実用的な生産シミュレータと整数型Population-Based Incremental Learningによる改良型生産計画最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-151

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Improved Optimal Production Scheduling Using a Practical Production Simulator and Integer Form of Population-Based Incremental Learning

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

著者名(英語): Ryusei Katagiri (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Shuhei Kawaguchi (Mitsubishi Electric Co.),Kenjiro Takahashi (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|生産割合|生産順序|生産開始時間|整数型Population-Based Incremental Learning|optimal production scheduling|production simulator|production ratio|production order|production start time|Integer Form of Population-Based Incremental Learning

要約(日本語): 本論文は，生産シミュレータと整数型Population-Based Incremental Learningによる改良型生産計画最適化を提案する。本問題は，実際の生産工場を忠実に再現可能であり，生産性や環境指標等を生産コストとして算出可能なデジタルツインである生産シミュレータを用い，限られた時間内で，生産コスト削減可能な良質な生産計画を立案することが求められる。提案法は，最適化方法を改良することで，少ない目的関数の評価回数でも更なる生産コスト削減とシミュレーション実行時間削減，つまり目標時間内で良質な生産計画立案が可能なことを確認した。

本誌掲載ページ: 252-254 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 413 Kバイト