実用的な生産シミュレータとModified Brain Storm Optimizationを用いた最適生産計画手法の実規模問題への適用

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-125

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Application of Optimal Production Scheduling using a Practical Production Simulator and Modified Brain Storm Optimization to a Practical Production Scheduling Problem

著者名: 高橋賢二郎（明治大学）,福山良和（明治大学）,川口嵩平（明治大学）,川口嵩平（三菱電機）,佐藤隆臣（三菱電機）,佐藤隆臣（東京大学）

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

キーワード: 生産計画|生産シミュレータ|カーボンニュートラル|進化計算|Modified Brain Storm Optimization|ブラックボックス最適化|Production Scheduling|Production Simulator|Carbon Neutral|Evolutionary Computation|Modified Brain Storm Optimization|Black Box Optimization

要約(日本語): COP26の温室効果ガス削減目標を達成するには，各分野で脱炭素化やカーボンニュートラルの実現に向けた取り組みを強化していく必要がある。産業分野では，Industry4.0等の製造業の技術革新を中心として，脱炭素化等の取り組みを強化しており，著者らは，現実の生産現場を忠実に再現した生産シミュレータと進化計算手法によるブラックボックス最適化を用いた生産計画最適化の研究を進めている。本論文では，上述の生産計画最適化手法を実規模問題へ適用した結果について報告する。

本誌掲載ページ: 197-199 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 728 Kバイト