーワード: アルゴリズム|設備再編|データ特性データ特性|algorithm|facility rearrangement|data characteristics

要約(日本語): 需要変動に対応して複数設備の稼働と停止を決定する設備再編計画は，生産能力最大化とコスト最小化を優先順とする二目的混合整数計画モデルとして定式化できる。このモデルに対して，遺伝的アルゴリズム，模擬焼なまし法，タブー探索法などを適用したアルゴリズムが提案されている。このモデルでは，設備の固定費と，生産量に応じた変動費，設備を変更した場合の効率低下率がデータとなっている。本研究で数値実験を実施したところ，データ特性によってアルゴリズムの探索効果が異なることがわかった。設備による固定費や変動費の差異が小さいデータでは，複数回試行の場合，模擬焼きなまし法で最適解を見出す率が高いがばらつきも大きく，遺伝的アルゴリズムとタブー探索法のハイブリッドでは平均値が最も優れている場合が多いことがわかった。

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