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並列型メタヒューリスティクスとGraph-based Heuristicsを用いた自動ピッキングシステムの運用計画法

並列型メタヒューリスティクスとGraph-based Heuristicsを用いた自動ピッキングシステムの運用計画法

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カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20058,TSI20005

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 分野横断型新システム創成合同研究会

発行日: 2020/12/12

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

著者名: 米咲 翔太(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): Shota Yonesaku(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運用計画ベンチマーク問題|山登り法|タブー探索法|グラフ理論|組合せ最適化|スケジューリング|operational planning and scheduling benchmark problems in an automatic picking system|hill climbing|tabu search|graph theory|combinatorial optimization,|scheduling

要約(日本語): 自動ピッキングシステムの運用計画問題に対して,Simulated Annealing,Graph-based Heuristics (GbH),および両者を組み合わせた手法が提案されている。しかし,これらの手法は解の品質と計算時間のバランスに課題がある。本研究では,並列化した山登り法およびTabu SearchとGbHを組み合わせた手法を提案し,現実的な時間内で良好な解の生成を試みる。

要約(英語): We propose a solution method combining parallel metaheuristics and graph-based heuristics for operational planning and scheduling benchmark problems in an automatic picking system. We can obtain good solutions in reasonable computation time, because parallel computation cut computation time and the hybrid of metaheuristics and graph-based heuristics improve obtained solutions.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,078 Kバイト

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