JP2779736B2 - 最適化装置およびそれを利用した工程計画作成装置 - Google Patents
最適化装置およびそれを利用した工程計画作成装置Info
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- JP2779736B2 JP2779736B2 JP22646592A JP22646592A JP2779736B2 JP 2779736 B2 JP2779736 B2 JP 2779736B2 JP 22646592 A JP22646592 A JP 22646592A JP 22646592 A JP22646592 A JP 22646592A JP 2779736 B2 JP2779736 B2 JP 2779736B2
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- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的な線形制約のも
とで目的関数の値を最適にする最適化装置およびそれを
利用した工程計画作成装置、特に、種々のプラント建設
工程計画作成において、満たさなければならない制御条
件を満たしつつ最良の計画案を効率よく自動作成する工
程計画作成装置に関する。
とで目的関数の値を最適にする最適化装置およびそれを
利用した工程計画作成装置、特に、種々のプラント建設
工程計画作成において、満たさなければならない制御条
件を満たしつつ最良の計画案を効率よく自動作成する工
程計画作成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般の組み合わせ最適化問題の解法とし
て、線形計画法および分枝限定法を用いたものが「エリ
ス．ジョンソン他、大規模計画モデルから生じる０−１
整数計画問題の解放、Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｓｅａ
ｒｃｈ，Ｖｏｌ．３３．Ｎｏ４．Ｊｕｌｙ−Ａｕｇｕｓ
ｔ １９８５」において、また、線形制約のもとでの正
定値２次関数の最大化に関しては「今野 浩、山下
浩、非線形値計画法、日科技連、１９７８」において、
それぞれ論じられている。また、プラント据付け工程に
おける人的資源の平準化を目的とした工程計画作成支援
装置に対して、制約ネットワーク管理に関する特許が
「特願昭６３ー３１６７８０号」に、また、工程進捗管
理に関する特許が「特願平１ー１９２６２５号」にそれ
ぞれ出願されている。また、画面表示等インタフェース
に関する特許が「特願昭６２ー１９７３４７号」、「特
願昭６３ー１９３７９号」に出願されている。これら
は、工程間の制約をネットワーク形成により表し、その
ネットワーク内で山積み平準化に対する評価値を逐次改
善していくという手法をとっている。
て、線形計画法および分枝限定法を用いたものが「エリ
ス．ジョンソン他、大規模計画モデルから生じる０−１
整数計画問題の解放、Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｓｅａ
ｒｃｈ，Ｖｏｌ．３３．Ｎｏ４．Ｊｕｌｙ−Ａｕｇｕｓ
ｔ １９８５」において、また、線形制約のもとでの正
定値２次関数の最大化に関しては「今野 浩、山下
浩、非線形値計画法、日科技連、１９７８」において、
それぞれ論じられている。また、プラント据付け工程に
おける人的資源の平準化を目的とした工程計画作成支援
装置に対して、制約ネットワーク管理に関する特許が
「特願昭６３ー３１６７８０号」に、また、工程進捗管
理に関する特許が「特願平１ー１９２６２５号」にそれ
ぞれ出願されている。また、画面表示等インタフェース
に関する特許が「特願昭６２ー１９７３４７号」、「特
願昭６３ー１９３７９号」に出願されている。これら
は、工程間の制約をネットワーク形成により表し、その
ネットワーク内で山積み平準化に対する評価値を逐次改
善していくという手法をとっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】組合せ最適化問題を解
く従来法は、分枝限定法などの解の逐次的な探策法か、
遺伝的アルゴリズムやモンテカルロ法といった確率的要
素を取り入れた手法等によって実現されているが、時間
的制約により探索範囲が限られるので、大規模な問題に
対してそれらをそのまま適応するのは不利である。一般
的には、汎用的な組合せ最適化アルゴリズムでは数百変
数程度にしか適用できず、連続変数の線形計画法が数万
変数の問題へも適用可能であるのに比べ、解かれる問題
の規模は大幅に小さい。また、上記の工程計画作成支援
装置は、逐次改善法によるしらみつぶし的方法を用いて
いるため、大規模な計画案作成には多くの時間がかか
る。本発明の目的は、工程計画という問題の特殊性に注
目し、解の探索効率を高め、解き得る問題の規模を大幅
に広げ、その処理を自動化することにある。
く従来法は、分枝限定法などの解の逐次的な探策法か、
遺伝的アルゴリズムやモンテカルロ法といった確率的要
素を取り入れた手法等によって実現されているが、時間
的制約により探索範囲が限られるので、大規模な問題に
対してそれらをそのまま適応するのは不利である。一般
的には、汎用的な組合せ最適化アルゴリズムでは数百変
数程度にしか適用できず、連続変数の線形計画法が数万
変数の問題へも適用可能であるのに比べ、解かれる問題
の規模は大幅に小さい。また、上記の工程計画作成支援
装置は、逐次改善法によるしらみつぶし的方法を用いて
いるため、大規模な計画案作成には多くの時間がかか
る。本発明の目的は、工程計画という問題の特殊性に注
目し、解の探索効率を高め、解き得る問題の規模を大幅
に広げ、その処理を自動化することにある。
【０００４】
【課題を解決しようとする手段】上記目的を達成するた
めに、複数の線形制約のある２次関数の最小（大）化問
題の近似解を得るために、変数を基底変数と非基底変数
に分け、その基底形式に対応する基底可能解のベクトル
と基底行列との積からなるベクトルを用意しておき、個
々の非基底変数の中でそれぞれに対応した係数行列中の
列ベクトルと用意しておいたベクトルとの内積値の中で
負（正）の最小（大）値をとる非基底変数を、次に基底
に入る変数として選択するという掃き出し規則を設け、
この規則に基づいて、負（正）の内積値をとる非基底変
数がなくなるまで基底の変更を繰り返すことにより、準
最適な解を得るようにしたものである。また、工程計画
作成において、可能な工程の配置から得られる、最適化
項目に対する評価値が現時点より最も大きく改善される
ような工程の配置の変更方法を、現時点での各工程の配
置状況、評価値および評価値の構成成分、各工程に要す
る作業日数や作業人員といった属性値を用いた評価式か
ら見いだし、それをもとに工程の配置を更新するという
操作を評価値が改善されなくなるまで繰り返すことによ
り、準最適な工程計画を作成できるようにしたものであ
る。また、工程計画作成において、複数の最適化項目、
最適化項目の優先順位、開始日の設定範囲などの最適化
を行うための制御に関する情報に基づいて、最適化操作
を制御する部分を設けることにより、入力から計画作成
までを自動的に行えるようにしたものである。また、適
当な入力手段によるインターフェース機能を設けること
により、最適化のための制御情報を、最初に一括して入
力できるものである。また、最適化操作の途中結果を適
当な出力装置を設けることにより、最適化のための制御
情報を途中で会話的に変更、追加できるようにしたもで
ある。
めに、複数の線形制約のある２次関数の最小（大）化問
題の近似解を得るために、変数を基底変数と非基底変数
に分け、その基底形式に対応する基底可能解のベクトル
と基底行列との積からなるベクトルを用意しておき、個
々の非基底変数の中でそれぞれに対応した係数行列中の
列ベクトルと用意しておいたベクトルとの内積値の中で
負（正）の最小（大）値をとる非基底変数を、次に基底
に入る変数として選択するという掃き出し規則を設け、
この規則に基づいて、負（正）の内積値をとる非基底変
数がなくなるまで基底の変更を繰り返すことにより、準
最適な解を得るようにしたものである。また、工程計画
作成において、可能な工程の配置から得られる、最適化
項目に対する評価値が現時点より最も大きく改善される
ような工程の配置の変更方法を、現時点での各工程の配
置状況、評価値および評価値の構成成分、各工程に要す
る作業日数や作業人員といった属性値を用いた評価式か
ら見いだし、それをもとに工程の配置を更新するという
操作を評価値が改善されなくなるまで繰り返すことによ
り、準最適な工程計画を作成できるようにしたものであ
る。また、工程計画作成において、複数の最適化項目、
最適化項目の優先順位、開始日の設定範囲などの最適化
を行うための制御に関する情報に基づいて、最適化操作
を制御する部分を設けることにより、入力から計画作成
までを自動的に行えるようにしたものである。また、適
当な入力手段によるインターフェース機能を設けること
により、最適化のための制御情報を、最初に一括して入
力できるものである。また、最適化操作の途中結果を適
当な出力装置を設けることにより、最適化のための制御
情報を途中で会話的に変更、追加できるようにしたもで
ある。
【０００５】
【作用】本発明では、組合せ最適化問題および工程計画
作成問題を線形制約のある２次関数最小化問題とみな
し、線形計画法に類似した概念を適用しているため、目
標評価値を下げるための最適化モデル、工程配置の更新
に要する時間が短く、記憶しておくべき情報量も比較的
小さい。そのため、最適化モデルの最適化、職種毎の多
目的最適化や工程の作業人員と必要日数の決定といっ
た、これまで考慮されなかった諸概念を取り入れたきめ
細かい最適化モデル、計画作成が可能となる。また、こ
れら諸概念を含めた最適化操作の制御を、制御パラメー
タとして入力することにより、最適化モデル、計画作成
が自動化され、最適化モデル、計画作成に要する時間も
大幅に短縮される。
作成問題を線形制約のある２次関数最小化問題とみな
し、線形計画法に類似した概念を適用しているため、目
標評価値を下げるための最適化モデル、工程配置の更新
に要する時間が短く、記憶しておくべき情報量も比較的
小さい。そのため、最適化モデルの最適化、職種毎の多
目的最適化や工程の作業人員と必要日数の決定といっ
た、これまで考慮されなかった諸概念を取り入れたきめ
細かい最適化モデル、計画作成が可能となる。また、こ
れら諸概念を含めた最適化操作の制御を、制御パラメー
タとして入力することにより、最適化モデル、計画作成
が自動化され、最適化モデル、計画作成に要する時間も
大幅に短縮される。
【０００６】
【実施例】以下に、本発明の実施例を図面により説明す
る。まず、本発明の一実施例である組合せ最適化装置に
ついて記述する。図１に、本発明を実現するための構成
例を示す。この装置は、中央処理装置１及び入力手段２
とメモリ３と探索点選択手段４とモデル更新手段５と更
新結果判定手段６と出力手段７から構成される。図２
に、本発明を実施するための処理手順を示す。処理８で
入力手段２よりデータが入力され、メモリ３に蓄えられ
ると、まず、処理９で検索点選択手段４により探索点が
選択され、次に処理１０で、モデル更新手段５により、
処理９で選択された探索点に基づいてモデルを更新し、
処理１１で、更新結果判定手段６により、更新された探
索点が最適解であるかどうかを判定し、分岐１２によっ
て探索点が最適解となるまで、処理９、１０、１１を繰
り返し、最適解が得られれば、処理１３で、出力手段７
により結果を出力する。
る。まず、本発明の一実施例である組合せ最適化装置に
ついて記述する。図１に、本発明を実現するための構成
例を示す。この装置は、中央処理装置１及び入力手段２
とメモリ３と探索点選択手段４とモデル更新手段５と更
新結果判定手段６と出力手段７から構成される。図２
に、本発明を実施するための処理手順を示す。処理８で
入力手段２よりデータが入力され、メモリ３に蓄えられ
ると、まず、処理９で検索点選択手段４により探索点が
選択され、次に処理１０で、モデル更新手段５により、
処理９で選択された探索点に基づいてモデルを更新し、
処理１１で、更新結果判定手段６により、更新された探
索点が最適解であるかどうかを判定し、分岐１２によっ
て探索点が最適解となるまで、処理９、１０、１１を繰
り返し、最適解が得られれば、処理１３で、出力手段７
により結果を出力する。
【０００７】図３に、探索点選択処理９の手順（すなわ
ち、掃き出し規則）のフローチャートを示す。処理１４
で制約条件により探索点の選択範囲が限定され、処理１
５で目的関数が改善されるように探索点の選択範囲が限
定され、処理１６で最適化の制御情報により探索点の選
択範囲が限定され、処理１７で最終的な探索点選択範囲
から、次の探索点が制御情報に従って選択される。図４
に、モデル更新処理１０の手順のフローチャートを示
す。探索点移動にともなうモデル更新規則に関するデー
タ１８に従って、現時点での探索点モデルのデータ１９
を、処理２０で新探索点でのモデルに更新する。図５
に、更新結果判定処理１１の手順のフローチャートを示
す。現時点の探索点周辺の探索可能な点の集合データＡ
２１の中で、目的関数の値を現時点よりも改善する可能
性のある探索点が存在するかどうかの判定を分岐２２で
行い、もしそのような次探索点の存在の可能性がなけれ
ば、現時点での探索点が最適解であると判定され、存在
の可能性が有れば現時点での探索点は最適解ではないと
判定される。
ち、掃き出し規則）のフローチャートを示す。処理１４
で制約条件により探索点の選択範囲が限定され、処理１
５で目的関数が改善されるように探索点の選択範囲が限
定され、処理１６で最適化の制御情報により探索点の選
択範囲が限定され、処理１７で最終的な探索点選択範囲
から、次の探索点が制御情報に従って選択される。図４
に、モデル更新処理１０の手順のフローチャートを示
す。探索点移動にともなうモデル更新規則に関するデー
タ１８に従って、現時点での探索点モデルのデータ１９
を、処理２０で新探索点でのモデルに更新する。図５
に、更新結果判定処理１１の手順のフローチャートを示
す。現時点の探索点周辺の探索可能な点の集合データＡ
２１の中で、目的関数の値を現時点よりも改善する可能
性のある探索点が存在するかどうかの判定を分岐２２で
行い、もしそのような次探索点の存在の可能性がなけれ
ば、現時点での探索点が最適解であると判定され、存在
の可能性が有れば現時点での探索点は最適解ではないと
判定される。
【０００８】本発明による組合せ最適化装置を、作業人
員の山積みを平準化することを目標としたプラント据付
け工程計画作成に対し適用した実施例を以下に記す。作
業人員の山積みの平準化を目標としたプラント据付け工
程計画とは、図１３に示すように、複数の工程に対して
各々の作業期間、１日あたりの作業人員、作業開始日
を、全期間にわたる作業人員の山積みがなるべく平準化
されるよう留意して、決定することである。図１３に
は、作業期間、作業順序を守りながら、全体及び職種毎
の山積みが最も平準化されるように各工程の作業長と作
業開始日を決定する、との計画作成の指針のもとに、職
種を”とび”、”配管”、”左官”として、作業期間中
の人員山積み状態が平準化されるように（図示では最大
ピークが頂点）、それぞれの工程Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，
Ｆの作業長と作業開始日を決めた様子を表わしている。
員の山積みを平準化することを目標としたプラント据付
け工程計画作成に対し適用した実施例を以下に記す。作
業人員の山積みの平準化を目標としたプラント据付け工
程計画とは、図１３に示すように、複数の工程に対して
各々の作業期間、１日あたりの作業人員、作業開始日
を、全期間にわたる作業人員の山積みがなるべく平準化
されるよう留意して、決定することである。図１３に
は、作業期間、作業順序を守りながら、全体及び職種毎
の山積みが最も平準化されるように各工程の作業長と作
業開始日を決定する、との計画作成の指針のもとに、職
種を”とび”、”配管”、”左官”として、作業期間中
の人員山積み状態が平準化されるように（図示では最大
ピークが頂点）、それぞれの工程Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，
Ｆの作業長と作業開始日を決めた様子を表わしている。
【０００９】作成された工程計画は、各工程の作業期間
や工程間の作業順序といった制約条件が守られていなけ
ればならない。この組合せ最適化は、以下のようにモデ
ル化される。ｋ個の工程を含み、全工期をＬ日とし、工
程ｉに対してあらかじめその作業期間ｔｉ（日）、第ｊ
日目の必要人員ｈｉｊ（人）が与えられているとする
と、工程計画問題、（数１）、（数２）、（数３）の制
約条件のもとで（数４）の目的関数値ｆを最小化する問
題として定式化することができる。
や工程間の作業順序といった制約条件が守られていなけ
ればならない。この組合せ最適化は、以下のようにモデ
ル化される。ｋ個の工程を含み、全工期をＬ日とし、工
程ｉに対してあらかじめその作業期間ｔｉ（日）、第ｊ
日目の必要人員ｈｉｊ（人）が与えられているとする
と、工程計画問題、（数１）、（数２）、（数３）の制
約条件のもとで（数４）の目的関数値ｆを最小化する問
題として定式化することができる。
【００１０】
【数１】
【００１１】
【数２】
【００１２】
【数３】
【００１３】
【数４】
【００１４】（数３）のｙも変数に含めて左辺に移行
し、（数２）とともに行列形式で表現すれば、（数５）
のように表される。さらに（数５）を基底形式で表せ
ば、ｘBを基底変数ベクトル、ＡBを基底行列、ｘnを非
基底変数ベクトル、Ａnを非基底行列として、（数６）
のように表される。従って、探索点のモデルは、基底に
はいる変数の組合せ及び基底行列となる。
し、（数２）とともに行列形式で表現すれば、（数５）
のように表される。さらに（数５）を基底形式で表せ
ば、ｘBを基底変数ベクトル、ＡBを基底行列、ｘnを非
基底変数ベクトル、Ａnを非基底行列として、（数６）
のように表される。従って、探索点のモデルは、基底に
はいる変数の組合せ及び基底行列となる。
【００１５】
【数５】
【００１６】
【数６】
【００１７】工程計画に関する入力データの例を（表
１）に示す。制約条件の例として工程の開始日の期間の
限定を、最適化の制御に関する情報の例として、工程間
の作業順序と工程配置の優先順位をあげる。
１）に示す。制約条件の例として工程の開始日の期間の
限定を、最適化の制御に関する情報の例として、工程間
の作業順序と工程配置の優先順位をあげる。
【００１８】
【表１】
【００１９】図６に、工程計画において、図３の処理１
４の手順を示す。制約条件データ２５に、例えば、「工
程ｒの開始日は第Ｓ日から第Ｔ日までの間」という制約
条件が入っているとすると、処理２６で、工程ｒに関し
て、変数ＸS〜ＸTが次の探索点選択のための変数選択範
囲として指定される。図７に、工程計画における、図３
の処理１５の手順を示す。工程計画の場合、目的関数が
改善されるように探索点を選ぶため、注視工程ｒの基底
変数Ｘrに対応するＡB中の列ベクトルをａrとして、ま
た、選択されるか否かを判定される変数Ｘnに対応する
Ａn中の列ベクトルをａnとして、（数７）に示す行ベク
トルｑが得られる。工程ｒに関して選択可能な変数の集
合及びｑのデータ２７を用いて、処理２８にてｑ・ａn
の内積値を最小とするような変数を、各工程ｒに対して
１個づつ選択し、それらの集合を変数選択範囲として指
定する。このｑ・ａnの内積値を求めることが解の探索
効率を高めることになる。
４の手順を示す。制約条件データ２５に、例えば、「工
程ｒの開始日は第Ｓ日から第Ｔ日までの間」という制約
条件が入っているとすると、処理２６で、工程ｒに関し
て、変数ＸS〜ＸTが次の探索点選択のための変数選択範
囲として指定される。図７に、工程計画における、図３
の処理１５の手順を示す。工程計画の場合、目的関数が
改善されるように探索点を選ぶため、注視工程ｒの基底
変数Ｘrに対応するＡB中の列ベクトルをａrとして、ま
た、選択されるか否かを判定される変数Ｘnに対応する
Ａn中の列ベクトルをａnとして、（数７）に示す行ベク
トルｑが得られる。工程ｒに関して選択可能な変数の集
合及びｑのデータ２７を用いて、処理２８にてｑ・ａn
の内積値を最小とするような変数を、各工程ｒに対して
１個づつ選択し、それらの集合を変数選択範囲として指
定する。このｑ・ａnの内積値を求めることが解の探索
効率を高めることになる。
【００２０】
【数７】 図８に、工程計画における、図３の処理１６の手順を示
す。制御情報に関するデータ２９に、例えば、「工程ｉ
は工程ｊより先に開始する」という順序制御が有れば、
目的関数により限定された変数選択範囲のデータ３０か
ら、処理３１でデータ２９を満たすような変数のみが選
択可能範囲となるようにさらに限定される。すなわち、
Ｓ＜ＴならばＸS、ＸT共に選択可能であり、Ｓ≧Ｔなら
ばＸTのみ選択可能である。図９に、工程計画におけ
る、図３の処理１７の手順を示す。処理１４、１５、１
６を通して作成された変数選択可能範囲のデータ３２と
制御情報、例えば、工程配置の優先順位といったデータ
３３から、処理３４にて、目的関数を最も改善するよう
な変数が選択可能範囲から、優先順位を考慮して、選び
出される。すなわち、選択可能な範囲の中で目的関数の
改善量が最大の変数を選択する。また、改善量が等しい
場合は優先順位の高い変数を選択する。
す。制御情報に関するデータ２９に、例えば、「工程ｉ
は工程ｊより先に開始する」という順序制御が有れば、
目的関数により限定された変数選択範囲のデータ３０か
ら、処理３１でデータ２９を満たすような変数のみが選
択可能範囲となるようにさらに限定される。すなわち、
Ｓ＜ＴならばＸS、ＸT共に選択可能であり、Ｓ≧Ｔなら
ばＸTのみ選択可能である。図９に、工程計画におけ
る、図３の処理１７の手順を示す。処理１４、１５、１
６を通して作成された変数選択可能範囲のデータ３２と
制御情報、例えば、工程配置の優先順位といったデータ
３３から、処理３４にて、目的関数を最も改善するよう
な変数が選択可能範囲から、優先順位を考慮して、選び
出される。すなわち、選択可能な範囲の中で目的関数の
改善量が最大の変数を選択する。また、改善量が等しい
場合は優先順位の高い変数を選択する。
【００２１】図１０に、工程計画における、図２の処理
１０の手順を示す。処理９より選択された変数を加える
ことによって、モデル化される探索点ｘBに対応する基
底行列ＡBをその直前の探索点での基底行列を更新する
ことにより、処理３７でモデルを更新する。図１１に、
工程計画における、図２の処理１１の手順を示す。更新
された探索点の目的関数値ｆに関するデータ３８から、
もしその探索点周辺への点へ探索点が移動した場合の目
的関数値ｆの変化量δｆ３９を予測し、分岐４０にて、
もし変化量δｆが負であるような隣接探索点が存在して
いれば、処理が４２へ移り、現時点での探索点は最適解
ではないとされ、そのような隣接探索点が存在しなけれ
ば、処理が４１へ移り、現時点での探索点が最適解であ
るとされる。
１０の手順を示す。処理９より選択された変数を加える
ことによって、モデル化される探索点ｘBに対応する基
底行列ＡBをその直前の探索点での基底行列を更新する
ことにより、処理３７でモデルを更新する。図１１に、
工程計画における、図２の処理１１の手順を示す。更新
された探索点の目的関数値ｆに関するデータ３８から、
もしその探索点周辺への点へ探索点が移動した場合の目
的関数値ｆの変化量δｆ３９を予測し、分岐４０にて、
もし変化量δｆが負であるような隣接探索点が存在して
いれば、処理が４２へ移り、現時点での探索点は最適解
ではないとされ、そのような隣接探索点が存在しなけれ
ば、処理が４１へ移り、現時点での探索点が最適解であ
るとされる。
【００２２】以上、本発明を工程計画作成へ適用した実
施例において、工程計画に関するデータ及び最適化の制
御に関するデータを、それらを項目別に分け、視覚化し
て、入力者に入力すべきデータの種類の指示を与え、入
力者がそれを見ながら入力できるようにすることができ
る。例えば、図１２に示すように、出力装置がディスプ
レイの場合、その画面上に入力項目をメニューのかた
ち、すなわち、「工程計画問題の情報」４３、「平準化
制御パラメータ」４４のようなかたちで表示させ、入力
者は、メニュー上に表示された選択可能なパラメータを
画面上でピック４７することにより入力できる。インタ
フェースプログラム４５、最適化プログラム４６の処理
を経て、「全建屋最適工程計画」４８が出力表示され
る。
施例において、工程計画に関するデータ及び最適化の制
御に関するデータを、それらを項目別に分け、視覚化し
て、入力者に入力すべきデータの種類の指示を与え、入
力者がそれを見ながら入力できるようにすることができ
る。例えば、図１２に示すように、出力装置がディスプ
レイの場合、その画面上に入力項目をメニューのかた
ち、すなわち、「工程計画問題の情報」４３、「平準化
制御パラメータ」４４のようなかたちで表示させ、入力
者は、メニュー上に表示された選択可能なパラメータを
画面上でピック４７することにより入力できる。インタ
フェースプログラム４５、最適化プログラム４６の処理
を経て、「全建屋最適工程計画」４８が出力表示され
る。
【００２３】
【発明の効果】本発明によれば、組合せ最適化、工程計
画最適化に高速アルゴリズムを使用しているため、解の
探索効率を高め、最適化モデルの最適化、工程計画に要
する時間を短縮し、そのため、種々の制御パラメータを
入力することができるようになり、解き得る問題の規模
を拡大するとともに、データ入力から最適化モデル、最
適工程計画作成までを自動化できるようになる。
画最適化に高速アルゴリズムを使用しているため、解の
探索効率を高め、最適化モデルの最適化、工程計画に要
する時間を短縮し、そのため、種々の制御パラメータを
入力することができるようになり、解き得る問題の規模
を拡大するとともに、データ入力から最適化モデル、最
適工程計画作成までを自動化できるようになる。
【図１】本発明を実現するための装置構成例
【図２】本発明を実施するための処理手順を示すフロー
チャート
チャート
【図３】探索点選択手順のフローチャート
【図４】モデル更新手順のフローチャート
【図５】更新結果判定手順のフローチャート
【図６】工程計画の制約条件による選択範囲の限定
【図７】工程計画の目的関数による選択範囲の限定
【図８】工程計画の制御情報による選択範囲の限定フロ
ー
ー
【図９】工程計画における選択可能範囲からの探索点の
選択フロー
選択フロー
【図１０】工程計画におけるモデル更新手順
【図１１】工程計画における更新結果判定フロー
【図１２】本発明における工程計画装置のデータ入出力
例
例
【図１３】作業人員山積みの平準化
１ 中央処理装置１ ２ 入力手 ３ メモリ ４ 探索点選択手段 ５ モデル更新手段 ６ 更新結果判定手段 ７ 出力手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−195482（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−44128（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−25350（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−257300（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−204891（ＪＰ，Ａ)
Claims (6)
- 【請求項１】 組合せ最適化問題に対し、その目的関
数、制約条件に基づいて作成される、変数の評価ベクト
ルと探索点の状態の評価ベクトルとの内積により目的関
数の評価値が得られるような最適化モデルと、目的関数
の評価を行う際、どの変数の評価値を選択するかを規定
した選択規則を入力する入力装置、最適化モデルを表現
するパラメータおよび変数値を記憶する記憶装置及び入
力装置と記憶装置からの情報を基に所定の手順にしたが
って処理を行う中央処理装置を有する最適化装置であっ
て、最適化過程における探索点の状態の評価ベクトルを
作成し、最適化モデルに含まれる変数を入力された選択
規則に従って選択して、その変数の評価ベクトルを作成
し、探索点の状態の評価ベクトルと選択された変数の評
価ベクトルとの内積により、目的関数の評価値を決定
し、目的関数の上記評価値が更新基準以上であれば、選
択された変数値を変更して最適化モデルを更新し、目的
関数の上記評価値が終了基準以下であれば、最適化の終
了を判定し、前記最適化モデルを最適化することを特徴
とする最適化装置。 - 【請求項２】 工程計画の最適作成に対し、各工程の配
置位置の評価ベクトルと工程計画の状態の評価ベクトル
との内積により、工程計画の評価値が得られるような最
適化モデルと、工程計画の評価を行う際、工程の配置の
調整順序あるいは職種別の配置であるか否かの評価過程
の制御を規定した規則を入力する入力装置、各工程に要
する作業日数および作業人員からなる、最適化モデルを
表現するための属性値および各工程の配置位置を記憶す
る記憶装置及び入力装置と記憶装置からの情報を基に所
定の手順にしたがって処理を行う中央処理装置を有する
工程計画作成装置であって、最適化の途中における工程
計画の状態の評価ベクトルを作成し、各工程の配置位置
を入力された工程配置の調整順序と職種別の有無に従っ
て選択して、その配置位置の評価ベクトルを作成し、工
程計画の状態の評価ベクトルと選択された配置位置の評
価ベクトルとの内積により、工程計画の評価値を決定
し、工程計画の上記評価値が更新基準以上であれば、選
択された工程の配置位置を変更して最適化モデルを更新
し、目的関数の上記評価値が終了基準以下であれば、最
適化の終了を判定し、前記最適化モデルを最適化するこ
とを特徴とする工程計画作成装置。 - 【請求項３】 工程計画作成において、工程の配置の調
整順序あるいは職種別の最適化であるか否かの最適化を
制御するための情報を入力する手段と、この入力された
制御情報に従って、現時点の各工程の配置状況、その評
価値および評価値の構成成分、各工程に要する作業日数
および作業人員からなる属性値から、目標項目に対する
評価値が現時点より最も大きく改善されるような工程の
配置の変更を見い出す手段と、それをもとに工程の配置
を更新する操作を、評価値が改善されなくなるまで、繰
り返す手段とを備え、与えられた目標項目を最適にする
工程計画を作成することを特徴とする工程計画作成装
置。 - 【請求項４】 請求項３において、最適化を行うための
情報に基づいて、最適化操作を制御する手段を設けるこ
とを特徴とする工程計画作成装置。 - 【請求項５】 請求項３において、最適化を制御するた
めに入力する情報を項目別に分け、それら項目を適当な
視覚化手段により視覚化して制御情報を入力することを
特徴とする工程計画作成装置。 - 【請求項６】 請求項３において、最適化の途中状況を
適当な出力装置を介して表示し、最適化のための制御情
報を途中で会話的に変更、追加することを特徴とする工
程計画作成装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22646592A JP2779736B2 (ja) | 1992-08-03 | 1992-08-03 | 最適化装置およびそれを利用した工程計画作成装置 |
| US08/092,917 US5471408A (en) | 1992-08-03 | 1993-07-19 | Method for optimizing resource allocation and an apparatus using the method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22646592A JP2779736B2 (ja) | 1992-08-03 | 1992-08-03 | 最適化装置およびそれを利用した工程計画作成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0652176A JPH0652176A (ja) | 1994-02-25 |
| JP2779736B2 true JP2779736B2 (ja) | 1998-07-23 |
Family
ID=16845529
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22646592A Expired - Lifetime JP2779736B2 (ja) | 1992-08-03 | 1992-08-03 | 最適化装置およびそれを利用した工程計画作成装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
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| JP (1) | JP2779736B2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
| US6064819A (en) * | 1993-12-08 | 2000-05-16 | Imec | Control flow and memory management optimization |
| JP2002259938A (ja) * | 1994-11-24 | 2002-09-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 最適化調整方法と最適化調整装置 |
| JP3371044B2 (ja) * | 1994-12-28 | 2003-01-27 | 株式会社日立製作所 | ディスクアレイのための領域割り当て方法およびディスクアレイアクセス方法 |
| JPH08287171A (ja) * | 1995-04-07 | 1996-11-01 | Nec Corp | 投入指示装置及び方法 |
| JP3060907B2 (ja) * | 1995-07-28 | 2000-07-10 | 日本電気株式会社 | 言語処理プログラムの処理方式 |
| US6272543B1 (en) * | 1995-09-19 | 2001-08-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Network-computer system build support system and support method |
| US6031984A (en) * | 1998-03-09 | 2000-02-29 | I2 Technologies, Inc. | Method and apparatus for optimizing constraint models |
| JP3424915B2 (ja) * | 1999-04-06 | 2003-07-07 | スタンレー電気株式会社 | 反射鏡の製造方法および灯具 |
| US7003475B1 (en) | 1999-05-07 | 2006-02-21 | Medcohealth Solutions, Inc. | Computer implemented resource allocation model and process to dynamically and optimally schedule an arbitrary number of resources subject to an arbitrary number of constraints in the managed care, health care and/or pharmacy industry |
| WO2002019272A1 (en) * | 2000-09-01 | 2002-03-07 | Togethersoft Corporation | Methods and systems for animating a workflow and a project plan |
| WO2002048840A2 (en) * | 2000-12-13 | 2002-06-20 | Accenture Global Services Gmbh | Stochastic multiple choice knapsack assortment optimizer |
| US20030135401A1 (en) * | 2002-01-14 | 2003-07-17 | Parr Ian Barry Anthony | Method and process of program management for the owner's representative of design-build construction projects |
| US7050953B2 (en) * | 2002-05-22 | 2006-05-23 | Bigwood Technology Incorporated | Dynamical methods for solving large-scale discrete and continuous optimization problems |
| US7743127B2 (en) * | 2002-10-10 | 2010-06-22 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Resource allocation in data centers using models |
| US7072723B2 (en) * | 2002-10-23 | 2006-07-04 | Clearsight Systems Inc. | Method and system for optimization of general problems |
| US7765175B2 (en) * | 2003-09-18 | 2010-07-27 | Optimum Power Technology, L.P. | Optimization expert system |
| US7668788B2 (en) * | 2005-06-06 | 2010-02-23 | Wren William E | Resource assignment optimization using direct encoding and genetic algorithms |
| US8082549B2 (en) * | 2006-11-08 | 2011-12-20 | Board Of Regents, The University Of Texas System | System, method and apparatus for allocating resources by constraint selection |
| US8656404B2 (en) * | 2008-10-16 | 2014-02-18 | Palo Alto Research Center Incorporated | Statistical packing of resource requirements in data centers |
| US8589913B2 (en) * | 2009-10-14 | 2013-11-19 | Vmware, Inc. | Tracking block-level writes |
| US20120016710A1 (en) * | 2010-02-23 | 2012-01-19 | Santos Cipriano A | Simulating supply and demand realization in workforce plan evaluation |
| US9007961B2 (en) | 2010-11-22 | 2015-04-14 | May Patents Ltd. | Apparatus and method for using and solving linear programming problem and applications thereof |
| JPWO2021157666A1 (ja) * | 2020-02-04 | 2021-08-12 | ||
| CN115270517A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-11-01 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种刚性约束条件下丰水地区水资源承载状况评价方法 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3828171A (en) * | 1972-08-14 | 1974-08-06 | Phillips Petroleum Co | Process apparatus control system for optimizing objective variable quality |
| WO1985001807A1 (en) * | 1983-10-14 | 1985-04-25 | Ford Motor Company | Selective parametric self-calibrating control system |
| US4910660A (en) * | 1984-09-19 | 1990-03-20 | Li Chou H | Self-optimizing method and machine |
| JPH01302402A (ja) * | 1988-03-17 | 1989-12-06 | Toshiba Corp | プロセス最適化制御装置 |
| JPH01257300A (ja) * | 1988-04-07 | 1989-10-13 | Hitachi Ltd | 計画作成支援方法およびシステム |
| JPH0444128A (ja) * | 1990-06-11 | 1992-02-13 | Hitachi Ltd | 意思決定支援方法及び装置 |
| JPH0425350A (ja) * | 1990-05-17 | 1992-01-29 | Sekisui Chem Co Ltd | 生産工程計画表作成装置 |
| US5229948A (en) * | 1990-11-03 | 1993-07-20 | Ford Motor Company | Method of optimizing a serial manufacturing system |
| JPH04195482A (ja) * | 1990-11-28 | 1992-07-15 | Hitachi Ltd | 組合わせ最適化装置 |
| JPH05204891A (ja) * | 1991-11-29 | 1993-08-13 | Hitachi Ltd | 計画立案方法および装置 |
-
1992
- 1992-08-03 JP JP22646592A patent/JP2779736B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1993
- 1993-07-19 US US08/092,917 patent/US5471408A/en not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
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| JPH0652176A (ja) | 1994-02-25 |
| US5471408A (en) | 1995-11-28 |
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