JP2000040106A - 生産システムの工程編成方法及び生産システムの工程編成装置並びに生産システムの工程編成プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 高速で、しかも高い編成効率の解が得られる
ようにする。 【解決手段】 所定の形式の複数の染色体からなる初期
集団を生成し（ステップ100参照）、各々の染色体の適
応度を算出し（ステップ110参照）、適応度に応じた確
率で集団から染色体を選択し、交叉処理（ステップ120
参照）を施して新たな染色体を生成し、新たな染色体の
遺伝子データの矛盾があれば修正を行い（ステップ130
参照）、このステップ120,130の処理を新たな染色体が
所定数となるまで繰り返し（ステップ140参照）、その
後、突然変異処理を施し（ステップ160参照）、各々の
染色体の適応度を算出して（ステップ160参照）、所定
の適応度が得られれば一連の処理を終了する（ステップ
170参照）一方、所定の適応度が得られない場合には、
ステップ120からの処理を繰り返す。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、生産システムにお
ける複数の生産工程を効率良く編成する方法及びその装
置に係り、特に、いわゆる遺伝的アルゴリズムを適用し
て工程編成の時間短縮と共に編成効率の向上を図ったも
のに関する。

【０００２】

【従来の技術】いわゆる生産ラインにおいて、如何なる
工程編成を行うかは、生産コストに多大な影響を与える
ことは、良く知られたことである。従来から、このよう
な生産ラインにおける工程編成に要する時間を短縮しつ
つ、しかも生産効率の向上を図ることのできる工程編成
結果を得るための種々の方策が提案されている。例え
ば、工程編成方法の代表的なものの一つとして、分岐限
定法（ブランチ・アンド・バウンド法）を挙げることが
できる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この公
知・周知の分岐限定法の場合、最も高い効率の編成を確
実に探索することができるという利点がある反面、工程
編成の対象とされる生産システムの規模が大きくなるに
つれて探索領域が爆発的に大きくなるため、解を得るま
でに膨大な時間を要することとなるという問題がある。
本発明は、上記実状に鑑みてなされたもので、高速で、
しかも高い編成効率の解を得ることのできる生産システ
ムの工程編成方法及び生産システムの工程編成装置並び
に生産システムの工程編成プログラムを記録した記録媒
体を提供するものである。本発明の他の目的は、工程編
成作業の効率化を図ることのできる生産システムの工程
編成方法及び生産システムの工程編成装置並びに生産シ
ステムの工程編成プログラムを記録した記録媒体を提供
することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明に係
る生産システムの工程編成方法は、生産システムにおけ
る要素作業を所定の編成効率が得られるように編成する
生産システムの工程編成方法であって、指定された染色
体のコーディング形式で、初期集団を構成する所定数の
染色体を生成する初期集団生成ステップと、所定の評価
関数に基づいて、前記初期集団生成ステップで生成され
た初期集団を構成する個々の染色体の適応度を算出する
初期集団適応度算出ステップと、前記初期集団から、所
定の条件の下、２つの染色体をランダムに選択する選択
ステップと、前記選択ステップで選択された２つの染色
体を所定の条件の下、交叉させて新たな２つの染色体を
生成する交叉ステップと、前記交叉ステップにより生成
された新たな染色体が所定数であるか否かを判定し、所
定数に満たない場合には前記選択ステップ及び交叉ステ
ップを繰り返させる一方、所定数を満たし次世代の集団
が形成されたと判定された場合には、次のステップへ移
行させる判定ステップと、次世代の集団を構成する染色
体から、所定の割合でランダムに染色体を選択し、当該
選択された染色体の２つの遺伝子をランダムに交換して
染色体に突然変異を施す突然変異ステップと、突然変異
が施された染色体を含む前記次世代の集団を構成する染
色体の各々の適応度を算出する適応度算出ステップと、
前記適応度算出ステップで算出された個々の適応度の
内、所定の適応度を満たすものがあるか否かを判定し、
所定の適応度を満たすものがある場合には、当該適応度
を有する染色体を工程編成の解とする一方、未だ所定の
適応度が得られていないと判定された場合には、前記選
択ステップからの処理を繰り返させる処理終了判定ステ
ップとを具備してなるものである。

【０００５】かかる構成における工程編成方法は、いわ
ゆる遺伝的アルゴリズムに基づいて工程編成を行うもの
である。特に、染色体の遺伝子としては、要素作業番号
と区切り文字とが順に配列されてなるものが好適であ
る。また、染色体は、遺伝子として、工程番号が配列さ
れてなるものであってもよい。

【０００６】この工程編成方法の基本的な流れは、指定
された染色体のコーディング形式で、初期集団を構成す
る所定数の染色体を生成し、所定の評価関数に基づい
て、前記初期集団を構成する個々の染色体の適応度を算
出し、前記初期集団から、所定の条件の下、２つの染色
体をランダムに選択し、前記選択された２つの染色体を
所定の条件の下、交叉させて新たな２つの染色体を生成
し、前記交叉により生成された新たな染色体が所定数で
あるか否かを判定し、所定数に満たない場合には前記選
択及び交叉を繰り返す一方、所定数を満たし次世代の集
団が形成されたと判定された場合には、当該次世代の集
団を構成する染色体から、所定の割合でランダムに染色
体を選択し、当該選択された染色体の２つの遺伝子をラ
ンダムを交換して染色体に突然変異を施し、この突然変
異が施された染色体を含む前記次世代の集団を構成する
染色体の各々の適応度を算出し、この算出された個々の
適応度の内、所定の適応度を満たすものがあるか否かを
判定し、所定の適応度を満たすものがある場合には、当
該適応度を有する染色体を工程編成の解とする一方、未
だ所定の適応度が得られていないと判定された場合に
は、所定の適応度の染色体が得られるまで、前記選択、
交叉及び突然変異処理を繰り返すようにしたものであ
る。

【０００７】請求項１０記載の発明に係る生産システム
の工程編成装置は、生産システムにおける要素作業を所
定の編成効率が得られるように編成する生産システムの
工程編成装置であって、データ及びコマンドの入力を行
うための入力手段と、前記入力手段により指定された染
色体のコーディング形式で、初期集団を構成する所定数
の染色体を生産すると共に、所定の演算、動作制御を行
う演算制御手段と、集団のデータを蓄積する集団データ
蓄積手段と、集団から、所定の条件の下、２つの染色体
をランダムに選択し、当該選択された２つの染色体を所
定の条件の下、交叉させて新たな２つの染色体を生成す
る選択・交叉処理手段と、集団を構成する染色体の遺伝
子同士の入れ替えによる突然変異を施す突然変異処理手
段とを具備し、演算制御手段は、初期集団に対して前記
選択・交叉処理手段による選択・交叉処理が施され、所
定数の新たな染色体により次世代の集団が形成されるま
で、前記選択・交叉処理手段による選択・交叉処理を継
続させ、選択・交叉処理手段により、次世代の集団が形
成され判定した場合、前記突然変異処理手段に対して前
記次世代の集団に対する突然変異処理を実行させ、前記
突然変異処理手段による突然変異処理が終了したと判定
した場合、次世代の集団を構成する各々の染色体の適応
度を所定の演算式に基づいて算出し、当該算出された適
応度の中に所定値のものが存在するか否かを判定し、所
定値のものが存在すると判定された場合には、当該所定
値の染色体を工程編成の解として工程編成処理を終了す
る一方、未だ所定の適応度が得られていないと判定され
た場合には、前記選択・交叉処理手段による選択・交叉
処理及び前記突然変異処理手段による突然変異処理を繰
り返させて新たな集団を生成させ、再度適応度を判定す
るよう構成されてなるものである。

【０００８】かかる構成は、特に、上述した生産システ
ムの工程編成方法を実行するに適したものであり、特
に、演算制御手段、選択・交叉処理手段、突然変異処理
手段は、例えば、いわゆるＣＰＵに所定のソフトウェア
を実行させることにより実現され得るものである。ま
た、集団データ蓄積手段は、いわゆる半導体メモリ等の
記憶素子により実現され得るものである。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図１乃至図２８を参照しつつ説明する。なお、以下
に説明する部材、配置等は本発明を限定するものではな
く、本発明の趣旨の範囲内で種々改変することができる
ものである。最初に、この発明に係る工程編成方法を実
施するに適した装置構成例について、図１を参照しつつ
説明する。この発明の実施の形態における生産システム
の工程編成装置（以下「本装置」と言う）は、入力部１
と、表示部２と、プリンタ部３と、中央処理部４とに大
別されて構成されたものとなっている。入力手段として
の入力部１は、中央処理部４へデータ等を入力するため
のもので、例えば、いわゆるキーボード（図示せず）
と、中央処理部４とのインターフェイスを行うインター
フェイス回路（図示せず）とを主たる構成要素としてな
る公知・周知の構成を有してなるものである。表示部２
は、中央処理部４で得られた解、すなわち、工程編成の
結果の表示や入力部からデータを入力する際にそのデー
タの表示等を行うためのもので、例えばいわゆるＣＲＴ
や液晶表示素子等を用いてなる公知・周知の構成を有し
てなるものである。プリンタ部３は、中央処理部４で得
られた解、すなわち、工程編成の効果等を所定の用紙に
印字する公知・周知の構成を有してなるものである。

【００１０】中央処理部４は、後述するような遺伝的ア
ルゴリズムを適用した工程編成方法を実行するためのも
ので、演算制御部５と、集団データ蓄積部６と、選択・
交叉処理部７と、突然変異処理部８とに大別されてなる
もので、例えば、これらは、公知・周知のいわゆるＣＰ
Ｕを用いて後述するような処理手順に沿ったソフトウェ
アの実行により実現され得るものである。演算制御手段
としての演算制御部５は、後述するような染色体として
の複数のデータの集団を生成すると共に、その集団のデ
ータについての適応度を算出する一方、工程編成処理全
体の制御を行うものである。集団データ蓄積手段として
の集団データ蓄積部６は、演算制御部５で生成された染
色体の初期集団のデータを蓄積すると共に、その後の処
理により生成された新たな世代の複数の染色体データを
蓄積するものである。この集団データ蓄積部６は、例え
ば公知・周知の半導体メモリ等の記憶素子を用いて構成
されてなるものである。選択・交叉処理手段としての選
択・交叉処理部７は、後述するように、集団データ蓄積
部６に蓄積された染色体データに対して、遺伝的アルゴ
リズムに基づく選択・交叉の処理を施し、さらに、選択
・交叉により生じたデータの矛盾がある場合には、必要
な修正を施すものである。突然変異処理手段としての突
然変異処理部８は、後述するように、集団データ蓄積部
６に蓄積された染色体データに対して、遺伝的アルゴリ
ズムに基づく突然変異の処理を施すものである。

【００１１】次に、具体的に工程編成の処理手順につい
て説明する。まず、この発明に係る工程編成の方法は、
第１の工程編成方法と第２の工程編成方法との２つがあ
り、最初に第１の工程編成方法について、以下、図１乃
至図９を参照しつつ説明することとする。工程編成を図
１に示された装置に実行させるにあたり、まず、入力部
１から染色体のコーディング形式を予め指定しておく。
すなわち、染色体のいわゆるコーディングとは、遺伝的
アルゴリズムにおいて、解候補としての意義を有する染
色体を如何なるデータの形式で表現するかを設定するこ
とをいうものである。なお、第１の工程編成方法と第２
の工程編成方法の最も特徴的な違いは、この染色体コー
ディングの違いにあるということができる。

【００１２】この第１の工程編成方法において、染色体
は、図３に示されたように、染色体を構成するデータ、
すなわち一般に遺伝子と称されるものとして要素作業を
割り当て、それを工程順に記述し、しかも、工程を区別
するために、区切り文字を配置して構成されたものとす
る。すなわち、図３に示された例の場合、全工程が３つ
の場合の例であり、同図左側から工程Ｉにおいては、要
素作業のが、工程IIにおいては、要素作業，が、
工程IIIにおいては、要素作業，が行われることを
意味し、円の中に数値を期したいわゆる丸文字の０は、
区切り文字として用いられている。ここで、要素作業と
は、工程編成を行う上で、生産ラインにおいて実行され
る最小単位の作業を言うものである。例えば、図４には
要素作業の例が示されており、要素作業番号ｋがのも
のは、端面研削であり、その作業時間ｔ_K は、８秒であ
ることが示されている。なお、以下、この第１の工程編
成方法に基づく発明の実施の形態においては、この図４
に示された作業要素についての工程編成であるとして説
明することとする。入力部１からの上述のような染色体
のコーディング形式の指定は、例えば、上述した染色体
のコーディング形式をＡ型とするならば、「ＴＹＰＥ：
Ａ」といわゆるキー入力すればよい。

【００１３】染色体のコーディング形式が指定される
と、演算制御部５において、初期集団の生成が行われる
（図２のステップ１００参照）。この初期集団の生成
は、予め定めた数の染色体をランダムに生成することに
より行われる。このランダムな染色体の生成は、例えば
次のようにすると好適である。まず、図６には、染色体
の数、他の表現を用いるなら、個体（染色体と同意義）
数８の場合の初期集団の生成例が示されているが、この
ような個体のランダムな生成を例に採り説明することと
する。ランダムな個体生成にあたって、最初に、例え
ば、２つの区切り文字の後に、各々の要素作業番号を順
に一個づつ配列したテーブルを用意する。そして、１乃
至７（区切り文字の数＋要素作業の数）の範囲で乱数を
発生させ、その乱数に対応する先のテーブルの位置にあ
る区切り文字又は要素作業番号を取り出し、これを個体
の１番目の遺伝子データとする。次に、データが一つ決
定したことに対応して乱数の発生範囲を一つ減じて、再
び乱数を発生させる。すなわち１乃至６の範囲で乱数を
発生させ、その乱数に対応する上述のテーブルの中の残
りの６つの区切り文字又は要素作業番号を取り出し、こ
れを２番目の遺伝子データとする。以下、同様にして上
述のような処理を繰り返すことで一つの個体を生成す
る。この例の場合、このようにして８個の個体を生成す
ることとなる。そして、生成された集団は、集団データ
蓄積部６に蓄積されるようになっている。

【００１４】なお、上述の例においては、理解を容易に
するため、要素作業のみを工程編成の対象、すなわち、
遺伝子データの対象としたが、付帯要素作業を要素作業
と同様の扱いとして、工程編成の対象としてもよく、そ
の場合には、付帯要素作業を考慮した工程編成が行える
こととなる。ここで、付帯要素作業とは、ある要素作業
を行うにあたり、その要素作業に付随して必要となるい
わば付随的作業を言い、例えば、ワーク脱着作業などが
これにあたり、要素作業についての要素作業時間と同様
に、所定の付帯要素作業時間が必要となるものである。
なお、後述する試験例においては、この付帯要素作業を
考慮した工程編成の結果を示す。

【００１５】初期集団が生成された後は、各々の個体に
ついての適応度Ｅが演算制御部５により算出されること
となる（図２のステップ１１０参照）。ここで適応度Ｅ
は、上述のように集団を形成する個々の染色体、すなわ
ち個体が、工程編成の解としてどの程度のものであるの
かを予め定められている基準により評価し、その評価を
定量的に表したものである。この適応度の算出が行われ
るにあたっては、予めいわゆる評価関数が設定されてい
ることが前提である。この発明の実施の形態において
は、次のような編成効率を表す式１を評価関数としてい
る。

【００１６】 Ｅ＝Σｔ_K ×１００／（ｎ×ｃ）・・・（式１）

【００１７】但し、ここで、ｔ_K は、要素作業ｋにおけ
る作業時間であり、ｎは、工程数であり、ｃは、サイク
ル時間である。したがって、総和Σは、ｋ＝１〜ｎまで
の各工程における各要素作業の作業時間のいわゆる足し
合わせを意味する。また、サイクル時間ｃは、各工程に
作業要素が割り付けられた際に、その中で、所要作業時
間が最も大きなものとする。例えば、一例として図５に
示されたように、全工程が３であり、工程Ｉには、作業
要素が、工程IIには、作業要素，が、工程IIIに
は、作業要素，が、それぞれ割り付けられたとする
と、この場合、工程IIの所要作業時間が最大であり、各
々の作業要素の作業時間が先に図４に示されたものであ
るとすると、サイクル時間ｃ＝１８ｓｅｃとなる。ま
た、因みに、この図５に示されたような工程編成例の場
合、先の式１によりその編成効率を算出すると次のよう
に求められる。

【００１８】Ｅ＝（８＋３＋１５＋１０＋４）÷（３×
１８）×１００＝７４.０７％

【００１９】上述のようにして各個体の適応度が算出さ
れた後は、選択・交叉処理部７により、先に述べたよう
にして生成された集団に対して選択処理及び交叉処理が
施されることとなる（図２のステップ１２０参照）。選
択処理及び交叉処理は、この時点で生成されている集団
を基に次世代の集団を生成するための処理である。具体
的には、まず、次世代の集団を生成する基になる集団、
すなわち前世代の集団の中から所定の条件の下、２つの
個体を選択する。選択の所定の条件としては、例えば適
応度の高い順から高い確率で選択されるようにすると好
適である。先に図６に示された初期集団を例に採れば、
適応度が最も高い個体８と、次いで適応度が高い個体１
とが高い確率で選択されるようにする。ここで、集団か
ら適応度の高い２つの個体を高い確率で選択するために
は、例えば予め各個体に、その適応度に応じた重み付け
をしておき、乱数を発生させて、その乱数に応じて個体
を選択する際、重み付けを考慮して選択するようにすれ
ばよく、このような手法は、いわゆるデータ処理あるい
は数値処理と称される分野の良く知られた手法であるの
で、ここでの詳細な説明は省略することとする。

【００２０】上述のようにして適応度の高い順に２つの
個体が選択された後は、その２つの個体に対して交叉処
理が施されることとなる。先に図６に示された初期集団
を例に採れば、選択処理により個体１と個体８が選択さ
れたとすると（図７（Ａ）参照）、これら２つの個体
１，８の遺伝子の交換を行うのが交叉処理である。すな
わち、まず、遺伝子交換を行う交叉点を決定する、これ
は、基体的には任意の位置でよく、例えば、図７（Ａ）
に示された例においては、先頭（図７（Ａ）において個
体の左端）から３番目と４番目のデータの境界が交叉点
と設定された状態が示されている。そして、この交叉点
を境にして、２つの個体の後半の遺伝子すなわちデータ
の入れ替えを行う（図７（Ｂ）参照）。

【００２１】次に、上述のようにデータの入れ替えを終
えたそれぞれの個体において、データに矛盾が無いか否
かが判別され、データの修正が必要な箇所に対しては、
データの修正が施されることとなる（図２のステップ１
３０参照）。ここでのデータの矛盾の有無を判別する基
準を如何に定めるかは、具体的な生産システムによって
異なるが、この例においては、要素作業の先行関係につ
いてと、一つの染色体における要素作業番号の数につい
ての制約をデータの矛盾の有無を判別する基準としてい
る。すなわち、これらの個体は、先に述べたようにＡ型
の染色体であり、いわゆる順序型であるために、上述の
ような交叉処理によりデータの配列に矛盾が生ずる。例
えば、図７（Ｂ）に示された例においては、上段（同図
紙面上側）の個体においては、先頭に「」のデータが
存在すると共に、５番目にも「」のデータが存在して
おり、この場合、要素作業番号は、一つの染色体中には
必ず一つだけでなければならないというこの発明の実施
の形態におけるＡ型の染色体の制約に矛盾したものとな
っている。また、同じく上段の個体においては、区切り
文字が先頭から２番目、５番目及び６番目にそれぞれ存
在しているが、区切り文字は、一つの染色体中に、（全
工程数−１）だけなければならないとするこの発明の実
施の形態におけるＡ型の染色体の制約に矛盾したものと
なっている。

【００２２】一方、図７（Ｂ）に示された例において、
下段側の個体にもデータの矛盾が生じている。すなわ
ち、先頭から７番目に「」のデータが、８番目に
「」のデータが存在しているが、この場合、要素作業
番号，は、既に、２番目、３番目に存在しており、
要素作業番号は、一つの染色体中には必ず一つだけでな
ければならないというこの発明の実施の形態におけるＡ
型の染色体の制約に矛盾したものとなっている。そこ
で、これらの矛盾が生じている箇所のデータの書き換え
が選択・交叉処理部７により行われる。すなわち、例え
ば図７（Ｂ）に示された上段の個体については、先頭か
ら５番目、６番目のデータを消去し、この個体において
不足している要素作業番号を書き込む。ここで、この図
７に示された例においては、要素作業は先に図４に示さ
れた５種類のなかから選択されるべきものとすれば、図
７（Ｂ）に示された上段の個体においては、要素作業番
号〜が既にデータとして存在するので、残りの，
がそれぞれ５番目、６番目のデータとして順に書き込
まれることとなる（図７（Ｃ）参照）。また、図７
（Ｂ）の下段の個体については、要素作業番号，に
代えて、不足している区切り文字と要素作業番号と
が、それぞれ書き込まれることとなる。

【００２３】上述の選択処理及び交叉処理並びにデータ
修正処理は、これらの処理により得られる新たな個体が
集団を構成する所定数（上述の例の場合８個）となるま
で繰り返されることとなる。すなわち、選択及び交叉処
理が施された後、所定数の個体（この例においては８
個）が生成されたか否かが判定され（図２のステップ１
４０参照）、未だ所定数の個体が生成されていないと判
定された場合（ＮＯの場合）には、先のステップ１２０
へ戻り上述した処理が再び繰り返されることとなる。一
方、所定数の個体が生成されたと判定された場合（ＹＥ
Ｓの場合）には、上述のようにして得られた次世代の集
団に対して突然変異処理部８による突然変異処理が施さ
れることとなる（図２のステップ１５０参照）。これ
は、選択処理及び交叉処理により得られた新たな個体に
対して、所定の割合で、データの入れ替えを行うことで
ある。すなわち、突然変異処理は、選択処理及び交叉処
理により得られた次世代の集団を構成する個体の中から
所定の割合、すなわち所定の突然変異率で突然変異処理
を施す対象となる個体を選択し、その個体について、２
つの遺伝子を任意に選択して、それらを入れ替えること
により行われるものである。例えば、新個体２（図７
（Ｃ）参照）が突然変異処理の対象として選択されたと
すれば、図８に示されたように３番目のデータ「」と
６番目のデータ「０」との入れ替えを行い、新個体２′
が生成されることとなる。この突然処理部８による処理
に際しては、集団データ蓄積部６から所定のデータが突
然処理部８に読み込まれ、突然処理が施された後、再び
集団データ蓄積部６へ戻されるようになっている。ここ
で、突然変異処理の対象とされる個体を選択する所定の
割合は、任意に設定してよいもので、さらに、その選択
は、例えば乱数を用いてランダムに選択されるようにす
ると好適である。なお、図８において、突然変異処理前
後の各々の個体の脇に記された数値は、先の式１に基づ
いて算出されたそれぞれの適応度である。

【００２４】そして、上述のようにして生成された次世
代の個々の個体について、適応度の算出が、演算制御部
５により行われる（図２のステップ１６０参照）。ここ
での適応度の算出は、最初に先の式１を用いて行われる
のは先のステップ１１０で説明した通りであるが、さら
に、割付可能工程と要素作業の先行関係を考慮した評価
を行うようになっている。すなわち、まず、生成された
各個体について、式１に基づいて適応度が算出される。
次に、各個体について、その遺伝子のデータが所定の制
約を満たしたものとなっているか否かが判定される。こ
こで、所定の制約は、工程編成の対象となる生産システ
ムによって異なるが、この例の場合、割付可能工程につ
いての制約と、要素作業の先行関係についての制約とが
設定されている。

【００２５】要素作業についての制約とは、要素作業に
ついては、割り付けが可能な工程と不可能な工程とがあ
るので、割り付け可能な工程についてのみ要素作業の割
り付けを行うとするものである。先に図４に示された要
素作業については、例えば、図９に示されたように割付
可能工程が設定されているとする。そして、個々の個体
の遺伝子データについて、この予め定められた割付可能
工程を満足するものとなっているか否かが判定されるよ
うになっている。さらに、要素作業の先行関係について
の制約とは、要素作業によっては、例えばある要素作業
の後またはある要素作業の前でなければその作業が成り
立たないというものがあるため、他の要素作業に対する
先行関係を考慮するものである。如何なる先行関係が成
立するかは、個々の要素作業によって異なるが、この例
においては、要素作業番号は、要素作業番号の前で
なければならないという先行関係が設定されており、各
個体について、この条件が満たされたものとなっている
か否かが判定されるようになっている。

【００２６】そして、上述した何れかの制約を満たさな
い個体が検出された場合には、その個体について式１に
よって算出された適応度に対して、さらに所定の評価値
を乗算し、その乗算結果をその個体の適応度とする。こ
の例においては、式１によって算出された値に、評価値
として「０.５」が乗算されるようになっている。この
ように、所定の評価値は、所定の制約が満たされていな
いことに対するものである。個体が所定の制約を満たさ
ない遺伝子、いわば致死遺伝子を有する場合に、一つの
処理の仕方としては、この個体を廃棄することも考えら
れるが、一部に致死遺伝子があっても、他の残りの遺伝
子は有効であり、データの多様性を維持しながら、最適
な解を求めるためには、何らかの条件下でこのような個
体も解候補として扱う方が、そのような個体を単純に廃
棄するよりも好ましい結果を得る可能性がある。そのた
め、上述したように、適応度に所定値を乗算して適応度
の値を小さくしながらも、その個体を破棄することな
く、集団の生成要素として残存させるようにしたもので
ある。

【００２７】適応度の算出が行われた後は、所定の適応
度の解が得られているか否かが判定され（図２のステッ
プ１７０参照）、所定の適応度の解が得られていると判
定された場合（ＹＥＳの場合）には、一連の処理が終了
されることとなる。この場合、編成結果は、表示部２に
所定の形式で表示され、また、所望により（例えば入力
部１から所定のコマンドを入力することにより）編成結
果を所定の形式でプリンタ部３で印字することができる
ようになっている。一方、未だ所定の適応度を有する解
が得られていないと判定された場合（ＮＯの場合）に
は、先に説明した図２のステップ１２０へ戻り、一連の
処理、すなわち、選択・交叉処理（図２のステップ１２
０参照）、データ修正処理（図２のステップ１３０参
照）、突然変異処理（図２のステップ１５０参照）が繰
り返され、新たな個体の集団が生成されて、個々の個体
の適応度が算出されるという処理（図２のステップ１６
０参照）が、所定の適応度の解、すなわち所定の適応度
の工程編成が得られるまで繰り返されることとなる。な
お、この工程編成の一連の処理の終了の条件としては、
上述のような所定の適応度の工程編成結果が得られるま
でという条件に限定される必要はなく、例えば、予め一
連の処理を終了とする集団の世代を設定しておき、この
所定の世代が得られた時点で処理を終了し、その世代の
中で適応度の最も高い個体を工程編成結果として選択す
るようにしてもよい。さらに、工程編成の一連の処理の
終了の仕方としては、所定の適応度を満たすものがある
か否かの判定を行うと共に、世代が所定の世代に達した
か否かを判定し、所定の世代に達する以前において、所
定の適応度を満たすものがあると判定された場合には、
当該適応度を有する染色体を工程編成の解とし、所定の
世代に達せず、かつ、未だ所定の適応度が得られていな
いと判定された場合には、選択ステップからの処理を繰
り返させる一方、所定の世代に達したと判定された場合
において、所定の適応度が未だ得られていない場合に
は、その時点の世代において最も適応度の高い染色体を
工程編成の解として終了するようにしてもよい。

【００２８】次に、第２の工程編成方法について、以
下、図１０乃至図１４を参照しつつ説明する。この第２
の工程編成方法が実行される装置の構成としては、先に
図１に示されたものと基本的に同一であるので図１を流
用しつつ説明することとする。なお、前提として、説明
を解り易くするため、上述した第１の工程編成方法の場
合と同様に、要素作業としては、先に図４に示された５
種類があり、前工程数は３つであるとして、以下の第２
の工程編成方法による処理手順について説明するものと
する。また、図１０において、先の図２に示された処理
内容と同一の処理を行うステップには、同一の符号を付
するものとする。最初に、工程編成を図１に示された装
置に実行させるにあたり、まず、入力部１から染色体の
コーディング形成を予め指定しておく。ここで、この第
２の工程編成方法における染色体のコーディング形式
を、説明の便宜上、Ｂ型と称することとする。したがっ
て、この場合、入力部１から、例えば「ＴＹＰＥ：Ｂ」
といわれるキー入力することで、コーディング形式の指
定を行うようにすればよい。このＢ型の染色体は、例え
ば、図１１に示されたように、各遺伝子として工程番号
が配置されたものとなっている。すなわち、このＢ型の
染色体は、要素作業の種類の数に対応する遺伝子数、す
なわち５個の遺伝子を有するものとなっており、しか
も、図１１において、紙面左端の遺伝子が要素作業番号
が実行される工程を示しており、以下各遺伝子は要素
作業番号の昇順に対応したものとなっている。例えば、
図１１において、第１番目の遺伝子は、要素作業番号
が、工程Ｉに割り当てられることを表している。このよ
うなＢ型の染色体は、先のＡ型のものと異なり、割付順
序は考慮できないが、Ａ型に比して染色体の長さが短く
て済み、プログラムが簡易なものとなるという利点があ
る。

【００２９】染色体がＢ型と指定されると、演算制御部
５において、初期集団の生成が行われる（図１０のステ
ップ１００参照）。この初期集団の生成は、先の第１の
工程編成方法の例と同様に、予め定めた数の染色体をラ
ンダムに作成するが、この第２の工程編成方法の例にお
いては、割付可能工程を考慮して初期集団の生成がなさ
れるようにしてある。すなわち、要素作業は、いずれの
工程であっても割り付けが可能というものではなく、そ
の作業内容に応じて所定の工程に対してのみ割り付けが
可能であり、例えば、先に図９に示された如くである。
すなわち、図９において、例えば、要素作業番号の要
素作業は、工程Ｉ，II，IIIのいずれの工程についても
割り付け可能であるが、要素作業番号の要素作業は、
工程II，IIIに対してのみ割り付け可能である（すなわ
ち工程Ｉには割り付け不可能）。

【００３０】したがって、ここでの集団を形成する染色
体の生成は、基本的には先の第１の工程編成方法の場合
と同様に、ランダムに生成させるようにするが、ランダ
ムに生成された染色体が割付可能工程の制約に合致しな
い場合には、その染色体は廃棄され、再びランダムに生
成されるようになっている。このランダムな染色体の生
成は、例えばこの例の場合、全工程が３であるから、１
乃至３の間で乱数を発生させ、その乱数を遺伝子のデー
タ、すなわち、工程を設定する数値として用いるように
すると好適である。図１２には、個体（染色体と同意
義）数を８とした場合の初期集団の生成例が示されてい
る。なお、生成された集団は、集団データ蓄積部６に蓄
積されるようになっている。

【００３１】初期集団が生成された後は、各々の個体に
ついての適応度Ｅが演算制御部５により算出されること
となる（図１０のステップ１１０参照）。適応度Ｅは、
この第２の工程編成方法の例においても、先の第１の工
程編成方法と同様に式１で表されるものであるとする。
なお、図１２に示された初期集団の各々の個体の脇に
は、この式１に基づいて算出された適応度が示されてい
る。上述のようにして各々の個体の適応度が算出された
後は、選択・交叉処理部７により、先に述べたようにし
て生成された集団に対して選択処理及び交叉処理が施さ
れることとなる（図１０のステップ１２０参照）。この
選択処理及び交叉処理も、基本的に先の第１の工程編成
方法の場合と同様である。すなわち、先に生成された集
団の中から、適応度の高いものが高い確率で選択される
ようにした選択条件の下で、２つ個体が選択され、それ
に対して交叉処理が施されて新たな２つの個体が生成さ
れることとなる。ここで、図１２に示された集団の中か
ら個体１，８が選択された場合の交叉処理について、図
１３を参照しつつ説明すれば、まず、この例において
は、交叉点は、２番目と３番目のデータの境界に設定さ
れている（図１３（Ａ）参照）。この交叉点の設定は、
先の第１の工程編成方法と同様で任意に設定され得るも
のである。

【００３２】次いで、交叉点を境にして、個体１，８の
後半の遺伝子すなわちデータの入れ替えが行われ、新個
体１，８が生成されることとなる（図１３（Ｂ）参
照）。Ｂ型の染色体の場合、Ａ型の場合と異なり、交叉
処理が施されても、データの矛盾が生ずることはない。
これは、Ｂ型の染色体は、Ａ型のようないわゆる順序型
ではないことと、さらに、初期集団が生成される際に、
制約条件として先に説明したように割付可能工程が考慮
されているためである。上述の選択処理及び交叉処理
は、これらの処理により得られる新たな個体が、集団を
構成する所定数（上述の例の場合８個）となるまで繰り
返されることとなる。すなわち、選択及び交叉処理が施
された後、所定数の個体（この例においては８個）が生
成されたか否かが判定され（図１０のステップ１４０参
照）、未だ所定数の個体が生成されていないと判定され
た場合（ＮＯの場合）には、先のステップ１２０へ戻り
上述した処理が再び繰り返されることとなる。一方、所
定数の個体が生成されたと判定された場合（ＹＥＳの場
合）には、上述のようにして得られた次世代の集団に対
して突然変異処理部８による突然変異処理が施されるこ
ととなる（図１０のステップ１５０参照）。

【００３３】すなわち、突然変異処理は、新たに生成さ
れた集団から所定の突然変異率で突然変異処理を施す対
象となる個体を選択し、その個体について、１つの遺伝
子を任意に選択して、この遺伝子をランダムに生成され
たデータに置き換えることにより行われるものである。
例えば、新個体１（図１３（Ｂ）参照）が突然変異処理
の対象として選択されたとした場合の処理について、図
１４を参照しつつ説明すれば、まず、突然変異処理が施
される遺伝子がランダムに選択される。図１４（Ａ）の
例では、５番目の遺伝子が選択されたとする。そして、
この５番目の遺伝子のデータを、先に図９に示された割
付可能工程を満足するランダムに生成されたデータに置
き換える。図１４（Ｂ）においては、５番目の元のデー
タである工程番号の「Ｉ」が、ランダムに発生された工
程番号の「III」に書き換えられた、新個体１′が生成
された状態が示されている。

【００３４】上述のような突然変異処理が行われ、次世
代の集団形成が終了すると、その個々の個体について、
先の式１による適応度の算出が演算制御部５により行わ
れる（図１０のステップ１６０参照）。次いで、所定の
適応度の解が得られているか否かが判定され（図１０の
ステップ１７０参照）、所定の適応度の解が得られてい
ると判定された場合（ＹＥＳの場合）には、一連の処理
が終了されることとなる。この場合、編成結果は、表示
部２に所定の形成で表示され、また、所望により（例え
ば入力部１から所定のコマンドを入力することにより）
編成結果を所定の形式でプリンタ部３で印字することが
できるようになっている。一方、未だ所定の適応度を有
する解が得られていないと判定された場合（ＮＯの場
合）には、先に説明した図１０のステップ１２０へ戻
り、一連の処理、すなわち、選択・交叉処理（図１０の
ステップ１２０参照）、突然変異処理（図１０のステッ
プ１５０参照）が繰り返され、新たな個体の集団が生成
されて、個々の個体の適応度が算出される（図１０のス
テップ１６０参照）という処理が、所定の適応度の解、
すなわち所定の適応度の工程編成が得られるまで繰り返
されることとなる（図１０のステップ１７０参照）。な
お、この工程編成の一連の処理の終了の条件としては、
上述のような所定の適応度の工程編成結果が得られるま
でという条件に限定される必要はなく、例えば、予め一
連の処理を終了とする集団の世代を設定しておき、この
所定の世代が得られた時点で処理を終了し、その世代の
中で適応度の最も高い個体を工程編成結果として選択す
るようにしてもよいことは第１の工程編成の場合と同様
である。さらに、工程編成の一連の処理の終了の仕方と
しては、所定の適応度を満たすものがあるか否かの判定
を行うと共に、世代が所定の世代に達したか否かを判定
し、所定の世代に達する以前において、所定の適応度を
満たすものがあると判定された場合には、当該適応度を
有する染色体を工程編成の解とし、所定の世代に達せ
ず、かつ、未だ所定の適応度が得られていないと判定さ
れた場合には、選択ステップからの処理を繰り返させる
一方、所定の世代に達したと判定された場合において、
所定の適応度が未だ得られていない場合には、その時点
の世代において最も適応度の高い染色体を工程編成の解
として終了するようにしてもよい。

【００３５】上述したいずれの工程編成方法の例におい
ても、工程編成を行うプログラムがコンピュータとして
の中央処理部４に記憶されており、それが実行されると
いう前提の下で、上述したような工程編成の一連の処理
が行われるとして説明したが、このプログラムは必ずし
も中央処理部４に予め記憶されている必要はないもので
ある。すなわち、例えば公知・周知の記録媒体に記憶さ
せておき、工程編成装置の起動の際に、この記録媒体か
ら例えば演算制御部５へ読み込むようにしてもよいもの
である。このような記録媒体としては、例えば、フロッ
ピィー・ディスク、ハード・ディスク、磁気テープ等に
代表されるいわゆる磁気記録媒体のようなものや、光デ
ィスクのようなものを挙げることができる。そして、こ
のような記録媒体を用いる場合には、勿論それぞれに適
した読み取り装置（フロッピィー・ディスクドライブや
ハード・ディスクドライブ等）が必要となることは言う
までもないことである。

【００３６】次に、具体的な試験例について図１５乃至
図２８を参照しつつ説明する。以下に示す試験結果は、
まず、図１５に示されたような２６個の要素作業につい
て、５工程に割り付ける場合のものである。各々の要素
作業の名称は、図１５に示されたように便宜的に「ｏｐ
ｅ」の文字の後に、数字が「０１」から昇順に付された
ものとしてある。また、この試験例では、図１６に示さ
れたように、３つの付帯要素作業′，′，′が考
慮されたものとなっている。さらにまた、２６個の各要
素作業については、図１７に示された割付可能工程が定
められており、この工程編成の試験例については、この
割付可能工程を制約条件の一つとした。そして、この試
験例は、Ａ型の染色体を用いたものである。

【００３７】最初に、図１８に示された第１の試験例に
ついて説明する。この第１の試験例は、個体数を１００
とし、突然変異率を０.２と設定した場合のもので、図
１８には、かかる条件の下、世代の増加に対する適応度
の変化を１０試行分について表した特性線図が示されて
いる。次に、第２の試験例は、個体数を５０とし、突然
変異率を０.２と設定した場合のもので、図１９には、
かかる条件の下、世代の増加に対する適応度の変化を１
０試行分について表した特性線図が示されている。次
に、第３の試験例は、個体数を２０とし、突然変異率を
０.２と設定した場合のもので、図２０には、かかる条
件の下、世代の増加に対する適応度の変化を１０試行分
について表した特性線図が示されている。次に、第４の
試験例は、個体数を１００とし、突然変異率を０.８と
設定した場合のもので、図２１には、かかる条件の下、
世代の増加に対する適応度の変化を１０試行分について
表した特性線図が示されている。

【００３８】これらの試験結果から、適応度への個体数
の影響はそれ程ではないと言うことができ、処理時間と
いう観点からは、個体数に比例して処理時間も増大する
ため、むやみに個体数を多くするのは処理時間を短縮す
る上では不利であると言うこととができる。また、図２
１の試験例は、図１８乃至図２０に示された試験例と
は、突然変異率が異なるものであるが、特に、個体数１
００、突然変異率０.２の場合（図１８参照）と比較し
ても、近似解への収束度が若干速い程度であり、突然変
異率による適応度の差は殆ど無いと言うことができる。
図２２には、先に示された図１８乃至図２１の各々の試
験例の平均値を表したものが示されており、これによれ
ば、個体数２０の場合、適応度の上昇速度が他の試験例
に比して若干遅いということが言える。一方、個体数５
０と個体数１００とでは、適応度の上昇速度は、殆ど差
異がないと言うことができる。なお、図２２において、
特性線図の近傍の２つの数値と一つの英文字からなる表
記は、例えば、１００／０.８／Ａを例に採れば、この
表記は、個体数１００、突然変異率０.８、Ａ型染色体
を用いた場合の特性線図であることを意味するものであ
る。一般に、工程編成問題では、編成効率９５％以上の
解が得られれば、その編成結果は良好であるとされてい
る。上述の試験例の場合、いずれの個体数においても、
１０００世代では、９５％以上の良好な結果が得られて
いる。

【００３９】次に、具体的に工程編成結果について示す
こととする。図２３乃至図２６は、先の図１８乃至図２
１に示された試験例にそれぞれ対応する１０００世代に
おける編成結果であり、各試験例における１０例の中の
一つである。すなわち、図２３は、個体数を１００、突
然変異率を０.２とした場合の編成結果であり、編成効
率として９９.６８％が得られたものとなっている。図
２４は、個体数を５０、突然変異率を０.２とした場合
の編成結果であり、編成効率として９９.２６％が得ら
れたものとなっている。図２５は、個体数を２０、突然
変異率を０.２とした場合の編成結果であり、編成効率
として９９.０１％が得られたものとなっている。図２
６は、個体数を１００、突然変異率を０.８とした場合
の編成結果であり、編成効率として９９.６１％が得ら
れたものとなっている。ちなみに、要素作業の数、割付
可能工程等をこれらの試験例と同一の条件として、編成
効率１００％となる場合の編成結果を得たものが、図２
７に示されている。

【００４０】次に、本発明に係る工程編成方法による場
合と従来の分岐限定法による場合との、処理時間の比較
結果を示せば図２８に示された通りである。すなわち、
この比較結果は、１２要素作業、４工程における工程編
成について、同一のコンピュータにより処理した場合の
もので、本発明に係る工程編成方法の場合、９９.５％
の編成効率の結果を得るまでの時間が約１分であったの
に対して、従来の分岐限定法による場合は、１００％の
編成結果を得ることはできるものの、約７時間もの処理
時間が必要であり、両者の処理時間に格段の差があるこ
とが確認できるものとなっている。

【００４１】

【発明の効果】以上、述べたように、本発明によれば、
いわゆる遺伝的アルゴリズムを適用し、染色体の遺伝子
として生産システムの要素作業や工程を割り当てるよう
にして所望する最適な工程編成が得られるように構成す
ることにより、従来の方法、特に、分岐限定法に比して
極めて短時間で、しかも、高い編成効率の工程編成結果
をえ得るとができ、工程編成作業の効率化が図られるこ
ととなるという効果を奏するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態における生産システムの工
程編成装置の構成例を示す構成図である。

【図２】本発明の実施の形態における生産システムの第
１の工程編成方法による処理手順を示すフローチャート
である。

【図３】Ａ型の染色体の構成例を示す模式図である。

【図４】要素作業の例を説明する説明図である。

【図５】要素作業の工程への割り付け例を説明する説明
図である。

【図６】第１の工程編成方法における初期集団の生成例
を説明する説明図である。

【図７】第１の工程編成方法における交叉処理を説明す
る説明図であり、図７（Ａ）は、交叉処理の対象となる
２つの個体の処理前の状態を示す説明図、図７（Ｂ）
は、交叉処理後の２つの個体の状態を示す説明図、図７
（Ｃ）は、交叉処理後の矛盾データが修正された２つの
個体の状態を示す説明図である。

【図８】第１の工程編成方法における突然変異処理を説
明する説明図である。

【図９】図４に示された要素作業例についての割り付け
可能工程の例を説明する説明図である。

【図１０】本発明の実施の形態における生産システムの
第２の工程編成方法による処理手順を示すフローチャー
トである。

【図１１】Ｂ型の染色体の構成例を示す模式図である。

【図１２】第２の工程編成方法における初期集団の生成
例を説明する説明図である。

【図１３】第２の工程編成方法における交叉処理を説明
する説明図であり、図１３（Ａ）は、交叉処理の対象と
なる２つの個体の処理前の状態を示す説明図、図１３
（Ｂ）は、交叉処理後の２つの個体の状態を示す説明図
である。

【図１４】第２の工程編成方法における突然変異処理を
説明する説明図である。

【図１５】試験例に用いられた２５個の要素作業の例を
説明する説明図である。

【図１６】試験例に用いられた付帯要素作業の例を説明
する説明図である。

【図１７】図１５に示された要素作業の割り付け可能工
程を説明する説明図である。

【図１８】個体数１００、突然変異率０.２でＡ型の染
色体を用いて工程編成を行った試験例における世代の変
化に対する適応度の変化を示す特性線図である。

【図１９】個体数５０、突然変異率０.２でＡ型の染色
体を用いて工程編成を行った試験例における世代の変化
に対する適応度の変化を示す特性線図である。

【図２０】個体数２０、突然変異率０.２でＡ型の染色
体を用いて工程編成を行った試験例における世代の変化
に対する適応度の変化を示す特性線図である。

【図２１】個体数１００、突然変異率０.８でＡ型の染
色体を用いて工程編成を行った試験例における世代の変
化に対する適応度の変化を示す特性線図である。

【図２２】図１８乃至図２１に示された各特性線につい
て平均値で表した世代の変化に対する適応度の変化を示
す特性線図である。

【図２３】個体数１００、突然変異率０.２でＡ型の染
色体を用いて工程編成を行った際の編成結果例を説明す
る説明図である。

【図２４】個体数５０、突然変異率０.２でＡ型の染色
体を用いて工程編成を行った際の編成結果例を説明する
説明図である。

【図２５】個体数２０、突然変異率０.２でＡ型の染色
体を用いて工程編成を行った際の編成効果例を説明する
説明図である。

【図２６】個体数１００、突然変異率０.８でＡ型の染
色体を用いて工程編成を行った際の編成結果例を説明す
る説明図である。

【図２７】編成効率１００％の編成結果例を説明する説
明図である。

【図２８】本発明に係る工程編成方法による処理時間
と、従来の分岐限定方法による処理時間の差を示す説明
図である。

【符号の説明】

１…入力部 ２…表示部 ３…プリンタ部 ４…中央処理部 ５…演算制御部 ６…集団データ蓄積部 ７…選択・交叉処理部 ８…突然変異処理部

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 生産システムにおける要素作業を所定の
   編成効率が得られるように編成する生産システムの工程
   編成方法であって、 指定された染色体のコーディング形式で、初期集団を構
   成する所定数の染色体を生成する初期集団生成ステップ
   と、 所定の評価関数に基づいて、前記初期集団生成ステップ
   で生成された初期集団を構成する個々の染色体の適応度
   を算出する初期集団適応度算出ステップと、 前記初期集団から、所定の条件の下、２つの染色体をラ
   ンダムに選択する選択ステップと、 前記選択ステップで選択された２つの染色体を所定の条
   件の下、交叉させて新たな２つの染色体を生成する交叉
   ステップと、 前記交叉ステップにより生成された新たな染色体が所定
   数であるか否かを判定し、所定数に満たない場合には前
   記選択ステップ及び交叉ステップを繰り返させる一方、
   所定数を満たし次世代の集団が形成されたと判定された
   場合には、次のステップへ移行させる判定ステップと、 次世代の集団を構成する染色体から、所定の割合でラン
   ダムに染色体を選択し、当該選択された染色体の２つの
   遺伝子をランダムに交換して染色体に突然変異を施す突
   然変異ステップと、 突然変異が施された染色体を含む前記次世代の集団を構
   成する染色体の各々の適応度を算出する適応度算出ステ
   ップと、 前記適応度算出ステップで算出された個々の適応度の
   内、所定の適応度を満たすものがあるか否かを判定し、
   所定の適応度を満たすものがある場合には、当該適応度
   を有する染色体を工程編成の解とする一方、未だ所定の
   適応度が得られていないと判定された場合には、前記選
   択ステップからの処理を繰り返させる処理終了判定ステ
   ップと、 を具備してなることを特徴とする生産システムの工程編
   成方法。
2. 【請求項２】 所定の評価関数は、染色体を基に得られ
   る工程編成の編成効率を算出する式であることを特徴と
   する請求項１記載の生産システムの工程編成方法。
3. 【請求項３】 選択ステップにおける初期集団からの２
   つの染色体の選択は、染色体の適応度に応じた確率で行
   われることを特徴とする請求項１または請求項２記載の
   生産システムの工程編成方法。
4. 【請求項４】 処理終了判定ステップは、所定の適応度
   を満たすものがあるか否かの判定を行うと共に、世代が
   所定の世代に達したか否かを判定し、所定の世代に達す
   る以前において、所定の適応度を満たすものがあると判
   定された場合には、当該適応度を有する染色体を工程編
   成の解とし、 所定の世代に達せず、かつ、未だ所定の適応度が得られ
   ていないと判定された場合には、選択ステップからの処
   理を繰り返させる一方、 所定の世代に達したと判定された場合において、所定の
   適応度が未だ得られていない場合には、その時点の世代
   において最も適応度の高い染色体を工程編成の解とする
   ことを特徴とする請求項１、請求項２または請求項３記
   載の生産システムの工程編成方法。
5. 【請求項５】 染色体は、遺伝子として、要素作業番号
   と区切り文字とが順に配列されてなることを特徴とする
   請求項１記載、請求項２、請求項３または請求項４記載
   の生産システムの工程編成方法。
6. 【請求項６】 交叉ステップと判定ステップとの間にお
   いて、前記交叉ステップで生成された新たな染色体の遺
   伝子に所定の条件を満たさないものがある場合、その遺
   伝子のデータを修正する修正ステップを設けたことを特
   徴とする請求項５記載の生産システムの工程編成方法。
7. 【請求項７】 適応度算出ステップにおいて、染色体に
   より決定される工程編成が所定の割付可能工程を満たさ
   ない場合には、所定の式に基づいて算出された適応度に
   所定値が乗じられ、当該演算値が当該染色体の適応度と
   されることを特徴とする請求項６記載の生産システムの
   工程編成方法。
8. 【請求項８】 適応度算出ステップにおいて、染色体に
   より決定される工程編成が所定の先行関係を満たさない
   場合には、所定の式に基づいて算出された適応度に所定
   値が乗じられ、当該演算値が当該染色体の適応度とされ
   ることを特徴とする請求項６または請求項７記載の生産
   システムの工程編成方法。
9. 【請求項９】 染色体は、遺伝子として、工程番号が配
   列されてなることを特徴とする請求項１、請求項２、請
   求項３または請求項４記載の生産システムの工程編成方
   法。
10. 【請求項１０】 生産システムにおける要素作業を所定
    の編成効率が得られるように編成する生産システムの工
    程編成装置であって、 データ及びコマンドの入力を行うための入力手段と、 前記入力手段により指定された染色体のコーディング形
    式で、初期集団を構成する所定数の染色体を生成すると
    共に、所定の演算、動作制御を行う演算制御手段と、 集団のデータを蓄積する集団データ蓄積手段と、 集団から、所定の条件の下、２つの染色体をランダムに
    選択し、当該選択された２つの染色体を所定の条件の
    下、交叉させて新たな２つの染色体を生成する選択・交
    叉処理手段と、 集団を構成する染色体の遺伝子同士の入れ替えによる突
    然変異を施す突然変位処理手段とを具備し、 演算制御手段は、初期集団に対して前記選択・交叉処理
    手段による選択・交叉処理が施され、所定数の新たな染
    色体により次世代の集団が形成されるまで、前記選択・
    交叉処理手段による選択・交叉処理を継続させ、 選択・交叉処理手段により、次世代の集団が形成された
    と判定した場合、前記突然変異処理手段に対して前記次
    世代の集団に対する突然変異処理を実行させ、 前記突然変異処理手段による突然変異処理が終了したと
    判定した場合、次世代の集団を構成する各々の染色体の
    適応度を所定の演算式に基づいて算出し、当該算出され
    た適応度の中に所定値のものが存在するか否かを判定
    し、所定値のものが存在すると判定された場合には、当
    該所定値の染色体を工程編成の解として工程編成処理を
    終了する一方、未だ所定の適応度が得られていないと判
    定された場合には、前記選択・交叉処理手段による選択
    ・交叉処理及び前記突然変異処理手段による突然変異処
    理を繰り返させて新たな集団を生成させ、再度適応度を
    判定することを特徴とする生産システムの工程編成装
    置。
11. 【請求項１１】 演算制御手段は、初期集団の各々の染
    色体の適応度を所定の演算式に基づいて算出する一方、
    選択・交叉処理手段は、初期集団からの染色体の選択
    を、前記適応度に応じた確率で行うことを特徴とする請
    求項１０記載の生産システムの工程編成装置。
12. 【請求項１２】 演算制御手段は、選択・交叉処理手段
    による選択・交叉処理が施された染色体の遺伝子データ
    が所定の条件を満たさないと判定した場合に、当該遺伝
    子データの修正を行うことを特徴とする請求項１０また
    は請求項１１記載の生産システムの工程編成装置。
13. 【請求項１３】 演算制御手段は、突然変異処理手段に
    よる突然変異処理が終了した後の集団の各々の染色体の
    適応度の算出を行った際、染色体により決定される工程
    編成が所定の割付可能工程を満たさない場合、当該染色
    体の適応度に所定値を乗算し、その演算値を当該染色体
    の適応度とすることを特徴とする請求項１２記載の生産
    システムの工程編成装置。
14. 【請求項１４】 演算制御手段は、突然変異処理による
    突然変異処理が終了した後の集団の各々の染色体の適応
    度の算出を行った際、染色体により決定される工程編成
    が所定の先行関係を満たさない場合、当該染色体の適応
    度に所定値を乗算し、その演算値を当該染色体の適応度
    とすることを特徴とする請求項１２または請求項１３記
    載の生産システムの工程編成装置。
15. 【請求項１５】 コンピュータによって生産システムに
    おける要素作業を所定の編成効率が得られるように編成
    するための生産システムにおける工程編成プログラムを
    記録した記録媒体であって、 当該工程編成プログラムはコンピュータに、指定された
    染色体のコーディング形式で、初期集団を構成する所定
    数の染色体を生成させ、 所定の評価関数に基づいて、前記初期集団を構成する個
    々の染色体の適応度を算出させ、 前記初期集団から、所定の条件の下、２つの染色体をラ
    ンダムに選択させ、 前記選択された２つの染色体を所定の条件の下、交叉さ
    せて新たな２つの染色体を生成させ、 前記交叉により生成された新たな染色体が所定数である
    か否かを判定させ、所定数に満たない場合には前記選択
    及び交叉を繰り返させる一方、 所定数を満たし次世代の集団が形成されたと判定された
    場合には、当該次世代の集団を構成する染色体から、所
    定の割合でランダムに染色体を選択させ、当該選択され
    た染色体の２つの遺伝子をランダムに交換せて染色体に
    突然変異を施させ、 この突然変異が施された染色体を含む前記次世代の集団
    を構成する染色体の各々の適応度を算出させ、この算出
    された個々の適応度の内、所定の適応度を満たすものが
    あるか否かを判定させて、所定の適応度を満たすものが
    ある場合には、当該適応度を有する染色体を工程編成の
    解とさせる一方、 未だ所定の適応度が得られていないと判定された場合に
    は、所定の適応度の染色体が得られるまで、前記選択、
    交叉及び突然変異処理を繰り返させることを特徴とする
    生産システムの工程編成プログラムを記録した記録媒
    体。