JP7015340B2 - 作業計画最適化方法及びシステム - Google Patents
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Description
・一つ以上のI/O(Input/Output)インターフェースデバイス。I/O(Input/Output)インターフェースデバイスは、I/Oデバイスと遠隔の表示用計算機とのうちの少なくとも一つに対するインターフェースデバイスである。表示用計算機に対するI/Oインターフェースデバイスは、通信インターフェースデバイスでよい。少なくとも一つのI/Oデバイスは、ユーザインターフェースデバイス、例えば、キーボード及びポインティングデバイスのような入力デバイスと、表示デバイスのような出力デバイスとのうちのいずれでもよい。
・一つ以上の通信インターフェースデバイス。一つ以上の通信インターフェースデバイスは、一つ以上の同種の通信インターフェースデバイス(例えば一つ以上のNIC(Network Interface Card))であってもよいし二つ以上の異種の通信インターフェースデバイス(例えばNICとHBA(Host Bus Adapter))であってもよい。
[実施形態1]
・生産システム100が工場でよい。ユニット105は、ベルトコンベアに設けられておりアタッチメントの付け替えが可能なロボットアームでよい。作業コンポーネントは、ロボットアームに取り付け可能なアタッチメントでよい。
・生産システム100が、織機でよい。ユニット105は、糸が巻き付けられるドラムでよい。作業コンポーネントは、糸の属性(例えば、色や素材)でよい。
(制約A)一つの作業(一つのグループ)について入るエッジも出るエッジも一つ。
(制約B)部分巡回除去制約、
(制約C)一つの作業(一つのグループ)から選択される組合せ(ノード)は一つ。
[実施形態2]
Claims (15)
- コンピュータが、X個の作業の各々について(Xは2以上の整数)、一つ又は複数の組合せを生成し、
各作業について、
当該作業は、N個の作業コンポーネントで構成されており(Nは自然数)、
当該作業の実施は、当該N個の作業コンポーネントが割り当てられたM個のユニットの実施であり(Mは自然数、且つ、M≧N)、
前記X個の作業について、Mは2以上の自然数、且つ、Mは共通の固定値であり、
各作業について、組合せは、当該作業を構成するN個の作業コンポーネントとM個のユニットとの割当て関係であり、
コンピュータにおける巡回セールスマン問題のソルバーが、複数の組合せ順序のうちトータルコストが最小である組合せ順序である最適順序を算出し、
前記複数の組合せ順序の各々は、前記X個の作業にそれぞれ属するX個の組合せの順序を含み、
前記トータルコストは、複数のコストのトータルであり、
前記複数のコストの各々は、異なる作業における組合せ間のコストであり、
前記巡回セールスマン問題では、組合せがノードであり、組合せの順序関係がエッジであり、エッジの長さが組合せ間のコストである、
作業計画最適化方法。 - 生成される組合せと、最適順序の算出との少なくとも一つは、予め定義された一つ又は複数の制約条件に依存する、
請求項1に記載の作業計画最適化方法。 - 前記一つ又は複数の制約条件の少なくとも一つは、ユーザにより入力された制約条件である、
請求項2に記載の作業計画最適化方法。 - コンピュータが、異なる作業における組合せ間と当該組合せ間のコストの実績とを表すコスト実績情報を教師データとして、異なる作業における組合せ間のコストを算出するモデルの学習を行い、
最適順序の算出は、学習済のモデルを用いて算出された組合せ間のコストを基に行われる、
請求項1に記載の作業計画最適化方法。 - 各組合せ間について、コストは、当該組合せ間で生じた複数のサブコストのトータルであり、
各サブコストは、当該サブコストに対応するユニットへの作業コンポーネント割当ての変化に依存する、
請求項1に記載の作業計画最適化方法。 - X個の作業の各々について(Xは2以上の整数)、一つ又は複数の組合せを生成する組合せ生成部と、
複数の組合せ順序のうちトータルコストが最小である組合せ順序である最適順序を巡回セールスマン問題のソルバーにより算出する作業順序最適化部と
を備え、
各作業について、
当該作業は、N個の作業コンポーネントで構成されており(Nは自然数)、
当該作業の実施は、当該N個の作業コンポーネントが割り当てられたM個のユニットの実施であり(Mは自然数、且つ、M≧N)、
前記X個の作業について、Mは2以上の自然数、且つ、Mは共通の固定値であり、
各作業について、組合せは、当該作業を構成するN個の作業コンポーネントとM個のユニットとの割当て関係であり、
前記複数の組合せ順序の各々は、前記X個の作業にそれぞれ属するX個の組合せの順序を含み、
前記トータルコストは、複数のコストのトータルであり、
前記複数のコストの各々は、異なる作業における組合せ間のコストであり、
前記巡回セールスマン問題では、組合せがノードであり、組合せの順序関係がエッジであり、エッジの長さが組合せ間のコストである、
作業計画最適化システム。 - 生成される組合せと、最適順序の算出との少なくとも一つは、予め定義された一つ又は複数の制約条件に依存する、
請求項6に記載の作業計画最適化システム。 - 前記一つ又は複数の制約条件の少なくとも一つは、ユーザにより入力された制約条件である、
請求項7に記載の作業計画最適化システム。 - コンピュータが、異なる作業における組合せ間と当該組合せ間のコストの実績とを表すコスト実績情報を教師データとして、異なる作業における組合せ間のコストを算出するモデルの学習を行い、
最適順序の算出は、学習済のモデルを用いて算出された組合せ間のコストを基に行われる、
請求項6に記載の作業計画最適化システム。 - 各組合せ間について、コストは、当該組合せ間で生じた複数のサブコストのトータルであり、
各サブコストは、当該サブコストに対応するユニットへの作業コンポーネント割当ての変化に依存する、
請求項6に記載の作業計画最適化システム。 - X個の作業の各々について(Xは2以上の整数)、一つ又は複数の組合せを生成し、
複数の組合せ順序のうちトータルコストが最小である組合せ順序である最適順序を巡回セールスマン問題のソルバーにより算出する、
ことをコンピュータに実行させ、
各作業について、
当該作業は、N個の作業コンポーネントで構成されており(Nは自然数)、
当該作業の実施は、当該N個の作業コンポーネントが割り当てられたM個のユニットの実施であり(Mは自然数、且つ、M≧N)、
前記X個の作業について、Mは2以上の自然数、且つ、Mは共通の固定値であり、
各作業について、組合せは、当該作業を構成するN個の作業コンポーネントとM個のユニットとの割当て関係であり、
前記複数の組合せ順序の各々は、前記X個の作業にそれぞれ属するX個の組合せの順序を含み、
前記トータルコストは、複数のコストのトータルであり、
前記複数のコストの各々は、異なる作業における組合せ間のコストであり、
前記巡回セールスマン問題では、組合せがノードであり、組合せの順序関係がエッジであり、エッジの長さが組合せ間のコストである、
コンピュータプログラム。 - 生成される組合せと、最適順序の算出との少なくとも一つは、予め定義された一つ又は複数の制約条件に依存する、
請求項11に記載のコンピュータプログラム。 - 前記一つ又は複数の制約条件の少なくとも一つは、ユーザにより入力された制約条件である、
請求項12に記載のコンピュータプログラム。 - 異なる作業における組合せ間と当該組合せ間のコストの実績とを表すコスト実績情報を教師データとして、異なる作業における組合せ間のコストを算出するモデルの学習を行う、
ことを更にコンピュータに実行させ、
最適順序の算出は、学習済のモデルを用いて算出された組合せ間のコストを基に行われる、
請求項11に記載のコンピュータプログラム。 - 各組合せ間について、コストは、当該組合せ間で生じた複数のサブコストのトータルであり、
各サブコストは、当該サブコストに対応するユニットへの作業コンポーネント割当ての変化に依存する、
請求項11に記載のコンピュータプログラム。
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