KR100832408B1

KR100832408B1 - 방문계획 생성방법 및 장치

Info

Publication number: KR100832408B1
Application number: KR1020000056218A
Authority: KR
Inventors: 히라하라마코토; 시다다케히코; 긴도도시키; 마에니시야스히로
Original assignee: 마쓰시타 덴키 산교 가부시끼 가이샤
Priority date: 1999-09-24
Filing date: 2000-09-25
Publication date: 2008-05-26
Also published as: US7054825B1; KR20010050631A; SG105467A1; EP1087311A3; EP1087311A2; JP3739610B2; JP2001092665A

Abstract

행동계획의 최적화문제에 대해 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 고속으로 행할 수 있도록 한다. 이를 위해 방문 행동을 행하는 그룹에 관한 정보, 상기 그룹을 구성하는 요소에 관한 정보, 및 상기 방문지에 관한 정보를 적어도 입력 수단(11)에 의해 받아들이고, 비용계산수단(16)에 의해 방문계획을 평가하는 비용함수를 이용하여, 상기 그룹의 최적구성과 상기 방문지의 각 그룹에의 최적할당을 행한다. 이에 의해 복수 그룹이 복수 방문지를 분담하여 방문하는 방문계획을 생성할 때 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

방문계획, 수송계획, 공정계획, 동작계획, 행동계획, 최적화문제, 최적구성, 최적할당, 최적계획, 비용함수

Description

방문계획 생성방법 및 장치{VISITING PLAN GENERATING METHOD AND APPARATUS}

도 1은 본 발명의 일 실시예에 관한 방문계획 생성방법을 실시하는 장치의 블록도.

도 2는 상기 실시예에 있어서 방문지에 관한 정보를 나타내는 도면.

도 3은 상기 실시예에 있어서 그룹에 관한 정보를 나타내는 도면.

도 4는 상기 실시예에 있어서 구성요소에 관한 정보를 나타내는 도면

도 5는 상기 실시예에 있어서 각 그룹의 그룹구성과 방문계획을 나타내는 도면.

도 6은 상기 실시예에 있어서 방문지의 그룹에의 할당을 나타내는 도면.

도 7은 상기 실시예에 있어서 구성요소의 그룹에의 소속을 나타낸 도면.

도 8은 상기 실시예에 있어서 신규 할당 수단에 의한 신규할당 처리동작을 설명하는 흐름도.

도 9는 상기 실시예에 있어서 할당 변경 수단에 의한 할당변경 처리동작의 전반부분을 설명하는 흐름도.

도 10은 도 9에 나타낸 할당변경 처리동작의 후반부분을 설명하는 흐름도.

도 11은 상기 실시예에 있어서 그룹 구성 변경 수단에 의한 그룹구성변경 처리동작을 설명하는 흐름도.

도 12는 상기 실시예에 있어서 그룹 구성 변경 수단에 의한 다른 그룹구성변경 처리동작을 설명하는 흐름도.

도 13은 상기 실시예에 있어서 그룹 구성 변경 수단에 의한 또다른 그룹구성변경 처리동작을 설명하는 흐름도.

도 14는 도 13에 나타낸 그룹구성변경 처리동작의 후반부분을 설명하는 흐름도.

본 발명의 구성요소(사람 또는 기계)가 불변인 그룹 및/또는 가변인 그룹이 복수이며, 복수의 방문지를 상기 그룹에서 분담하여 방문할 때 가변그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 수행할 수 있는 방문계획 생성방법 및 장치에 관한 것이다.

최적인 계획을 생성하는 문제의 전형적인 예로는 순회 세일즈맨 문제를 들 수 있다. 순회 세일즈맨 문제라는 것은 방문해야 할 복수의 도시를 각 도시를 1번만 방문한다는 조건을 목표로 최단거리로 순회할 수 있는 방문순서를 구하는 문제이며, 예를 들면, Hopfield와 Tank(Hopfield, J. J., & Tank, D.W.(1985) "Neural" computation of decisions in optimization problems. Biological Cybernetics, 52, pp.141-152)는 홉필드 모델(Hopfield, J.J. (1984) Neurons with graded response have collective computational properties like those of two-state neurons. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 81, pp.3088-3092)을 이용하여 순회 세일즈맨 문제의 근사해법을 제안하고 있다.

하지만, 종래 취급하는 순회 세일즈맨 문제에서는 한사람의 세일즈맨이 전(全)도시를 방문하는 것을 전제로 하고 있다.

그리고, 한사람으로서는 전도시를 방문할 수 없는 경우에는 복수의 그룹에서 분담하여 방문하는 것이 고려되어야 하지만, 이러한 최적화문제는 취급하지 않았다.

본 발명은 상기한 종래의 문제점을 감안하여 이루어진 것으로, 그 제1 목적은 방문계획의 최적화문제에 대해 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 고속으로 행할 수 있는 방문계획 생성방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 제2 목적은 상기 방문계획의 최적화문제를 수송계획, 공정계획, 동작계획 등 각종 이동계획에도 적용할 수 있는 방문계획 생성방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명은 상기 목적을 달성하기 위해, 순회 세일즈맨 문제와 같은 개인적인 방문계획의 생성이 아닌, 대상을 그룹으로 넓힌 그룹 방문계획을 생성하는 기술을 개발한 것이며, 상기 그룹에 관한 정보, 상기 그룹을 구성하는 요소에 관한 정보, 및 상기 방문지에 관한 정보를 적어도 받아들이고, 상기 방문계획을 평가하는 비용함수를 이용하여, 상기 그룹의 최적구성과 상기 방문지의 각 그룹에의 최적할당을 행하도록 한다. 이에 의해 복수 그룹이 복수 방문지를 분담하여 방문하는 방문계획을 생성할 때 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

그리고, 비용함수를 이용하여 복수 그룹간의 비용 최대치를 최소화 하든지, 또는 복수 그룹간의 비용 평균치를 최소화 하든지, 또는 복수 그룹간의 비용 균등화를 행할 수 있도록 하며, 방문계획을 그룹 전체로 보아 방문행동을 저 비용으로, 혹은 그룹간에 비용의 편차가 없도록 행할 수 있도록 생성할 수 있다.

또한, 방문계획생성 처리동작 중에, 미(未)할당 방문지가 있는 경우, 이 미할당 방문지의 신규할당 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행하며, 필요에 따라 기(旣)할당 방문지의 할당변경 및 그에 수반하는 방문계획의 재구성을 행하고, 미할당 방문지를 추가하는 경우, 용이하게 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 비용계산에 기초하여 그룹의 구성변경을 행할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 방문계획 생성방법은 구성요소(사람 또는 기계)가 불변인 그룹 및/또는 가변인 그룹이 복수이며, 복수의 방문지를 상기 그룹으로 분담하여 방문할 때, 가변그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그 룹 각각의 최적계획 생성을 고속으로 구할 수 있다. 그리고, 본 발명은 예를 들면 수송계획, 공정계획, 동작계획, 행동계획 등의 유효한 방법이 된다.

이와 같은 양태를 갖는 발명으로서, 본 발명은 복수의 그룹이 복수의 방문지를 분담하여 방문하는 방문계획을 생성하기 위해, 상기 그룹에 관한 정보, 상기 그룹을 구성하는 요소에 관한 정보, 및 상기 방문지에 관한 정보를 적어도 받아들이며, 상기 방문계획을 평가하는 비용함수를 이용하여, 상기 그룹의 최적구성과 상기 방문지의 각 그룹에의 최적할당을 행하도록 한 것이다. 이에 의해 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 비용함수를 이용함으로써 복수 그룹간의 비용 최대치를 최소화하는 처리, 복수 그룹간의 비용 평균치를 최소화하는 처리, 및 복수 그룹간의 비용 균등화를 행하는 처리 중에 적어도 하나의 처리를 실행하도록 한 것이다. 이에 의해, 그룹 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 비용계산에 기초하여 그룹 전체에서 보아 저 비용으로 행할 수 있다. 또한 그룹 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 비용계산에 기초하여 비용의 편차가 없도록 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 미할당 방문지가 있는 경우, 이 미할당 방문지의 신규할당 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행하고, 필요에 따라 기할당 방문지의 할당변경 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행하도록 한 것이다. 이에 의해, 미할당 방문지의 추가를 행할 수 있으며, 이 추가를 행하여도 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 비용계산에 기초하여 행 할 수 있다.

본 발명은 또한, 구성요소가 불변인 그룹 및/또는 가변인 그룹이 복수이며, 복수 방문지를 상기 그룹으로 분담하여 방문하고자 할 때, 상기 가변그룹의 최적구성, 상기 방문지의 상기 그룹에의 최적할당, 및 상기 그룹 각각의 최적방문계획 생성을 행하는 방법을 실현하는 것이다. 이 방문계획 생성방법에서는 상기 방문지에 관한 정보, 상기 그룹에 관한 정보, 및 상기 구성요소에 관한 정보를 적어도 받아들이고, 상기 방문계획을 평가하는 비용함수를 이용하여, 미할당 방문지의 신규할당 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행하고, 필요에 따라 기할당 방문지의 할당변경 및/또는 가변그룹의 구성변경 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행하고, 또한 복수 그룹간의 비용 최대치를 최소화하는 처리, 복수 그룹간의 비용 평균치를 최소화하는 처리, 및 복수 그룹간의 비용 균등화를 행하는 처리 중 적어도 하나의 처리를 실행한다. 이에 의해, 그룹 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 방문지에 관한 정보가 그 방문지 위치를 포함하며, 필요에 따라 그 방문지에서 처리하는 업무내용을 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해 방문지의 위치나 방문지에서의 업무내용에 따라 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한 그룹에 관한 정보가 그 그룹의 속성(속성치는 불변 또는 가변)과 그 그룹에 소속하는 구성요소를 제약하는 그룹제약을 포함하며, 그 그룹이 가변그룹인 경우에는 초기 그룹구성도 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 그룹 성질에 따라 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다는 작용을 갖는다.

본 발명은 또한, 그룹 속성의 속성치가 가변인 경우, 초기 그룹구성도 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해 그룹 성질로서의 초기 그룹구성을 감안하여 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 그룹제약이 그 그룹에 소속하는 구성요소간의 관계를 포함하며, 그 그룹이 불변그룹인 경우에는 그룹구성도 포함하고, 가변그룹인 경우에는 소속 가능한 구성요소의 최대 개수와 소속 가능한 구성요소를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 그룹에 소속하는 구성요소의 성질에 따라 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 구성요소에 관한 정보가 그 구성요소의 이동능력(이동시의 속도 또는 이에 준한 값)과 업무능력(상기 업무내용을 처리하는 시간 또는 이에 준한 값)을 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 구성요소의 특성에 따라 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 비용함수에 각 그룹 고유의 계수 및/또는 임계치를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 그룹간의 부담 비율을 지정하는 형태로 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 비용함수의 값(비용)이 거리(또는 거리로 변환 가능한 값) 및/또는 시간(또는 시간으로 변환 가능한 값)인 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 시간이나 거리의 시점에서 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 미할당 방문지의 신규할당 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행할 때, 미할당 방문지와 그룹을 선택하고, 선택된 그룹 각각에 대해 상기 미할당 방문지의 가(假)할당, 가방문계획의 재구성, 및 가비용 계산을 행하고, 최소 가비용을 갖는 그룹에 상기 미할당 방문지를 정식으로 할당하는 동시에 그 때의 가방문계획을 정식으로 채용하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 미방문지의 신규할당을 고속을 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 그룹을 선택할 때 적어도 그 시점에서 최소 비용을 갖는 그룹을 선택하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해 미방문지의 신규할당을 고속인 동시에 최적으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한 상기 기할당 방문지의 할당변경 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행할 때, 복수 그룹을 선택하고 그 중에서 최대 비용을 갖는 그룹(그룹 A)과 그 이외의 그룹으로 이루어지는 그룹군(群)으로 분할하고, 상기 그룹 A에 할당되어 있는 방문지 할당을 가해제하여 가방문계획의 재구성과 가비용(가비용 A)의 계산을 행하는 동시에, 상기 그룹군에 속하는 그룹 각각에 대해 상기 가해제된 방문지의 가할당, 가방문계획의 재구성, 및 가비용계산을 행하여, 그 때의 최소 가비용(가비용 B)와 상기 가비용 A 양자가 상기 그룹 A의 원래 비용 이하인 경우, 가 비용 A와 가비용 B를 초래한 요인이 된 상기 가사항을 정식을 채용하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 기방문지의 할당변경을 고속인 동시에 최적으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 복수 그룹을 선택할 때, 그 시점에서 최대 비용을 갖는 그룹 및/또는 최소 비용을 갖는 그룹을 적어도 선택하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해 기방문지의 할당변경을 고속으로 행할 수 있는 작용을 갖는다.

본 발명은 또한, 가변그룹의 구성변경 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행할 때, 구성요소의 수가 상기 소속 가능한 구성요소의 최대 개수를 충족하지 않는 가변그룹을 선택하는 동시에, 상기 그룹제약을 충족하는 범위 내에서 미소속 구성요소를 선택하고, 이들 각각에 대하여 상기 가변그룹에 가소속시켜 가방문계획의 재구성과 가비용 계산을 행하여, 그 때의 최소 가비용이 상기 가변그룹의 원래 비용 이하인 경우, 상기 최소 가비용을 초래한 요인이 된 상기 가사항을 정식으로 채용하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 미소속 구성요소의 가변그룹에의 추가를 고속으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 가변그룹을 선택할 때, 구성요소의 수가 상기 소속 가능한 구성요소의 최대 개수를 충족하지 않는 가변그룹 중에, 전자와 후자와의 차의 절대값이 최대인 가변그룹을 선택하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 미소속 구성요소의 가변그룹에의 추가를 고속인 동시에 최적으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 가변그룹의 구성변경 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행할 때, 가변그룹을 선택하고, 선택된 가변그룹의 구성요소(중의 하나)의 소속 을 가해제하고, 상기 그룹제약을 충족하는 범위내에서 미소속 구성요소를 선택하며, 그들 각각에 대해 상기 가변그룹에 가소속시켜 가방문계획의 재구성과 가비용 계산을 행하고, 그 때의 최소 가비용이 상기 가변그룹의 원래 비용 이하인 경우, 상기 최소 가비용을 초래한 요인이 된 상기 가사항을 정식으로 채용하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 미소속 구성요소와 가변그룹에 소속하는 구성요소와의 교환을 고속으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 가변그룹을 선택할 때, 전체 가변그룹 중에 그 시점에서 최대 비용을 갖는 가변그룹을 선택하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 미소속 구성요소와 가변그룹에 소속하는 구성요소와의 교환을 고속인 동시에 최적으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 가변그룹의 구성변경 및 이에 수반하는 방문계획의 재구성을 행할 때, 복수의 가변그룹을 선택하고, 그 중에서 최대 비용을 갖는 가변그룹(가변그룹 A)과 그 이외의 가변그룹으로 이루어진 가변그룹군으로 분할하고, 상기 가변그룹군에 속하는 그룹 각각에 대해 상기 그룹제약을 충족하는 범위에서 그 가변그룹과 상기 가변그룹 A 사이의 구성요소 가교환과, 그 경우의 상기 가변그룹의 가방문계획 재구성과 가비용 계산 및 상기 가변그룹 A의 가방문계획 재구성과 가비용 계산을 행하고, 상기 가변그룹의 가비용과 상기 가변그룹 A의 가비용 중 큰쪽을 페어 비용(pair cost)으로 하고, 페어 비용의 최소치가 가변그룹 A의 원래 비용(상기 최대 비용) 이하인 경우, 상기 페어 비용의 최소치를 초래한 상기 가사항을 채용하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 가변그룹 사이에서의 구성요소 교환을 고속으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 복수 가변그룹을 선택할 때, 전체 가변그룹 중 그 시점에서 최대 비용을 갖는 가변그룹을 적어도 선택하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 가변그룹 사이에서의 구성요소 교환을 고속인 동시에 최적으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 복수 가변그룹을 선택할 때, 전체 가변그룹 중 그 시점에서 최대 비용을 갖는 가변그룹과 최소 비용을 갖는 가변그룹 중에 적어도 어느 한쪽을 선택하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 가변그룹 사이에서의 구성요소 교환을 고속인 동시에 최적으로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 방문계획 생성장치로서, 방문계획 생성을 위해 필요한 각종 정보를 받아들이는 입력 수단과, 소정 시점에서의 상태와 그때까지의 방문계획의 최적인 상태를 기억하는 상태 기억 수단과, 미할당 방문지의 신규 할당을 행하는 신규 할당 수단과, 기할당 방문지의 할당변경을 행하는 할당 변경 수단과, 그룹구성의 변경을 행하는 그룹 구성 변경 수단과, 그룹 각각의 방문계획을 재구성하는 계획 재구성 수단과, 그룹 각각의 방문계획의 비용을 계산하는 비용계산수단을 구비한 것이다. 이러한 구성에 의해, 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 양호한 효율로 행할 수 있다.

본 발명은 또한, 상기 방문계획 생성장치에 있어서, 입력 수단에는 적어도 방문지에 관한 정보, 그룹에 관한 정보, 및 구성요소에 관한 정보가 입력되도록 한 구성을 갖는다. 이에 의해, 각 정보에 기초하여 그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 양호한 효율로 행할 수 있다.

이상과 같이, 본 발명의 방문계획 생성방법은 구성요소(사람 또는 기계)가 불변인 그룹 및/또는 가변그룹이 복수이고, 복수의 방문지를 상기 그룹에서 분담하여 방문할 때, 가변그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 그룹 각각의 최적계획 생성을 고속으로 구할 수 있다. 따라서, 본 발명은 예를 들면 수송계획, 공정계획, 동작계획, 행동계획 등의 유효한 방법이 되며, 그 효과가 크다.

따라서, 본 발명의 제1 목적은 방문계획의 최적화문제에 대해, 그룹 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 그룹 각각의 최적계획 생성을 고속으로 행할 수 있는 방문계획 생성방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 제2 목적은 상기 방문계획의 최적화문제를 수송계획, 공정계획, 동작계획 등 각종 행동계획에도 적용할 수 있는 방문계획 생성방법 및 장치를 제공하는 것이다.

이상의 목적 및 기타 목적은 도면을 참조하여 이루어지는 이하의 실시예의 설명에서 보다 상세하게 된다.

이하, 본 발명의 실시예에 대하여 도 1 내지 도 14를 사용하여 설명한다.

(실시예 1)

도 1은 본 발명의 제1 실시예의 방문계획 생성방법을 실행하는 방문계획 생성장치의 구성을 나타내는 블록도 이다. 도 1에서, 참조부호 11은 방문지에 관한 정보와, 그룹에 관한 정보와 구성요소에 관한 정보를 적어도 받아들이는 입력 수단이고, 참조부호 12는 어느 시점에서의 상태(그룹구성, 그룹의 방문계획, 방문지의 할당, 구성요소의 소속)와 그때까지의 최적인 상태를 기억하는 상태 기억 수단이며, 참조부호 13은 미할당 방문지의 신규할당을 행하는 신규 할당 수단이고, 참조부호 14는 기할당 방문지의 할당변경을 행하는 할당 변경 수단이고, 참조부호 15는 그룹구성의 변경을 행하는 그룹 구성 변경 수단이며, 참조부호 16은 그룹 각각의 방문계획을 재구성하는 계획 재구성 수단이고, 참조부호 17은 그룹 각각의 방문계획 비용을 계산하는 비용계산수단이며, 참조부호 18은 출력 수단이다. 입력 수단(11)은 방문지에 관한 정보와 그룹에 관한 정보와 구성요소에 관한 정보를 읽어들여, 이들 정보를 유지하는 기능을 가지고 있다.

도 2는 방문지에 관한 정보의 일 예이며, 예를 들면 방문지 3은 X=13, Y=5 위치에 있으며, 그곳에 방문한 구성요소는 업무 A와 B 둘 다 처리해야 하는 것을 의미한다.

도 3은 그룹에 관한 정보의 일 예이며, 예를 들면 그룹 2는 불변그룹이고, 그룹구성이 구성요소 2, 6 이고, 소속하는 구성요소간의 관계가 「두 구성요소가 일정거리 이내에 있을 것」(예를 들면, 송수신기 등을 이용하여 두 구성요소 사이에 연락을 취하면서 방문하는 경우에 있어서의 제약이며, 두 구성요소는 끈으로 묶여져 있는 것과 같은 상황이다)인 것을 의미한다. 또한 그룹 3은 가변그룹의 예이며, 소속 가능한 구성요소의 최대수가 3이고, 모든 구성요소가 소속 가능하며, 구성요소간의 관계가 「세 구성요소가 등(等)간격으로 정렬해 있을 것」이며, 초기 그룹구성이 구성요소 1, 4인 것을 의미한다.

도 4는 구성요소에 관한 정보의 일 예이며, 예를 들면, 구성요소 1은 이동능력(이동속도)이 7이고, 업무 A를 처리하는 업무능력(업무시간)이 3, 업무 B를 처리 하는 업무시간이 2, 업무 C를 처리하는 업무시간이 100이다(업무 C를 어렵게 하고 있다).

다음에 상태 기억 수단(12)에 대해 설명한다. 상태 기억 수단(12)은 먼저, 입력 수단(11)에 저장되어 있는 방문지에 관한 정보, 그룹에 관한 정보, 및 구성요소에 관한 정보를 읽어, 상태(그룹구성, 방문계획, 방문지의 할당, 구성요소의 소속)를 초기화하고, 이후는 후술하는 신규 할당 수단(13), 할당 변경 수단(14), 그룹 구성 변경 수단(15)에 의한 상태변경에 수반하여 상태를 갱신하고 기억한다.

도 5는 그룹 각각의 그룹구성과 방문계획의 일 예를 나타내며, 예를 들면, 가변그룹인 그룹 3은 구성요소 1, 5로 구성되며, 먼저 구성요소 1로 방문지 9를 방문하여 업무 C를 처리하고, 다음에 구성요소 5로 방문지 1을 방문하여 업무 C를 처리하며, 끝으로 구성요소 5로 방문지 5를 방문하여 업무 B를 처리하는 것을 의미한다.

도 6은 방문지 할당의 일 예를 나타내며, 예를 들면 방문지 1은 그룹 3에 할당되어 있고, 방문지 2는 미할당 방문지임을 의미한다.

도 7은 구성요소 소속의 일 예를 나타내며, 예를 들면 구성요소 1은 그룹 3에 소속해 있으며, 구성요소 3은 미소속 구성요소임을 의미한다. 상태 기억 수단(12)는 이러한 상태를 기억하는 기능에 더하여 미할당 방문지의 개수가 0이 된 후에는 그때까지 얻어진 상태 비용 F(X)(상태 X에 대한 비용이며, 후술하는 비용계산수단(16)에서 계산되는 상태 X에 있어서 그룹 i의 방문계획 Xi에 대한 비용 Fi(Xi)와 구별하기 위해, 이하 상태 비용이라 한다) 최소 상태를 기억하는 기능도 가지고 있다. 즉, 본 발명의 방문계획 생성방법은 상태 비용 F(X)가 가능한 작은 상태를 구하는 것을 특징으로 하는 방법이다..

본 발명의 방문계획 생성방법의 특징은 그룹간의 비용 최대치의 최소화 및/또는 그룹간의 비용 균등화를 행하는 것이며, 이것은 예를 들면, 다음의 상태 비용 F(X)의 최소화에 의해 실현할 수 있다.

F(X) = α×MAXi[Fi(Xi)] + β×S(X) ........(식 1)

여기서, MAXi[Fi(Xi)] 는 Fi(Xi)의 i에 대한 최대치를 돌려주는 함수, 다시 말하면 상태 X에 있어서 그룹간의 비용 최대치가 작아짐에 따라 작은 값을 돌려주는 함수이다. 또한, S(X)는 상태 X에 있어서 Fi(Xi)의 i에 대한 불규칙함을 평가하는 함수, 다시 말하면 상태 X에 있어서 그룹간의 비용이 균등하게 됨에 따라 작은 값을 돌려주는 함수이다. 또한 S(X)의 구체적인 예로는 상태 X에 있어서 Fi(Xi)의 i에 대한 표준편차나 분산 등을 들 수 있다. 또한 계수 α와 β는 적어도 한쪽이 값을 갖는 것을 조건으로 α≥0, β≥0이다.

즉, (식 1)에서 정의된 상태 비용 F(X)는 상태 X에 있어서 그룹간 비용의 최대치가 작아질수록, 및/또는 상태 X에 있어서 그룹간 비용이 균등화될수록, 작은 값을 취하게 되고, 이것을 최소화함으로써 그룹간의 비용 최대치의 최소화 및/또는 그룹간의 비용 균등화를 실현할 수 있다.

또한, 그룹간의 비용 평균치의 최소화 및/또는 그룹간의 비용 균등화를 실현하기 위해서는 상태 비용 F(X)를 예를 들면 다음 식과 같이 하면 된다.

F(X) = α×AVEi[Fi(Xi)] + β×S(X) ........(식 2)

여기서, AVEi[Fi(Xi)]는 Fi(Xi)의 i에 대한 평균치를 돌려주는 함수, 다시 말하면, 상태 X에 있어서 그룹간의 비용 최대치가 작아짐에 따라 작은 값을 돌려주는 함수이다.

다음에, 신규 할당 수단(13)을 설명한다. 신규 할당 수단(13)은 상태 기억 수단(12)에 기억되는 상태 X를 받아들여, 후술하는 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 미할당 방문지를 그룹에 신규할당하는 기능을 갖는다. 도 8은 신규 할당 수단(13)의 내부처리를 나타내는 흐름도의 일 예이며, 이를 이용하여 설명한다. 먼저 S801에서 상태 X를 참조하여(도 6참조) 하나 또는 복수의 미할당 방문지를 선택한다. 다음에 S802에서 구성요소가 0인 그룹을 제외하고 그 시점에서 최소 비용을 갖는 그룹을 포함하는 하나 또는 복수의 그룹을 선택한다. 다음에, 선택한 그룹 각각에 대해(S803) 그 그룹에 상기 미할당 방문지를 가할당하고(S803a), 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 그 그룹의 가방문계획과 가비용을 구한다(S803b). 다음에, S804에서 선택한 그룹 중 최소 가비용을 갖는 그룹 a를 선택한다. 이어서, S805에서 그룹 a에 미할당 방문지를 정식으로 할당한다. 끝으로, 그룹 a의 가방문계획을 방문계획으로 정식으로 채용한다(S806). 이상에 의해 미할당 방문지의 할당지 그룹을 적절하게 결정할 수 있다.

다음에, 할당 변경 수단(14)을 설명한다. 할당 변경 수단(14)은 상태 기억 수단(12)에 기억되는 상태 X를 받아들여, 계획 재구성 수단(17)을 이용하여, 기할당 방문지의 할당을 변경하는 기능을 갖는다. 도 9 및 도 10은 할당 변경 수단(14)에 의해 실행되는 일련의 할당 변경처리의 전반 및 후반을 각각 나타내는 흐름도의 일 예이며, 이를 이용하여 설명한다. 먼저, S901에서 구성요소수가 0인 그룹을 제외하고 그 시점에서 최대 비용을 갖는 그룹 및/또는 최소 비용을 갖는 그룹을 포함하는 복수의 그룹을 선택한다. 다음에, S902에서 선택한 그룹을 최대 비용을 갖는 그룹(그룹 A)과 그 이외의 그룹(그룹군)으로 분할한다. 이어서, S903에서 그룹 A에 할당되어 있는 방문지의 할당을 가해제하고, S904에서 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 그룹 A의 가방문계획과 가비용을 구한다. 다음에, 그룹군에 속하는 그룹 각각에 대해(S905) S903에서 가해제된 방문지를 그 그룹에 가할당하고(S905a), 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 그 그룹의 가방문계획과 가비용을 구한다(S905b). 이어서, S906에서 그룹군에 속하는 그룹 중 최소 가비용을 갖는 그룹 a를 선택한다. 끝으로, 그룹 A의 가비용과 그룹 a의 가비용 양자가 그룹 A의 원래 비용(가해제 전의 비용) 이하인 경우(S907), S903에서의 그룹 A에 대한 가해제를 정식으로 채용하고(S907a), S904에서의 그룹 A의 가방문계획을 방문계획으로서 정식으로 채용하며(S907b), S905a에서의 그룹 a에의 가할당을 정식으로 채용하고(S907c), S905b에서의 그룹 a의 가방문계획을 방문계획으로서 정식으로 채용한다. 이상에 의해 기할당 방문지의 할당지 그룹을 적절히 변경할 수 있다.

다음에, 그룹 구성 변경 수단(15)을 설명한다. 그룹 구성 변경 수단(15)은 상태 기억 수단(12)에 기억되는 상태 X를 받아들여, 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 그룹구성을 변경하는 기능을 갖는다. 도 11, 도 12, 도 13 및 도 14는 그룹 구성 변경 수단(15)에 의해 실행되는 각종 그룹구성의 변경처리를 나타내는 흐름도의 일 예이며, 이들을 사용하여 설명한다. 또한 도 13 및 도 14는 하나의 처리동작의 전반 및 후반을 각각 나타내는 흐름도이다.

도 11에 대해 설명한다. 먼저, S1001에서 구성요소의 수가 소속 가능한 구성요소의 최대 개수(도 3 참조)를 충족시키지 않는 가변그룹을 선택한다. 구성요소의 수와 소속 가능한 구성요소의 최대 개수와의 차의 절대치가 최대인 가변그룹을 선택하여도 된다. 다음에, S1002에서 그룹제약(도 3 참조)을 충족시키는 범위 내에서 미소속 구성요소를 선택한다. 이어서, 선택한 미소속 구성요소 각각에 대해(S1003), 그 가변그룹에 가소속시키고(S1003a), 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 그 경우의 가방문계획과 가비용을 구한다(S1003b). 끝으로 S1003을 실행할 때의 최소 가비용이 그 가변그룹의 원래 비용 이하인 경우(S1004), 그 최소 가비용을 초래한 미소속 구성요소 a를 선택하고(S1004a) 그 가변그룹에 미소속 구성요소 a를 정식으로 소속시키며(S1004b), 그 경우의 가방문계획을 그 가변그룹의 방문계획으로서 정식으로 채용한다(S1004c). 이상에 의해 구성요소의 수가 소속 가능한 구성요소의 최대 개수(도 3 참조)를 충족시키지 않는 가변그룹에 구성요소를 추가 소속시킬 수 있다.

다음에, 도 12에 대해 설명한다. 먼저, S1101에서 가변그룹을 선택하고, 그 구성요소(중의 하나)의 소속을 가해제한다. 가변그룹을 선택할 때 전체 가변그룹 중, 그 시점에서 최대 비용을 갖는 가변그룹을 선택해도 된다. 다음에, S1102에서 그룹제약(도 3 참조)을 충족시키는 범위 내에서 미소속 구성요소를 선택한다. 이어서, 선택한 미소속 구성요소 각각에 대해(S1103), 그 가변그룹에 가소속시키고(S1103a), 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 그 경우의 가방문계획과 가비용을 구한다(S1103b). 끝으로, S1003을 실행할 때 최소 가비용이 그 가변그룹의 원래 비용 이하인 경우(1104), S1101에서 가해제한 그 가변그룹의 구성요소를 정식으로 해제하고(S1104a), 상기 최소 가비용을 초래한 미소속 구성요소 a를 선택하며(S1104b), 그 가변그룹에 미소속 구성요소 a를 정식으로 소속시키고(S1104c), 그 경우의 가방문계획을 그 가변그룹의 방문계획으로서 정식으로 채용한다(S1104d). 이상에 의해 구성요소의 수가 소속 가능한 구성요소의 최대 개수(도 3 참조)와 같은 가변그룹에서도 구성요소를 변경시킬 수 있다.

다음에, 도 13 및 도 14에 대해 설명한다.

먼저, S1201에서 복수의 가변그룹을 선택한다. 이 때, 전체 가변그룹 중 그 시점에서 최대 비용을 갖는 가변그룹을 적어도 선택하여도 된다. 또한 전체 가변그룹 중 그 시점에서 최대 비용을 갖는 가변그룹과 최소 비용을 갖는 가변그룹을 선택해도 된다. 다음에, S1202에서 선택한 가변그룹을 그 중에서 최대 비용을 갖는 가변그룹(가변그룹 A)과 그 이외의 가변그룹으로 이루어진 가변그룹군으로 분할한다. 이어서, 상기 가변그룹군에 속하는 그룹 각각에 대해(S1203), 그룹제약을 충족시키는 범위에서 그 가변그룹과 가변그룹 A 사이에서 구성요소를 가교환하고(S1203a), 계획 재구성 수단(17)을 이용하여 그 경우의 그 가변그룹에 대해 가방문계획과 가비용 산출(S1203b) 및 그 경우의 가변그룹 A에 대해 가방문계획과 가비용 산출(S1203c)을 행하여, 그 가변그룹의 가비용과 가변그룹 A의 가비용 중 큰 쪽을 페어 비용으로 한다(S1203d). 끝으로, 페어비용의 최소치가 가변그룹 A의 원래 비용(상기 최대 비용) 이하인 경우(S1204), 페어 비용 최소를 초래한 가변그룹군의 가변그룹 a를 선택하고(S1204a), S1203a에서의 가변그룹 a와 가변그룹 A 사이의 구성요소의 가교환을 정식으로 채용하며(S1204b), S1203b에서의 가변그룹 a의 가방문계획을 방문계획으로서 정식으로 채용하고(S1204c), S1203c에서의 가변그룹 A의 가방문계획을 방문계획으로서 정식으로 채용한다(S1204d). 이상에 의해, 가변그룹간의 구성요소의 적절한 교환을 실현할 수 있다.

다음에, 비용계산수단(16)을 설명한다. 비용계산수단(16)은 상태 X에 있어서 그룹i와 입력 수단(11)에 기억되는 방문지에 관한 정보와 구성요소에 관한 정보를 받아들여, 방문계획 Xi의 비용 Fi(Xi)를 돌려주는 기능을 갖는다. 비용 Fi(Xi)는 본 실시예 1에서의 예의 경우에는 예를 들면,

Fi(Xi) = Ai ×(M(Xi) + W(Xi)) + Bi ........(식 3)

로 계산하면 된다.

여기서, M(Xi)는 방문계획 Xi에 대한 이동에 요구되는 총 시간이며, W(Xi)는 방문계획 Xi에 대한 업무에 요구되는 총 시간이다. 따라서,(M(Xi) + W(Xi))는 방문계획 Xi에 요구되는 총 시간을 나타내며, 그룹 i에 관한 「부담」이라 할 수 있다. 또한, Ai와 Bi는 그룹 i 고유계수와 임계치이며, 이들 값에 따라 그룹간의 부담비율을 변경할 수 있다. 또한, M(Xi)의 계산은 그룹 구성요소 수가 1인 경우에 대해서는 용이하지만(두 방문위치간의 거리/방문하는 구성요소의 이동속도), 2이상인 경우에는 구성요소간의 제약이 있기 때문에 약간의 궁리(어느 구성요소가 어느 방문지를 향하고 있을 때에 다른 구성요소가 어떻게 움직일 것인가를 결정해 둘 것)가 필요하다.

다음에, 계획 재구성 수단(17)에 대해 설명한다. 계획 재구성 수단(17)은 신규 할당 수단(13) 또는 할당 변경 수단(14) 또는 그룹 구성 변경 수단(15)에 의해 이용되고, 그룹 i에 소속하는 구성요소, 할당되어 있는 방문지, 입력 수단(11)에 기억되는 방문지에 관한 정보, 및 구성요소에 관한 정보를 받아들이고, 비용계산수단(16)을 이용하여, 방문계획 Xi를 생성하는 기능을 갖는다. 이것에 대해서는 탐욕법(貪慾法), 등산법(登山法), 분지한정법(分枝限定法), 뉴럴 네트(neural net), 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing), 유전적(遺傳的) 알고리즘 등의 기존의 최적화수법이나 휴리스틱스(heuristics)를 이용하는 방법, 또는 이들을 임의로 조합시켜 실현할 수 있다.

끝으로, 출력 수단(18)을 설명한다. 출력 수단(18)은 상태 기억 수단(12)에 기억되는 최적 상태를 외부에 출력하는 기능을 갖는다.

또한, 이상의 설명에 있어서는, 예를 들면, 그룹단위로 방문계획을 세우는 방문 세일즈맨 문제가 연상되지만, 본 발명은 그러한 상황에서만 적용되는 것은 아니다. 그 외에는, 예를 들면 프린트기판에의 IC 등 전자부품의 실장공정(부품을 집는 복수의 암(arm)(방문자)이 프린트기판의 소정 장소로 이동하여(방문) 실장작업을 한다)이나, 운수업 등에 있어 하물 배송 등, 다양한 행동이 있다. 이들 다양한 업무에 포함되는 각 행동에 있어서의 방문계획 생성에도 본 발명은 적용될 수 있는 것이다.

본 발명은 바람직한 구성을 실시예로 들어 설명하였으나 이들 구성에 한정되지 않으며, 이상의 설명을 기초로 다양한 변경, 개변이 가능한 것은 명백하다.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 방문계획 생성방법 및 장치에 의하면, 구성요소(사람 또는 기계)가 불변인 그룹 및/또는 가변인 그룹이 복수이고, 복수의 방문지를 상기 그룹에서 분담하여 방문할 때 가변그룹의 최적구성, 방문지의 그룹에의 최적할당, 및 각각의 그룹에 대해 최적계획의 생성을 수행할 수 있다.

Claims

방문계획 생성장치에서 방문계획을 생성하는 방문계획 생성방법에 있어서,

방문계획 생성을 위해 필요한, 방문지에 관한 정보, 그룹을 구성하는 구성 요소에 관한 정보, 및 상기 그룹에 관한 정보를 입력받는 단계,

소정의 시점에서의 그룹 마다의 방문계획, 그룹의 구성 요소 및 그룹에의 방문지의 할당 정보를 나타낸 상태 X를 기초로, 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 단계,

상기 변경하는 단계에서의 처리로부터의, 그룹 i에 속하는 구성 요소와 할당된 방문지와, 상기 입력받는 단계로부터의 방문지에 관한 정보와 구성 요소에 관한 정보로부터, 그룹 마다의 방문계획의 비용 Fi(Xi)를 계산하고, 상기 그룹 마다의 방문계획의 비용 Fi(Xi)와 상기 입력받는 단계에서 입력받은 정보로부터, 그룹 마다의 방문계획 Xi를 재구성하는 단계

를 구비하고,

상기 입력받는 단계에서는, 방문지의 위치와 업무 내용에 관한 정보를 입력받고,

상기 변경하는 단계에서는, 상기 재구성하는 단계로부터의 상태 X에 있어서의 그룹 i의 방문계획 Xi와 그 방문계획의 비용 Fi(Xi)를 사용하여 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제1항에 있어서,

상기 변경하는 단계에서는, 상기 상태 X를 받아 미할당 방문지를 그룹에 할당하는 신규 할당 처리, 기할당된 방문지의 할당을 변경하는 할당 변경 처리, 및 그룹을 변경하는 그룹 구성 변경 처리 중 적어도 어느 하나의 처리를 행하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제1항에 있어서,

상기 그룹을 구성하는 구성 요소에 관한 정보는, 상기 구성 요소의 이동능력과 업무능력을 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제1항에 있어서,

상기 그룹에 관한 정보는, 상기 그룹을 구성하는 구성 요소와 구성 요소 사이의 관계(제약)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제1항에 있어서,

상기 그룹에 관한 정보는, 구성 요소의 변경이 불가능한 불변인 것, 또는 구성 요소의 변경이 가능한 가변인 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제1항에 있어서,

상기 재구성하는 단계에서는, 상기 그룹 마다의 방문계획의 비용 Fi(Xi)로서, 이동에 필요한 총 시간과 업무에 필요한 총 시간을 계산하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제1항에 있어서,

상기 변경하는 단계에서는, 상기 재구성하는 단계에서 계산하여 얻은 상태 X에 있어서의 그룹 i의 방문계획 Xi와 그 방문계획의 비용 Fi(Xi)로부터의 상태 X에 있어서의 (복수의) 그룹 사이의 비용의 최대치를 부여하는 상태 비용 함수 F(X)를 최소로 하는 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제1항에 있어서.

상기 변경하는 단계에서는, 상기 방문계획 Xi를 재구성하는 단계에서 계산하여 얻은 상태 X에 있어서의 그룹 i의 방문계획 Xi와 그 방문계획의 비용 Fi(Xi)로부터의 상태 X에 있어서의 (복수의) 그룹 사이의 비용의 평균값을 부여하는 상태 비용 함수 F(X)를 최소로 하는 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
제4항에 있어서,

상기 그룹의 제약은, 구성 요소의 최대 개수 및 구성 가능한 구성 요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성방법.
방문계획 생성을 위해 필요한, 방문지에 관한 정보로서의 방문지의 위치 및 상기 방문지에서의 업무 내용을 포함하는 정보, 그룹을 구성하는 구성 요소에 관한 정보, 및 그룹에 관한 정보를 입력받는 입력 수단,

소정의 시점에서의 그룹 마다의 방문계획, 그룹의 구성 요소 및 그룹에의 방문지의 할당 정보를 나타낸 상태 X와 지금까지의 방문계획의 최적인 상태를 기억하는 상태 기억 수단,

상기 상태 기억 수단에 저장된 상태 X를 기초로, 상기 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 상태 변경 수단,

상기 상태 변경 수단으로부터의 그룹 i에 속하는 구성 요소 및 할당된 방문지와, 상기 입력 수단으로부터의 방문지에 관한 정보와, 상기 구성 요소에 관한 정보로부터, 그룹 마다의 방문계획의 비용 Fi(Xi)를 계산하고, 상기 그룹 마다의 방문계획의 비용 Fi(Xi)와 상기 입력 수단으로부터의 정보로부터, 상기 그룹 마다의 방문계획 Xi를 재구성하는 계획 재구성 수단

을 구비하고,

상기 상태 변경 수단은, 상기 계획 재구성 수단으로부터의 상태 X에 있어서의 그룹 i의 방문계획 Xi와 그 방문계획의 비용 Fi(Xi)를 사용하여 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제10항에 있어서,

상기 상태 변경 수단은, 상기 상태 기억 수단으로부터의 상태 X를 받아 미할당 방문지를 그룹에 할당하는 신규 할당 수단, 상기 상태 기억 수단으로부터의 상태 X를 받아 기할당된 방문지의 할당을 변경하는 할당 변경 수단, 및 상기 상태 기억 수단으로부터의 상태 X를 받아 그룹의 변경을 하는 그룹 구성 변경 수단으로 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제10항에 있어서,

상기 그룹을 구성하는 구성 요소에 관한 정보는, 이동능력과 업무능력을 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제10항에 있어서,

상기 그룹에 관한 정보는, 그룹을 구성하는 구성 요소와 구성 요소 사이의 관계(제약)를 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제10항에 있어서,

상기 그룹에 관한 정보는, 구성 요소의 변경이 불가능한 불변인 것, 또는 구성 요소의 변경이 가능한 가변인 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제10항에 있어서,

상기 계획 재구성 수단은, 그룹 마다의 방문계획의 비용 Fi(Xi)로서 이동에 필요한 총 시간과 업무에 필요한 총 시간을 계산하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제10항에 있어서,

상기 상태 변경 수단은, 상기 계획 재구성 수단으로부터의 상태 X에 있어서의 그룹 i의 방문계획 Xi와 그 방문계획의 비용 Fi(Xi)로부터의 상태 X에 있어서의 (복수의) 그룹 사이의 비용의 최대치를 부여하는 상태 비용 함수 F(X)를 최소로 하는 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제10항에 있어서,

상기 상태 변경 수단은, 상기 계획 재구성 수단으로부터의 상태 X에 있어서의 그룹 i의 방문계획 Xi와 그 방문계획의 비용 Fi(Xi)로부터의 상태 X에 있어서의 (복수의) 그룹 사이의 비용의 평균값을 부여하는 상태 비용 함수 F(X)를 최소로 하는 그룹의 구성 요소와 방문계획을 최적의 상태로 변경하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
제13항에 있어서,

상기 그룹의 제약은, 구성 요소의 최대 개수 및 구성 가능한 구성 요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 방문계획 생성장치.
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