実用的な生産シミュレータを用いた初期確率行列設定方法を適用した複数集団整数型Population-Based Incremental Learningと局所探索による加熱炉の階層的最適生産計画

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-126

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Bilevel Optimal Production Scheduling of Heating Furnaces with a Practical Production Cost Simulator Using Multi-population Integer Form of Population-Based Incremental Learning with an Initial Probability Matrix Setting Method and Local Search

著者名: 任海晟（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): Sei Tomi (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Kenjiro Takahashi (Mitsubishi Electric Co., Ltd),Shuhei Kawaguchi (Mitsubishi Electric Co., Ltd),Takaomi Sato (Mitsubishi Electric Co., Ltd)

キーワード: 最適生産計画|バッチ生産方式|生産シミュレータ|階層的最適化問題|複数集団|整数型Population-Based Incremental Learning|optimal production scheduling|batch production|production simulator|bilevel optimization|multi-population|Integer Form of Population-Based Incremental Learning

要約(日本語): 本論?では，ある実際の組?加?系?場のバッチ?産方式の加熱炉を題材に，炉毎の?産割合と製品毎の?産開始時間の2つを最適化対象パラメータとして，実?的な?産シミュレータを用いた複数集団整数型PBILと局所探索による階層的?産計画最適化を提案する。進化計算における複数集団は，適用手法によらずに，解の質を向上させることができる可能性がある手法であり，整数型PBILも，複数集団整数型PBILを用いることで解の質の向上が期待できる。本手法は，通常の整数型PBILを用いた場合の手法と比較して，より?産コスト削減可能な良質な?産計画が得られることを確認した。

本誌掲載ページ: 208-210 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 637 Kバイト