JP2988719B2 - Assignment device - Google Patents

Assignment device

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JP2988719B2
JP2988719B2 JP33301790A JP33301790A JP2988719B2 JP 2988719 B2 JP2988719 B2 JP 2988719B2 JP 33301790 A JP33301790 A JP 33301790A JP 33301790 A JP33301790 A JP 33301790A JP 2988719 B2 JP2988719 B2 JP 2988719B2
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Description

【発明の詳細な説明】 [発明の目的] (産業上の利用分野) 本発明は、第1の集合に属する要素(例えばジョブ)
を、第2の集合に属する要素(例えばリソース)に選択
的に割当て決定していく割当て装置に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Object of the Invention] (Industrial application field) The present invention relates to an element (for example, a job) belonging to a first set.
Is assigned to elements (for example, resources) belonging to a second set.

(従来の技術) 最近、各種輸送業務に対する乗務員の割当てや、仕事
の分担等、ジャブに対するリソースの割当て処理を計算
機処理により実行したり支援するようにした割当て装置
が種々開発されている。この種の割当て装置は基本的に
は複数のジョブを一定の判断基準に従って順次付けし、
この順次に従ってジョブを1つずつ取り出しながら適当
なリソースに順次割当て行くものである。この際、ジョ
ブの順序付けを、その割当て処理と途中で見直したり、
またジョブに割当て得る適当なリソースが見出されなか
った場合、より良い割当てを求める為に割当て状態を変
更する機能等の開発も種々試みられている。
(Prior Art) In recent years, various types of allocating apparatuses have been developed which perform computer resource processing for allocating resources to jabs, such as allocating crews for various transportation operations and allocating work, and the like. This type of assigning device basically assigns a plurality of jobs sequentially according to certain criteria.
The job is sequentially assigned to an appropriate resource while taking out the jobs one by one according to the order. At this time, the job ordering may be reviewed during the assignment process,
In addition, various attempts have been made to develop a function of changing the assignment state in order to find a better assignment if an appropriate resource that can be assigned to a job is not found.

然し乍ら、ジョブを順序付けしてその割当て問題を解
いて行く従来装置にあっては、ジョブやリソースの数が
膨大化すると、この割当て処理に多大な時間が掛かった
り、割当て処理が進むにつれて割当て不可能な状態に陥
り易くなる。しかもより良い割当て結果が得られ難くな
ると云う不具合が生じ易い。
However, in a conventional apparatus that solves the assignment problem by ordering jobs, if the number of jobs and resources becomes enormous, the assignment process takes a lot of time or becomes impossible as the assignment process proceeds. It becomes easy to fall into a state. Moreover, a problem that a better assignment result is hardly obtained is likely to occur.

つまりジョブを順序付けして割当て処理を進めるの
で、最初に処理されるジョブについては比較的適切なリ
ソースを割当てることができるものの、後に処理される
ジョブほど、それに割当てるに適切なリソースを見出す
ことが困難となる。この為、割当て状態の変更を頻繁に
行う必要が生じる等、割当て処理を効率的に行う上で種
々の問題があった。
In other words, since the job is ordered and the assignment process is performed, a relatively appropriate resource can be assigned to the first job to be processed, but it is difficult to find a suitable resource to assign to a later job. Becomes For this reason, there have been various problems in performing the allocation process efficiently, such as the need to frequently change the allocation state.

(発明の解決しようとする課題) このような従来の割当て装置にあっては、予め複数の
ジョブを所定の規則に従って順序付けし、その順序に従
ってリソースの割当てを行っているので、ジョブやリソ
ースの数が膨大化した場合、その処理が非常に困難化
し、より良い割当て結果が得られ難くなると云う問題が
あった。
(Problems to be Solved by the Invention) In such a conventional allocating apparatus, a plurality of jobs are ordered in advance according to a predetermined rule, and resources are allocated according to the order. When the number of data items increases, there is a problem that the processing becomes very difficult, and it becomes difficult to obtain a better allocation result.

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、
その目的とするところは、複数のジョブと複数のリソー
スとの割当てを高速に、且つ効率的に実行し、より良い
割当て結果を簡易に得ることができる割当て装置を提供
することにある。
The present invention has been made in view of such circumstances,
An object of the present invention is to provide an assignment apparatus that can execute assignment of a plurality of jobs and a plurality of resources at high speed and efficiently, and can easily obtain a better assignment result.

[発明の構成] (課題を解決するための手段) 本発明は、第1の集合に属する複数の要素の少なくと
も本体情報およびその要素の始まりの状態を示す情報、
終わりの状態を示す情報が格納される第1の集合要素デ
ータベースと、第2の集合に属する複数の要素の情報が
格納される第2の集合要素データベースと、前記第1の
集合に属する要素と前記第2の集合に属する要素の情報
との割り当てに関する制約条件が格納される制約データ
ベースと、前記制約データベースの制約条件に従い、前
記第1の集合要素データベースに格納された前記第1の
集合に属する要素と前記第2の集合要素データベースに
格納された前記第2の集合に属する要素の情報とを選択
的に割り当てる割り当て決定手段とを具備し、前記割り
当て決定手段は、前記第1の集合に属する複数の要素の
中の注目した要素の前記終わりの状態を示す情報と他の
要素の前記始まりを示す情報とに従って前記注目した要
素と前記他の要素を一つに纏め、その一つに纒めた要素
の組を上記制約条件に従い前記第2の集合に属する一つ
の要素に割り当てることを特徴とするものである。
[Configuration of the Invention] (Means for Solving the Problems) The present invention provides at least main body information of a plurality of elements belonging to a first set and information indicating a starting state of the elements,
A first set element database in which information indicating an end state is stored, a second set element database in which information of a plurality of elements belonging to a second set is stored, and an element belonging to the first set. A constraint database storing constraints relating to assignment of information belonging to the second set to elements, and belonging to the first set stored in the first set component database according to constraints of the constraint database Assignment determining means for selectively assigning elements and information on elements belonging to the second set stored in the second set element database, wherein the assignment determining means belongs to the first set The noted element and the other element according to the information indicating the end state of the noted element of the plurality of elements and the information indicating the beginning of the other element Combined into one, the set of the one for wearing meta element is characterized in that assigned to one of the elements belonging to the second set in accordance with the above constraints.

(作 用) 本発明によれば第1の集合に属する複数の要素を、各
要素の始りと終りの状態をそれぞれ表す情報に従って要
素の組としてまとめ、このまとめられた要素の組を単位
として第2の集合に属する1つの要素に割当てるので、
例えばジョブとリソースとの詳細な割当てを行うに先立
って複数のジョブを同一のリソースに割当てることが可
能となる。つまりジョブとリソースとを個々に割当てる
に先立って、所定の状態関係を持つジョブの組をリソー
スに割当てるものとなっている。、割当て処理の複数化
を防止して段階的に効率良く割当て処理を進めることが
可能となる。
(Operation) According to the present invention, a plurality of elements belonging to the first set are put together as a set of elements in accordance with information respectively representing the start and end states of each element, and the set of put elements is used as a unit. Since it is assigned to one element belonging to the second set,
For example, it is possible to assign a plurality of jobs to the same resource prior to making a detailed assignment between the job and the resource. That is, prior to individually assigning jobs and resources, a set of jobs having a predetermined status relationship is assigned to resources. In addition, it is possible to prevent the plurality of allocation processes from being performed, and to efficiently perform the allocation process in stages.

この結果、見掛上、ジョブの数を減らして割当て処理
の複雑化を防止し、組をなすジョブを1つのリソースに
割当てた後に、その詳細な割当てを行うことが可能とな
るので、不本意な割当て状況の発生の可能性を減少さ
せ、その割当て処理に必要な時間を短縮化して効率的に
より良い割当て結果を容易に求めることが可能となる。
As a result, apparently, the number of jobs is reduced to prevent the allocation process from becoming complicated, and it becomes possible to perform detailed allocation after allocating a set of jobs to one resource. It is possible to reduce the possibility of occurrence of a new allocation situation, shorten the time required for the allocation process, and easily and efficiently obtain a better allocation result.

(実施例) 以下、図面を参照して本発明の一実施例に係る割当て
装置について説明する。
(Embodiment) Hereinafter, an assignment device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

第1図は実施例装置の概略的な構成例を示すもので、
1は第1の集合に属する要素である複数のジョブに関す
る情報を格納したジョブデータベース、2は第2の集合
に属する要素である複数のリソースに関する情報を格納
したリソースデータベースである。前記ジョブデータベ
ース1に格納される複数のジョブに関する情報は、その
ジョブの内容を示す本体情報に加えて、ジョブの始まり
の状態を示す始まり情報、およびジョブの終りの状態を
示す終り情報からなっている。
FIG. 1 shows a schematic configuration example of the apparatus of the embodiment.
Reference numeral 1 denotes a job database that stores information about a plurality of jobs that are elements belonging to a first set, and reference numeral 2 denotes a resource database that stores information about a plurality of resources that are elements that belong to a second set. The information on a plurality of jobs stored in the job database 1 includes start information indicating the start state of the job and end information indicating the end state of the job, in addition to body information indicating the content of the job. I have.

また、3は前記ジョブとリソースとの割当てに関する
種々の制約条件を格納した制約データベースである。判
断処理部4はこの制約データベース3に格納されている
種々の制約条件を参照しながら、前記ジョブデータベー
ス1およびリソースデータベース2にそれぞれ格納され
ているジョブとリソースとの割当てを、複数のジョブか
らなるジョブの組を単位として1つのリソースに割当て
る機能を備えている。
Reference numeral 3 denotes a constraint database storing various constraint conditions regarding the assignment of the job and the resource. The judgment processing unit 4 refers to various constraint conditions stored in the constraint database 3 and assigns jobs and resources stored in the job database 1 and the resource database 2 to a plurality of jobs. It has a function of allocating a set of jobs to one resource as a unit.

装置の本体部をなす割当て決定部5は、上述した判断
処理部4にて割当てがなされたジョブの組とリソースと
の割当て結果を参照しながら、各ジョブとリソースとの
詳細な割当て処理を実行するものであり、この割当て決
定部5により個々のジョブと個々のリソースとの割当て
状態が決定される。
The allocation determining unit 5 forming the main body of the apparatus executes a detailed allocation process between each job and the resource while referring to the allocation result of the job set and the resource allocated by the determination processing unit 4 described above. The assignment determining unit 5 determines the assignment state of each job and each resource.

この第1図に示すようにこの実施例装置は、判断処理
部4を備え、割当て決定部5によりジョブとリソースと
の詳細な割当て決定を行うに先立って上記判断処理部4
にて複数のジョブをまとめたジョブの組を生成し、この
ジョブの組(複数のジョブ)をリソースに割当てること
で、見掛上のジョブの数を削減し、その割当て処理を効
率的に行うように構成されていることを特徴としてい
る。
As shown in FIG. 1, the apparatus of this embodiment includes a judgment processing unit 4, and prior to the assignment deciding unit 5 deciding in detail the assignment between the job and the resource, the judgment processing unit 4 is used.
Generates a job set in which a plurality of jobs are put together, and allocates the job set (a plurality of jobs) to resources, thereby reducing the apparent number of jobs and efficiently performing the allocation processing. It is characterized by having such a configuration.

このような判断処理部4の特徴的な処理機能について
以下に説明する。例えば第2図に示すようにA地点とB
地点とを結ぶ運輸業務を考えた場合、例えば第3図に示
すようなダイヤグラムとして表現されるように、時刻を
基準としてその運行が計画される。具体的には第3図に
示す例では、A地点を[9:00]に出発して[9:30]にB
地点に到達する運行a,およびB地点を[10:00]に出発
して[10:30]にA地点に到達する運行bが、その運輸
業務におけるジョブとしてそれぞれ計画される。
The characteristic processing functions of the determination processing unit 4 will be described below. For example, as shown in FIG.
When considering a transportation business connecting a point, the operation is planned on the basis of time, for example, as represented in a diagram as shown in FIG. Specifically, in the example shown in FIG. 3, point A departs at [9:00] and moves to B at [9:30].
The operation a reaching the point and the operation b departing from the point B at [10:00] and arriving at the point A at [10:30] are respectively planned as jobs in the transportation business.

このようなジョブに関する情報は、例えば第4図に示
すような形式で前記ジョブデータベース1に格納され
る。この第4図に示す例ではジョブに関する情報は、そ
の運行名に従って、発地点,発時刻,着地点,着時刻,
型(運輸業務に用いる車両の形式)等の各情報を特定し
て表現される。
Information on such a job is stored in the job database 1 in a format as shown in FIG. 4, for example. In the example shown in FIG. 4, the information about the job includes the departure point, departure time, arrival point, arrival time,
Each type of information (type of vehicle used for transportation business) is specified and expressed.

このような情報に加えて前記制約データベース3には
各ジョブに付属する情報として、前述した2つの地点に
関する状況の情報が、第5図(a)に示すようにA地点
は「車庫である」,B地点は「車庫でない」等として記述
されている。「車庫である」との状況の情報は、例えば
機械の高度な整備装置があることや、要員に対する優れ
た休憩設備があること等を示すものである。このような
整備装置や休憩設備に関する情報を上述した「車庫であ
る」等の情報とは別個に表したり、またこれらの装置・
設備の種類を更に細かく分類し、これらの有無に関する
情報を個々に記述するようにしても良いことは勿論のこ
とである。
In addition to such information, in the constraint database 3, information on the above-mentioned two locations is attached to each job as information attached to each job. As shown in FIG. 5A, the location A is "garage". , B point is described as "not a garage". The information on the status of “garage” indicates, for example, that there is an advanced maintenance device for the machine, that there is an excellent rest facility for personnel, and the like. Information on such maintenance equipment and rest facilities may be expressed separately from the information such as "garage" described above,
Needless to say, the types of the facilities may be further finely classified, and the information on the presence or absence of these may be individually described.

また第5図(b)に示す付属情報である『最低滞在時
分』は「或るリソースが或る運行に割当てられてその地
点に到着したとき、その地点に止まるべき最低の時間」
を表している。この『最低滞在時分』なる付属情報は機
械の整備時間や要員の休憩時間、また運行が予定通り進
まないときの遅れに対する余裕時間等を確保する為の情
報である。勿論、これらの時間を別々に定義しても良い
ことは云うまでもない。
The “minimum stay time”, which is the additional information shown in FIG. 5 (b), is “the minimum time to stop at the point when a certain resource is allocated to a certain operation and arrives at the point”.
Is represented. The auxiliary information "minimum stay time" is information for securing the maintenance time of the machine, the break time of the personnel, and a margin time for a delay when the operation does not proceed as planned. Of course, it is needless to say that these times may be defined separately.

さて上述したジョブに対するリソースとしては、この
例では機械と要員とが存在する。今、リソースとして機
械を考え、上述したジョブである運行a,bにいずれの機
械を割当てるかを決定するものとする。ちなみに従来で
は、個々の運行a,b毎に機械の割り当てを行ったが、こ
の実施例装置では前述した判断処理部4の下で2つのリ
ソースを1つにまとめ、同一のリソース(機械)に割当
てることが決定される。
Now, as resources for the above-described job, there are machines and personnel in this example. Now, it is assumed that a machine is considered as a resource, and which machine is to be assigned to the operations a and b, which are the jobs described above. By the way, in the past, the machine was assigned for each operation a, b, but in this embodiment, the two resources are combined into one under the above-described determination processing unit 4, and the same resource (machine) is assigned. An assignment is determined.

第6図はこの処理手続きを示すもので、先ず運行(ジ
ョブ)の初めの状態と終りの状態とを示す情報に基づい
て複数のジョブを1つのまとまりをなすジョブの組を生
成することから行われる。即ち、最初のジョブ(運行)
の終りの状況を調べ、この例では『車庫でない』地点を
検索する(ステップa1)。この場合には、地点Bが求め
られる。しかる後、車庫でないとして求められた地点の
全ての検索結果に対して以下に示す処理を繰り返し実行
し(ステップa2)、その処理が終了した時点で上述した
ジョブの組の生成処理を終了する(ステップa3)。
FIG. 6 shows this processing procedure. First, a plurality of jobs are grouped into one unit based on information indicating the start state and the end state of the operation (job). Will be That is, the first job (operation)
In this example, a point "not in the garage" is searched (step a1). In this case, point B is determined. Thereafter, the following processing is repeatedly executed for all search results of the points determined as not being a garage (step a2), and when the processing is completed, the above-described job set generation processing is completed (step a2). Step a3).

この車庫でないとして求められた地点に対する処理
は、先ず地点Bに発着する運行を整理することから開始
される(ステップa4)。この運行(ジョブ)の整理は、
前述したジョブデータベース1に格納された個々のジョ
ブの情報を調べ、 [ 9:30 , 着 , 運行a] [10:00 , 発 , 運行b] 等として、地点Bを発着する運行のリストを作成するこ
とによりなされる。しかる後、このリストを参照して地
点Bを出発する全ての発運行についての以下の示す処理
を繰り返し行い、その処理が終了したとき、他の地点に
ついて、同様な処理を実行する(ステップa5)。
The process for a point determined to be not in the garage is started by first arranging the operations that arrive and depart from the point B (step a4). The organization of this operation (job)
The information of each job stored in the above-mentioned job database 1 is checked, and a list of operations that arrive and depart point B is created as [9:30, arrival, operation a] [10:00, departure, operation b], etc. This is done by doing Thereafter, referring to this list, the following processing for all departures departing from point B is repeated, and when the processing is completed, the same processing is executed for other points (step a5). .

地点Bを出発する全ての発運行についての処理は、或
る発運行の以前に地点Bに到着し、且つその着運行の着
時刻と、その発運行の発時刻との間(時間)が前述した
最低滞在時間以上のものを探し出す(ステップa6)。こ
のような条件を満たす着運行がなければ、何もせずに次
の発運行に対する処理に移る。また上記条件を満足する
着運行が1つだけ見出された場合には、その発運行と、
処理対称としている発運行とを同一のリソース(機械)
に割当て得ると判断する(ステップa7)。この例では、
発運行bに対して着運行aが上述した条件を満たすこと
から、これらの運行a,bを同一のリソース(機械)に割
当て得ると判断する。
The processing for all the departures departing from the point B is that the arrival (time) between the arrival time of the arrival operation and the arrival time of the operation arrives at the point B before a certain operation is described above. Find out what is longer than the minimum stay time (step a6). If there is no arrival service that satisfies such conditions, the process proceeds to the next operation without doing anything. If only one service that satisfies the above conditions is found,
The same resource (machine) as the departure service that is the processing symmetry
(Step a7). In this example,
Since the arrival service a satisfies the above-described conditions for the departure service b, it is determined that these services a and b can be allocated to the same resource (machine).

尚、上述した条件を満たす着運行が複数(2つ以上)
見出された場合には、その数に応じて幾つかの判断が可
能であり、例えば次のよう判断基準に従って別途判断
し、発運行と共に同一のリソースに割当て得る着運行を
求める(ステップa8)。この判断のアルゴリズムとして
は、 [1] 処理の対象としている発運行のいずれについて
も、どの着運行と共に同一のリソースに割当てるかを、
この時点では判断しない。
In addition, there are a plurality of arrival services (two or more) that satisfy the above conditions.
If found, several decisions are possible according to the number. For example, a separate decision is made according to the following criterion, and a departure service that can be allocated to the same resource as the departure service is determined (step a8). . The algorithm for this determination is as follows: [1] For each departure operation to be processed, which arrival operation is to be allocated to the same resource,
No judgment is made at this time.

[2] 所謂FIFO流に、早く到着した運行から早く出発
させると判断する。具体的には第7図に示すように早く
出発する発運行に対して、早く到着した着運行を割り当
てる。このような判断アルゴリズムによれば、B地点で
の滞在時間を略均等化することが可能となる。尚、第7
図ではB地点において孤線で結んだ運行が同一のリソー
スに割当てる複数のジョブとして判断されたことを示し
ている。
[2] It is determined that the so-called FIFO flow is to be departed early from the service that arrived earlier. Specifically, as shown in FIG. 7, an earlier arrival service is assigned to an earlier service. According to such a determination algorithm, the stay time at the point B can be substantially equalized. The seventh
The figure shows that the operation connected by the lone line at the point B is determined as a plurality of jobs to be allocated to the same resource.

[3] 逆にFILO流に、早く到着した運行を遅く出発さ
せるとして判断することも可能である。このような判断
アルゴリズムによれば、第8図に示すような運行の組み
合わせが求められることになり、B地点での滞在時間は
様々に変化することになる。この結果、少数ではあるが
幾つかのリソースについては長さ滞在時間を確保するこ
とができるので、その時間を機械の整備や要員の食事・
休憩時間等として利用することが可能となる。ちなみに
このような整備や要員の食事・休憩時間として必要な時
間が1時間であるとすれば、前述したFIFO流の判断アル
ゴリズムではその時間を確保することが難しいが、この
FILO流の判断アルゴリズムによれば比較的簡単に上記時
間を確保することが可能となる。
[3] Conversely, it is also possible to determine that a service that arrives early departs later in the FILO style. According to such a determination algorithm, a combination of operations as shown in FIG. 8 is obtained, and the stay time at the point B changes variously. As a result, it is possible to secure a long stay time for a small number of resources, but to spend that time on maintenance of machinery,
It can be used as a break time. By the way, if the time required for such maintenance and personnel meals and breaks is one hour, it is difficult to secure that time with the FIFO flow judgment algorithm described above.
According to the FILO flow determination algorithm, the above time can be relatively easily secured.

尚、第9図に示すように発運行が少ないような場合に
は、上述したFIFO流の判断アルゴリズムとFILO流の判断
アルゴリズムとにおいて大きな違いが生じる。このよう
な運行(ジョブ)のスケジュールは、通常の輸送業務に
おいては、B地点においてリソース(機械,要員)が泊
り、翌日の朝、そのリソースが出発するように夕方に多
々生じる。この翌日の運行(ジョブ)のスケジュール
は、例えば第10図に示されるようになるから、1日を通
した運行スケジュールを見れば、そり発着回数は等しい
と看做し得る。
In the case where the number of departures is small as shown in FIG. 9, there is a large difference between the above-described FIFO flow determination algorithm and the FILO flow determination algorithm. Such an operation (job) schedule often occurs in the evening in the usual transportation operation, where resources (machines and personnel) stay at the point B and the resources depart the next morning. The operation (job) schedule for the next day is as shown in, for example, FIG. 10, so that the operation schedule throughout the day can be regarded as equal to the number of sleds.

しかして第9図に示す運行スケジュールに対して前述
したFILO流の判断アルゴリズムに従えば、2つのリソー
スの拘束時間は、 リソース1 … 9:00〜 9:30( 30分) リソース2 … 9:15〜10:45(1時間30分) となり、合計2時間の拘束時間が生じる。これに対して
前述したFIFO流の判断アルゴリズムに従えば、2つのリ
ソースの拘束時間は、 リソース1 … 9:00〜10:45(1時間45分) リソース2 … 9:15〜 9:45( 30分) となり、合計2時間15分の拘束時間が生じる。つまり15
分の拘束時間の差が生じる。そして一般的には、要員に
ついての1日の拘束時間には制約があることが普通であ
り、これを少しでも短くすることが望まれることから、
いずれの判断アルゴリズムを採用するかによって大きな
差が生じることになる。
According to the above-described FILO flow determination algorithm for the operation schedule shown in FIG. 9, the constraint time of the two resources is as follows: resource 1… 9:00 to 9:30 (30 minutes) resource 2… 9: From 15 to 10:45 (1 hour 30 minutes), a total of 2 hours of restraint time occurs. On the other hand, according to the above-described FIFO flow determination algorithm, the constraint time of the two resources is as follows: resource 1 9: 0 to 10:45 (1 hour 45 minutes) resource 2 9:15 to 9:45 ( 30 minutes), giving a total of 2 hours and 15 minutes of restraint time. So 15
There is a difference in the minute constraint time. And in general, there is usually a constraint on the daily restraint time for personnel, and it is desirable to shorten this as much as possible.
A large difference occurs depending on which judgment algorithm is used.

尚、第10図に示す出発時の運行スケジュールについて
も、泊りのリソースを何時出発させるかについて同様に
判断することが必要である。
It should be noted that the operation schedule at the time of departure shown in FIG. 10 also needs to be determined in the same manner as to when to depart the staying resource.

[4] また上述したFIFOとFILOの判断アルゴリズムを
適宜組み合わせることも可能である。FIFO流の判断アル
ゴリズムは一般的にリソースの拘束時間の均等化を図り
得ると云う利点を持つが、FILO流の判断アルゴリズム
は、例えば上述した泊りを伴うような特定の場面におい
て著しい利点を持つ。従って常時はFIFO流の判断アルゴ
リズムを採用せず、特定の場面においてだけ前述したFI
LO流の判断アルゴリズムを採用することとしても良い。
[4] It is also possible to appropriately combine the above-described FIFO and FILO determination algorithms. While the FIFO flow determination algorithm generally has the advantage of being able to equalize the resource constrained time, the FILO flow determination algorithm has significant advantages in certain situations, for example, with the above-mentioned staying. Therefore, the algorithm for determining the FIFO flow is not always employed, and the above-described FI is used only in specific situations.
An algorithm for determining the LO flow may be employed.

以上のような判断アルゴリズムを適宜採用することに
より、複数のジョブを1つにまとめ、そのジョブの組を
同一のリソースに割当てることにより、見掛上のジョブ
の数を少なくしてその割り当て処理を効率的に進めるこ
とが可能となる。
By appropriately adopting the above-described determination algorithm, a plurality of jobs are combined into one, and a set of the jobs is assigned to the same resource, so that the apparent number of jobs is reduced and the assignment processing is performed. It is possible to proceed efficiently.

尚、上述した説明では最低滞在時間を時刻によらず一
定として説明したが、時間帯に応じて最低滞在時間を可
変するようにしても良い。例えば運行の発時刻に応じて
最低滞在時間を異ならせるようにしても良い。
In the above description, the minimum stay time has been described as being constant regardless of the time, but the minimum stay time may be varied according to the time zone. For example, the minimum stay time may be varied according to the departure time of the service.

また全ての地点において2つのジョブを同一のリソー
スに割当てると云う判断を行うことも勿論可能である。
この場合には、全体的な判断の結果として、より多くの
ジョブ、例えば地点Aから地点Bに至るジョブ、および
地点Bから地点Aに至るジョブが同一のリソースに割当
てられるように判断されることになる。
Also, it is of course possible to make a determination that two jobs are allocated to the same resource at all points.
In this case, as a result of the overall determination, it is determined that more jobs, for example, a job from point A to point B and a job from point B to point A are allocated to the same resource. become.

また、ジョブとして、例えば大型バスと小型バスとの
ように、その種類の異なるものが存在するような場合に
は、例えば同じ種類のジョブだけに着目してリソースへ
の割当て判断を行うようにすれば良い。この際、ジョブ
の種類に応じて前述した最低滞在時間を変えることも勿
論可能である。この場合には、前述した第5図に示した
ジョブに関する情報を、その種類に応じて更に詳細に与
えておくようにすれば良い。
Further, when there are different types of jobs, such as a large bus and a small bus, for example, the allocation to resources is determined by focusing only on jobs of the same type. Good. At this time, it is of course possible to change the minimum stay time according to the type of job. In this case, the information about the job shown in FIG. 5 described above may be given in more detail according to the type.

更に上述した実施例では、B地点における発着の運行
の全てがA地点との間で行われるものとしているが、B
地点における発着の運行が複数の地点からの運行である
場合にも同様にしてリソースに対する割当て判断を行う
ことができる。
Further, in the above-described embodiment, it is assumed that all the departures and arrivals at point B are performed between point A and point B.
In a case where the operation of departure and arrival at a point is an operation from a plurality of points, it is possible to make a determination on allocation to resources in the same manner.

さて第11図に地点A,B間、および地点A,C間を結ぶ輸送
業務の例を示している。しかしてこの第11図に示す輸送
業務において第12図に示すような地点Aから地点Bへの
運行と、地点Cから地点Aへの運行だけが存在するもの
とする。このような場合には、地点に関する付属情報と
して、例えば第13図に示すような情報をジョブデータベ
ース1に格納し、地点B,Cを同一視して処理を実行する
ようにすると共に、これらの地点B,C間の移動に25分の
時間を要することを記述しておく。
FIG. 11 shows an example of a transportation business connecting points A and B and between points A and C. In the transportation business shown in FIG. 11, it is assumed that there is only an operation from point A to point B and an operation from point C to point A as shown in FIG. In such a case, for example, information as shown in FIG. 13 is stored in the job database 1 as the additional information on the points, and the processing is executed while identifying the points B and C, and Note that it takes 25 minutes to move between points B and C.

このような属性情報を与えれば、例えば地点B,Cにお
ける滞在時間を、その最低滞在時間に地点B,C間の移動
に要する時間(リソースの回送時間)を加えたものとし
て捕らえることで、前述した実施例と同様に処理するこ
とが可能となる。つまり運行上の最低滞在時間を (a)B地点に到着し、B地点から出発 (b)C地点に到着し、C地点から出発 (c)B地点に到着し、C地点から出発 (d)C地点に到着し、B地点から出発 の4つのケースに分けて考え、これらの各ケースに応じ
た最低滞在時間の条件を満たすようにジョブの組を作成
して同一のリソースに割当てるようにすれば良い。
If such attribute information is given, for example, the stay time at the points B and C is captured as the minimum stay time plus the time required for the movement between the points B and C (resource forwarding time). Processing can be performed in the same manner as in the embodiment described above. In other words, the minimum stay time on the operation is as follows: (a) arrive at point B, depart from point B (b) arrive at point C, depart from point C (c) arrive at point B, depart from point C (d) Consider arriving at point C and departing from point B into four cases, create a set of jobs to satisfy the minimum staying time conditions for each of these cases, and assign them to the same resource. Good.

この場合、地点B,C間の移動に要する時間(リソース
の回送時間)を別個に考えてジョブとリソースとの割当
て判断を行うようにしても良いことは勿論のことであ
る。
In this case, it is needless to say that the assignment between the job and the resource may be determined by separately considering the time required for the movement between the points B and C (the forwarding time of the resource).

ところで前述した実施例においては、その状況によっ
てはB地点での発着が長時間に亘って離れている運行に
ついても同一のリソースに割当てられると判断される場
合がある。つまり最低滞在時間だけが規定されているの
で、時間的に長く離れた運行(ジョブ)が同一のリソー
スに割当てられると判断されることがある。
By the way, in the above-described embodiment, depending on the situation, it may be determined that an operation in which departures and arrivals at the point B are separated for a long time is allocated to the same resource. That is, since only the minimum stay time is specified, it may be determined that an operation (job) that is long apart in time is allocated to the same resource.

しかしB地点に長くリソースを止めておく場所がない
場合や、その時間における他のリソースの割当て状況を
考えた場合、上述した割当ての判断が適当でないと云う
不具合が生じる。
However, when there is no place to keep resources for a long time at the point B, or when the allocation status of other resources at that time is considered, a problem occurs that the above-described determination of allocation is not appropriate.

このような場合には、各地点に関する情報を、例えば
第14図に示すように与え、最大滞在時間をも規定するよ
うにすれば上述した不具合を解消することが可能とな
る。即ち、この場合には、或る発運行の以前に地点Bに
到着し、且つその着運行の着時刻と、その発運行の発時
刻との間(時間)が前述した最低滞在時間以上のものを
探し出すと共に、その滞在時間が最大滞在時間以内のも
のを探し出し、これらの運行を1つの組として求めるよ
うにすれば良い。
In such a case, if the information on each point is given as shown in FIG. 14, for example, and the maximum stay time is also specified, the above-mentioned problem can be solved. That is, in this case, the vehicle arrives at the point B before a certain departure, and the time (time) between the arrival time of the departure operation and the departure time of the departure is equal to or longer than the minimum stay time described above. , And those whose staying time is within the maximum staying time, so that these operations may be obtained as one set.

さて前述した如く1つのまとまりをなすジョブの組と
して求めた2つの運行間の滞在時間が前述した最低滞在
時間を超えているような場合、最低滞在時間を超えてい
る時間の分は、或る意味において無駄時間であると云え
る。このような無駄時間をなくすには、例えば (a) B地点に到着する運行を遅らす (b) B地点から出発する運行を早める (c) これらを組み合わせる 等の工夫を施すようにすれば良い。(c)の処理を行う
には、B地点に到着する運行を遅らすと同時にB地点か
ら出発する運行を早めることが最も簡単である。
As described above, in the case where the stay time between two operations obtained as one set of jobs forming a group exceeds the minimum stay time, the time exceeding the minimum stay time is a certain amount. In a sense, it can be said to be wasted time. In order to eliminate such wasted time, for example, it is only necessary to take measures such as (a) delaying the operation arriving at the point B, (b) accelerating the operation departing from the point B, and (c) combining these. In order to perform the process (c), it is easiest to delay the operation arriving at the point B and at the same time advance the operation departing from the point B.

その他にも、例えば (d) 運行の時刻に制約がある場合には、その制約に
従う (e) 運行の時刻に望ましいものがある場合には、そ
れに従い、例えば1番早い運行と、1番遅い運行につい
ては発着時刻の変更を行わず、その他の運行についてだ
け発着時刻の変更する 等の工夫を施すようにすれば良い。
In addition, for example, (d) when there is a restriction on the operation time, the restriction is obeyed. (E) When there is something desirable at the operation time, for example, the earliest operation and the latest operation are followed. The departure and arrival times are not changed for the operation, and the departure and arrival times are changed only for other operations.

具体的には運行時刻についての制約がある場合には次
のようにすれば良い。例えば第3図に示す運行スケジュ
ールにおける運行時刻についての制約が第15図に示すよ
うに与えられている場合、先の実施例にて同一のリソー
スに割当てられる判断された2つの運行について、第16
図に示すような判断処理を実行するようにすれば良い。
Specifically, when there is a restriction on the operation time, the following may be performed. For example, when the restrictions on the operation time in the operation schedule shown in FIG. 3 are given as shown in FIG. 15, for the two operations determined to be allocated to the same resource in the previous embodiment,
What is necessary is just to perform the determination processing as shown in the figure.

即ち、同一のリソースに割当てられると判断された2
つの運行について、先ず地点Bでの余分な滞在時間を算
出する(ステップb1)。そしてその余分な滞在時間が
[0]でなければ(ステップb2)、そこでの着運行をど
の程度遅らせることが可能であるか、また発運行をどの
程度早めることができるかをそれぞれ判断し(ステップ
b3,b4)、着運行を遅らせることが可能な時間をx,発運
行を早めることができる時間をyとしてそれぞれ求め
る。この時間x,yの算出に際しては、前述した第15図に
示す情報を参照しながら行われる。
That is, 2 which is determined to be allocated to the same resource
First, an extra stay time at the point B is calculated for one operation (step b1). Then, if the extra stay time is not [0] (step b2), it is determined how much the arrival service can be delayed and how fast the departure can be made (step b2).
b3, b4), the time during which the arrival service can be delayed is determined as x, and the time during which the departure service can be advanced is determined as y. The calculation of the times x and y is performed with reference to the information shown in FIG. 15 described above.

しかる後、上記時間x,yが共に[0]でないことを確
認し(ステップb5)、例えば上記時間x,yの大きさに基
づく比例配分により、着運行を遅らせる時間を[x/(x
+y)]として、また発運行を早める時間を[y/(x+
y)]としてそれぞれ求める(ステップb6,b7)。尚、
上記時間x,yが共に[0]である場合には、その時刻の
変更は行わない。
Thereafter, it is confirmed that both the times x and y are not [0] (step b5), and the time to delay the arrival is set to [x / (x
+ Y)], and the time to accelerate the departure is [y / (x +
y)] (steps b6 and b7). still,
If the times x and y are both [0], the time is not changed.

ところで着運行を早めたり、発運行を遅らせることに
よって前述した滞在時間の無駄を少なくすることも可能
である。例えば第3図に示す運行スケジュールに関する
制約時間が第17図に示すように与えられている場合、前
述した第16図に示す処理手続きに従って運行の組に対す
る無駄な滞在時間を計算すると、[x=10],[y=1
0]なる算出結果が求められ、着運行を5分遅らせ、同
時に発運行を5分早めれば良いことが求められる。しか
しこのような発着時刻の変更は、第17図に示す制約時間
を満たさないので、これを採用することはできない。
By the way, it is also possible to reduce the waste of the above-mentioned stay time by earliering arrival service or delaying departure service. For example, when the constraint time for the operation schedule shown in FIG. 3 is given as shown in FIG. 17, when the useless stay time for the operation group is calculated according to the processing procedure shown in FIG. 10], [y = 1
0], and it is required that the arrival service be delayed by 5 minutes and the departure service be advanced by 5 minutes at the same time. However, such a change in the departure / arrival time does not satisfy the constraint time shown in FIG. 17, and therefore cannot be adopted.

そこでこのような場合には、先ず運行aについての発
時刻の変更が可能な範囲を調べる。すると第18図に示す
ように運行aについては、[0:00〜9:00]および[9:10
〜24:00]の間に発時刻の変更が可能であることが求め
られる。同様にして運行bについての発時刻の変更が可
能な範囲を調べ、その時間範囲から前記運行aの所要時
間(30分)とB地点での最低滞在時間(20分)との和
(50分)を差し引き、これを上記運行bについて変更が
可能な発時間の幅として第18図に示すように求める。つ
まり運行bについての発時間の変更可能な時間幅を、前
記運行aに関連付けて求める。
Therefore, in such a case, first, a range in which the departure time for the operation a can be changed is checked. Then, as shown in FIG. 18, for operation a, [0: 00-9: 00] and [9:10]
~ 24: 00], it is required that the departure time can be changed. In the same manner, the range in which the departure time can be changed for the operation b is checked, and the sum of the required time (30 minutes) for the operation a and the minimum stay time (20 minutes) at the point B (50 minutes) is determined from the time range. ) Is subtracted, and this is determined as the departure time width that can be changed for the operation b as shown in FIG. That is, the changeable time width of the departure time for the operation b is obtained in association with the operation a.

すると運行a,bの制約を満足する時刻が、第18図に示
すように運行aの発時刻として2本の線で表されること
になり、これらの両方を満足する時刻に運行aの発時刻
を変更すれば良いことが求められる。この例では、第3
図に示す運行スケジュールにおいて運行aの出発時刻が
[9:00]であり、これをなるべく変更することなく滞在
時間の無駄を少なくすることが望ましいことから、この
例では運行aについては変更せず、運行bの発時刻を
[9:50]として変更するようにすれば、上述した目的を
達成することが可能となる。
Then, the time that satisfies the constraints of the operations a and b is represented by two lines as the departure time of the operation a as shown in FIG. 18, and the departure time of the operation a is satisfied at the time that both of these are satisfied. It is required that the time be changed. In this example, the third
In the operation schedule shown in the figure, the departure time of the operation a is [9:00], and it is desirable to reduce the waste of the stay time without changing it as much as possible. Therefore, in this example, the operation a is not changed. If the departure time of the operation b is changed to [9:50], the above-described object can be achieved.

ところで上述した滞在時間の無駄をなくす場合の極端
な例として、B地点での滞在時間が最低滞在時間となる
ように運行の時刻を変更設定することも可能である。こ
の場合、運行の時刻が自然に与えられない場合に有利で
ある。
By the way, as an extreme example of eliminating the waste of the above-mentioned stay time, it is also possible to change the operation time so that the stay time at the point B becomes the minimum stay time. This is advantageous when the time of operation is not naturally given.

即ち、2つ地点A,B間の運行に着目した場合、地点A
から地点Bに向かう運行と、地点Bから地点Aに向かう
運行の数は等しいことが多い。従ってこのような場合に
は、例えば地点Aから地点Bに向かう運行の情報に従っ
て、地点Bから地点Aに向かう運行を、前述したように
B地点での滞在時間が最低滞在時間となるように定めて
自動的に生成するようにすれば良い。
That is, if attention is paid to the operation between the two points A and B, the point A
In many cases, the number of operations from the point to the point B and the number of operations from the point B to the point A are equal. Accordingly, in such a case, for example, according to the information on the operation from the point A to the point B, the operation from the point B to the point A is determined so that the stay time at the point B becomes the minimum stay time as described above. What is necessary is just to generate automatically.

またB地点でのリソースの泊りについては、運行時間
の制約条件に従って地点Bから地点Aに向かう運行を翌
日の朝に接待するようにすれば良い。この場合、オペレ
ータの介入により運行時刻の変更を行うようにしても良
いことは勿論のことである。
Regarding the resource staying at the point B, the operation from the point B to the point A may be entertained in the morning of the next day in accordance with the constraint condition of the operation time. In this case, the operation time may be changed by the intervention of the operator.

以上、幾つかの実施例について説明したように、本発
明によれば複数のジョブの終りの状況と始まりの状況と
に基づいて2つのジョブを1つにまとめ、このジョブの
組を同一にリソースに割当てるものとなっている。この
際、適宜、ジョブについての制約条件に従って1つにま
とめられるジョブの情報を変更し、無駄のないジョブの
組を生成するものとなっている。これ故、ジョブの数が
膨大な場合であっても、見掛上のジョブの数を少なくし
てリソースに対する割当てを効率的に進めることが可能
となる。この結果、複数のジョブを順序付けて個々のリ
ソースに対する割当てを行う場合に比較して、簡易に、
且つ効率的に、しかもその割当て状況を体系付けながら
割当て処理を進めることが可能となる等の実用上多大な
る効果が奏せられる。
As described above with respect to some embodiments, according to the present invention, two jobs are combined into one based on the end situation and the start situation of a plurality of jobs, and this set of jobs is Is assigned to At this time, the information of the jobs to be combined into one is appropriately changed in accordance with the constraints on the jobs, and a job set without waste is generated. Therefore, even when the number of jobs is enormous, it is possible to reduce the apparent number of jobs and efficiently allocate resources. As a result, compared to the case where multiple jobs are ordered and assigned to individual resources,
In addition, there can be provided a great effect in practical use, for example, it is possible to efficiently proceed with the assignment process while systematizing the assignment status.

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではな
い。例えば3つの以上のジョブを1つにまとめて同一の
リソースに割当てることも可能である。またどの地点を
基準にしてジョブをまとめるかについても種々変形する
ことができる。その他、本発明はその要旨を逸脱しない
範囲で種々変形して実施することができる。
Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment. For example, three or more jobs can be combined into one and assigned to the same resource. Also, various modifications can be made as to which point is used as a basis for grouping jobs. In addition, the present invention can be variously modified and implemented without departing from the gist thereof.

[発明の効果] 以上説明したように本発明によれば、複数のジョブを
同一のリソースに割当てると云う処理を、個々のジョブ
とリソースとの詳細な割当てを行う前に実行するので、
見掛上少なくし得るジョブの数だけ、その割当て処理に
必要とする時間を減少させ、不本意な割当て状況が生じ
る可能性を少なくして効率的な割当てを可能とする等の
実用上多大なる効果が奏せられる。
[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the process of assigning a plurality of jobs to the same resource is executed before the detailed assignment of each job and resource is performed.
The number of jobs that can be apparently reduced reduces the time required for the allocation process, and reduces the possibility of an undesired allocation situation, thereby enabling a large amount of practical allocation. The effect is achieved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

図は本発明の一実施例に係る割当て装置について示すも
ので、第1図は実施例装置の概略的な構成例を示す図、
第2図は実施例で用いられる輸送業務の例を示す図、第
3図に輸送業務におけるジョブの例を示す図、第4図は
ジョブデータベースの内容例を示す図、第5図は制約デ
ータベースの内容例を示す図、第6図は実施例装置にお
ける処理手続きの例を示す図、第7図乃至第10図はそれ
ぞれ同一のリソースに割当てるジョブの組み合わせの例
を示す図である。 また第11図は輸送業務の別の例を示す図、第12図は第11
図に示す別の輸送業務におけるジョブの内容例を示す
図、第13図は制約データベースの別の内容例を示す図、
第14図および第15図はそれぞれ制約データベースの更に
別の内容例を示す図、第16図はジョブの時間変更の為の
処理手続きの流れを示す図、第17図は更に別の制約デー
タベースの内容例を示す図、第18図はジョブの時間変更
の為の変更可能時間の検出例を示す図である。 1……ジョブデータベース、2……リソースデータベー
ス、3……制約データベース、4……判断処理部、5…
…割当て決定部。
FIG. 1 shows an assignment device according to one embodiment of the present invention, and FIG.
FIG. 2 is a diagram showing an example of a transportation business used in the embodiment, FIG. 3 is a diagram showing an example of a job in the transportation business, FIG. 4 is a diagram showing an example of the contents of a job database, and FIG. FIG. 6 is a diagram showing an example of a processing procedure in the apparatus of the embodiment, and FIGS. 7 to 10 are diagrams showing examples of combinations of jobs assigned to the same resource. FIG. 11 is a diagram showing another example of the transportation business, and FIG.
FIG. 13 is a diagram showing an example of the contents of a job in another transportation business shown in FIG. 13, FIG. 13 is a diagram showing another example of contents of a constraint database,
14 and 15 are diagrams showing still another example of the contents of the constraint database, FIG. 16 is a diagram showing a flow of a processing procedure for changing the time of the job, and FIG. 17 is a diagram of another constraint database. FIG. 18 is a diagram showing an example of contents, and FIG. 18 is a diagram showing an example of detection of a changeable time for changing the time of a job. 1 ... job database, 2 ... resource database, 3 ... constraint database, 4 ... judgment processing unit, 5 ...
... Assignment determination unit.

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】第1の集合に属する複数の要素の少なくと
も本体情報およびその要素の始まりの状態を示す情報、
終わりの状態を示す情報が格納される第1の集合要素デ
ータベースと、 第2の集合に属する複数の要素の情報が格納される第2
の集合要素データベースと、 前記第1の集合に属する要素と前記第2の集合に属する
要素の情報との割り当てに関する制約条件が格納される
制約データベースと、 前記制約データベースの制約条件に従い、前記第1の集
合要素データベースに格納された前記第1の集合に属す
る要素と前記第2の集合要素データベースに格納された
前記第2の集合に属する要素の情報とを選択的に割り当
てる割り当て決定手段とを具備し、 前記割り当て決定手段は、前記第1の集合に属する複数
の要素の中の注目した要素の前記終わりの状態を示す情
報と他の要素の前記始まりを示す情報とに従って前記注
目した要素と前記他の要素を一つに纏め、その一つに纒
めた要素の組を上記制約条件に従い前記第2の集合に属
する一つの要素に割り当てることを特徴とする割り当て
装置。
1. At least body information of a plurality of elements belonging to a first set and information indicating a starting state of the elements,
A first set element database in which information indicating the end state is stored; and a second set element information in which information of a plurality of elements belonging to the second set is stored.
A set element database, a constraint database storing constraints relating to assignment of elements belonging to the first set and information of elements belonging to the second set, and the first And assignment determining means for selectively allocating elements belonging to the first set stored in the set element database and information of elements belonging to the second set stored in the second set element database. The assignment determining unit may determine the target element according to the information indicating the end state of the target element of the plurality of elements belonging to the first set and the information indicating the start of another element. The other elements are combined into one, and a set of the combined elements is assigned to one element belonging to the second set in accordance with the above constraint. Allocation device that.
【請求項2】前記割り当て決定手段は、前記第1の集合
に属する複数の要素の中の注目した要素と纒められて組
をなす前記他の要素として、前記注目した要素の始まり
の状態を示す情報を基準とし、終わりの状態が前記注目
した要素の始まりの状態となる要素を前記第1の集合要
素データベースから検索することを特徴とする請求項1
記載の割り当て装置。
2. The method according to claim 1, wherein the assigning unit determines a start state of the noted element as the other element combined with the noted element of the plurality of elements belonging to the first set. 2. An element whose end state is the start state of the noted element is searched from the first set element database based on the information shown.
Assignment device as described.
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