JP2870117B2 - 最適計画作成方法 - Google Patents
最適計画作成方法Info
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- JP2870117B2 JP2870117B2 JP11374290A JP11374290A JP2870117B2 JP 2870117 B2 JP2870117 B2 JP 2870117B2 JP 11374290 A JP11374290 A JP 11374290A JP 11374290 A JP11374290 A JP 11374290A JP 2870117 B2 JP2870117 B2 JP 2870117B2
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- strategy
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- planning
- plan
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
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- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Control By Computers (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、様々な計画業務において、計算機を利用し
た計画作成における最適解作成方法、すなわち、最適計
画作成方法に関する。
た計画作成における最適解作成方法、すなわち、最適計
画作成方法に関する。
計画問題における最適化に技術に関しては、従来、例
えば、インターナショナル ジャーナル オブ プロダ
クション リサーチ第26巻No.5（1988年）第821〜844頁
において論じられている。
えば、インターナショナル ジャーナル オブ プロダ
クション リサーチ第26巻No.5（1988年）第821〜844頁
において論じられている。
この技術では、何等かの方法で作成した初期解を、特
別なアルゴリズムを用いて修正することにより、制約条
件を満足させながら、更に別の解を求め、評価値を最適
化するものである。上述の、修正のためのアルゴリズム
は、リソース競合を起こしていたオペレーションをリス
トアップし、初期解を作成する際のリソース割当てと違
った割当て法を行った場合の評価値を予測して、評価値
を良くするようであれば、新しい割当て法に変更すると
いう方式を採っている。
別なアルゴリズムを用いて修正することにより、制約条
件を満足させながら、更に別の解を求め、評価値を最適
化するものである。上述の、修正のためのアルゴリズム
は、リソース競合を起こしていたオペレーションをリス
トアップし、初期解を作成する際のリソース割当てと違
った割当て法を行った場合の評価値を予測して、評価値
を良くするようであれば、新しい割当て法に変更すると
いう方式を採っている。
この方式は、計画問題を一種の探索問題として解こう
とするものであり、ゴールから逆向きにオペレーション
を適用して、ノードを生成していくことにより解を探索
する。その際の評価関数として、上記従来技術では、処
理時間の合計値に関するものを用いている。
とするものであり、ゴールから逆向きにオペレーション
を適用して、ノードを生成していくことにより解を探索
する。その際の評価関数として、上記従来技術では、処
理時間の合計値に関するものを用いている。
上記従来技術では、各ノードｎの評価関数ｆ＊を、開
始ノードからノードｎに至るコストｇ＊とノードｎから
目的ノードに至るコストｈ＊の二つの成分から成るもの
と考え、ｆ＊が最小となるノードが展開のために選ばれ
る。しかし、計画立案作業終了時の解の評価値を途中で
推定するための評価関数ｆ＊を正確に計算することが難
しく、計画中にうまく求まらないことが多い。また、ゴ
ールから逆向きにオペレーションを適用して、ノードを
生成していくことによって解を探索するため、現実的な
計画問題では、最適解を求めるために多大の計算時間を
要するという問題もある。
始ノードからノードｎに至るコストｇ＊とノードｎから
目的ノードに至るコストｈ＊の二つの成分から成るもの
と考え、ｆ＊が最小となるノードが展開のために選ばれ
る。しかし、計画立案作業終了時の解の評価値を途中で
推定するための評価関数ｆ＊を正確に計算することが難
しく、計画中にうまく求まらないことが多い。また、ゴ
ールから逆向きにオペレーションを適用して、ノードを
生成していくことによって解を探索するため、現実的な
計画問題では、最適解を求めるために多大の計算時間を
要するという問題もある。
更に、現実の問題では、幾つかの評価項目を考える必
要があるが、上述の従来技術で考慮している評価項目
は、処理時間の合計に関するもの１種類だけであり、複
数の評価関数を逐次取扱うことはできないという問題も
ある。
要があるが、上述の従来技術で考慮している評価項目
は、処理時間の合計に関するもの１種類だけであり、複
数の評価関数を逐次取扱うことはできないという問題も
ある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的
とするところは、従来の技術における上述の如き問題を
解消し、各種の計画問題において、複数の評価関数を改
善して、最適な解を効率的に作成することが可能な最適
計画作成方法を提供することにある。
とするところは、従来の技術における上述の如き問題を
解消し、各種の計画問題において、複数の評価関数を改
善して、最適な解を効率的に作成することが可能な最適
計画作成方法を提供することにある。
本発明の上述の目的は、計画作成の対象となるデータ
を記憶する第１の記憶手段と、計画結果のデータを記憶
する第２の記憶手段と、計画作成中の計画情報を記憶す
る第３の記憶手段と、計画状況に応じて計画作成方法
（計画戦略）を選択する規則を記憶する第４の記憶手段
と、作成した計画結果の評価値の履歴を記憶する第５の
記憶手段を備え、前記第１の記憶手段，第２の記憶手段
および第４の記憶手段の内容に基づいて、候補となる計
画戦略の中から実行する計画戦略を一つ決定し、該計画
戦略に基づく計画を作成して、計画過程を前記第３の記
憶手段に記憶するとともに、計画結果を前記第２の記憶
手段に記憶する解生成ステップと、前記第１の記憶手
段，第２の記憶手段の内容に基づいて、最新の計画結果
に関する各評価項目の評価値を計算して、前記第５の記
憶手段に記憶する評価ステップとを有する最適計画作成
方法において、少なくとも一つ以上の評価項目の評価値
を改善するための計画方法の適用優先順位と改善すべき
評価値を記憶する第６の記憶手段を設けるとともに、前
記第５の記憶手段に記憶されている履歴の中で、前記第
６の記憶手段に記憶された改善すべき評価項目の評価値
が最良のケースを選択する評価ステップと、前記最良の
ケースの状態を記憶した前記第３の記憶手段，第６の記
憶手段の内容に基づいて、計画戦略を変更する状態位置
と新たな計画略線を求め、前記状態位置まで計画の状況
を戻（バックトラック）し、前記新たな計画戦略に対応
する解生成ステップを実行し、状態を分岐させる最適化
ステップとを設けたことを特徴とする最適計画作成方法
によって達成される。
を記憶する第１の記憶手段と、計画結果のデータを記憶
する第２の記憶手段と、計画作成中の計画情報を記憶す
る第３の記憶手段と、計画状況に応じて計画作成方法
（計画戦略）を選択する規則を記憶する第４の記憶手段
と、作成した計画結果の評価値の履歴を記憶する第５の
記憶手段を備え、前記第１の記憶手段，第２の記憶手段
および第４の記憶手段の内容に基づいて、候補となる計
画戦略の中から実行する計画戦略を一つ決定し、該計画
戦略に基づく計画を作成して、計画過程を前記第３の記
憶手段に記憶するとともに、計画結果を前記第２の記憶
手段に記憶する解生成ステップと、前記第１の記憶手
段，第２の記憶手段の内容に基づいて、最新の計画結果
に関する各評価項目の評価値を計算して、前記第５の記
憶手段に記憶する評価ステップとを有する最適計画作成
方法において、少なくとも一つ以上の評価項目の評価値
を改善するための計画方法の適用優先順位と改善すべき
評価値を記憶する第６の記憶手段を設けるとともに、前
記第５の記憶手段に記憶されている履歴の中で、前記第
６の記憶手段に記憶された改善すべき評価項目の評価値
が最良のケースを選択する評価ステップと、前記最良の
ケースの状態を記憶した前記第３の記憶手段，第６の記
憶手段の内容に基づいて、計画戦略を変更する状態位置
と新たな計画略線を求め、前記状態位置まで計画の状況
を戻（バックトラック）し、前記新たな計画戦略に対応
する解生成ステップを実行し、状態を分岐させる最適化
ステップとを設けたことを特徴とする最適計画作成方法
によって達成される。
本発明に係る最適計画作成方法においては、まず、解
生成ステップで、計画状況に応じた計画戦略の決定，計
画戦略の実行を繰り返して、初期解を作成する。次に、
評価ステップで、上で作成した最新の解の評価値を計算
し、既作成の解で改善すべき評価項目の評価値が最良の
解を選び、最適化ステップで、上記最良の解を作成した
過程で、改善すべき評価項目の評価値を良くする可能性
の高い分岐を、できるだけ初期状態に近い位置で選択
し、その状態に計画状況を戻し、既作成の最良解の求解
時とは別の評価値を良くする可能性の高い計画戦略を一
つ事項し、その後更に、上述の解生成ステップを実行し
て、新たな解を生成する。この操作を、時間の許す限り
繰り返して、各評価項目の評価値を逐次改善することに
より、最適解を作成する。なお、通常、評価項目は複数
あり、最適化操作時には、その一つが指定される。
生成ステップで、計画状況に応じた計画戦略の決定，計
画戦略の実行を繰り返して、初期解を作成する。次に、
評価ステップで、上で作成した最新の解の評価値を計算
し、既作成の解で改善すべき評価項目の評価値が最良の
解を選び、最適化ステップで、上記最良の解を作成した
過程で、改善すべき評価項目の評価値を良くする可能性
の高い分岐を、できるだけ初期状態に近い位置で選択
し、その状態に計画状況を戻し、既作成の最良解の求解
時とは別の評価値を良くする可能性の高い計画戦略を一
つ事項し、その後更に、上述の解生成ステップを実行し
て、新たな解を生成する。この操作を、時間の許す限り
繰り返して、各評価項目の評価値を逐次改善することに
より、最適解を作成する。なお、通常、評価項目は複数
あり、最適化操作時には、その一つが指定される。
上述の如き方法により、各種の計画問題において、複
数の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成する
ことができる。
数の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成する
ことができる。
以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明す
る。
る。
まず、本発明の第一の実施例を説明する。
第１図は、本発明の第一の実施例を示す計画作成支援
システムの機能ブロックとテーブルの関連図である。各
ブロック，テーブルの詳細は、順次他の図面で説明す
る。
システムの機能ブロックとテーブルの関連図である。各
ブロック，テーブルの詳細は、順次他の図面で説明す
る。
本実施例の計画作成支援システムは、全体制御部101,
対象データテーブル102,計画結果テーブル103,計画過程
トレーステーブル104,戦略決定テーブル105,評価テーブ
ル106,最適化方式定義テーブル107,考慮時間テーブル10
8,割付け戦略アルゴリズム群109,解生成部110,評価部11
1,最適化部112から構成され、計画の初期解を作成し、
該初期解を基に、指定の評価項目を改善しながら、最適
な解を作成する。
対象データテーブル102,計画結果テーブル103,計画過程
トレーステーブル104,戦略決定テーブル105,評価テーブ
ル106,最適化方式定義テーブル107,考慮時間テーブル10
8,割付け戦略アルゴリズム群109,解生成部110,評価部11
1,最適化部112から構成され、計画の初期解を作成し、
該初期解を基に、指定の評価項目を改善しながら、最適
な解を作成する。
以下の説明においては、複数の加工工程を経て製造さ
れる製品の納期，最早着手可能日等を考慮して、各製品
の製造ロットの加工（仕事）を、どの装置（資源）に何
時割当てるかを決定する日程管理問題を例として説明す
る。
れる製品の納期，最早着手可能日等を考慮して、各製品
の製造ロットの加工（仕事）を、どの装置（資源）に何
時割当てるかを決定する日程管理問題を例として説明す
る。
まず、前述の全体制御部101の動作を、第２図のフロ
ーチャートに基づいて説明する。
ーチャートに基づいて説明する。
全体制御部101は、まず、利用者から改善すべき評価
項目と最適解を作成するために考慮可能な時間を入力
し、上述の改善すべき評価項目を後述する最適化方式定
義テーブル107中の改善評価項目に格納し、また、上述
の考慮可能な時間を考慮時間テーブル108に格納する
（ステップ201）。次に、計画結果テーブル103と計画過
程トレーステーブル104を初期化した後、解生成部110を
起動して初期解を作成する（ステップ202と203）。
項目と最適解を作成するために考慮可能な時間を入力
し、上述の改善すべき評価項目を後述する最適化方式定
義テーブル107中の改善評価項目に格納し、また、上述
の考慮可能な時間を考慮時間テーブル108に格納する
（ステップ201）。次に、計画結果テーブル103と計画過
程トレーステーブル104を初期化した後、解生成部110を
起動して初期解を作成する（ステップ202と203）。
次に、評価部111を起動して、作成した最新の解につ
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、設定された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ204）。次に、最適化部112を起動
して、上述の最良のケースの解生成過程の状態で割付け
戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求め、その位置
まで状態をバックトラックして、上述の新たな割付け戦
略に変更する（ステップ205）。次に、解生成部110を起
動して、引き続き、残りの部分の計画を立案し、別解を
作成する（ステップ206）。
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、設定された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ204）。次に、最適化部112を起動
して、上述の最良のケースの解生成過程の状態で割付け
戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求め、その位置
まで状態をバックトラックして、上述の新たな割付け戦
略に変更する（ステップ205）。次に、解生成部110を起
動して、引き続き、残りの部分の計画を立案し、別解を
作成する（ステップ206）。
次に、上述の考慮時間テーブル108に格納されている
考慮時間をオーバーしているか否かを判定し（ステップ
207）、考慮時間をオーバーしていなければステップ204
の処理に戻り、オーバーしていれば評価部111を起動し
て、既作成の解の中から設定された改善評価項目に関す
る最良のケースを選択して（ステップ208）、この最良
のケースを表示する（ステップ209）。次に、利用者に
改善項目の変更について問い合せ、改善項目を変更する
ならば、利用者から再び改善すべき評価項目と考慮時間
を入力して、ステップ204の処理に戻り、そうでなけれ
ば処理を終了する（ステップ210）。
考慮時間をオーバーしているか否かを判定し（ステップ
207）、考慮時間をオーバーしていなければステップ204
の処理に戻り、オーバーしていれば評価部111を起動し
て、既作成の解の中から設定された改善評価項目に関す
る最良のケースを選択して（ステップ208）、この最良
のケースを表示する（ステップ209）。次に、利用者に
改善項目の変更について問い合せ、改善項目を変更する
ならば、利用者から再び改善すべき評価項目と考慮時間
を入力して、ステップ204の処理に戻り、そうでなけれ
ば処理を終了する（ステップ210）。
本実施例における最適化の考え方は、以下の通りであ
る。本実施例の解生成過程では、ある状態から次の状態
へ遷移する際に、前述の戦略決定テーブル105により候
補戦略とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に
戦略を実行する。すなわち、ある評価項目を改善する場
合に、本実施例では、できるだけ初期状態に近い状態
で、候補戦略中にある使用戦略より改善優先順位の高い
戦略に変更する分岐処理を実行して別解を作成する。こ
の様子を第10図に示した。
る。本実施例の解生成過程では、ある状態から次の状態
へ遷移する際に、前述の戦略決定テーブル105により候
補戦略とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に
戦略を実行する。すなわち、ある評価項目を改善する場
合に、本実施例では、できるだけ初期状態に近い状態
で、候補戦略中にある使用戦略より改善優先順位の高い
戦略に変更する分岐処理を実行して別解を作成する。こ
の様子を第10図に示した。
第10図において、○は解生成過程の各状態を表わすノ
ードを示し、○の中の数字はノードNo.を示している。
また→は枝を示し、tkはノードNo.（ｎ）からノードNo.
（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略No.を示し、
ｋは枝No.を示している。第10図では、ノードNo.が０→
１→２→３→４という順で生成され、ノードNo.が４の
ときが初期解の状態である。この初期解を改善する場
合、ノードNo.が０→１→２→３→４へ遷移するときの
各遷移段階において、使用戦略より改善優先順位の高い
候補戦略の有無を判定して、ある場合に分岐する。
ードを示し、○の中の数字はノードNo.を示している。
また→は枝を示し、tkはノードNo.（ｎ）からノードNo.
（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略No.を示し、
ｋは枝No.を示している。第10図では、ノードNo.が０→
１→２→３→４という順で生成され、ノードNo.が４の
ときが初期解の状態である。この初期解を改善する場
合、ノードNo.が０→１→２→３→４へ遷移するときの
各遷移段階において、使用戦略より改善優先順位の高い
候補戦略の有無を判定して、ある場合に分岐する。
以下、上記動作の詳細を、順を追って説明することに
する。
する。
まず、解生成部110について説明するが、その前に、
第４図に基づいて、計画過程トレーステーブル104の構
成を説明する。
第４図に基づいて、計画過程トレーステーブル104の構
成を説明する。
計画過程トレーステーブル104は、第４図（ａ）〜
（ｆ）に示す如く、状態管理テーブル401,展開枝情報管
理テーブル402,現在ノードNo.501,次使用ノードNo.502,
現在枝No.503,最適解作成結果テーブル504から成る。
（ｆ）に示す如く、状態管理テーブル401,展開枝情報管
理テーブル402,現在ノードNo.501,次使用ノードNo.502,
現在枝No.503,最適解作成結果テーブル504から成る。
状態管理テーブル401は、計画作成過程の各状態（ノ
ード）において、候補となる戦略とその適用優先順位，
展開した枝の数と展開した順に枝の割付け情報を格納し
た展開枝情報管理テーブル402の枝No,前の状態のノード
No.を、それぞれ、格納している。なお、展開した枝のN
o.は展開した順に格納している。展開枝情報管理テーブ
ル402は、計画作成過程の各状態（ノード）において、
枝を展開する際に使用した戦略，そのときに割付けた仕
事No.や資源No.等の割付け情報および後の状態のノード
No.を、それぞれ、格納している。
ード）において、候補となる戦略とその適用優先順位，
展開した枝の数と展開した順に枝の割付け情報を格納し
た展開枝情報管理テーブル402の枝No,前の状態のノード
No.を、それぞれ、格納している。なお、展開した枝のN
o.は展開した順に格納している。展開枝情報管理テーブ
ル402は、計画作成過程の各状態（ノード）において、
枝を展開する際に使用した戦略，そのときに割付けた仕
事No.や資源No.等の割付け情報および後の状態のノード
No.を、それぞれ、格納している。
また、現在ノードNo.501は、状態管理テーブル401に
おいて計画作成過程で現在使用中のノードNo.を格納
し、次使用ノードNo.502は、状態管理テーブル401にお
いて計画作成過程で次に使用するノードNo.を格納し、
現在枝No.503は、展開枝情報管理テーブル402の現在使
用中の枝No.を格納し、最適解作成結果テーブル504は、
作成した解の使用戦略No.のシーケンスを作成順に格納
している。
おいて計画作成過程で現在使用中のノードNo.を格納
し、次使用ノードNo.502は、状態管理テーブル401にお
いて計画作成過程で次に使用するノードNo.を格納し、
現在枝No.503は、展開枝情報管理テーブル402の現在使
用中の枝No.を格納し、最適解作成結果テーブル504は、
作成した解の使用戦略No.のシーケンスを作成順に格納
している。
解生成部110の動作を、第３図のフローチャートに基
づいて説明する。
づいて説明する。
解生成部110は、全体制御部101から起動されると、ま
ず、現在ノードNo.502を「in」にセットする。なお、現
在ノードNo.501は、ステップ203の初期解作成時には
「０」、ステップ206の別解作成時には「４」がセット
されている（ステップ301）。次に、対象データテーブ
ル102および計画結果テーブル103のデータに基づいて、
仕事や資源に関する計画状況を判定するための特徴量を
計算し、第６図に示した戦略決定テーブル105の条件を
順に比較し、条件を満足した場合、１から順に適用優先
順位をつけて、状態管理テーブル401のノードNo.iの候
補戦略優先順位の上記条件に対応する戦略No.の値とし
て、上記適用優先順位を格納する（ステップ302）。
ず、現在ノードNo.502を「in」にセットする。なお、現
在ノードNo.501は、ステップ203の初期解作成時には
「０」、ステップ206の別解作成時には「４」がセット
されている（ステップ301）。次に、対象データテーブ
ル102および計画結果テーブル103のデータに基づいて、
仕事や資源に関する計画状況を判定するための特徴量を
計算し、第６図に示した戦略決定テーブル105の条件を
順に比較し、条件を満足した場合、１から順に適用優先
順位をつけて、状態管理テーブル401のノードNo.iの候
補戦略優先順位の上記条件に対応する戦略No.の値とし
て、上記適用優先順位を格納する（ステップ302）。
第５図に、対象データテーブル102の具体例を示す。
第５図（ａ）は仕事に関する計画対象データの一例を、
また、第５図（ｂ）は装置に関する計画対象データの一
例を示している。状態管理テーブル401のノードNo.iの
候補戦略No.のうち、優先順位が高い順に戦略を選び、
割付け戦略アルゴリズム群109の中から上記戦略に対応
する割付け戦略アルゴリズムを実行する（ステップ30
3）。
第５図（ａ）は仕事に関する計画対象データの一例を、
また、第５図（ｂ）は装置に関する計画対象データの一
例を示している。状態管理テーブル401のノードNo.iの
候補戦略No.のうち、優先順位が高い順に戦略を選び、
割付け戦略アルゴリズム群109の中から上記戦略に対応
する割付け戦略アルゴリズムを実行する（ステップ30
3）。
次に、ステップ304において、ステップ303における割
付け実行が成功したか否かを判定し、割付け実行が成功
した場合は、上記割付け実行結果を、第７図に示す計画
結果テーブル103,第４図に示した計画過程トレーステー
ブル104に格納し（ステップ305）、現在ノードNo.501
（ｉ），次使用ノードNo.502,現在枝No.503を「１」を
カウントアップし（ステップ306）て、ステップ302の処
理に戻る。また、ステップ303における割付け実行が成
功しなかった場合は、未実行の上記候補戦略があるか否
かを判定し（ステップ307）、あればステップ303の処理
に戻り、なければ処理を終了する。
付け実行が成功したか否かを判定し、割付け実行が成功
した場合は、上記割付け実行結果を、第７図に示す計画
結果テーブル103,第４図に示した計画過程トレーステー
ブル104に格納し（ステップ305）、現在ノードNo.501
（ｉ），次使用ノードNo.502,現在枝No.503を「１」を
カウントアップし（ステップ306）て、ステップ302の処
理に戻る。また、ステップ303における割付け実行が成
功しなかった場合は、未実行の上記候補戦略があるか否
かを判定し（ステップ307）、あればステップ303の処理
に戻り、なければ処理を終了する。
次に、評価部111の動作を説明する前に、第８図によ
り、評価テーブル106を説明する。
り、評価テーブル106を説明する。
評価テーブル106は、評価値テーブル901と最良ケース
No.902とから成る。評価値テーブル901のケースNo.は、
最適解作成結果テーブル504のケースNo.に対応し、各ケ
ースNo.の解に関して、各評価項目に関する評価値とそ
のとき設定されている改善評価項目とを格納している。
また、最良ケース902は、作成済みの解の中から、現在
設定されている改善評価項目が最良ケースNo.を格納し
ている。
No.902とから成る。評価値テーブル901のケースNo.は、
最適解作成結果テーブル504のケースNo.に対応し、各ケ
ースNo.の解に関して、各評価項目に関する評価値とそ
のとき設定されている改善評価項目とを格納している。
また、最良ケース902は、作成済みの解の中から、現在
設定されている改善評価項目が最良ケースNo.を格納し
ている。
評価部111は、全体制御部101から起動されると、対象
データテーブル102と計画結果テーブル103を入力し、予
め用意された評価値算出プログラムにより各評価項目に
対する評価値を計算し、後述する最適化方式定義テーブ
ル107に改善評価項目とともに、評価値テーブル901に格
納する。次に、上記改善項目に関して、最良のケースN
o.を求めて、これを最良ケースNo.902に格納し、該最良
ケースNo.の解を解作成結果テーブル504の割付けシーケ
ンスに基づいて再現し、この解生成過程の情報を状態管
理テーブル401および展開枝情報管理テーブル402に格納
する。
データテーブル102と計画結果テーブル103を入力し、予
め用意された評価値算出プログラムにより各評価項目に
対する評価値を計算し、後述する最適化方式定義テーブ
ル107に改善評価項目とともに、評価値テーブル901に格
納する。次に、上記改善項目に関して、最良のケースN
o.を求めて、これを最良ケースNo.902に格納し、該最良
ケースNo.の解を解作成結果テーブル504の割付けシーケ
ンスに基づいて再現し、この解生成過程の情報を状態管
理テーブル401および展開枝情報管理テーブル402に格納
する。
次に、最適化部112を説明する前に、第９図により、
最適化方式定義テーブル107を説明する。第９図に示す
如く、最適化方式定義テーブル107は、評価値改善テー
ブル1001と改善評価項目1002とから成る。評価値改善テ
ーブル1001は、評価項目を改善するために、各戦略が評
価項目毎にどの程度有効かという経験的な知識を、１か
ら順に優先順位をつけて表わしたテーブルである。第９
図の例では、“未割付けジョブ数”という評価項目を改
善するのに有効な適用戦略は、戦略3,戦略2,戦略４の順
であることを示している。改善評価項目1002は、利用者
が設定した改善すべき評価項目を格納している。
最適化方式定義テーブル107を説明する。第９図に示す
如く、最適化方式定義テーブル107は、評価値改善テー
ブル1001と改善評価項目1002とから成る。評価値改善テ
ーブル1001は、評価項目を改善するために、各戦略が評
価項目毎にどの程度有効かという経験的な知識を、１か
ら順に優先順位をつけて表わしたテーブルである。第９
図の例では、“未割付けジョブ数”という評価項目を改
善するのに有効な適用戦略は、戦略3,戦略2,戦略４の順
であることを示している。改善評価項目1002は、利用者
が設定した改善すべき評価項目を格納している。
前述の如く、本実施例における最適化部の考え方は、
以下の通りである。すなわち、ある状態から次の状態へ
遷移する際には、戦略決定テーブル105により候補戦略
とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に戦略を
実行する。ここで、ある評価項目を改善する場合、本実
施例では、上述の評価値改善テーブル1001を利用して、
できるだけ初期状態に近い状態で、候補戦略中に使用戦
略より改善優先順位の高い戦略があれば、該戦略に変更
する分岐処理を実行して別解を作成する。この考え方
を、状態管理テーブル401,展開枝情報管理テーブル402,
評価値改善テーブル1001,改善評価項目1002のデータを
用いて説明する。
以下の通りである。すなわち、ある状態から次の状態へ
遷移する際には、戦略決定テーブル105により候補戦略
とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に戦略を
実行する。ここで、ある評価項目を改善する場合、本実
施例では、上述の評価値改善テーブル1001を利用して、
できるだけ初期状態に近い状態で、候補戦略中に使用戦
略より改善優先順位の高い戦略があれば、該戦略に変更
する分岐処理を実行して別解を作成する。この考え方
を、状態管理テーブル401,展開枝情報管理テーブル402,
評価値改善テーブル1001,改善評価項目1002のデータを
用いて説明する。
第10図において、○は解生成過程の各状態を表わすノ
ードを示し、○の中の数字はノードNo.を示している。
また、→は枝を示し、tkはノードNo.（ｎ）からノードN
o.（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略No.を示
し、ｋは枝No.を示している。第10図では、ノードNo.が
０→１→２→３→４という順で生成され、ノードNo.が
４のときが初期解の状態である。評価値改善テーブル10
01からわかるのは、改善評価項目「未割付けジョブ数」
の改善優先順位の高い戦略は、戦略3,戦略2,戦略４の順
であることである。
ードを示し、○の中の数字はノードNo.を示している。
また、→は枝を示し、tkはノードNo.（ｎ）からノードN
o.（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略No.を示
し、ｋは枝No.を示している。第10図では、ノードNo.が
０→１→２→３→４という順で生成され、ノードNo.が
４のときが初期解の状態である。評価値改善テーブル10
01からわかるのは、改善評価項目「未割付けジョブ数」
の改善優先順位の高い戦略は、戦略3,戦略2,戦略４の順
であることである。
上述の初期解を、「未割付けジョブ数」に関して改善
する場合、まず、ノードNo.が０→１へ遷移するとき
は、候補戦略は戦略2,戦略4,戦略５であり、使用戦略２
より改善優先順位の高い戦略がないので、次のノードを
調べる。次のノード１→２への遷移では、候補戦略が戦
略1,戦略3,戦略５であり、使用戦略５より改善優先順位
の高い戦略３が候補戦略の中にあるので、ノードNo.＝
１を分岐ノードとして選び、また、新たな使用戦略とし
て戦略３を選ぶ。次に、ノードNo.＝１の状態までバッ
クトラックして割付け状態を戻し、新使用戦略の戦略３
を実行して、ノードNo.＝５の状態を生成する。
する場合、まず、ノードNo.が０→１へ遷移するとき
は、候補戦略は戦略2,戦略4,戦略５であり、使用戦略２
より改善優先順位の高い戦略がないので、次のノードを
調べる。次のノード１→２への遷移では、候補戦略が戦
略1,戦略3,戦略５であり、使用戦略５より改善優先順位
の高い戦略３が候補戦略の中にあるので、ノードNo.＝
１を分岐ノードとして選び、また、新たな使用戦略とし
て戦略３を選ぶ。次に、ノードNo.＝１の状態までバッ
クトラックして割付け状態を戻し、新使用戦略の戦略３
を実行して、ノードNo.＝５の状態を生成する。
ノードNo.＝５以降は、戦略決定テーブル105による割
付け実行を繰り返して、新たな解を生成する。第10図の
例では、ノードNo.＝７の状態が、新たな解（別解）が
求まった状態を示しており、未割付けジョブ数は15とな
り、初期解より改善された解が得られたことを示してい
る。なお、すべての状態で、候補戦略中に使用戦略より
改善優先順位の高い戦略がなければ、できるだけ初期状
態に近い状態で、使用戦略の次に適用優先順位の高い候
補戦略に変更して新たな解を作成する。
付け実行を繰り返して、新たな解を生成する。第10図の
例では、ノードNo.＝７の状態が、新たな解（別解）が
求まった状態を示しており、未割付けジョブ数は15とな
り、初期解より改善された解が得られたことを示してい
る。なお、すべての状態で、候補戦略中に使用戦略より
改善優先順位の高い戦略がなければ、できるだけ初期状
態に近い状態で、使用戦略の次に適用優先順位の高い候
補戦略に変更して新たな解を作成する。
以上の処理のうちで最適化部112では、最良のケース
の解生成過程の状態で、改善評価項目を改善するために
適切な割付け戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求
め、該位置までバックトラックして、上述の新たな割付
け戦略に変更する分岐処理までを実行する。以下、最適
化部112の動作を、第11図に示すフローチャートに基づ
いて説明する。
の解生成過程の状態で、改善評価項目を改善するために
適切な割付け戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求
め、該位置までバックトラックして、上述の新たな割付
け戦略に変更する分岐処理までを実行する。以下、最適
化部112の動作を、第11図に示すフローチャートに基づ
いて説明する。
最適化部112は、全体制御部101から起動されると動作
し、まず、“0"を評価すべきノードｉにセットする（ス
テップ1201）。また、最良ケースのノードNo.iにおける
候補戦略の適用優先順位ｊを“0"にセットする（ステッ
プ1202）。次に、ノードNo.iが、最良ケースの最終ノー
ドNo.か否かを判定する（ステップ123）。ステップ1203
における判定で、ノードNo.iが最終ノードでなければ、
状態管理テーブル401,展開枝情報管理テーブル402,評価
値改善テーブル1001に基づいて、最良ケースのノードN
o.iにおいて、候補戦略中に使用戦略でない改善優先順
位ｊの戦略があるか否かを判定し（ステップ1204）、あ
れば、ステップ1207で、バックトラック位置ノードNo.
にノードNo.iを、新使用戦略No.に上記候補戦略中で改
善優先順位ｊの戦略No.を設定し、ステップ1208の処理
を実行する。ステップ1204の判定で、候補戦略中に使用
戦略より改善優先順位の高い戦略がなければ、ｉを１カ
ウントアップして（ステップ1205）、ステップ1203の処
理へ戻る。
し、まず、“0"を評価すべきノードｉにセットする（ス
テップ1201）。また、最良ケースのノードNo.iにおける
候補戦略の適用優先順位ｊを“0"にセットする（ステッ
プ1202）。次に、ノードNo.iが、最良ケースの最終ノー
ドNo.か否かを判定する（ステップ123）。ステップ1203
における判定で、ノードNo.iが最終ノードでなければ、
状態管理テーブル401,展開枝情報管理テーブル402,評価
値改善テーブル1001に基づいて、最良ケースのノードN
o.iにおいて、候補戦略中に使用戦略でない改善優先順
位ｊの戦略があるか否かを判定し（ステップ1204）、あ
れば、ステップ1207で、バックトラック位置ノードNo.
にノードNo.iを、新使用戦略No.に上記候補戦略中で改
善優先順位ｊの戦略No.を設定し、ステップ1208の処理
を実行する。ステップ1204の判定で、候補戦略中に使用
戦略より改善優先順位の高い戦略がなければ、ｉを１カ
ウントアップして（ステップ1205）、ステップ1203の処
理へ戻る。
また、ステップ1203の判定で、ノードNo.iが最終ノー
ドであれば、ノードNo.iを“0"にリセットし、ｊを１カ
ウントアップして（ステップ1206）、ステップ1203の処
理へ戻る。ステップ1208では、バックトラック位置ノー
ドNo.の状態まで、割付け状態を戻す。すなわち、状態
管理テーブル401,展開枝情報管理テーブル42に基づい
て、最終ノードから順に計画結果テーブル103におよび
最適解作成結果テーブル504の割付け結果を削除する。
次に、ステップ1209では、バックトラック位置ノードN
o.の状態で、上述の処理で決定された新使用戦略No.に
対応する割付け戦略アルゴリズム109を実行する。
ドであれば、ノードNo.iを“0"にリセットし、ｊを１カ
ウントアップして（ステップ1206）、ステップ1203の処
理へ戻る。ステップ1208では、バックトラック位置ノー
ドNo.の状態まで、割付け状態を戻す。すなわち、状態
管理テーブル401,展開枝情報管理テーブル42に基づい
て、最終ノードから順に計画結果テーブル103におよび
最適解作成結果テーブル504の割付け結果を削除する。
次に、ステップ1209では、バックトラック位置ノードN
o.の状態で、上述の処理で決定された新使用戦略No.に
対応する割付け戦略アルゴリズム109を実行する。
次に、ステップ1210で、割付け実行が成功したか否か
を判定し、割付け実行が成功した場合は、現在ノードN
o.501,次使用ノード502,現在枝No.503を、それぞれ１カ
ウントアップした後、状態管理テーブル401のバックト
ラック位置ノードNo.の展開枝数を１カウントアップ
し、展開枝No.に現在枝No.503を追加して、上記割付け
実行結果を、計画結果テーブル103および展開枝情報管
理テーブル402の現在枝No.503の位置に格納し、処理を
終了する（ステップ1211）、また、ステップ1210の判定
で、割付け実行が不可の場合は、状態管理テーブル401
には、ノードNo.iの候補戦略から上述の新使用戦略No.
を削除し（ステップ1212）、次に、ｉを１カウントアッ
プして（ステップ1213）、ステップ1202の処理に戻る。
を判定し、割付け実行が成功した場合は、現在ノードN
o.501,次使用ノード502,現在枝No.503を、それぞれ１カ
ウントアップした後、状態管理テーブル401のバックト
ラック位置ノードNo.の展開枝数を１カウントアップ
し、展開枝No.に現在枝No.503を追加して、上記割付け
実行結果を、計画結果テーブル103および展開枝情報管
理テーブル402の現在枝No.503の位置に格納し、処理を
終了する（ステップ1211）、また、ステップ1210の判定
で、割付け実行が不可の場合は、状態管理テーブル401
には、ノードNo.iの候補戦略から上述の新使用戦略No.
を削除し（ステップ1212）、次に、ｉを１カウントアッ
プして（ステップ1213）、ステップ1202の処理に戻る。
本実施例によれば、初期解を基に、利用者が指定した
評価項目を逐次改善しながら、利用者にとって望ましい
最適な解を作成することができるという効果がある。ま
た、本実施例によれば、利用者が考慮時間を設定するこ
とができるので、実行可能な時間内で、解を最適解に近
付けることができるという効果がある。更に、バックト
ラック位置の決定においては、できるだけ初期の状態に
近付いところで、指定の評価項目を改善する戦略に変更
するので、当該指定評価値を改善した別解を、効率的に
作成できるという効果もある。
評価項目を逐次改善しながら、利用者にとって望ましい
最適な解を作成することができるという効果がある。ま
た、本実施例によれば、利用者が考慮時間を設定するこ
とができるので、実行可能な時間内で、解を最適解に近
付けることができるという効果がある。更に、バックト
ラック位置の決定においては、できるだけ初期の状態に
近付いところで、指定の評価項目を改善する戦略に変更
するので、当該指定評価値を改善した別解を、効率的に
作成できるという効果もある。
なお、上記実施例においては、バックトラック位置の
決定と分岐処理をできるだけ初期状態に近いところから
順に実施する例を示したが、逆に、最終状態から順に行
うことも可能である。この場合には、別解を短時間で作
成できるという効果がある。
決定と分岐処理をできるだけ初期状態に近いところから
順に実施する例を示したが、逆に、最終状態から順に行
うことも可能である。この場合には、別解を短時間で作
成できるという効果がある。
次に、本発明の第二の実施例である計画作成システム
を、第12図に示す機能ブロックとテーブルの関連図を中
心に説明する。なお、本実施例に示す計画作成システム
と、第一の実施例に示した計画作成システムとの相異
は、全体制御部の処理内容、および、改善評価項目選択
部，改善評価項目決定テーブルを有する点にある。
を、第12図に示す機能ブロックとテーブルの関連図を中
心に説明する。なお、本実施例に示す計画作成システム
と、第一の実施例に示した計画作成システムとの相異
は、全体制御部の処理内容、および、改善評価項目選択
部，改善評価項目決定テーブルを有する点にある。
本実施例に示す計画作成システムは、全体制御部130
2,対象データテーブル102,計画結果テーブル103,計画過
程トレーステーブル104,戦略決定テーブル105,評価テー
ブル106,最適化方式定義テーブル107,考慮時間テーブル
108,割付け戦略アルゴリズム群109,解生成部110,評価部
111,最適化部112および改善評価項目選択部1302,改善評
価項目決定テーブル1303から構成され、計画の初期解を
作成し、該初期解を基に、指定の評価項目を改善しなが
ら、最適な解を作成する。対象データテーブル102,計画
結果テーブル103,計画過程トレーステーブル104,戦略決
定テーブル105,評価テーブル106,最適化方式定義テーブ
ル107,考慮時間テーブル108,割付け戦略アルゴリズム群
109,解生成部110,評価部111,最適化部112の内容は、第
一の実施例と同様である。
2,対象データテーブル102,計画結果テーブル103,計画過
程トレーステーブル104,戦略決定テーブル105,評価テー
ブル106,最適化方式定義テーブル107,考慮時間テーブル
108,割付け戦略アルゴリズム群109,解生成部110,評価部
111,最適化部112および改善評価項目選択部1302,改善評
価項目決定テーブル1303から構成され、計画の初期解を
作成し、該初期解を基に、指定の評価項目を改善しなが
ら、最適な解を作成する。対象データテーブル102,計画
結果テーブル103,計画過程トレーステーブル104,戦略決
定テーブル105,評価テーブル106,最適化方式定義テーブ
ル107,考慮時間テーブル108,割付け戦略アルゴリズム群
109,解生成部110,評価部111,最適化部112の内容は、第
一の実施例と同様である。
全体制御部1301の動作を、第13図に示すフローチャー
トに基づいて説明する。
トに基づいて説明する。
全体制御部1301は、まず、利用者から最適解を作成す
るために考慮可能な時間を入力し、これを考慮時間テー
ブル108に格納し、また、計画結果テーブル103と画計過
程トレーステーブル104を初期化し（ステップ1401）た
後、解生成部110を起動して初期解を作成する（ステッ
プ1402）。次に、改善評価項目選択部1302を起動し、改
善すべき評価項目を選択する（ステップ1403）。
るために考慮可能な時間を入力し、これを考慮時間テー
ブル108に格納し、また、計画結果テーブル103と画計過
程トレーステーブル104を初期化し（ステップ1401）た
後、解生成部110を起動して初期解を作成する（ステッ
プ1402）。次に、改善評価項目選択部1302を起動し、改
善すべき評価項目を選択する（ステップ1403）。
次に、評価部111を起動して、作成した最新の解につ
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、選択された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ1404）。次に、最適化部112を起
動して、上述の最良のケースの解生成過程の状態で割付
け戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求め、その位
置まで状態をバックトラックして、上述の新たな割付け
戦略に変更する（ステップ1405）。次に、解生成部110
を起動して、別解を作成する（ステップ1406）。
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、選択された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ1404）。次に、最適化部112を起
動して、上述の最良のケースの解生成過程の状態で割付
け戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求め、その位
置まで状態をバックトラックして、上述の新たな割付け
戦略に変更する（ステップ1405）。次に、解生成部110
を起動して、別解を作成する（ステップ1406）。
次に、上述の考慮時間テーブル108に格納されている
考慮時間をオーバーしているか否かを判定し（ステップ
1407）、考慮瞬間をオーバーしていなければステップ14
03の処理に戻り、オーバーしていれば評価部111を起動
して、既作成の解の中から選択された改善評価項目に関
する最良のケースを選択して（ステップ1408）、この最
良のケースを表示して処理を終了する（ステップ140
9）。
考慮時間をオーバーしているか否かを判定し（ステップ
1407）、考慮瞬間をオーバーしていなければステップ14
03の処理に戻り、オーバーしていれば評価部111を起動
して、既作成の解の中から選択された改善評価項目に関
する最良のケースを選択して（ステップ1408）、この最
良のケースを表示して処理を終了する（ステップ140
9）。
上記改善評価項目選択部1302を説明する前に、第14図
に基づいて、改善評価項目決定テーブル1303の構成を説
明しておく。改善評価項目決定テーブル1303は、最新の
解の特徴を表わす計算可能な量（解特徴量）に基づい
て、改善すべき評価項目を決定するためのテーブルであ
り、条件部と該条件部を満たしたときの望ましい改善評
価項目から成っている。
に基づいて、改善評価項目決定テーブル1303の構成を説
明しておく。改善評価項目決定テーブル1303は、最新の
解の特徴を表わす計算可能な量（解特徴量）に基づい
て、改善すべき評価項目を決定するためのテーブルであ
り、条件部と該条件部を満たしたときの望ましい改善評
価項目から成っている。
改善評価項目選択部1302は、全体制御部1301から起動
されると、予め用意された解特徴量算出プログラムによ
り解特徴量を算出し、改善評価項目決定テーブル1303を
参照して、条件部を満たすか否かを判定し、最初に満た
した条件に対応する改善評価項目を改善評価項目1002
（第９図参照）に設定する。
されると、予め用意された解特徴量算出プログラムによ
り解特徴量を算出し、改善評価項目決定テーブル1303を
参照して、条件部を満たすか否かを判定し、最初に満た
した条件に対応する改善評価項目を改善評価項目1002
（第９図参照）に設定する。
本実施例によれば、初期解を基に作成した解の状況に
応じて、改善される可能性の高い評価項目を自動的に選
択し、選択した評価項目を逐次改善しながら、全体とし
て最適な解を自動的に作成することができるという効果
がある。
応じて、改善される可能性の高い評価項目を自動的に選
択し、選択した評価項目を逐次改善しながら、全体とし
て最適な解を自動的に作成することができるという効果
がある。
なお、本実施例においては、改善評価項目決定テーブ
ル1303を利用して改善すべき評価値の決定を行っている
が、例えば、評価値改善軸テーブル1001（第９図参照）
のNo.1の評価項目から順に評価項目を改善すうようにす
ることもできる。この場合には、改善評価項目決定テー
ブル1303が不要となる。
ル1303を利用して改善すべき評価値の決定を行っている
が、例えば、評価値改善軸テーブル1001（第９図参照）
のNo.1の評価項目から順に評価項目を改善すうようにす
ることもできる。この場合には、改善評価項目決定テー
ブル1303が不要となる。
以上、詳細に説明した如く、本発明によれば、解生成
ステップで計画状況に応じた計画戦略の決定，計画戦略
の実行を繰り返して、初期解を作成し、次に、評価ステ
ップで上で作成した最新の解の評価値を計算し、既作成
の解で改善すべき評価項目の評価値が最良の解を選び、
最適化ステップで、上記最良の解を作成した過程で、改
善すべき評価項目の評価値を良くする可能性の高い分岐
をできるだけ初期状態に近い位置で選択し、その状態に
計画状況を戻し、既作成の最良解の求解時とは別の評価
値を良くする可能性の高い計画戦略を一つ実行し、その
後更に、上述の解生成ステップを実行して、新たな解を
生成する。この操作を、時間の許す限り繰り返して、各
評価項目の評価値を逐次改善することにより、最適解を
作成するようしたので、各種の計画問題において、複数
の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成するこ
とが可能な最適計画作成方法を実現できるという顕著な
効果を奏するものである。
ステップで計画状況に応じた計画戦略の決定，計画戦略
の実行を繰り返して、初期解を作成し、次に、評価ステ
ップで上で作成した最新の解の評価値を計算し、既作成
の解で改善すべき評価項目の評価値が最良の解を選び、
最適化ステップで、上記最良の解を作成した過程で、改
善すべき評価項目の評価値を良くする可能性の高い分岐
をできるだけ初期状態に近い位置で選択し、その状態に
計画状況を戻し、既作成の最良解の求解時とは別の評価
値を良くする可能性の高い計画戦略を一つ実行し、その
後更に、上述の解生成ステップを実行して、新たな解を
生成する。この操作を、時間の許す限り繰り返して、各
評価項目の評価値を逐次改善することにより、最適解を
作成するようしたので、各種の計画問題において、複数
の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成するこ
とが可能な最適計画作成方法を実現できるという顕著な
効果を奏するものである。
第１図は本発明の第一の実施例における計画作成支援シ
ステムの機能ブロックとテーブルの関連図、第２図は全
体制御部の動作フローチャート、第３図は解生成部の動
作フローチャート、第４図は計画過程トレーステーブル
の構成例を示す図、第５図は対象データテーブルの具体
例を示す図、第６図は戦略決定テーブルの構成例を示す
図、第７図は計画結果テーブルの構成例を示す図、第８
図は評価テーブルの構成例を示す図、第９図は最適化方
式定義テーブルの構成例を示す図、第10図は最適化部の
考え方を説明する図、第11図は最適化部のの動作フロー
チャート、第12図は本発明の第二の実施例における計画
作成支援システムの機能ブロックとテーブルの関連図、
第13図は全体制御部の動作フローチャート、第14図は改
善評価項目決定テーブルの構成例を示す図である。 101,1301:全体制御部、102:対象データテーブル、103:
計画結果テーブル、104:計画過程トレーステーブル、10
5:戦略決定テーブル、106:評価テーブル、107:最適化方
式定義テーブル、108:考慮時間テーブル、109:割付け戦
略アルゴリズム群、110:解生成部、111:評価部、112:最
適化部、1302:改善評価項目選択部、1303:改善評価項目
決定テーブル。
ステムの機能ブロックとテーブルの関連図、第２図は全
体制御部の動作フローチャート、第３図は解生成部の動
作フローチャート、第４図は計画過程トレーステーブル
の構成例を示す図、第５図は対象データテーブルの具体
例を示す図、第６図は戦略決定テーブルの構成例を示す
図、第７図は計画結果テーブルの構成例を示す図、第８
図は評価テーブルの構成例を示す図、第９図は最適化方
式定義テーブルの構成例を示す図、第10図は最適化部の
考え方を説明する図、第11図は最適化部のの動作フロー
チャート、第12図は本発明の第二の実施例における計画
作成支援システムの機能ブロックとテーブルの関連図、
第13図は全体制御部の動作フローチャート、第14図は改
善評価項目決定テーブルの構成例を示す図である。 101,1301:全体制御部、102:対象データテーブル、103:
計画結果テーブル、104:計画過程トレーステーブル、10
5:戦略決定テーブル、106:評価テーブル、107:最適化方
式定義テーブル、108:考慮時間テーブル、109:割付け戦
略アルゴリズム群、110:解生成部、111:評価部、112:最
適化部、1302:改善評価項目選択部、1303:改善評価項目
決定テーブル。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 薦田 憲久 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株式会社日立製作所システム開発研究所 内 (72)発明者 川嶋 一広 神奈川県川崎市麻生区王禅寺1099番地 株式会社日立製作所システム開発研究所 内 (72)発明者 原 敬市 東京都小平市上水本町５丁目22番１号 日立マイクロコンピュータエンジニアリ ング株式会社内 (56)参考文献 特開 昭64−88747（ＪＰ，Ａ) 原 敬市ほか「知識型スケジューリン グシステムの開発」日立マイコン技報, 第４巻 第１号（平成２年３月31日）ｐ ｐ．56−61 リチャード Ａ．スプレーグほか「ス ケジューリングシステムにおける効率的 バックトラッキング」情報処理学会第35 回（昭和62年後期）全国大会（昭和62年 ９月28日）ｐｐ．1649−1650
Claims (1)
- 【請求項１】計画作成の対象となるデータを記憶する第
１の記憶手段と、計画結果のデータを記憶する第２の記
憶手段と、計画作成中の計画情報を記憶する第３の記憶
手段と、計画状況に応じて計画作成方法（計画戦略）を
選択する規則を記憶する第４の記憶手段と、作成した計
画結果の評価値の履歴を記憶する第５の記憶手段を備
え、前記第１の記憶手段，第２の記憶手段および第４の
記憶手段の内容に基づいて、候補となる計画戦略の中か
ら実行する計画戦略を一つ決定し、該計画戦略に基づく
計画を作成して、計画過程を前記第３の記憶手段に記憶
するとともに、計画結果を前記第２の記憶手段に記憶す
る解生成ステップと、前記第１の記憶手段，第２の記憶
手段の内容に基づいて、最新の計画結果に関する各評価
項目の評価値を計算して、前記第５の記憶手段に記憶す
る評価ステップとを有する最適計画作成方法において、 さらに、少なくとも一つ以上の評価項目の評価値を改善
するための計画方法の適用優先順位と改善すべき評価値
を記憶する第６の記憶手段を設けるとともに、前記第５
の記憶手段に記憶されている履歴の中で、前記第６の記
憶手段に記憶された改善すべき評価項目の評価値が最良
のケースを選択する評価ステップと、前記最良のケース
の状態を記憶した前記第３の記憶手段，第６の記憶手段
の内容に基づいて、解生成過程の初期状態から順に、各
状態での使用戦略より改善優先順位の高い候補戦略があ
るか否かを判定し、使用戦略より改善優先順位の高い候
補戦略がある場合には、この状態で上記候補戦略の中で
最も改善優先順位の高い戦略に分岐処理を実行する最適
化ステップとを設けたことを特徴とする最適計画作成方
法。
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