JP3281678B2 - スケジューリング装置及びスケジューリング方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はスケジューリング装置及
びスケジューリング方法に係り、特に製造業における生
産工程の計画立案を行うためのスケジューリング装置及
びスケジューリング方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来のスケジューリング装置では、注文
（製造する製品とその納期など），資源（工作機械と部
品材料の数量など），時間によって表わされる３次元の
空間に対して、予め与えられた目的関数に基づいて作業
（切削工程，研磨工程など）を割り付けることにより、
スケジューリングの定式化を行っている。この場合、全
数検索による最適解の探索を行うと組み合せ爆発が発生
し、意味のある時間内すなわち生産工程の実施以前にス
ケジューリングを完了することができない。このため、
通常はインタビューなどの知識獲得によって得られた専
門家の知識（ヒューリスティクス）を制約条件や優先順
位として定式化したものをあらかじめ蓄積しておいて、
これを与えられた注文，資源，時間の３次元の空間に適
用することによって探索空間をスケジューリング開始前
に限定し、探索する解自体も最適解ではなく実行可能解
を見つける、というスケジューリング方式が従来から取
られてきた。実用化されているスケジューリング方式と
しては、ルールによってこれらの制約・優先度を表現し
たうえでプロダクションシステムを応用してスケジュー
リングする方式や、黒板システムを使用する方式などが
提案されている。例えば、特公平３−３７２０１公報な
どにおいて、上述したような関連技術が提案されてい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来のスケジュー
リング装置においては、スケジューリングのアルゴリズ
ムが必ずしも明示的に表わされていない。したがって、
例えば高速化を図るために性能上のボトルネック（どの
ルールが遅くなる原因となっているのか、あるいは知識
獲得で得られたどの専門知識が遅くなる原因となってい
るのか）の検出などを行うことが困難であるとともに、
あるスケジューリング装置で構築された知識を他のスケ
ジューリング装置に流用することが困難であった。さら
に、ある工程モデルおよび注文情報の組合せでは効率的
にスケジューリングを行うことができた探索空間の制限
方式が、必ずしも他の工程モデルおよび注文情報の組合
せにおいて効率的なスケジューリングを行うことができ
るとは限らず、あるいは同一の工程モデルおよび注文情
報の組合せであっても注文情報が変動すればスケジュー
リングが非効率的になってしまうことがあった。このよ
うに従来のスケジューリング装置では、現存するシステ
ムを他のシステムに移植したり、稼働中のシステムを注
文情報の変化にある程度順応させることなどが困難であ
るという問題点があった。

【０００４】また、実際には、探索空間に入っていない
割り付け対象を全く探索しないわけではなく、探索空間
に含まれるか否かをチェックするために全ての割り付け
対象の検索が行われたり、上述した制約条件や優先順位
などによる探索空間の限定が不十分であったり、あるい
は探索空間の限定を一度にすべて行うことが性能的にも
機能的にも必ずしも最良とはいえず、この限定が事実上
何回かに分割して行われたり（すなわち、制約条件の適
用が数回に分けて行われる）するなど、探索空間の限定
が効率的に行われないことがあった。このため、スケジ
ューリング速度が低下してしまうという問題点があっ
た。

【０００５】さらに、同一の機能を有するスケジューリ
ング装置であっても、システムの内部処理の違いによっ
てその性能は異なったものとなるのが通常であり、どの
内部処理方式が性能上すぐれているかは、解く問題の特
性や入力される注文情報の季節や市場動向などの変動要
因によって左右される。そして、一度獲得した知識も市
場動向の変動などによってすぐに陳腐化する。このよう
に、様々な不確定要因によって性能の変動が大きく、長
期間にわたって汎用的に高い性能を維持することが困難
であるという問題点があった。

【０００６】したがって本発明の目的は、上記の問題点
を解決して、探索空間を効率的に限定することで他のシ
ステムへの移植および注文情報の変化に対するある程度
の順応が容易であってスケジューリング速度が低下しに
くく、長期間にわたって汎用的に高い性能を維持するこ
とができるスケジューリング装置及びスケジューリング
方法を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明のスケジューリング装置は、入力された作業
情報、及び、制約条件を保持するスケジューリング知識
ベースの情報に基づいて探索空間の限定を行って作業の
スケジューリングを行うスケジューリング装置におい
て、スケジューリング推論装置と、各種の前記作業情報
に対応して、前記スケジューリング推論装置内の単数ま
たは複数のフィルタ装置及び順序付け装置の適用順序を
定義する適用順序指定条件を保持する適用順序指定知識
ベースと、適用順序指定知識ベースの情報に基づいて作
業に対応する前記単数または複数のフィルタ装置及び順
序付け装置の適用順序を割り付ける適用順序指定装置
と、スケジューリング結果を学習し、学習によって得た
スケジューリング結果を目的関数別に運用し、その際、
生成速度を目的関数にする場合に運用順序指定知識ベー
スに格納し、結果の質を目的関数にする場合にスケジュ
ーリング知識ベースに格納し、目的間数が生成速度と結
果の質の重み付けとによって定義されている場合、両方
の知識ベースに格納して運用する適用順序自動改良装置
とを具備するものである。

【０００８】また、上記の目的を達成するため、本発明
のスケジューリング方法は、入力された作業情報、及
び、制約条件を保持するスケジューリング知識ベースの
情報に基づいて探索空間の限定を行って作業のスケジュ
ーリングを行うスケジューリング装置におけるスケジュ
ーリング方法において、各種の前記作業情報に対応し
て、単数または複数のフィルタ装置及び順序付け装置の
適用順序を定義する適用順序指定条件を保持する適用順
序指定知識ベースの情報に基づいて作業に対応する前記
単数または複数のフィルタ装置及び順序付け装置の適用
順序を割り付け、スケジューリング結果を学習し、学習
によって得たスケジューリング結果を目的関数別に運用
し、その際、生成速度を目的関数にする場合に運用順序
指定知識ベースに格納し、結果の質を目的関数にする場
合にスケジューリング知識ベースに格納し、目的間数が
生成速度と結果の質の重み付けとによって定義されてい
る場合、両方の知識ベースに格納して運用することを特
徴とするものである。

【０００９】

【作用】上記構成に基づく作用を説明する。

【００１０】本発明のスケジューリング装置では、入力
された作業情報に応じて探索空間の限定を行う単数また
は複数のフィルタ装置（自己情報，システム情報，状態
関数値や、推論機構からの情報などに基づいてフィルタ
リングを行う装置であり、内部処理は異なるが同一機能
を有するフィルタ装置を複数設ける）および順序付け装
置（自己情報，システム情報，状態関数値や、推論機構
からの情報などに基づいて順序付けを行う装置であり、
内部処理は異なるが同一機能を有する順序付け装置を複
数設ける）からなる割り付け決定装置を有するスケジュ
ーリング推論装置と、前記単数または複数のフィルタ装
置および順序付け装置をそれぞれ定義する制約条件を保
持するスケジューリング知識ベースと、前記スケジュー
リング推論装置によって生成された割り付け結果の評価
を行う結果評価装置とを具備するスケジューリング装置
において、前記単数または複数のフィルタ装置および順
序付け装置の適用順序を指定する適用順序指定装置と、
各種の前記作業情報に対応する前記適用順序をそれぞれ
定義する適用順序指定条件を保持する適用順序指定知識
ベースとを具備する。

【００１１】このため、適用順序指定条件を適切に定め
ておくことにより、現存するシステムを他のシステムに
移植したり、稼働中のシステムを季節変動や市場動向な
どによる注文情報の変化にある程度順応させたりするこ
とが容易にできる。すなわち、探索空間の限定が従来よ
りも効率的に行われ、スケジューリング速度を高速化す
ることができる。

【００１２】さらにまた、前記結果評価装置による前記
割り付け結果に対する評価に基づいて、前記適用順序指
定装置および前記適用順序指定知識ベースを改良する
（すなわち、割り付け結果のフィードバックによって学
習を行う）適用順序自動改良装置（適用順序および順序
付け装置と割り付け対象資源との対応付けを自動生成す
るパターン発生装置と、自動生成された対応付けによる
結果を学習する学習エンジンとを有する）を具備するた
め、上記順応では対応しきれないような不確定要因があ
っても、これに応じた学習を行って適用順序指定条件な
どを自動的に変更することにより、この変更作業のコス
トを低減させるとともに、長期間にわたって汎用的に高
い性能を維持することができる。

【００１３】

【実施例】以下、本発明のスケジューリング装置の一実
施例を図面を用いて詳細に説明する。

【００１４】図１は、本発明のスケジューリング装置の
一実施例による処理フローを示す図である。同図中、ス
テップ１０１でシミュレーション時刻を決定し、ステッ
プ１０２でそのシミュレーション時刻において空いてい
る機械を見つける。そして、ステップ１０３で空きの機
械がないと判定された場合には、ステップ１０７で次の
シミュレーション時刻を決め直してステップ１０２に戻
る。また、ステップ１０３で空きの機械があると判定さ
れた場合には、ステップ１０４で空いている機械で処理
可能な作業を待ち行列から探す。そして、ステップ１０
５で処理可能な作業が待ち行列中にないと判定された場
合には、ステップ１０２に戻ってシミュレーション時刻
において空いている別の機械を探す。ステップ１０５で
処理可能な作業が待ち行列中にあると判定された場合に
は、ステップ１０６でフィルタ装置および順序付け装置
を使用して最も適した割り付けを選択した後、ステップ
１０２に戻る。

【００１５】各々のフィルタ装置は、探索空間を限定す
るための個々の制約条件あるいは制約条件群を定義する
ことができるとともに、各種の足切り機能を定義するこ
ともできる。そして、制約条件，制約条件群，および足
切り機能は所定のルール言語によって記述されている。
また、各々の順序付け装置は、現在割り付けルールによ
って表現されている割り付け優先順位を決定できるとと
もに、各種の足切り機能を定義することもできる。そし
て、割り付け優先順位および足切り機能は所定のルール
言語によって記述されている。なお、上記複数のフィル
タ装置および順序付け装置の探索空間に対する適用順序
は、システム開発時に自由に設定することができる。

【００１６】図２は、本発明のスケジューリング装置の
一実施例の全体構成を示す図である。同図中、２０１は
生産すべき製品の個数や納期などを表わす作業情報、２
０２は単数または複数のフィルタ装置および順序付け装
置をそれぞれ定義する制約条件を保持するスケジューリ
ング知識ベース、２０３は図１のスケジューリングを行
うスケジューリング推論装置、２０４は図１中のステッ
プ１０１などでシミュレーション時刻の設定を行うシミ
ュレーション時間管理装置、２０５はスケジューリング
推論装置２０３内の割り付け決定装置、１１，１２，…
…はフィルタ装置（自己情報，システム情報，状態関数
値や、推論機構からの情報などに基づいてフィルタリン
グを行う装置であり、内部処理は異なるが同一機能を有
するフィルタ装置を複数設ける）、２１，２２，……は
順序付け装置（自己情報，システム情報，状態関数値
や、推論機構からの情報などに基づいて順序付けを行う
装置であり、内部処理は異なるが同一機能を有する順序
付け装置を複数設ける）、２０６は予想される各種作業
情報に対応するフィルタ装置および順序付け装置の適用
順序をそれぞれ定義する適用順序指定条件を保持する適
用順序指定知識ベース、２０７は実際の作業情報に対応
する適用順序を指定する適用順序指定装置、２０８は後
述する結果評価装置による評価に基づいて適用順序指定
装置および適用順序指定知識ベースを改良する適用順序
自動改良装置、２０９はスケジューリング推論装置２０
３によって生成された割り付け結果、２１０は割り付け
結果２０９の評価を行う結果評価装置である。また、図
示していないが、適用順序指定知識ベース２０６，適用
順序指定装置２０７，および適用順序自動改良装置２０
８をユーザが直接制御するためのユーザインタフェース
が設けられている。

【００１７】図２において、スケジューリング推論装置
２０３に割り付け対象である作業情報２０１が入力され
ると、割り付け決定装置２０５はシミュレーション時間
管理装置２０４と連携を取りながら、スケジューリング
知識ベース２０２によって定義されたフィルタ装置１
１，１２，……と、順序付け装置２１，２２，……とを
適用順序指定装置２０７によって定められた順序にした
がって適用し、適用順序とスケジュール生成時間とを含
む割り付け結果２０９を出力する。このとき、割り付け
決定装置２０５はマシンごとに一つずつ定義しても、複
数のマシンに対応させるように定義しても、どちらでも
よい。適用順序指定装置２０７は、適用順序指定知識ベ
ース２０６にルールなどの形式で表わされた方式によ
り、フィルタ装置および順序付け装置の適用順序をスケ
ジューリングに対して静的または動的に指定する。適用
順序自動改良装置２０８は、結果評価装置２１０からの
評価に基づいて生成した新たな適用順序を、適用順序指
定装置２０７および適用順序指定知識ベース２０６に対
して指定されたデータ形式に変換して渡すとともに、新
たな適用順序に基づくスケジューリングをスケジューリ
ング推論装置２０３に行わせる。以下同様に、スケジュ
ーリング→結果評価→新たな適用順序の生成→スケジュ
ーリング→……というサイクルを繰り返して、学習を行
う。

【００１８】図３は、図１におけるフィルタ装置および
順序付け装置の適用順序の例を示す図である。図３
（ａ）はフィルタ装置と順序付け装置が１個ずつ設けら
れている場合を示しており、作業の待ち行列への適用順
序は順序付け装置→フィルタ装置の順とされている。こ
れは、逆の順序で行うときよりフィルタの計算回数が減
るため、スケジューリングを高速化できるからである。
なお、フィルタ装置では作業の待ち行列に対して制約を
適用する際に、制約を満たす作業を１つ見つけた段階で
残りの作業を足切りとする足切り機能を備えている。図
３（ｂ）はフィルタ装置と順序付け装置がそれぞれ複数
設けられている場合を示しており、より計算効率の高い
（単純で高速に計算できる計算コストの低い）フィルタ
装置および順序付け装置の処理を割り付け決定処理の初
期に実行し、より計算効率の低い（複雑で計算速度が遅
く計算コストが高い）フィルタ装置および順序付け装置
の処理を割り付け決定処理の終期に実行することによ
り、計算対象の項目数を低減させてスケジューリング速
度の高速化を図っている。図３（ｃ）は図３（ｂ）を一
般化した場合を示しており、フィルタ装置および順序付
け装置は最初のｎ個以外は一律に切り捨てを行う足切り
機能を備えている。すなわち、人手によるスケジューリ
ングにおいて割り付けるべき作業が多すぎるときには一
定個数以上は考慮に入れないことを想定して、知識獲得
の過程でこのｎ個を見つけた段階で残りの作業を足切り
とすることにより、スケジューリングの高速化を図るこ
とができる。

【００１９】図４は、図２中のスケジューリング知識ベ
ース２０２と割り付け決定装置２０５と適用順序指定装
置２０７との間の関係を示す図である。同図中、図２と
同一構成部分については同一符号を付し、その説明を省
略する。また、１１ａはフィルタ装置１１に対応するフ
ィルタ関数のＩＤ、１１ｂは同じくフィルタ関数、１１
Ｒは同じくルール定義であり、以下同様に、フィルタ装
置１２に対応するフィルタ関数のＩＤ１２ａ，フィルタ
関数１２ｂ，ルール定義１２Ｒと、順序付け装置２１ま
たは２２に対応する順序付け関数のＩＤ２１ａまたは２
２ａ，順序付け関数２１ｂまたは２２ｂ，ルール定義２
１Ｒまたは２２Ｒとがある。

【００２０】図４において、割り付け決定装置２０５
は、スケジューリング知識ベース２０２に格納されてい
るフィルタのルール定義１１Ｒ，１２Ｒおよび順序付け
のルール定義２１Ｒ，２２Ｒをコンパイルして、フィル
タ関数１１ｂ，１２ｂおよび順序付け関数２１ｂ，２２
ｂとして取り込む。各関数には、システム内においてユ
ニークなＩＤ（フィルタ関数のＩＤ１１ａ，１２ａおよ
び順序付け関数のＩＤ２１ａ，２２ａ）が付与され、こ
の情報も割り付け決定装置２０５に取り込まれる。さら
に、適用順序指定装置２０７は割り付け決定装置２０５
に取り込まれた上記各関数のＩＤを読み込む。

【００２１】図５は、図２中の割り付け決定装置２０５
と適用順序指定知識ベース２０６と適用順序指定装置２
０７と適用順序自動改良装置２０８との間の関係を示す
図である。同図中、図２および図４と同一構成部分につ
いては同一符号を付し、その説明を省略する。また、適
用順序指定知識ベース２０６内において、３１，３２は
フィルタ装置および順序付け装置の適用順序定義、４
１，４２はいずれの作業情報に対していずれの適用順序
による探索空間の限定を行うかを示す適用順序ルール、
５１，５２は適用順序ルール４１，４２で用いられる状
態関数、２０５ａは割り付け決定装置２０５内に生成さ
れる割り付け決定モジュール、２０７ａは適用順序指定
装置２０７内に生成される適用順序決定関数である。

【００２２】図５において、適用順序指定装置２０７
は、適用順序指定知識ベース２０６で指定された適用順
序定義３１，３２と適用順序ルール４１，４２とを取り
込み、適用順序決定関数２０７ａを生成する。スケジュ
ーリングの際に適用順序決定関数２０７ａは、生成途中
のスケジュールの状態と適用順序指定知識ベース２０６
の指定により、適用順序となるように並べ替えされたフ
ィルタ関数および順序付け関数のＩＤ（１１ａ，１２
ａ，２１ａ，２２ａ）の配列を、割り付け決定装置２０
５内の割り付け決定モジュール２０５ａに渡す。割り付
け決定モジュール２０５ａは、適用順序決定関数２０７
ａから受け取った関数のＩＤの配列の順番にしたがって
作業に対して各関数を適用し、割り付けるべき作業を決
定する。適用順序自動改良装置２０８は、適用順序指定
装置２０７内のフィルタ関数および順序付け関数のＩＤ
を参照して適用順序を決定し、適用順序決定関数２０７
ａを経て割り付け決定モジュール２０５ａへ渡し、スケ
ジューリングの学習サイクルを実行する。学習サイクル
から得られた新たな適用順序は、適用順序指定知識ベー
ス２０６に送って保存することができる。すなわち、こ
のように学習サイクルを繰り返すことによってフィルタ
装置および順序付け装置の適用順序を改善し、スケジュ
ーリング速度を高めることができる。ここで、図２と同
様に、割り付け決定装置２０５はマシンごとに一つずつ
定義しても、複数のマシンに対応させるように定義して
も、どちらでもよい。

【００２３】図６は、図２中のスケジューリング推論装
置２０３，適用順序指定装置２０７，適用順序指定知識
ベース２０６，適用順序自動改良装置２０８，およびユ
ーザインタフェースと複数の割り付け決定装置との間の
関係を示す図である。同図中、図２〜図５と同一構成部
分については同一符号を付し、その説明を省略する。ま
た、２０５１〜２０５３は各々の割り付け決定装置、６
０１はユーザインタフェース、９９ａ，９９ｂ，９９ｃ
は生産機械などに対応する割り付け対象資源である。

【００２４】図６において、通常の運用の場合には、最
初にユーザインタフェース６０１から適用順序指定知識
ベース２０６内に定義されている知識を参照する。そし
て、得られた知識に基づいて適用順序指定装置２０７
が、スケジューリング推論装置２０３内の複数の割り付
け決定装置２０５１，２０５２，２０５３を、複数の割
り付け対象資源９９ａ，９９ｂ，９９ｃ（即ち工場内の
生産設備）にそれぞれ対応づけて、各マシンの割り付け
戦略（各割り付け対象資源に対応する割り付け決定装
置）を決定する。すなわち、内部的には図５と同様に、
割り付け対象資源９９ａ，９９ｂ，９９ｃにそれぞれ対
応させてフィルタ関数および順序付け関数のＩＤテーブ
ルの作成を行う。適用順序自動改良装置２０８は、適用
順序指定装置２０７が有するフィルタ関数および順序付
け関数のＩＤテーブルを参照して、割り付け対象資源と
割り付け決定装置（割り付け戦略）との組合せを生成
し、学習のためのスケジューリングを行う。そして、学
習の結果得られた割り付け対象資源と割り付け戦略との
組合せは、適用順序指定知識ベース２０６または専用の
ファイルに送って保存される。

【００２５】図７は、図１中の適用順序自動改良装置２
０８の構成と運用形態を詳細に示す図である。同図中、
図２〜図６と同一構成部分については同一符号を付し、
その説明を省略する。また、２０８ａはコントローラ、
２０８ｂはパターン発生装置、２０８ｃは学習エンジン
であり、これらが適用順序自動改良装置２０８を構成し
ている。

【００２６】図７において、ユーザインタフェース６０
１からの指示により、適用順序自動改良装置２０８内の
コントローラ２０８ａは、パターン発生装置２０８ｂに
適用順序あるいは割り付け対象資源と割り付け決定装置
の組合せの１パターンを発生させて、このパターンを学
習エンジン２０８ｃおよび適用順序指定装置２０７に渡
し、スケジューリングを実行させる。結果評価装置２１
０は、スケジューリングの評価結果（スケジューリング
の生成時間や指定された評価基準との比較結果など）を
適用順序自動改良装置２０８にフィードバックさせる。
コントローラ２０８ａは、フィードバックされた結果を
学習エンジン２０８ｃに渡す。この学習サイクルを、ス
ケジューリングの評価結果がユーザインタフェース６０
１から指定された条件に適合するまで繰り返す。

【００２７】例えば、学習エンジン２０８ｃとしてニュ
ーロネットワークを使う場合は、パターン発生装置２０
８ｂからの入力と季節要因のデータとを事例データと
し、結果評価装置２１０からの入力を教師データとす
る。この場合、運用時に季節要因のデータを入力するこ
とによって学習エンジンが最適なパターンを選び、スケ
ジューリングが行われる。

【００２８】また、学習エンジン２０８ｃとして遺伝ア
ルゴリズムを採用する場合は、以下のようにする。すな
わち、生成速度を目的関数とする場合には、使用するフ
ィルタ関数や順序付け関数の外部仕様上の組合せを固定
にする。そして、同一外部仕様で内部処理が違う複数の
フィルタ関数や順序付け関数を用意し、これらの並びを
遺伝子と見なす。あるいは、スケジュールの質を目的関
数とする場合には、割り付け対象資源と割り付け決定装
置（割り付け戦略）との組合せを遺伝子とする。当然、
目的関数は単数あるいは複数のスケジュール評価基準の
重み付け関数として表現される。さらに、生成速度とス
ケジュール結果の質の重み付けによって目的関数が定義
されている場合は、フィルタ関数の組合せと、割り付け
対象資源と割り付け決定装置（割り付け戦略）との組合
せとの組合せ方を遺伝子とし、フィルタ関数の外部仕様
上の組合せのみを固定とする。そして、パターン発生装
置２０８ｂは交配や突然変異の発生を、学習エンジン２
０８ｃは各パターンの順序付けや洶汰を、それぞれ実行
する。学習によって得られたスケジューリング結果は、
最も評価の高い生成速度を目的関数にする場合は運用順
序指定知識ベースに、結果の質を目的関数にする場合は
スケジューリング知識ベースに、目的関数が生成速度と
スケジュール結果の質の重み付けによって定義されてい
る場合は両方に、それぞれ格納して運用する。

【００２９】以上のように本実施例によれば、適用順序
指定条件を適切に定めておくことにより、現存するシス
テムを他のシステムに移植したり、稼働中のシステムを
季節変動や市場動向などによる注文情報の変化にある程
度順応させたりすることが容易にできる。すなわち、探
索空間の限定が従来よりも効率的に行われ、スケジュー
リング速度を高速化することができる。また、上記順応
では対応しきれないような不確定要因があっても、これ
に応じた学習を行って適用順序指定条件などを自動的に
変更することにより、この変更作業のコストを低減させ
るとともに、長期間にわたって汎用的に高い性能を維持
することができる。

【００３０】図８〜図１０は、図２中のスケジューリン
グ知識ベース２０２に格納される知識の一例を示す図で
ある。そして、図８はフィルタのルール定義を、図９は
順序付けのルール定義を、図１０はスケジューリング対
象のフレーム定義を、それぞれ表わす。

【００３１】図８に示したフィルタのルール定義はスケ
ジューリングを行う際に必ず守られなければならない制
約条件を示し、図９に示した順序付けのルール定義はス
ケジューリングを行う際に割り付けることが好ましいも
のをランク付けする優先順位を示す。ルールのタイプを
このように明確に分類することにより、システム提供の
アルゴリズムへの組み込みが可能となり、通常のプロダ
クションシステムよりも高速化することがが可能となる
とともに、記述性向上と知識獲得の簡略化によってシス
テム構築の工数も削減することができる。また、図１０
に示したスケジューリング対象のフレーム定義におい
て、図中の＃ＭＡＣＨＩＮＥに代表されるクラスフレー
ムを提供することにより、アルゴリズムの効率を向上さ
せるとともに、システム構築の工数も削減することがで
きる。

【００３２】図１１〜図１３は、図２中の適用順序指定
知識ベース２０６に格納される知識の一例を示す図であ
る。そして、図１１は適用順序定義を、図１２は適用順
序ルールを、図１３は状態関数を、それぞれ表わす。す
なわち、順序の定義と、それらが適用される条件のルー
ル定義を分離することにより、記述性向上と知識獲得の
簡素化が可能となる。また、図１３で示した状態関数は
図１２の適用順序ルールの条件部において割り付け順序
の決定をシステムが自動的に判断するときに使用され
る。特に、図７で説明した学習機能において、割り付け
順序の変更をスケジューリングの際に動的に実行する場
合には必須とされる。

【００３３】

【発明の効果】以上詳しく説明したように、本発明のス
ケジューリング装置によれば、入力された作業情報に応
じて探索空間の限定を行う単数または複数のフィルタ装
置（自己情報，システム情報，状態関数値や、推論機構
からの情報などに基づいてフィルタリングを行う装置で
あり、内部処理は異なるが同一機能を有するフィルタ装
置を複数設ける）および順序付け装置（自己情報，シス
テム情報，状態関数値や、推論機構からの情報などに基
づいて順序付けを行う装置であり、内部処理は異なるが
同一機能を有する順序付け装置を複数設ける）からなる
割り付け決定装置を有するスケジューリング推論装置
と、前記単数または複数のフィルタ装置および順序付け
装置をそれぞれ定義する制約条件を保持するスケジュー
リング知識ベースと、前記スケジューリング推論装置に
よって生成された割り付け結果の評価を行う結果評価装
置とを具備するスケジューリング装置において、前記単
数または複数のフィルタ装置および順序付け装置の適用
順序を指定する適用順序指定装置と、各種の前記作業情
報に対応する前記適用順序をそれぞれ定義する適用順序
指定条件を保持する適用順序指定知識ベースとを具備す
る。

【００３４】このため、適用順序指定条件を適切に定め
ておくことにより、現存するシステムを他のシステムに
移植したり、稼働中のシステムを季節変動や市場動向な
どによる注文情報の変化にある程度順応させたりするこ
とが容易にできる。すなわち、探索空間の限定が従来よ
りも効率的に行われ、スケジューリング速度を高速化す
ることができるという効果が得られる。

【００３５】さらにまた、前記結果評価装置による前記
割り付け結果に対する評価に基づいて、前記適用順序指
定装置および前記適用順序指定知識ベースを改良する
（すなわち、割り付け結果のフィードバックによって学
習を行う）適用順序自動改良装置（適用順序および順序
付け装置と割り付け対象資源との対応付けを自動生成す
るパターン発生装置と、自動生成された対応付けによる
結果を学習する学習エンジンとを有する）を具備するた
め、上記順応では対応しきれないような不確定要因があ
っても、これに応じた学習を行って適用順序指定条件な
どを自動的に変更することにより、この変更作業のコス
トを低減させるとともに、長期間にわたって汎用的に高
い性能を維持することができるという効果が得られる。

【００３６】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のスケジューリング装置の一実施例によ
る処理フローを示す図である。

【図２】本発明のスケジューリング装置の一実施例の全
体構成を示す図である。

【図３】図１におけるフィルタ装置および順序付け装置
の適用順序の例を示す図である。

【図４】図２中のスケジューリング知識ベース２０２と
割り付け決定装置２０５と適用順序指定装置２０７との
間の関係を示す図である。

【図５】図２中の割り付け決定装置２０５と適用順序指
定知識ベース２０６と適用順序指定装置２０７と適用順
序自動改良装置２０８との間の関係を示す図である。

【図６】図２中のスケジューリング推論装置２０３，適
用順序指定装置２０７，適用順序指定知識ベース２０
６，適用順序自動改良装置２０８，およびユーザインタ
フェースと複数の割り付け決定装置との間の関係を示す
図である。

【図７】図１中の適用順序自動改良装置２０８の構成と
運用形態を詳細に示す図である。

【図８】スケジューリング知識ベース２０２に格納され
るフィルタのルール定義の一例を示す図である。

【図９】スケジューリング知識ベース２０２に格納され
る順序付けのルール定義の一例を示す図である。

【図１０】スケジューリング知識ベース２０２に格納さ
れるスケジューリング対象のフレーム定義の一例を示す
図である。

【図１１】図２中の適用順序指定知識ベース２０６に格
納される適用順序定義の一例を示す図である。

【図１２】図２中の適用順序指定知識ベース２０６に格
納される適用順序ルールの一例を示す図である。

【図１３】図２中の適用順序指定知識ベース２０６に格
納される状態関数の一例を示す図である。

【符号の説明】

６０１ ユーザインタフェース ２０２ スケジューリング知識ベース ２０３ スケジューリング推論装置 ２０５，２０５１，２０５２，２０５３ 割り付け決定
装置 ２０６ 適用順序指定知識ベース ２０７ 適用順序指定装置 ２０８ 適用順序自動改良装置 ２０８ａ コントローラ ２０８ｂ パターン発生装置 ２０８ｃ 学習エンジン ２１０ 結果評価装置

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−203225（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−274243（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−332908（ＪＰ，Ａ) 第24回知識ベースシステム研究会資 料、1993年４月22日発行、社団法人人工 知能学会、ｐ．１−６ 電子情報通信学会技術研究報告、Ｖｏ ｌ．92、Ｎｏ．185、1992、ｐ．89−98 電子情報通信学会技術研究報告、Ｖｏ ｌ．92、Ｎｏ．426、1993−１、ｐ．89 −96 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 19/00 120 G06F 9/44 550 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された作業情報、及び、制約条件を
   保持するスケジューリング知識ベースの情報に基づいて
   探索空間の限定を行って作業のスケジューリングを行う
   スケジューリング装置において、 スケジューリング推論装置と、各種の前記作業情報に対
   応して、前記スケジューリング推論装置内の単数または
   複数のフィルタ装置及び順序付け装置の適用順序を定義
   する適用順序指定条件を保持する適用順序指定知識ベー
   スと、 適用順序指定知識ベースの情報に基づいて作業に対応す
   る前記単数または複数のフィルタ装置及び順序付け装置
   の適用順序を割り付ける適用順序指定装置と、 スケジューリング結果を学習し、学習によって得たスケ
   ジューリング結果を目的関数別に運用し、その際、生成
   速度を目的関数にする場合に運用順序指定知識ベースに
   格納し、結果の質を目的関数にする場合にスケジューリ
   ング知識ベースに格納し、目的間数が生成速度と結果の
   質の重み付けとによって定義されている場合、両方の知
   識ベースに格納して運用する適用順序自動改良装置と を
   具備することを特徴とするスケジューリング装置。
2. 【請求項２】 入力された作業情報、及び、制約条件を
   保持するスケジューリング知識ベースの情報に基づいて
   探索空間の限定を行って作業のスケジューリングを行う
   スケジューリング装置におけるスケジューリング方法に
   おいて、 各種の前記作業情報に対応して、単数または複数のフィ
   ルタ装置及び順序付け装置の適用順序を定義する適用順
   序指定条件を保持する適用順序指定知識ベースの情報に
   基づいて作業に対応する前記単数または複数のフィルタ
   装置及び順序付け装置の適用順序を割り付け、 スケジューリング結果を学習し、学習によって得たスケ
   ジューリング結果を目的関数別に運用し、その際、生成
   速度を目的関数にする場合に運用順序指定知識ベースに
   格納し、結果の質を目的関数にする場合にスケジューリ
   ング知識ベースに格納し、目的間数が生成速度と結果の
   質の重み付けとによって定義されている場合、両方の知
   識ベースに格納して運用する ことを特徴とするスケジュ
   ーリング方法。