JP7372504B1 - 施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザにとって最適な施工計画を出力可能なシステムを提供すること【解決手段】本発明は、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステムを提供し、前記システムは、建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信することと、前記建造物データおよび前記施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成する生成手段と、前記複数のスケジュール候補から少なくとも１つのスケジュールを出力する出力手段とを備える。【選択図】図１Ａ

Description

本発明は、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム、方法、およびプログラムに関する。

施工計画データを出力可能な施工計画システムが知られている（例えば、特許文献１）。

特開２０１６－２１２４６９号公報

本発明の発明者は、施工現場にとって最適な施工計画のみならず、施主にとって最適な施工計画を出力することが重要であると考えた。

本発明は、上記考えに鑑みてなされたものであり、ユーザにとって最適な施工計画を出力可能なシステムを提供することを目的の１つとする。さらに、本発明は、部材間の干渉なく部材を運搬可能なスケジュールを導出可能なシステムを提供することも目的とする。

本発明は、遺伝的アルゴリズムを使用して、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム等を提供する。本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
（項目１）
施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステムであって、
建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信する受信手段と、
前記建造物データおよび前記施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成する生成手段と、
前記複数のスケジュール候補から少なくとも１つのスケジュールを出力する出力手段と
を備えるシステム。
（項目２）
前記生成手段は、
（ａ）第ｎ世代の複数のスケジュール候補を生成することと、
（ｂ）前記第ｎ世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価することと、
（ｃ）前記評価に基づいて、前記第ｎ世代の複数のスケジュール候補のうちの一部を選択することと、
（ｄ）ｎ＝ｎ＋１とすること
をｎ＝１から繰り返すことを行うように構成されている、上記項目に記載のシステム。
（項目３）
前記評価することは、前記第ｎ世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補に対して、前記スケジュール候補に従って施工したときの施工時間を算出することを含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目４）
前記生成手段は、
部材の位置に基づいてクレーンの状態を算出するクレーン逆モデルと、
部材を運ぶ経路中のクレーンの状態に基づいて、部材を運ぶ運搬時間を算出する運搬時間算出手段と
を備える、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目５）
前記施工時間を算出することは、
前記スケジュール候補によって組立順序が規定される複数の部材のそれぞれについて、
前記部材の初期位置と前記部材の最終位置とに基づいて、クレーンの開始状態と前記クレーンの終了状態とを算出することと、
前記クレーンの開始状態と前記クレーンの終了状態との間の前記クレーンの少なくとも１つの中間状態を算出することと、
前記クレーンの算出された状態に基づいて、前記部材が辿る経路の座標を算出することと
前記座標に基づいて、建設済の部材と干渉しないために必要な前記クレーンのワイヤ長さを算出することと
前記クレーンの算出された状態と前記ワイヤ長さとに基づいて、前記部材を前記クレーンで前記初期位置から前記最終位置まで運ぶ運搬時間を算出することと
前記複数の部材のそれぞれの前記運搬時間を合算することと
を含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目６）
前記評価することは、前記施工時間および前記施工条件に基づいて、前記スケジュール候補に従って施工したときの費用を算出することをさらに含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目７）
前記施工条件は、クレーンの種類、前記クレーンの配置、前記クレーンの数のうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目８）
前記生成手段は、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のクレーン種類候補、複数のクレーン配置候補、および、複数のクレーン数候補のうちの少なくとも１つをさらに生成し、
前記出力手段は、前記複数のクレーン種類候補から少なくとも１つのクレーン種類を出力し、前記複数のクレーン配置候補から少なくとも１つのクレーン配置を出力し、かつ／または、前記複数のクレーン数候補から少なくとも１つのクレーン数を出力する、上記項目のいずれか一項に記載のシステム。
（項目９）
施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するための方法であって、
建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信することと、
前記建造物データおよび前記施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成することと、
前記複数のスケジュール候補から少なくとも１つのスケジュールを出力することと
を含む方法。
（項目９Ａ）
上記項目の１つまたは複数に記載の特徴を備える、項目９に記載の方法。
（項目１０）
施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信することと、
前記建造物データおよび前記施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成することと、
前記複数のスケジュール候補から少なくとも１つのスケジュールを出力することと
を含む処理を前記プロセッサ部に行わせる、プログラム。
（項目１０Ａ）
上記項目の１つまたは複数に記載の特徴を備える、項目１０に記載のプログラム。
（項目１０Ｂ）
項目１０または項目１０Ａに記載のプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

本発明によれば、遺伝的アルゴリズムを使用することにより、所定の観点において最適なスケジュールを導出することができ、これにより、最適な施工計画を出力することが可能となる。

施工計画提案サービスにおけるフローの一例を示す図 施工計画提案システムによって導出された施工計画、および、ユーザに提案される施工計画の例を概略的に示す図 施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム１００の構成の一例を示す図 施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム１００の具体的な構成の一例を示す図 プロセッサ部１２０の構成の一例を示す図 遺伝的アルゴリズムによって次世代のスケジュール候補を生成することを概略的に示す図 遺伝的アルゴリズムによって次世代の拡張スケジュール候補を生成することを概略的に示す図 生成手段１２２が備え得る機能ブロックの一例を示す図 クレーンモデルおよびクレーン逆モデルの説明のために、クレーンおよび部材のパラメータの関係を概略的に説明する図 システム１００による施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するための処理（処理７００）の一例を示すフローチャート ステップＳ７０２における処理の一例を示すフローチャート ステップＳ７０２３で、各スケジュール候補の施工時間を算出するための処理（処理９００）の一例を示すフローチャート シミュレーション対象の建造物を示す図

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を説明する。

（定義）
本明細書において「施工計画」とは、工事を実施するための計画をいい、特に、建造物を建設するための計画をいう。施工計画は、少なくとも、施工条件と、スケジュールとを備える。

本明細書において「スケジュール」とは、施工計画の一部を構成するものであり、工事のために部材を運ぶ順序を規定するものをいう。より具体的には、スケジュールは、建造物を建設するために、複数の部材の各部材について、部材を運ぶ順序を規定する。各部材は、建造物を建設するために、初期位置から、最終位置まで運ばれることになる。ここで、部材の初期位置は、部材が建造物を建設するためにクレーンによって運ばれる前の位置のことをいい、部材の最終位置は、部材が建造物を建設するためにクレーンによって運ばれた後の位置のことをいう。

本明細書において「施工条件」とは、工事を実施するための条件をいい、少なくとも、工事のためのクレーンに関する条件（例えば、クレーンの配置、クレーンの種類、クレーンの数等）を含む。施工条件は、例えば、工事のための部材に関する条件（例えば、部材の形状、部材の重量等）を含んでもよい。

１．施工計画提案サービス
本発明の発明者は、施工計画を提案するための新たなサービスを開発した。このサービスでは、ユーザ（例えば、施主、または、建築会社）にとって重要な観点(例えば、コストおよび／または時間）に応じた最適な施工計画を提案するというサービスである。例えば、ユーザがコストを重要視するとき、このサービスにより、最も安価に工事を実施することが可能な施工計画が提案され得る。例えば、ユーザが時間を重要視するとき、このサービスにより、最も短期間で工事を実施することが可能な施工計画が提案され得る。例えば、ユーザがコストと時間とのバランスを重要視するとき、このサービスにより、比較的に短時間でかつ比較的に安価で工事を実施することが可能な施工計画が提案され得る。

このサービスでは、施工計画提案システムが、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出する。この施工計画提案システムは、複数のスケジュール候補を生成し、ユーザにとって重要な観点に応じた最適なスケジュールを出力することになる。これにより、ユーザは、重要視する観点のために最適なスケジュールに従って、工事を行う、具体的には、建造物を建設することができるようになる。

さらには、このサービスでは、施工計画提案システムが、施工計画の一部を構成する施工条件を導出することもできる。この施工計画提案システムは、例えば、複数のクレーン配置候補を生成し、ユーザにとって重要な観点に応じた最適なクレーン配置を出力することができる。あるいは、または、これに加えて、この施工計画提案システムは、例えば、複数のクレーン種類候補を生成し、ユーザにとって重要な観点に応じた最適なクレーン種類を出力することができる。あるいは、または、これに加えて、この施工計画提案システムは、例えば、複数のクレーン数候補を生成し、ユーザにとって重要な観点に応じた最適なクレーン数を出力することができる。これにより、ユーザは、重要視する観点のために最適な施工条件（例えば、クレーン配置、クレーン種類、クレーン数）に従って、工事を行う、具体的には、建造物を建設することができるようになる。

図１Ａは、施工計画提案サービスにおけるフローの一例を示す。

まず、ユーザは、建設する建造物の構造を示す建造物データを入力する。ユーザは、自身の情報端末（例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等）に建造物データを入力することができる。建造物データは、建造物の構造をコンピュータ処理可能なように表すデータであり得、例えば、ＢＩＭ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）データであり得るがこれに限定されない。建造物データは、例えば、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）データであってもよい。

次いで、ユーザは、確定している施工条件を入力する。施工条件は、例えば、工事のために使用するクレーンの数、クレーンの種類、および／または、クレーンの配置を含む。

ステップＳ１では、入力された建造物データおよび施工条件が、施工計画提案サービスを提供するプロバイダＰに提供される。プロバイダＰには、施工計画提案システムが設置されている。施工計画提案システムにより、プロバイダＰは、入力された建造物データおよび施工条件に基づいて、ユーザに提案すべき施工計画を導出する。

ステップＳ２では、導出された少なくとも１つの施工計画がプロバイダＰからユーザＵに提案される。例えば、複数の施工計画がユーザＵに提案されることができる。

図１Ｂは、施工計画提案システムによって導出された施工計画、および、ユーザに提案される施工計画の例を概略的に示す。

図１Ｂに示される例では、施工計画提案システムによって、プラン１～プラン４の４つの施工計画が導出されている。プラン１は、配置場所Ａにａｂｃ型のクレーンを配置して、部材１－２－３－４・・・の順で組み立てるスケジュールを有しており、プラン２は、配置場所Ａにｄｅｆ型のクレーンを配置して、部材９－８－７－６・・・の順で組み立てるスケジュールを有しており、プラン３は、配置場所Ｂにｄｅｆ型のクレーンを配置して、部材１－２－３－４・・・の順で組み立てるスケジュールを有しており、プラン４は、配置場所Ｂにｇｈｉ型のクレーンを配置して、部材９－８－７－６・・・の順で組み立てるスケジュールを有している。

導出された施工計画には、それぞれ、組立て推測時間および組立て推測コストも含まれている。プラン１では、組立て推測時間が１０日間であり、組立て推測コストが２８００万円であり、プラン２では、組立て推測時間が１２日間であり、組立て推測コストが２５００万円であり、プラン３では、組立て推測時間が１５日間であり、組立て推測コストが１８００万円であり、プラン４では、組立て推測時間が１３日間であり、組立て推測コストが２２００万円である。

例えば、導出された４つの施工計画のうち、最も組立て推測時間が短いプラン１が最短プランとしてユーザＵに提案されることができる。例えば、導出された４つの施工計画のうち、最も組立て推測コストが低いプラン３が最安プランとしてユーザＵに提案されることができる。例えば、導出された４つの施工計画のうち、組立て推測時間が比較的に短くかつ組立て推測コストが比較的に低いプラン４がバランスプランとしてユーザＵに提案されることができる。

ユーザＵは、提案された施工計画のうち、重視する観点に合った施工計画を選択し、それを採用することができる。例えば、ユーザＵがコストを重要視する場合、ユーザＵは、最安プラン（ここでは、プラン３）を選択して採用することができる。例えば、ユーザＵが工期を重要視する場合、ユーザＵは、最短プラン（ここでは、プラン１）を選択して採用することができる。例えば、ユーザＵがコストと工期とのバランスを重要視する場合、ユーザＵは、バランスプラン（ここでは、プラン４）を選択して採用することができる。

図１Ａを再度参照すると、ステップＳ３では、ユーザＵは、採用された施工計画に従って、工事を実施することになる。例えば、採用された施工計画に従って、クレーンＣを操作して、建造物Ｂを建設することになる。

このようにして、ユーザＵは、自身が重要視する観点に応じた最適な施工計画に従って、工事を実施することができる。

上述した例では、施工計画提案システムが施工計画提案サービスを提供するサービスプロバイダＰに設置されている例を説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、施工計画提案システムは、ユーザＵの情報端末内に実装されてもよい。

上述した施工計画提案システムは、例えば、後述する施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム１００として実装されることができる。

２．施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステムの構成
図２は、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム１００の構成の一例を示す。

システム１００は、データベース部２００に接続されている。また、システム１００は、少なくとも１つの端末装置３００にネットワーク４００を介して接続されている。

なお、図２では、３つの端末装置３００が示されているが、端末装置３００の数はこれに限定されない。任意の数の端末装置３００が、ネットワーク４００を介してシステム１００に接続され得る。

ネットワーク４００は、任意の種類のネットワークであり得る。ネットワーク４００は、例えば、インターネットであってもよいし、ＬＡＮであってもよい。ネットワーク４００は、有線ネットワークであってもよいし、無線ネットワークであってもよい。

システム１００の一例は、例えば図１を参照して説明した施工計画提案サービスを提供するプロバイダＰに設置されているコンピュータ（例えば、サーバ装置）であるが、これに限定されない。システム１００は、例えば、建築会社に設置されているコンピュータ（例えば、端末装置）であってもよい。このとき、システム１００は、ネットワーク４００に接続されなくてもよい。端末装置は、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、スマートグラス、スマートウォッチ等の任意のタイプの端末装置であり得る。

データベース部２００には、例えば、システム１００によって出力されたデータ（例えば、遺伝的アルゴリズムによって生成された複数のスケジュール候補）が格納されることができる。データベース部２００には、システム１００によって利用されるモデル（例えば、後述するクレーンモデル、およびクレーン逆モデル）が格納されてもよく、クレーンの種類毎に合わせたモデルを構築するために利用されるクレーンのパラメータが格納されてもよい。なお、後述するクレーンモデル、およびクレーン逆モデルが機械学習モデルとして実装される場合には、データベース部２００には、機械学習モデルが格納されてもよく、機械学習モデルを構築するために利用される学習用データが格納されてもよい。

図３は、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム１００の具体的な構成の一例を示す。

システム１００は、インターフェース部１１０と、プロセッサ部１２０と、メモリ部１３０とを備える。

インターフェース部１１０は、システム１００の外部と情報のやり取りを行う。システム１００のプロセッサ部１２０は、インターフェース部１１０を介して、システム１００の外部から情報を受信することが可能であり、システム１００の外部に情報を送信することが可能である。インターフェース部１１０は、任意の形式で情報のやり取りを行うことができる。

インターフェース部１１０は、例えば、システム１００に情報を入力することを可能にする入力部を備える。入力部が、どのような態様でシステム１００に情報を入力することを可能にするかは問わない。例えば、入力部がタッチパネルである場合には、ユーザがタッチパネルにタッチすることによって情報を入力するようにしてもよい。あるいは、入力部がマウスである場合には、ユーザがマウスを操作することによって情報を入力するようにしてもよい。あるいは、入力部がキーボードである場合には、ユーザがキーボードのキーを押下することによって情報を入力するようにしてもよい。あるいは、入力部がマイクである場合には、ユーザがマイクに音声を入力することによって情報を入力するようにしてもよい。あるいは、入力部がデータ読み取り装置である場合には、システム１００に接続された記憶媒体から情報を読み取ることによって情報を入力するようにしてもよい。あるいは、入力部が受信器である場合、受信器がネットワークを介してシステム１００の外部から情報を受信することにより入力してもよい。この場合、ネットワークの種類は問わない。例えば、受信器は、インターネットを介して情報を受信してもよいし、ＬＡＮを介して情報を受信してもよい。

インターフェース部１１０は、例えば、システム１００から情報を出力することを可能にする出力部を備える。出力部が、どのような態様でシステム１００から情報を出力することを可能にするかは問わない。例えば、出力部が表示画面である場合、表示画面に情報を出力するようにしてもよい。あるいは、出力部がデータ書き込み装置である場合、システム１００に接続された記憶媒体に情報を書き込むことによって情報を出力するようにしてもよい。あるいは、出力部が印刷装置である場合、紙等の媒体に印刷することによって情報を出力するようにしてもよい。あるいは、出力部が送信器である場合、送信器がネットワークを介してシステム１００の外部に情報を送信することにより出力してもよい。この場合、ネットワークの種類は問わない。例えば、送信器は、インターネットを介して情報を送信してもよいし、ＬＡＮを介して情報を送信してもよい。

システム１００は、例えば、インターフェース部１１０を介して、データベース部２００に情報を送信し、かつ／または、データベース部２００から情報を受信することができる。システム１００は、例えば、インターフェース部１１０を介して、端末装置３００に情報を送信し、かつ／または、端末装置３００から情報を受信することができる。

システム１００は、例えば、インターフェース部１１０を介して、建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信することができる。システム１００は、例えば、インターフェース部１１０を介して、制約条件を受信することができる。

システム１００は、例えば、インターフェース部１１０を介して、ユーザに提案されるべきスケジュールを出力することができる。システム１００は、例えば、インターフェース部１１０を介して、ユーザに提案されるべきクレーン種類、ユーザに提案されるべきクレーン配置、および／または、ユーザに提案されるべきクレーン数を出力することができる。

プロセッサ部１２０は、システム１００の処理を実行し、かつ、システム１００全体の動作を制御する。プロセッサ部１２０は、メモリ部１３０に格納されているプログラムを読み出し、そのプログラムを実行する。これにより、システム１００を所望のステップを実行するシステムとして機能させることが可能である。プロセッサ部１２０は、単一のプロセッサによって実装されてもよいし、複数のプロセッサによって実装されてもよい。

メモリ部１３０は、システム１００の処理を実行するために必要とされるプログラムやそのプログラムの実行に必要とされるデータ等を格納する。メモリ部１３０は、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するための処理をプロセッサ部１２０に行わせるためのプログラム（例えば、後述する図７～９に示される処理を実現するプログラム）を格納してもよい。ここで、プログラムをどのようにしてメモリ部１３０に格納するかは問わない。例えば、プログラムは、メモリ部１３０にプリインストールされていてもよい。あるいは、プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されており、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を読み取ることにより、メモリ部１３０にインストールされるようにしてもよい。あるいは、プログラムは、ネットワークを経由してダウンロードされることによってメモリ部１３０にインストールされるようにしてもよい。この場合、ネットワークの種類は問わない。メモリ部１３０は、任意の記憶手段によって実装され得る。

データベース部２００には、例えば、システム１００によって出力されたデータ（例えば、遺伝的アルゴリズムによって生成された複数のスケジュール候補）が格納されることができる。データベース部２００には、システム１００によって利用されるモデル（例えば、後述するクレーンモデル、およびクレーン逆モデル）が格納されてもよく、クレーンの種類毎に合わせたモデルを構築するために利用されるクレーンのパラメータが格納されてもよい。なお、後述するクレーンモデル、およびクレーン逆モデルが機械学習モデルとして実装される場合には、データベース部２００には、機械学習モデルが格納されてもよく、機械学習モデルを構築するために利用される学習用データが格納されてもよい。データベース部２００には、例えば、高さマップが格納されてもよい。

図３に示される例では、データベース部２００は、システム１００の外部に設けられているが、本発明はこれに限定されない。データベース部２００をシステム１００の内部に設けることも可能である。このとき、データベース部２００は、メモリ部１３０を実装する記憶手段と同一の記憶手段によって実装されてもよいし、メモリ部１３０を実装する記憶手段とは別の記憶手段によって実装されてもよい。いずれにせよ、データベース部２００は、システム１００のための格納部として構成される。データベース部２００の構成は、特定のハードウェア構成に限定されない。例えば、データベース部２００は、単一のハードウェア部品で構成されてもよいし、複数のハードウェア部品で構成されてもよい。例えば、データベース部２００は、システム１００の外付けハードディスク装置として構成されてもよいし、ネットワークを介して接続されるクラウド上のストレージとして構成されてもよい。

図４は、プロセッサ部１２０の構成の一例を示す。

プロセッサ部１２０は、受信手段１２１と、生成手段１２２と、出力手段１２３とを備える。

受信手段１２１は、建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信するように構成されている。

建造物データは、建造物の構造をコンピュータ処理可能なように表すデータであり得る。建造物データは、少なくとも、建造物を構成する各部材の形状および位置を表し得る。建造物データは、さらに、建造物を構成する各部材の重量も表すことができる。建造物データは、例えば、ＢＩＭデータであってもよいし、ＣＡＤデータであってもよい。好ましくは、建造物データは、ＢＩＭデータであり得る。ＢＩＭデータは、建造物を構成する各部材の形状および位置に加えて、重量も表すことができ、部材の重量も考慮した、より緻密な施工計画を導出することができるからである。

施工条件は、建造物を建設するために使用されるクレーンの種類、クレーンの配置、クレーンの数のうちの少なくとも１つを含む。施工条件は、例えば、建造物を建設するために使用されるクレーンの特定の種類、特定の配置、および／または、特定の数を指定するものであってもよいし、建造物を建設するために使用され得るクレーンの種類の候補、クレーンの配置の候補、および／または、クレーンの数の範囲を指定するものであってもよい。クレーンの種類は、例えば、クレーンの作業半径、および／または、クレーンの性能によって規定されてもよい。施工条件がクレーンの特定の種類、特定の配置、および、特定の数を指定するものではない場合、後述するように、生成手段１２２は、スケジュール候補に加えて、クレーン種類候補、クレーン配置候補、クレーン数候補のうちの少なくとも１つに対して遺伝的アルゴリズムを適用し、ユーザに提案されるべきクレーン種類、クレーン配置、および／またはクレーン数を生成することができる。

受信手段１２１は、建造物の建設の際に考慮すべき制約条件をさらに受信することができる。一例において、制約条件は、垂直方向の柱となる部材から運び、その部材が含まれる区画（例えば、１２個の部材で構成されるキューブ）を完成させた後に、次の区画に進むことであり得る。他の例において、制約条件は、建造物の中央から先に建設することであり得る。

生成手段１２２は、建造物データおよび施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成するように構成されている。

生成手段１２２は、まず、建造物データおよび施工条件に基づいて、第１世代の複数のスケジュール候補を生成する。例えば、図５Ａに示されるように、午前および午後に配置する部材の順序を規定するスケジュールが生成される。生成される複数のスケジュール候補の数は任意の数であり得る。一例において、１００個のスケジュール候補が生成され得る。

生成手段１２２は、次に、生成された第１世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価し、評価に基づいて第１世代の複数のスケジュール候補の一部を選択する。そして、選択された第１世代の複数のスケジュール候補の一部に対して遺伝的アルゴリズムを適用して、第２世代の複数のスケジュール候補を生成する。

各スケジュール候補は、任意の観点において評価され得るが、好ましくは、各スケジュール候補に従って施工したときの施工時間について評価され得る。施工時間について評価し、施工時間が短いスケジュール候補を次世代の複数のスケジュール候補を生成するために利用することにより、施工時間がより短いスケジュールが、最終的に生成される可能性を高めることができるからである。これにより、施工時間を重要視するユーザにとって好適なスケジュールを提案することができるようになる。

例えば、施工時間が短い順に上位から所定数のスケジュール候補が選択され、選択されたスケジュール候補に対して遺伝的アルゴリズムが適用される。これにより、施工時間がより短いスケジュール候補を用いて、第２世代の複数のスケジュール候補が生成される。ここで、所定数は、任意に設定され得、例えば、スケジュール候補の総数の１０～５０％、好ましくは、２０～３０％等であり得る。

より好ましくは、各スケジュール候補は、各スケジュール候補に従って施工したときの施工時間および費用について評価され得る。施工時間および費用について評価し、施工時間が短くかつ費用が安いスケジュール候補を次世代のスケジュール候補を生成するために利用することにより、施工時間がより短くかつ費用が安いスケジュールが、最終的に生成される可能性を高めることができるからである。これにより、施工時間および費用を重要視するユーザにとって好適なスケジュールを提案することができるようになる。

例えば、施工時間が短い順に上位から所定数のスケジュール候補が選択され、かつ、費用が安い順に上位から所定数のスケジュールが選択され、選択されたスケジュール候補に対して遺伝的アルゴリズムが適用される。これにより、施工時間がより短いスケジュール候補および費用がより安いスケジュール候補を用いて、第２世代の複数のスケジュール候補が生成される。

生成手段１２２は、上述した処理を、第２世代の複数のスケジュール候補、第３世代の複数のスケジュール候補、・・・に対して、所定の世代の複数のスケジュール候補が生成されるまで繰り返すことができる。所定の世代は、任意の世代であり得、世代数が大きくなるほど、生成されるスケジュールが最適化される可能性が高くなる一方で、計算時間も多くなる。所定の世代は、例えば、第１００世代、第１０００世代、第１００００世代等であり得る。

一例において、図５Ａに示されるような、第ｎ世代のスケジュール候補が生成されたとする（ｎは自然数）。各スケジュール候補は、午前および午後に配置する部材の順序を規定している。例えば、第ｎ世代の第１のスケジュール候補は、午前に柱を配置し、次いで別の柱を配置し、・・・その後、大梁を配置し、午後に小梁を配置し、次いで、別の小梁を配置し、・・・その後、さらに別の小梁を配置することを規定している。例えば、第ｎ世代の第２のスケジュール候補は、午前に小梁を配置し、次いで別の小梁を配置し、・・・その後、大梁を配置し、午後に小梁を配置し、次いで、別の小梁を配置し、・・・その後、大梁を配置し、次いで別の大梁を配置することを規定している。

遺伝的アルゴリズムを第ｎ世代の複数のスケジュール候補に適用することにより、第ｎ＋１世代の複数のスケジュール候補が生成される。遺伝的アルゴリズムでは、交叉、および／または、突然変異により、次世代の複数のスケジュール候補が生成され得る。ここで、交叉とは、個体間で一部分を組み合わせて次世代の個体を生成することをいう。突然変異とは、低い確率（例えば、１％以下）で一部分をランダムに変更すること（例えば、スケジュール内の１か所をランダムな部材に変更すること）をいう。

交叉において組み合わせられる個体は、ランダムに選択され、交叉において個体間で組み合わせられる部分（図５Ａで破線で囲まれた部分）も、ランダムに選択されるが、本発明は、これに限定されない。交叉において組み合わせられる個体は、例えば、評価が高い上位組の中から恣意的またはランダムに選択されるようにしてもよいし、評価に従った重みをつけられて、重みに従う確率で選択されるようにしてもよい。交叉において個体間で組み合わせられる部分は、例えば、所定の基準を満たすものが選択されるようにしてもよい。例えば、所定の観点における評価において、どの部分が高い評価に寄与するかが分かる場合には、高い評価に寄与する部分が、選択されるようにしてもよい。

例えば、第ｎ世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価した結果、短い施工時間に、破線で囲まれた部分の順序が寄与していることが判明した場合、破線で囲まれた部分の組み合わせが第ｎ＋１世代のスケジュール候補のうちの１つにおいて規定されるように、交叉が行われる。短い施工時間に寄与し得る部分は、例えば、複数のスケジュール候補のうちの施工時間が短いスケジュール候補に共通している部分であり得る。

生成手段１２２は、例えば、施工時間を評価するために、図６Ａに示されるような、各スケジュール候補の施工時間を算出するための構成を備えることができる。

図６Ａは、生成手段１２２が備え得る機能ブロックの一例を示す。

生成手段１２２は、候補生成ブロック１２２１と、制約条件確認ブロック１２２２と、クレーン逆モデル１２２３と、クレーンモデル１２２４と、ワイヤ長さ計算ブロック１２２５と、運搬時間算出ブロック１２２６と、スケジュール評価ブロック１２２７と、ベストスケジュール選択ブロック１２２８とを備える。

候補生成ブロック１２２１は、第ｎ世代の複数のスケジュール候補のうちの一部に対して、遺伝的アルゴリズムを適用することにより、第ｎ＋１世代の複数のスケジュール候補を生成する。候補生成ブロック１２２１は、選択、交叉、および／または、突然変異により、次世代の複数のスケジュール候補を生成することができる。生成された複数のスケジュール候補の各々は、制約条件確認ブロック１２２２に渡される。図６Ａを参照する以下の説明では、「複数のスケジュール候補」は、「第ｎ＋１世代の複数のスケジュール候補」を表すものとして説明する。

制約条件確認ブロック１２２２は、複数のスケジュール候補の各々が、制約条件を満たすか否かを確認する。制約条件は、例えば、垂直方向の柱となる部材から運び、その部材が含まれる区画（例えば、１２個の部材で構成されるキューブ）を完成させた後に、次の区画に進むことであり得、他の例において、制約条件は、建造物の中央から先に建設することであり得る。スケジュール候補が制約条件を満たす場合には、そのスケジュール候補は、クレーン逆モデルに渡される。スケジュール候補が制約条件を満たさない場合には、そのスケジュール候補は、クレーン逆モデルには渡されず、候補生成ブロック１２２１に戻されて破棄される。

制約条件を満たすスケジュール候補のそれぞれに対して、クレーン逆モデル１２２３と、クレーンモデル１２２４と、ワイヤ長さ計算ブロック１２２５とによって、施工時間が算出され、スケジュール評価ブロック１２２６において、少なくとも、各スケジュール候補の施工時間が評価されることになる。

クレーン逆モデル１２２３は、クレーンによって運ばれる部材（吊荷）の位置から、そのときのクレーンの状態を算出可能なモデルである。クレーンの状態は、例えば、クレーンの各関節の角度値によって表され得る。クレーン逆モデル１２２３は、部材の初期位置から、クレーンの開始状態を算出することができ、部材の最終位置からクレーンの終了状態を算出することができる。すなわち、クレーン逆モデル１２２３により、部材が初期位置にあるときのクレーンの各関節の角度値と、部材が最終位置にあるときのクレーンの各関節の角度値とが算出され得る。

好ましい実施形態において、クレーン逆モデル１２２３は、部材（吊荷）の位置の座標を入力とし、クレーンの関節の角度値を出力とする数式ベースのモデル（計算式）によって実装され得る。クレーンのブームの長さをＨとし、クレーンのアームの長さをＬとし、ワイヤの長さをＷとし、部材の位置の座標を（ｘ，ｙ，ｚ）とし、クレーンの位置の座標を（Ｃｘ，Ｃｙ，Ｃｚ）とする。これらの関係を図６Ｂに示す。図６Ｂでは、簡単化のために、クレーンを線で表し、部材を矩形で表している。

クレーンに関するパラメータＨ、Ｌ、（Ｃｘ，Ｃｙ，Ｃｚ）を固定値とし、部材の位置の座標（ｘ，ｙ，ｚ）、を入力値とすると、下記の計算式により、クレーンの関節の角度θおよびα（θ：ｘ軸から水平方向にアームが回転した角度［ｒａｄ］、α：水平平面からアームが上がっている角度［ｒａｄ］）、ワイヤの長さＷが出力される。

別の実施形態において、クレーン逆モデル１２２３は、例えば、機械学習によって実装され得る。クレーン逆モデル１２２３は、例えば、部材の初期位置を入力用教師データとし、部材が初期位置にあるときのクレーンの各関節の角度値とを出力用教師データとして、複数の部材について学習することによって訓練されている。同様に、部材の最終位置およびそのときのクレーンの各関節の角度値も学習され得る。このようにして訓練されたクレーン逆モデル１２２３は、部材の位置が入力されると、部材がその位置にあるときのクレーンの各関節の角度値を出力することが可能になる。

クレーンの開始状態とクレーンの終了状態とが算出されると、それらの状態の間の少なくとも１つの中間状態を算出することができる。これは、例えば、クレーンの開始状態とクレーンの終了状態との間を補間することによって算出することができる。例えば、クレーンの開始状態において、クレーンのアームの関節の角度が１０度であり、クレーンのブームの関節の角度が７０度で、クレーンの終了状態において、クレーンのアームの関節の角度が４０度であり、クレーンのブームの関節の角度が１０度である場合、１つの中間状態は、アームの関節の角度２０度およびブームの関節の角度５０度（中間３３％）と算出され、別の中間状態は、アームの関節の角度３０度およびブームの関節の角度３０度（中間６６％）と算出され得る。複数の中間状態を算出するほど、後続の処理の精度が向上するが、計算時間が増加することに留意すべきである。一例では、約１０度刻みで中間状態を算出することが好ましくあり得る。

算出されたクレーンの各状態は、クレーンモデル１２２４に渡される。

クレーンモデル１２２４は、クレーンの状態に基づいて、そのときにクレーンによって運ばれている部材（吊荷）の座標を算出可能なモデルである。クレーンモデル１２２４は少なくとも１つの中間状態から、その状態での部材の座標を算出することができる。部材の初期位置、最終位置は既知であるため、これらの位置と算出された中間状態での部材の位置とを合わせることにより、部材が初期位置から最終位置に運ばれるまでに部材が辿り得る経路の座標が算出されることになる。

好ましい実施形態において、クレーンモデル１２２４は、クレーンの関節の角度値を入力とし、部材（吊荷）の位置の座標を出力とする数式ベースのモデル（計算式）によって実装され得る。上述したクレーン逆モデル１２２３は、クレーンモデル１２２４と入力および出力が逆転しているため、「逆」モデルと称している。ここでも、図６Ｂに示される関係を用いて説明する。

クレーンに関するパラメータＨ、Ｌ、（Ｃｘ，Ｃｙ，Ｃｚ）を固定値とし、クレーンの関節の角度θ、α、およびワイヤの長さＷを入力値とすると、下記の計算式により、部材の位置の座標（ｘ，ｙ，ｚ）が算出される。

別の実施形態において、クレーンモデル１２２４は、例えば、機械学習によって実装され得る。クレーンモデル１２２４は、例えば、クレーンの状態（例えば、各関節の角度値）を入力用教師データとし、クレーンがその状態にあるときの部材の座標を出力用教師データとして、複数の状態について学習することによって訓練されている。このようにして訓練されたクレーンモデル１２２４は、クレーンの状態が入力されると、クレーンがその状態にあるときの部材の座標を出力することが可能になる。従って、クレーンモデル１２２４にクレーンの中間状態を入力すると、部材の初期位置と最終位置との間の座標が出力されることになる。初期位置の座標と、出力された座標と、最終位置の座標とを時系列でつなぐことにより、部材が辿り得る経路の座標とすることができる。

部材が辿り得る経路の座標は、ワイヤ長さ計算ブロック１２２５に渡される。

ワイヤ長さ計算ブロック１２２５は、部材が辿り得る経路の座標に基づいて、建設済の部材と干渉しないために必要なクレーンのワイヤ長さを算出する。ワイヤ長さ計算ブロック１２２５は、このために、高さマップを利用することができる。高さマップとは、建設済の部材の高さを保存するマップであり、部材が最終位置に運ばれて建設される度に更新され得る。一例において、高さマップは、建造物の平面図において格子状に区切り、格子の各マスについて、建設済の部材の高さを保存することができる。ワイヤ長さ計算ブロック１２２５は、部材が辿り得る経路を高さマップに投影し、どのマスにおいても、運ばれている部材と建設済の部材とが衝突しないようなワイヤ長さを算出することができる。

ワイヤ長さ計算ブロック１２２５は、例えば、建設済の部材と干渉しないために最短のワイヤ長さを算出するようにしてもよいし、運ばれている部材が辿り得る経路の各位置（例えば、高さマップの各マス）において建設済の部材と干渉しないためのワイヤ長さをそれぞれ算出するようにしてもよい。後者の場合、例えば、部材が辿り得る経路の初期位置における初期ワイヤ長さが算出され、部材が辿り得る経路の第２の位置における第２のワイヤ長さが算出され、・・・部材が辿り得る経路の第ｎの位置における第ｎのワイヤ長さが算出され、・・・部材が辿り得る経路の最終位置における最終ワイヤ長さが算出されることになる。

算出されたクレーンの状態と、ワイヤ長さとは運搬時間算出ブロック１２２６に渡される。

運搬時間算出ブロック１２２６は、算出されたクレーンの状態とワイヤ長さとに基づいて、部材を初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間を算出する。このために、運搬時間算出ブロック１２２６は、部材を初期位置から最終位置まで運ぶときにクレーンのブームおよびアームを動かすために要する時間と、ワイヤ長さを伸縮するために要する時間とを算出し、これらの時間に基づいて、運搬時間を算出することができる。

運搬時間算出ブロック１２２６は、算出されたクレーンの状態に基づいて、クレーンのブームおよびアームを動かすために要する時間として、クレーンのブームおよびアームの各関節を動かす時間を算出する。例えば、ある状態とその次の状態（例えば、開始状態と中間状態）との間の各関節の角度値の差から、クレーンのブームおよびアームの各関節の変更幅が導出される。これにより、
関節を動かす時間＝変更幅／関節を動かすスピード
の式で、ある状態からその次の状態まで各関節を動かす時間が算出される。関節を動かすスピードは、一定であってもよいし、可変であってもよい。可変である場合、例えば、関節の変更幅に合わせて、関節を動かすスピードを変更するようにしてもよい。例えば、大きい変更幅の場合にスピードを速くするといったスピードモデルが利用され得る。

例えば、関節を動かすスピードが５度／ｓで一定であり、部材を初期位置から最終位置まで運ぶときのクレーンの開始状態から終了状態までの変更幅が３５度であるとき、開始状態から終了状態までの間に関節を動かす時間＝７秒であると算出される。

クレーンのブームおよびアームは、例えば、それぞれ同時に動かされるようにしてもよいし、ブームを動かした後にアームを動かすような制約を課してもよい。

運搬時間算出ブロック１２２６は、算出されたワイヤ長さに基づいて、ワイヤ長さを伸縮するために要する時間を算出する。例えば、初期ワイヤ長さと、最短のワイヤ長さとの差から、ワイヤの変更長さが導出される。これにより、
ワイヤを動かす時間＝ワイヤの変更長さ／ワイヤの伸縮スピード
の式で、あるワイヤ長さから次のワイヤ長さまでワイヤを伸長または短縮する時間が算出される。ワイヤの伸縮スピードは、一定であってもよいし、可変であってもよい。可変である場合、例えば、ワイヤの変更長さに合わせて、ワイヤの伸縮スピードを変更するようにしてもよい。例えば、大きい変更長さの場合にスピードを速くするといったスピードモデルが利用され得る。

例えば、ワイヤの伸縮スピードが５ｍ／ｓで一定であり、部材を初期位置から最終位置まで運ぶときのクレーンの開始状態から終了状態までのワイヤの変更長さが２０ｍであるとき、開始状態から終了状態までの間にワイヤを動かす時間＝４秒であると算出される。

部材を初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間は、例えば、クレーンのブームおよびアームを動かすために要する時間と、ワイヤ長さを伸縮するために要する時間との和によって算出される。上述した例では、部材を初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間は、７秒＋４秒＝１１秒と算出される。

なお、これは、クレーンのブームおよびアームと、ワイヤとを別個に動かす、すなわち、クレーンのブームおよびアームと、ワイヤとは同時には動かされないことを前提としている。これは、例えば、部材を初期位置から最終位置まで運ぶときに、クレーンの開始状態においてワイヤを最短の長さまで短縮し、部材を経路に沿って移動させ、クレーンの終了状態においてワイヤを所定の長さまで伸長する場合に対応している。本発明は、これに限定されず、クレーンのブームおよびアームと、ワイヤとを同時に動かすことも可能である。

クレーンのブームおよびアームと、ワイヤとを同時に動かす場合、例えば、部材が辿り得る経路の各位置におけるワイヤ長さを達成するように、クレーンのブームおよびアームを動かしながらワイヤを伸縮させることになる。例えば、部材が辿り得る経路内で、ワイヤ長さが最も短くなるワイヤ最短位置を特定し、部材を初期位置からワイヤ最短位置まで運ぶときに、ワイヤを次第に短縮し、ワイヤ最短位置で最短のワイヤ長さを達成し、部材をワイヤ最短位置から最終位置まで運ぶときに、ワイヤを次第に伸長する。これを達成するために、例えば、ワイヤの伸縮スピードを適切に調節するようにしてもよいし、クレーンのブームおよびアームを動かし始める前に、適切な長さまでワイヤを短縮するようにしてもよい。

例えば、クレーンのブームおよびアームと、ワイヤとを同時に動かす場合、ワイヤを伸縮させる時間を無視するようにしてもよい。このとき、ワイヤを伸縮させる時間を算出するための構成、例えば、クレーンモデル１２２４およびワイヤ長さ計算ブロック１２２５を省略することができる。すなわち、運搬時間算出ブロック１２２６は、クレーン逆モデル１２２３からの出力のみに基づいて、部材の運搬時間を算出することができる。ただし、好ましくは、運搬時間算出ブロック１２２６は、クレーン逆モデル１２２３からの出力とワイヤ長さ計算ブロック１２２５からの出力とに基づいて、部材を初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間を算出する。

このようにして、ある部材を初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間が算出される。

１つのスケジュール候補について、そのスケジュール候補によって組立順序が規定される複数の部材のそれぞれについて運搬時間を算出し、それぞれの運搬時間を合算することで、当該スケジュール候補による施工時間が算出される。これを複数のスケジュール候補のそれぞれについて行うことにより、複数のスケジュール候補のそれぞれの施工時間が算出されることになる。

算出された施工時間は、スケジュール評価ブロック１２２７に渡される。

スケジュール評価ブロック１２２７は、複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価する。より具体的には、スケジュール評価ブロック１２２７は、施工時間の観点から、複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価する。スケジュール評価ブロック１２２７は、例えば、施工時間が短い順に、複数のスケジュール候補を並び替えて出力することができる。

スケジュール評価ブロック１２２７は、さらに、費用の観点から、複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価することもできる。このとき、スケジュール評価ブロック１２２７は、各スケジュール候補の施工時間および施工条件に基づいて、当該スケジュール候補に従って施工したときの費用を算出し、算出された費用について評価することができる。費用は、例えば、施工条件によって示されるクレーンの種類、クレーンの数、および施工時間に依存し得るため、これらの組み合わせから算出され得る。

スケジュール評価ブロック１２２７は、例えば、費用が安い順に、複数のスケジュール候補を並び替えて出力することができる。あるいは、スケジュール評価ブロック１２２７は、例えば、施工時間と費用とから算出される指標の昇順または降順に、複数のスケジュール候補を並び替えて出力することができる。施工時間と費用とから算出される指標は、例えば、施工時間と費用とのバランスを示す指標であり得、例えば、施工時間＋Ａ×費用として算出され得る。ここでＡは、施工時間と費用と優先度具合を調節するためのパラメータであり得る。Ａは、ユーザの希望に応じて変動し得る。

ベストスケジュール選択ブロック１２２８は、スケジュール評価ブロック１２２７による評価に基づいて、複数のスケジュール候補のうちの一部を選択する。選択されるスケジュール候補は、例えば、施工時間が短い上位所定数のスケジュール候補であってもよいし、費用が安い上位所定数のスケジュール候補であってもよいし、施工時間と費用とから算出される指標が高いまたは低い上位所定数のスケジュール候補であってもよい。どのような基準でスケジュール候補を選択するかは、ユーザの設定によって変更可能である。例えば、施工時間を重要視するユーザであれば、施工時間が短い上位所定数のスケジュール候補を選択するように設定することができ、例えば、費用を重要視するユーザであれば、費用が安い上位所定数のスケジュール候補を選択するように設定することができ、バランスを重要視するユーザであれば、バランスを示す指標が高い上位所定数のスケジュール候補を選択するように設定することができる。ここで、所定数は、任意に設定され得る。

ベストスケジュール選択ブロック１２２８において選択されたスケジュール候補は、候補生成ブロック１２２１に渡され、候補生成ブロック１２２１によって、第ｎ＋２世代の複数のスケジュール候補を生成するために利用される。

生成手段１２２による処理は、所定の世代のスケジュール候補が生成されるまで繰り返されるか、あるいは、生成されるスケジュール候補が収束するまで繰り返され得る。所定の世代は、例えば、第１００世代、第１０００世代、第１００００世代等の任意の世代であり得る。

例えば、所定の世代のスケジュール候補が生成されたとき、ベストスケジュール選択ブロック１２２８によって選択された少なくとも１つのスケジュールが出力手段１２３に提供されることになる。あるいは、生成されるスケジュール候補が収束したとき、収束したスケジュールが出力手段１２３に提供されることになる。

図４を再度参照して、出力手段１２３は、少なくとも１つのスケジュールを出力するように構成されている。出力手段１２３は、例えば、システム１００の外部に、インターフェース部１１０を介して少なくとも１つのスケジュールを、ユーザに提案されるべきスケジュールとして、出力することができる。出力手段１２３は、例えば、図１Ｂに示されるように、最短プラン、最安プラン、またはバランスプランとして、スケジュールを出力することができる。

なお、上述した例では、施工条件がクレーンの特定の種類、特定の配置、および、特定の数を指定するものである場合を例に説明した。施工条件がクレーンの特定の種類、特定の配置、および、特定の数を指定するものではない場合、生成手段１２２は、スケジュール候補に加えて、クレーン種類候補、クレーン配置候補、クレーン数候補のうちの少なくとも１つに対して遺伝的アルゴリズムを適用し、ユーザに提案されるべきクレーン種類、クレーン配置、および／またはクレーン数を生成することができる。これは、例えば、スケジュールに加えて、クレーン種類、クレーン配置、および／または、クレーン数も変数として、遺伝的アルゴリズムを適用することによって達成される。

例えば、候補生成ブロック１２２１は、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補に加えて、複数のクレーン種類候補、複数のクレーン配置候補、および／または、複数のクレーン数候補を生成することができる。特に、クレーン数が２以上である場合には、候補生成ブロック１２２１は、遺伝的アルゴリズムを使用して、２以上のクレーンのそれぞれについて、複数のクレーン種類候補および／または複数のクレーン配置候補を生成することができる。制約条件確認ブロック１２２２は、複数の拡張スケジュール候補の各々が、制約条件を満たすか否かを確認する。拡張スケジュール候補は、上述したスケジュール候補を拡張した概念であり、１つの拡張スケジュール候補は、複数のスケジュール候補のうちの１つに加えて、複数のクレーン種類候補のうちの１つと、複数のクレーン配置候補のうちの１つと、複数のクレーン数候補のうちの１つとを備え得る。制約条件確認ブロック１２２２は、制約条件を満たす拡張スケジュール候補をクレーン逆モデル１２２３に渡す。そして、制約条件を満たす複数の拡張スケジュール候補について、上述した例と同様に、施工時間が算出され、評価され、評価に基づいて、制約条件を満たす複数の拡張スケジュール候補の一部が選択される。次いで、選択された拡張スケジュール候補が示すスケジュール候補と、クレーン種類候補、クレーン配置候補、および／または、クレーン数候補とに対して遺伝的アルゴリズムが適用され、次世代の複数のスケジュール候補と、複数のクレーン種類候補、複数のクレーン配置候補、および／または、複数のクレーン数候補とが生成され、これが繰り返される。

一例において、図５Ｂに示されるような、第ｎ世代の拡張スケジュール候補が生成されたとする（ｎは自然数）。各拡張スケジュール候補は、午前および午後に配置する部材の順序を規定するスケジュール候補と、クレーン種類候補と、クレーン配置候補と、クレーン数候補とを有している。例えば、第ｎ世代の第１の拡張スケジュール候補は、午前に柱を配置し、次いで別の柱を配置し、・・・その後、大梁を配置し、午後に小梁を配置し、次いで、別の小梁を配置し、・・・その後、さらに別の小梁を配置することを規定するスケジュール候補と、クレーン数候補（２台）と、２台のクレーンのそれぞれのクレーン種類候補およびクレーン配置候補（クレーン種類Ａ１－クレーン配置ａ１、クレーン種類Ａ２－クレーン配置ａ２）とを有している。例えば、第ｎ世代の第２の拡張スケジュール候補は、午前に小梁を配置し、次いで別の小梁を配置し、・・・その後、大梁を配置し、午後に小梁を配置し、次いで、別の小梁を配置し、・・・その後、大梁を配置し、次いで別の大梁を配置することを規定しているスケジュール候補と、クレーン数候補（１台）と、１台のクレーンのクレーン種類候補およびクレーン配置候補（クレーン種類Ｂ－クレーン配置ｂ）とを有している。

遺伝的アルゴリズムを第ｎ世代の複数の拡張スケジュール候補に適用することにより、第ｎ＋１世代の複数の拡張スケジュール候補が生成される。遺伝的アルゴリズムでは、交叉、および／または、突然変異により、次世代の複数の拡張スケジュール候補が生成され得る。上述したように、交叉において組み合わせられる個体は、ランダムに選択されてもよいし、評価が高い上位組の中から恣意的またはランダムに選択されるようにしてもよいし、評価に従った重みをつけられて、重みに従う確率で選択されるようにしてもよい。交叉において個体間で組み合わせられる部分（図５Ｂで破線で囲まれた部分）は、ランダムに選択されるようにしてもよいし、所定の基準を満たすものが選択されるようにしてもよい。

例えば、第ｎ世代の複数の拡張スケジュール候補の各拡張スケジュール候補を評価した結果、短い施工時間に、破線で囲まれた部分の順序およびクレーン配置が寄与していることが判明した場合、破線で囲まれた部分の組み合わせが第ｎ＋１世代の拡張スケジュール候補のうちの１つに規定されるように、交叉が行われる。短い施工時間に寄与し得る部分は、例えば、複数の拡張スケジュール候補のうちの施工時間が短い拡張スケジュール候補に共通している部分であり得る。

出力手段１２３は、少なくとも１つのスケジュールに加えて、少なくとも１つのクレーン種類、少なくとも１つのクレーン配置、および／または、少なくとも１つのクレーン数を出力することができる。クレーン数が２以上である場合には、出力手段１２３は、２以上のクレーンのそれぞれに対してクレーン種類、および／または、クレーン配置を出力することができる。出力手段１２３は、例えば、少なくとも１つのクレーン種類をユーザに提案されるべきクレーン種類として出力することができ、少なくとも１つのクレーン配置をユーザに提案されるべきクレーン配置として出力することができ、かつ／または、少なくとも１つのクレーン数をユーザに提案されるべきクレーン数として出力することができる。

このようにして、スケジュールのみならず、クレーン種類、クレーン配置、および／または、クレーン数についても、ユーザにとって重要な観点に応じたものが出力されることができる。ユーザは、より最適な施工計画に従って、工事を実施することが可能である。

なお、上述した例では、施工中に移動しないタワークレーンを前提に説明したが、本発明は、これに限定されない。本発明は、施工中に移動し得る移動式クレーンについても適用可能である。移動式クレーンは、部材を運ぶ間は静止し、部材を運んだ後、次の部材を運び始める前に移動し得る。本発明の移動式クレーンに適用する場合、クレーン配置を、スケジュール内の部材毎の変数として遺伝的アルゴリズムを適用することによって、ユーザに提案されるべきクレーン配置を部材毎に特定することができる。

なお、上述したシステム１００の各構成要素は、単一のハードウェア部品で構成されていてもよいし、複数のハードウェア部品で構成されていてもよい。複数のハードウェア部品で構成される場合は、各ハードウェア部品が接続される態様は問わない。各ハードウェア部品は、無線で接続されてもよいし、有線で接続されてもよい。本発明のシステム１００は、特定のハードウェア構成には限定されない。プロセッサ部１２０をデジタル回路ではなくアナログ回路によって構成することも本発明の範囲内である。本発明のシステム１００の構成は、その機能を実現できる限りにおいて上述したものに限定されない。

３．施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステムにおける処理
図７は、システム１００による施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するための処理（処理７００）の一例を示すフローチャートである。処理７００は、システム１００のプロセッサ部１２０において実行される。

ステップＳ７０１は、プロセッサ部１２０の受信手段１２１が、建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信する。建造物データは、建造物の構造をコンピュータ処理可能なように表すデータであり得、好ましくは、建造物データは、ＢＩＭデータであり得る。

施工条件は、建造物を建設するために使用されるクレーンの種類、クレーンの配置、クレーンの数のうちの少なくとも１つを含む。施工条件は、例えば、建造物を建設するために使用されるクレーンの特定の種類、特定の配置、および／または、特定の数を指定するものであってもよいし、建造物を建設するために使用され得るクレーンの種類の候補、クレーンの配置の候補、および／または、クレーンの数の範囲を指定するものであってもよい。

ステップＳ７０２は、プロセッサ部１２０の生成手段１２２が、建造物データおよび施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成する。生成手段１２２は、建造物データおよび施工条件に基づいて、第１世代の複数のスケジュール候補を生成し、第１世代の複数のスケジュール候補のうちの一部に対して遺伝的アルゴリズムを適用して、第２世代の複数のスケジュール候補を生成し、第２世代の複数のスケジュール候補のうちの一部に対して遺伝的アルゴリズムを適用して、第３世代の複数のスケジュール候補を生成し、・・・これを所定の世代のスケジュール候補が生成されるまで繰り返す。これにより、所定の観点、例えば、施工時間、費用、または、施工時間と費用とのバランス等において最適化されたスケジュールが生成されることになる。

生成手段１２２は、例えば、図８に示される処理によって、複数のスケジュール候補を生成することができる。

ステップＳ７０３は、プロセッサ部１２０の出力手段１２３が、少なくとも１つのスケジュールを出力する。出力手段１２３は、例えば、生成手段１２２によって生成された複数のスケジュール候補の中から選択された少なくとも１つのスケジュールを出力する。選択は、生成手段１２２のベストスケジュール選択ブロック１２２８が行うようにしてもよいし、出力手段１２３が行うようにしてもよい。

出力手段１２３は、例えば、システム１００の外部に、インターフェース部１１０を介して少なくとも１つのスケジュールを、ユーザに提案されるべきスケジュールとして、出力することができる。出力手段１２３は、例えば、図１Ｂに示されるように、最短プラン、最安プラン、またはバランスプランとして、スケジュールを出力することができる。

このようにして、所定の観点、例えば、施工時間、費用、または、施工時間と費用とのバランス等において最適化されたスケジュールが出力され、ユーザは、自身にとって重要な観点に応じた最適なスケジュールに従って、工事を実施することができる。

図８は、ステップＳ７０２における処理の一例を示す。

ステップＳ７０２１では、ｎ＝１として処理が開始される。

ステップＳ７０２２では、生成手段１２２が、第ｎ世代の複数のスケジュール候補を生成する。生成手段１２２は、遺伝的アルゴリズムを使用して、第ｎ世代の複数のスケジュール候補を生成することができる。

ステップＳ７０２３では、生成手段１２２が、第ｎ世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価する。生成手段１２２は、任意の観点から、第ｎ世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価することができる。

好ましくは、生成手段１２２は、各スケジュール候補に従って施工したときの施工時間を算出し、施工時間の観点から各スケジュール候補を評価することができる。生成手段１２２は、例えば、図９に示す処理によって、各スケジュール候補の施工時間を算出することができる。

生成手段１２２はさらに、各スケジュール候補に従って施工したときの費用を算出し、費用の観点から各スケジュール候補を評価することもできる。生成手段１２２は、スケジュール候補の施工時間および施工条件に基づいて、スケジュール候補の費用を算出することができる。

ステップＳ７０２４では、生成手段１２２が、ステップＳ７０２３での評価に基づいて、第ｎ世代の複数のスケジュール候補のうちの一部を選択する。生成手段１２２は、例えば、施工時間の観点から第ｎ世代の複数のスケジュール候補のうちの一部を選択することができ、例えば、施工時間が短い上位所定数のスケジュール候補を選択することができる。生成手段１２２は、例えば、費用の観点から第ｎ世代の複数のスケジュール候補のうちの一部を選択することができ、例えば、費用が安い上位所定数のスケジュール候補を選択することができる。

ステップＳ７０２５では、生成手段１２２が、ｎが閾値に等しいか否かを判定する。ｎが閾値に等しくない場合（Ｎｏの場合）、ステップＳ７０２６へ進み、ｎをインクリメントし、ステップＳ７０２２に戻る。ｎが閾値に等しい場合（Ｙｅｓの場合）、十分な数の世代が生成されたとみなし、ステップＳ７０２７へ進む。ステップＳ７０２７では、ステップＳ７０２の処理を終了し、ステップＳ７０２４で選択されたスケジュール候補が出力手段１２３に渡されて、ステップＳ７０３で出力されることになる。

ステップＳ７０２２に戻った後、ステップＳ７０２２では、ステップＳ７０２４で選択されたスケジュール候補に対して遺伝的アルゴリズムを適用して、第ｎ＋１世代の複数のスケジュール候補を生成することになる。そして、生成された第ｎ＋１世代の複数のスケジュール候補に対してステップＳ７０２３～ステップＳ７０２６が繰り返されることになる。

図９は、ステップＳ７０２３で、各スケジュール候補の施工時間を算出するための処理（処理９００）の一例を示す。ここでは、処理９００が、第１の部材～第ｉの部材の組立順序を規定する或るスケジュール候補に対して行われることを説明する（ｉは２以上の整数）。処理９００では、第１の部材～第ｉの部材のそれぞれに対して、部材をその初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間が算出され、第１の部材～第ｉの部材のそれぞれの運搬時間を合算することにより、このスケジュール候補の施工時間が算出されることになる。

ステップＳ９０１～ステップＳ９０５は、第１の部材をその初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間を算出する処理を表し、ステップＳ９１１～ステップＳ９１５は、第２の部材をその初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間を算出する処理を表し、・・・ステップＳ９９１～ステップＳ９９５は、第ｉの部材をその初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間を算出する処理を表す。ステップＳ９０１～ステップＳ９０５と、ステップＳ９１１～ステップＳ９１５と、・・・・ステップＳ９９１～ステップＳ９９５とは、対象とする部材が異なるのみで、実質的な処理は同一である。ここでは、ステップＳ９０１～ステップＳ９０５のみ説明する。

ステップＳ９０１では、生成手段１２２が、第１の部材の初期位置と第１の部材の最終位置とに基づいて、第１の部材を運ぶクレーンの開始状態とクレーンの終了状態とを算出する。クレーンの開始状態は、第１の部材が初期位置にあるときの状態であり、クレーンの終了状態は、第１の部材が最終位置にあるときの状態である。クレーンの状態は、例えば、クレーンの各関節の角度値によって表され得る。クレーンの開始状態およびクレーンの終了状態は、例えば、クレーン逆モデル１２２３を利用して算出されることができる。第１の部材の初期位置をクレーン逆モデルに入力すると、そのときのクレーンの状態（すなわち、クレーンの開始状態）が出力され、第１の部材の最終位置をクレーン逆モデルに入力すると、そのときのクレーンの状態（すなわち、クレーンの終了状態）が出力される。

ステップＳ９０２では、生成手段１２２が、ステップＳ９０１で算出されたクレーンの開始状態とクレーンの終了状態との間のクレーンの中間状態を算出する。これは、例えば、クレーンの開始状態とクレーンの終了状態との間を補間することによって算出することができる。

ステップＳ９０３では、生成手段１２２が、ステップＳ９０１で算出されたクレーンの開始状態とクレーンの終了状態と、ステップＳ９０２で算出されたクレーンの少なくとも１つの中間状態とに基づいて、第１の部材が辿る経路の座標を算出する。第１の部材が辿る経路の座標は、例えば、クレーンモデルを利用して算出されることができる。クレーンの中間状態をクレーンモデルに入力すると、そのときの第１の部材の位置の座標が出力される。初期位置の座標と、出力された座標と、最終位置の座標とを時系列でつなぐことにより、部材が辿り得る経路の座標とすることができる。

ステップＳ９０４では、生成手段１２２が、ステップＳ９０３で算出された経路の座標に基づいて、建設済の部材と干渉しないために必要なワイヤ長さを算出する。建設済の部材と干渉しないために必要なワイヤ長さは、高さマップを利用して算出されることができる。第１の部材が辿り得る経路を高さマップに投影し、高さマップ中のどのマスにおいても、第１の部材と建設済の部材とが衝突しないようなワイヤ長さを算出することができる。高さマップは、第１の部材が最終位置に運ばれて建設された後に更新されることができる。

生成手段１２２は、例えば、建設済の部材と干渉しないために最短のワイヤ長さを算出するようにしてもよいし、部材が辿り得る経路の各位置（例えば、高さマップの各マス）において建設済の部材と干渉しないためのワイヤ長さをそれぞれ算出するようにしてもよい。

ステップＳ９０５では、生成手段１２２が、ステップＳ９０１で算出されたクレーンの開始状態とクレーンの終了状態と、ステップＳ９０２で算出されたクレーンの少なくとも１つの中間状態と、ステップＳ６０４で算出されたワイヤ長さとに基づいて、第１の部材を初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間を算出する。生成手段１２２は、第１の部材を初期位置から最終位置まで運ぶときにクレーンのブームおよびアームを動かすために要する時間と、第１の部材を初期位置から最終位置まで運ぶときにワイヤ長さを伸縮するために要する時間とを算出し、これらの時間に基づいて、運搬時間を算出することができる。

運搬時間は、クレーンのブームおよびアームと、ワイヤとを別個に動かすことを前提にして算出されるようにしてもよいし、クレーンのブームおよびアームと、ワイヤとを同時に動かすことを許容して算出されるようにしてもよい。

このように、ステップＳ９０１～ステップＳ９０５により、第１の部材を初期位置から最終位置まで運ぶ運搬時間が算出される。

クレーン逆モデルと高さマップとを組み合わせて利用することにより、運搬時間を計算する時間を大幅に削減することができ、少ない時間で大量のスケジュール候補の評価ができる。例えば、通常の３Ｄモデルシミュレーターを用いて、直接干渉チェックを行いながら経路を計算する場合、クレーン逆モデルと高さマップとを組み合わせて利用する場合に比べて、１００倍超の時間がかかることが見込まれ、現実的な計算時間とはならない。通常の３Ｄモデルシミュレーターでは、複雑なデータ構造を用いて、精密な衝突の計算を行っているため、計算に時間がかかるからである。これに対して、本発明では、クレーンの中間状態および経路を「大まか」に算出し、高さマップによる衝突判定も「大まか」に行うことにより、計算時間の短縮を達成している。計算時間の短縮は、クレーンモデルおよびクレーン逆モデルとして、機械学習モデルではなく数式ベースのモデルを使用することによって更に促進される。数式ベースのモデルは、機械学習モデルや一般的な３Ｄエンジンに比べて動作が軽く、処理速度が速いからであり、かつ、数式ベースのモデルは、数字の扱いだけで済むからである。

ステップＳ９０１～ステップＳ９０５と、ステップＳ９１１～ステップＳ９１５と、・・・・ステップＳ９９１～ステップＳ９９５とが完了した後、ステップＳ１０００において、ステップＳ９０５、ステップＳ９１５、・・・ステップＳ９９５のそれぞれで算出された第１の部材～第ｉの部材のそれぞれの運搬時間を合計する。

処理９００は、複数のスケジュール候補のそれぞれに対して行われ、これにより、複数のスケジュール候補のそれぞれの施工時間が算出される。図９に示される処理は、複数のスケジュール候補のそれぞれに対して並行して行われてもよいし、順次行われてもよい。

図７～図９を参照して上述した例では、図７～図９に示される各ステップの処理は、プロセッサ部１２０とメモリ部１３０に記憶されたプログラムとによって実現することが説明されたが、本発明はこれに限定されない。図７～図９に示される各ステップの処理のうちの少なくとも１つは、制御回路などのハードウェア構成によって実現されてもよい。

本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲によってのみその範囲が解釈されるべきであることが理解される。当業者は、本発明の具体的な好ましい実施形態の記載から、本発明の記載および技術常識に基づいて等価な範囲を実施することができることが理解される。例えば、一実施形態について記載された特徴は、別の実施形態にも適用可能であることが当然に理解される。

１２本の部材によって囲まれる立方体のセルが複数個結合された５×３×２階の建造物（図１０に示す）を施工するシミュレーションを行った。

クレーンの種類、クレーンの配置、クレーンの数は、不変とした。クレーンのブームおよびアームの動くスピードおよびワイヤの伸縮スピードも不変とした。これらのパラメータは、実機のものに合わせた。

遺伝的アルゴリズムを使用しない場合、すなわち、第１世代で出力されたスケジュール候補のうちの１つを用いて建造物を施工するシミュレーションを行ったところ、施工時間は、４８時間３３分であった。

本発明のシステム１００により、第２世代で出力されたスケジュール候補（すなわち、遺伝的アルゴリズムを１回のみ適用して出力されたスケジュール候補）のうちの１つを用いて建造物を施工するシミュレーションを行ったところ、施工時間は、４３時間４９分であった。遺伝的アルゴリズムを１回のみ適用しただけでも、施工時間が短縮される効果が見られた。

本発明のシステム１００により、第２１６５世代で出力されたスケジュール候補のうちの１つを用いて建造物を施工するシミュレーションを行ったところ、施工時間は、４０時間０６分であった。

このように、世代が進むほど、施工時間が短縮されており、本発明のシステム１００により、施工時間が最適化されたスケジュールが生成されていることが分かる。

本発明は、施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステム等を提供するものとして有用である。

Ｕ ユーザ
Ｐ プロバイダ
Ｃ クレーン
Ｂ 建造物
１００ システム
１１０ インターフェース部
１２０ プロセッサ部
１３０ メモリ部
２００ データベース部
３００ 端末装置
４００ ネットワーク

Claims (9)

1. 施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのシステムであって、
   建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信する受信手段と、
   前記建造物データおよび前記施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成する生成手段であって、前記生成手段は、前記遺伝的アルゴリズムによって生成されたスケジュール候補に従って施工したときの施工時間を算出するための手段を備え、前記施工時間を算出するための手段は、前記スケジュール候補によって組立順序が規定される複数の部材の各部材の運搬時間に基づいて前記施工時間を算出し、前記施工時間を算出するための手段は、
   前記部材の位置に基づいてクレーンの状態を算出するクレーン逆モデルと、
   前記クレーンの状態に基づいて、前記部材が辿る経路の座標を算出するクレーンモデルと、
   前記経路の座標および高さマップに基づいて、前記部材を前記クレーンからワイヤで吊るして運ぶために必要なワイヤ長さを算出するワイヤ長さ算出手段であって、前記高さマップは、前記部材が運搬される前に建設された部材の高さおよび位置を示し、前記ワイヤ長さ算出手段は、前記経路を前記高さマップに投影し、前記経路のどの位置においても、前記高さマップによって示される前記建設された部材の高さよりも前記部材の位置が高くなるワイヤ長さを算出する、ワイヤ長さ算出手段と、
   前記クレーンの状態と、前記ワイヤ長さとに基づいて、前記部材の運搬時間を算出する運搬時間算出手段と
   を備える、生成手段と、
   前記複数のスケジュール候補から少なくとも１つのスケジュールを出力する出力手段と
   を備えるシステム。
2. 前記生成手段は、
   （ａ）第ｎ世代の複数のスケジュール候補を生成することと、
   （ｂ）前記第ｎ世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補を評価することと、
   （ｃ）前記評価に基づいて、前記第ｎ世代の複数のスケジュール候補のうちの一部を選択することと、
   （ｄ）ｎ＝ｎ＋１とすること
   をｎ＝１から繰り返すことを行うように構成されている、請求項１に記載のシステム。
3. 前記評価することは、前記施工時間を算出するための手段が、前記第ｎ世代の複数のスケジュール候補の各スケジュール候補に対して、前記各スケジュール候補に従って施工したときの施工時間を算出することを含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記各スケジュール候補に従って施工したときの施工時間を算出することは、前記施工時間を算出するための手段が、
   前記各スケジュール候補によって組立順序が規定される複数の部材のそれぞれの部材について、
   前記クレーン逆モデルによって、前記部材の初期位置と前記部材の最終位置とに基づいて、クレーンの開始状態と前記クレーンの終了状態とを算出することと、
   前記クレーンの開始状態と前記クレーンの終了状態との間の前記クレーンの少なくとも１つの中間状態を算出することと、
   前記クレーンモデルによって、前記クレーンの算出された状態に基づいて、前記部材が辿る経路の座標を算出することと
   前記ワイヤ長さ算出手段によって、前記座標および前記高さマップに基づいて、前記部材が運搬される前に建設された部材と干渉しないために必要な前記クレーンのワイヤ長さを算出することと
   前記運搬時間算出手段によって、前記クレーンの算出された状態と前記ワイヤ長さとに基づいて、前記部材を前記クレーンで前記初期位置から前記最終位置まで運ぶ運搬時間を算出することと
   前記複数の部材のそれぞれの前記運搬時間を合算することと
   を含む、請求項３に記載のシステム。
5. 前記評価することは、前記施工時間および前記施工条件に基づいて、前記スケジュール候補に従って施工したときの費用を算出することをさらに含む、請求項３に記載のシステム。
6. 前記施工条件は、クレーンの種類、前記クレーンの配置、前記クレーンの数のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記生成手段は、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のクレーン種類候補、複数のクレーン配置候補、および、複数のクレーン数候補のうちの少なくとも１つをさらに生成し、
   前記出力手段は、前記複数のクレーン種類候補から少なくとも１つのクレーン種類を出力し、前記複数のクレーン配置候補から少なくとも１つのクレーン配置を出力し、かつ／または、前記複数のクレーン数候補から少なくとも１つのクレーン数を出力する、請求項１に記載のシステム。
8. 施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するための方法であって、前記方法は、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記方法は、
   前記プロセッサ部が、建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信することと、
   前記プロセッサ部が、前記建造物データおよび前記施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成することであって、前記生成することは、前記遺伝的アルゴリズムによって生成されたスケジュール候補に従って施工したときの施工時間を算出することを含み、前記施工時間は、前記スケジュール候補によって組立順序が規定される複数の部材の各部材の運搬時間に基づいて算出され、前記施工時間を算出することは、
   前記部材の位置に基づいてクレーンの状態を算出することと、
   前記クレーンの状態に基づいて、前記部材が辿る経路の座標を算出することと、
   前記経路の座標および高さマップに基づいて、前記部材を前記クレーンからワイヤで吊るして運ぶために必要なワイヤ長さを算出することであって、前記高さマップは、前記部材が運搬される前に建設された部材の高さおよび位置を示し、前記ワイヤ長さを算出することは、前記経路を前記高さマップに投影し、前記経路のどの位置においても、前記高さマップによって示される前記建設された部材の高さよりも前記部材の位置が高くなるワイヤ長さを算出することを含む、ことと、
   前記クレーンの状態と、前記ワイヤ長さとに基づいて、前記部材の運搬時間を算出することと
   を含む、ことと、
   前記プロセッサ部が、前記複数のスケジュール候補から少なくとも１つのスケジュールを出力することと
   を含む方法。
9. 施工計画の一部を構成するスケジュールを導出するためのプログラムであって、前記プログラムは、プロセッサ部を備えるコンピュータシステムにおいて実行され、前記プログラムは、
   建造物の構造を示す建造物データおよび施工条件を受信することと、
   前記建造物データおよび前記施工条件に基づいて、遺伝的アルゴリズムを使用して、複数のスケジュール候補を生成することであって、前記生成することは、前記遺伝的アルゴリズムによって生成されたスケジュール候補に従って施工したときの施工時間を算出することを含み、前記施工時間は、前記スケジュール候補によって組立順序が規定される複数の部材の各部材の運搬時間に基づいて算出され、前記施工時間を算出することは、
   前記部材の位置に基づいてクレーンの状態を算出することと、
   前記クレーンの状態に基づいて、前記部材が辿る経路の座標を算出することと、
   前記経路の座標および高さマップに基づいて、前記部材を前記クレーンからワイヤで吊るして運ぶために必要なワイヤ長さを算出することであって、前記高さマップは、前記部材が運搬される前に建設された部材の高さおよび位置を示し、前記ワイヤ長さを算出することは、前記経路を前記高さマップに投影し、前記経路のどの位置においても、前記高さマップによって示される前記建設された部材の高さよりも前記部材の位置が高くなるワイヤ長さを算出することを含む、ことと、
   前記クレーンの状態と、前記ワイヤ長さとに基づいて、前記部材の運搬時間を算出することと
   を含む、ことと、
   前記複数のスケジュール候補から少なくとも１つのスケジュールを出力することと
   を含む処理を前記プロセッサ部に行わせる、プログラム。