JPH01201703A - Resource suppliable time zone calculating device - Google Patents

Resource suppliable time zone calculating device

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JPH01201703A
JPH01201703A JP63026767A JP2676788A JPH01201703A JP H01201703 A JPH01201703 A JP H01201703A JP 63026767 A JP63026767 A JP 63026767A JP 2676788 A JP2676788 A JP 2676788A JP H01201703 A JPH01201703 A JP H01201703A
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JP
Japan
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resource
time
scheduling
mission
rectangle
Prior art date
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Pending
Application number
JP63026767A
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Japanese (ja)
Inventor
Masanori Horio
堀尾 正典
Toshiko Wakagi
若木 利子
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Publication date
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Abstract

PURPOSE:To calculate a time zone by a systematic technique by expressing resource supply quantity information and resource consumption quantity information by a functional format, resolving, etc., both the pieces of information into maximum included quadrangles and obtaining the resource suppliable time zone. CONSTITUTION:An ESHELL 20 as an expert system constructing tool operates under the environment of an UTILISP 25 and constructs a frame file 22 and a KS file 23 which become an inference engine 21 and a knowledge base. A UDF 24 calculates resource supply residual quantity, etc., and a schedule file 29 stores an obtained mission schedule. The frame file stores a resource frame 22a and a mission frame 22b in frame structure. Thus, the pattern of the resource supply quantity information and the pattern of the resource consumption quantity information are resolved into the maximum included quadrangles of the quadrangle which are included maximumly in the patterns, the time zone in the included state of both the pieces of information is obtained and the time zone of a common part is calculated.

Description

【発明の詳細な説明】 (概要) 本発明は、リソース供給能力に制限のあるリソース源か
らリソース消費装置にとリソース供給するときに、リソ
ース供給できることになる時間帯を算出するためのリソ
ース供給可能時間帯算出装置に関し。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (Summary) The present invention provides a method for calculating a time period during which resources can be supplied when a resource source with a limited resource supply capacity supplies resources to a resource consuming device. Regarding time zone calculation device.

異なる種類のリソース源に対しても共通する手法でリソ
ース供給の可能な時間帯の算出が実現できるようにする
ことを目的とし。
The objective is to be able to calculate the time slots in which resources can be supplied using a common method even for different types of resource sources.

リソース消費装置へのリソース供給可能な時間帯を算出
するためのリソース供給可能時間帯算出装置において、
リソース源のリソース供給量情報を時間に対して段階的
に変化する関数の形式で表して格納する供給パターン格
納手段と、リソース消費装置のリソース消費量情報を時
間に対して段階的に変化する関数の形式で表して格納す
る消費パターン格納手段とを備えるとともに、リソース
供給量情報とリソース消費量情報とを最大被包含四角形
に分解する最大被包含四角形分解手段と。
In a resource supply available time slot calculation device for calculating a resource supply available time slot to a resource consuming device,
supply pattern storage means for representing and storing resource supply amount information of a resource source in the form of a function that changes stepwise with respect to time; and a function that changes resource consumption amount information of a resource consuming device in a stepwise manner with respect to time. consumption pattern storage means for representing and storing the resource supply amount information and the resource consumption amount information in the format of , and maximum included rectangle decomposition means for decomposing the resource supply amount information and the resource consumption amount information into maximum included rectangles.

この最大被包含四角形分解手段により分解されるリソー
ス消費量情報の分解四角形がリソース供給量情報の分解
四角形に包含される状態となる時間帯を求める分解四角
形可能時間帯算出手段と、この分解四角形可能時間帯算
出手段により求められる時間帯の共通部分の時間帯を算
出する共通時間帯算出手段とを備えるよう構成するもの
である。
a decomposition rectangle possible time period calculation means for calculating a time period in which the decomposition rectangle of the resource consumption information decomposed by the maximum included rectangle decomposition means is included in the decomposition rectangle of the resource supply amount information; The present invention is configured to include a common time period calculation means for calculating a time period of a common portion of the time period calculated by the time period calculation means.

〔産業上の利用分野〕[Industrial application field]

本発明は、米国の宇宙ステーションに建設される日本実
験モジュール(以下JEMという)で実施される材料実
験、ライフサイエンス、科学観測等の種々の実験(以下
ミッションという)のスケジューリングを行うためのミ
ッション・スケジューリング装置に適用されるリソース
供給可能時間帯算出装置に関するものである。
The present invention is a mission system for scheduling various experiments (hereinafter referred to as missions) such as materials experiments, life sciences, and scientific observations to be carried out on the Japan Experimental Module (hereinafter referred to as JEM) to be constructed on the space station in the United States. The present invention relates to a resource available time slot calculation device applied to a scheduling device.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

1990年代半ばに、米国の宇宙ステーションにJEM
が建設され、宇宙空間の無重力、高真空。
In the mid-1990s, JEM was placed on the U.S. space station.
is being built in a zero-gravity, high-vacuum environment in outer space.

高エネルギー粒子等の環境を有効に利用して9種々のミ
ッションの実施が行われる予定である。このようなミッ
ションの実施のための運用計画は。
Nine different missions are scheduled to be carried out by making effective use of the environment, including high-energy particles. What is the operational plan for carrying out such a mission?

5年位のタイムスパンにわたる国際間の調整で長期計画
を作成の後9年間計画一8半期(45日)計画−週間計
画−デイリイ計画の順に1段階的に具体化して作成され
る構成がとられている。
After creating a long-term plan through international coordination over a time span of about 5 years, a nine-year plan, one-eighth quarterly (45-day) plan, a weekly plan, and a daily plan are elaborated in the order of steps. It is being

このように構成される運用計画の内、比較的長い期間の
計画であるところの年間計画から週間別画までの計画作
成は地上運用管制が行い、デイリイ計画の7日分にあた
る週間計画(ベーススケジュール)がオンボードのJE
M統合管制にアップリンクされることになる。そして、
オンボードのクルーは、アノプリンクされたこのベース
スケジュールに基づきミッションを実施するとともに。
Of the operational plans constructed in this way, ground operation control is responsible for creating plans ranging from annual plans, which are relatively long-term plans, to weekly plans. ) is onboard JE
It will be uplinked to M integrated control. and,
The onboard crew will conduct missions based on this anoplinked base schedule.

宇宙ステーションやJEMの進捗状況によりベーススケ
ジュールの見直しが生じた場合には、自らがデイリイ計
画を作成してベーススケジュールを変更することになる
If the base schedule needs to be reviewed due to the progress of the space station or JEM, they will be responsible for creating daily plans and changing the base schedule.

このように、JEMでは、オンボードのクルーに対して
、必要に応じてミッション運用のデイリイ計画を作成し
ていくという日常業務が課されるものである。このデイ
リイ計画の作成にあたって。
In this way, in JEM, the onboard crew is tasked with the daily task of creating daily plans for mission operations as necessary. In creating this daily plan.

クルーは、ミッションの実施のために必要となる電力消
費量や流体消費量といったリソース消費量が、JEMの
リソース供給量の範囲内に収まるようにと考慮しながら
複数あるミッションの実験開始時刻を決定していかなけ
ればならない。第12図に、ミッションの実施にあたっ
ての制限条件の一例を一覧表にして示す。この第12図
にも示すように、1つのミッションの実施に加わるリソ
ースの制限条件は相当数あり、しかも1日に実施が予定
されているミッション数も10個程度とかなりな数にな
ることから、ミッションの実施のためのスケジューリン
グの作成の負荷は、たとえ1日分であってもクルーにと
って相当大きなものになることが予想されている0例え
ば、FMPT (第1次材料実験)の場合、1日分の類
似の実験スケジュール作成に2手作業で約1週間かかる
The crew decides on the experiment start times for multiple missions, taking into consideration that resource consumption, such as power consumption and fluid consumption, required to carry out the mission will be within the JEM resource supply. I have to do it. FIG. 12 shows a list of an example of restrictive conditions for implementing a mission. As shown in Figure 12, there are a considerable number of resource limitations that apply to the implementation of one mission, and the number of missions scheduled to be implemented in a day is also quite large, about 10. , it is expected that the burden of creating a schedule for carrying out a mission, even for one day, will be quite heavy for the crew0.For example, in the case of FMPT (First Materials Experiment),1 It takes about a week to create a similar experiment schedule for each day with two manual tasks.

これから、クルーとの対話によってミッションのスケジ
ューリングを自動的に作成できるようにするミッション
・スケジューリング装置の開発の要求がでてきているの
である。このミッション・スケジューリング装置を完成
させるには、供給能力の限定されているリソース源から
リソース消費装置にとリソース供給できるための時間帯
を求めるところのリソース供給可能時間帯算出装置の開
発が不可欠となる。しかるに、JEMのような宇宙ステ
ーションで行われる実験への参加は我国でも今までに例
がなく1本発明の係わるミッション・スケジューリング
装置に対応する従来技術はないというのが現状である。
In the future, there is a need to develop a mission scheduling device that can automatically create a mission schedule through dialogue with the crew. In order to complete this mission scheduling device, it is essential to develop a device for calculating the available resource supply time period, which calculates the time period during which resources can be supplied from resource sources with limited supply capacity to resource consuming devices. . However, participation in an experiment conducted on a space station such as JEM has never been seen before in Japan, and there is currently no prior art that is compatible with the mission scheduling device to which the present invention relates.

これから、全く新たな観点に立って、リソース供給可能
時間帯算出装置を構成させていく必要があるのである。
From now on, it is necessary to configure a resource supply available time slot calculation device from a completely new perspective.

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problem that the invention seeks to solve]

以上に説明したように9本発明では、第13図に示すよ
うな、地上運用管制と宇宙ステーションJEMとの間で
連携して運用されることになるミッション運用のスケジ
ューリングシステム(第13図では”MISES″と略
しである)の提供を目的としているのである。このスケ
ジューリングシステムでは、JEMのリソース源のリソ
ース供給能力に制限があるとともに、できるだけ沢山の
ミッションを効率的に実施しなければならないことから
、スケジューリングの実現のためにリソース供給可能時
間帯算出装置を具備させていく必要がある。
As explained above, the present invention provides a mission operation scheduling system (in Figure 13, " The aim is to provide the following services (abbreviated as ``MISES''). In this scheduling system, there is a limit to the resource supply capacity of the JEM resource source, and since it is necessary to efficiently implement as many missions as possible, a device for calculating available resource supply time periods is provided to realize scheduling. It is necessary to let it happen.

しかるに、第12図でも示したように、JEMに実装予
定のリソース源としては2例えば電力とクルーでもわか
るようにかなり性格を異にするものが混在することにな
る。しかも各ミッションが必要とするリソースの種類も
まちまちである。これから、リソース供給の可能な時間
帯の算出を計算機を使って盲目的に試行錯誤的に解いて
いこうとすると、第14図に探索木を示すように、「ミ
ッション数の組み合わせの数」分の探索木、及び。
However, as shown in FIG. 12, the resource sources scheduled to be implemented in JEM include two resources with quite different characteristics, such as electric power and crew. Moreover, the types of resources required by each mission also vary. From now on, if you try to calculate the time period in which resources can be supplied blindly by trial and error using a computer, as shown in the search tree in Figure 14, search tree, and.

1つのミッションのスケジューリングに関し。Regarding the scheduling of one mission.

「スケジューリング可能時間帯の中の無限個の解の存在
可能性」があり、これらに関する探索数は。
There is "possibility of the existence of an infinite number of solutions within the schedulable time period", and the number of searches related to these is.

いわゆる「組み合わせ的爆発」をもたらし、スケジュー
リングが実用的な時間内には求まらないという問題点が
でてくることになる。
This results in a so-called "combinatorial explosion," and the problem arises that scheduling cannot be determined within a practical amount of time.

本発明は、このような問題点を解決するために。The present invention aims to solve these problems.

異なる種類のリソース源に対しても共通する手法により
リソース供給の可能な時間帯の算出が実現できるリソー
ス供給可能時間帯算出装置の提供を目的とするものであ
る。
It is an object of the present invention to provide a resource supply available time slot calculation device that can calculate resource supply available time slots using a common method even for different types of resource sources.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving problems]

第1図は本発明の原理説明図である。 FIG. 1 is a diagram explaining the principle of the present invention.

図中、lは供給パターン格納手段であり、リソース源の
リソース供給量情報を格納する。このとき格納されるリ
ソース供給量情報は、すべてのリソース源について9時
間に対して段階的に変化する間数の形式で表されて格納
されるよう構成される。2は消費パターン格納手段であ
り、リソース消費装置のリソース消費量情報を格納する
。このとき格納されるリソース消費量情報もまた。すべ
てのリソース源について9時間に対して段階的に変化す
る関数の形式で表されて格納されるよう構成される。3
は最大被包含四角形分解手段であり。
In the figure, l is a supply pattern storage means, which stores resource supply amount information of resource sources. The resource supply amount information stored at this time is configured to be expressed and stored in the form of a number of intervals that changes stepwise over nine hours for all resource sources. Reference numeral 2 denotes a consumption pattern storage means, which stores resource consumption amount information of resource consuming devices. Resource consumption information stored at this time is also included. All resource sources are configured to be expressed and stored in the form of a function that changes stepwise over 9 hours. 3
is the maximum contained quadrilateral decomposition means.

供給パターン格納手段1に格納されるリソース供給量情
報のパターンと消費パターン格納手段2に格納されるリ
ソース消費量情報のパターンを、それらのパターンに量
大的に包含される四角形であるところの最大被包含四角
形で分解する。4は分解四角形可能時間帯算出手段であ
り、リソース消費量情報の最大被包含四角形がリソース
供給量情報の最大被包含四角形に包含される状態となる
時間帯をすべての最大被包含四角形の組み合わせについ
て求める。5は共通時間帯算出手段であり。
The pattern of the resource supply amount information stored in the supply pattern storage means 1 and the pattern of the resource consumption amount information stored in the consumption pattern storage means 2 are calculated based on the maximum number of rectangles included in these patterns in large quantities. Decompose by containing rectangle. 4 is a decomposition rectangle possible time period calculation means, which calculates the time period in which the maximum included rectangle of the resource consumption information is included in the maximum included rectangle of the resource supply amount information for all combinations of maximum included rectangles. demand. 5 is a common time zone calculation means.

分解四角形可能時間帯算出手段4により求められる時間
帯の共通部分の時間帯を算出する。
The time zone of the common portion of the time zones determined by the decomposable rectangle possible time zone calculating means 4 is calculated.

〔作用〕[Effect]

本発明では、リソース供給量情報とリソース消費量情報
がすべてのリソース源について時間に対して段階的に変
化する関数の形8式で表されるとともに、リソース供給
量情報とリソース消費量情報が最大被包含四角形にと分
解され、これらの最大被包含四角形の間で求められる包
含状態の時間帯の共通部分を算出することでリソース供
給可能時間帯が求められるので、リソース源の種類によ
らない統一的な手法でリソース供給可能時間帯の算出が
できることになる。
In the present invention, the resource supply amount information and the resource consumption amount information are expressed in the form of 8 functions that change stepwise with respect to time for all resource sources, and the resource supply amount information and the resource consumption amount information are It is decomposed into containing rectangles, and the common part of the time period of the included state found between these maximum included rectangles is calculated to determine the resource supplyable time period, so it is unified regardless of the type of resource source. This means that the time period during which resources can be supplied can be calculated using a method similar to the above.

〔実施例〕〔Example〕

以下、実施例に従って本発明の詳細な説明する。 Hereinafter, the present invention will be explained in detail according to examples.

本発明を実現するためのシステム構成を第2図に示す。FIG. 2 shows a system configuration for realizing the present invention.

図中、20はESHELL、24はUDF、25はUT
ILISP、26はTSS、27はFORTRAN、2
8はGSP、29はスケジュールファイルである。エキ
スパートシステム構築ツールとしてのESHELL20
は、UTILISP25の環境下で動作して、推論エン
ジン21と、知識ベースとなるフレームファイル22及
びKSファイル23を構築する。UDF24は。
In the figure, 20 is ESHELL, 24 is UDF, 25 is UT
ILISP, 26 is TSS, 27 is FORTRAN, 2
8 is a GPS, and 29 is a schedule file. ESHELL20 as an expert system construction tool
operates under the environment of UTILISP 25 to construct an inference engine 21, a frame file 22 and a KS file 23 that serve as a knowledge base. UDF24 is.

UTILISP25の関数が使えるような形にするため
に設けられており、リソース供給残量等の計算をする。
It is provided so that the functions of UTILISP25 can be used, and calculates the remaining amount of resource supply, etc.

FORTRAN27とGSP28はマンマシンインター
フェースの向上のために設けられており、スケジュール
ファイル29には求められたミッション・スケジュール
が格納されることになる。
FORTRAN 27 and GSP 28 are provided to improve the man-machine interface, and the schedule file 29 stores the required mission schedule.

フレームファイル22には、JEMの各リソース源のリ
ソース供給量情報を表すところのりソースフレーム22
aと、JEMで実施されることになる各ミッションのリ
ソース消費量情報を表すところのミッションフレーム2
2bが9意味ネツトワークの一表現であるところのフレ
ーム構造をもって格納されることになる。第3図にこの
リソースフレーム22aの一例を、また第4図にこのミ
ッションフレーム22bの一例を示す。第3図に示すよ
うに、電力、クルーといったJEMのリソース源のリソ
ース供給量は時間とともに変化することになるが9本発
明ではこれを段階状の関数で近似して表現し、このよう
にパターン化されたリソース供給量がリソースフレーム
22aで時刻と値のペアの組み合わせで表されることに
なる。そしてこのリソースフレーム22aには、リソー
ス供給量能力を表すところの面積が併せて記述されるよ
う構成される。同様に、第4図に示すように。
The frame file 22 includes a source frame 22 representing resource supply amount information of each resource source of JEM.
a, and mission frame 2, which represents the resource consumption information of each mission to be implemented in JEM.
2b will be stored in a frame structure which is an expression of a nine-semantic network. FIG. 3 shows an example of this resource frame 22a, and FIG. 4 shows an example of this mission frame 22b. As shown in Fig. 3, the resource supply amount of JEM resource sources such as electric power and crew changes over time.9 In the present invention, this is approximated and expressed by a stepwise function, and the pattern is The resource supply amount is represented by a combination of time and value pairs in the resource frame 22a. The resource frame 22a is configured such that an area representing the resource supply capacity is also described. Similarly, as shown in FIG.

ミッションがその実施にあたって必要とするリソースの
消費量もまた時間に対しての段階状の関数で近似して表
現し、このようにパターン化されたミッションのリソー
ス消費量がミッションフレーム22bで時刻と値のベア
の組み合わせで表されることになる。そしてこのミッシ
ョンフレーム22bには、ミッションのリソース消費特
性を表すところの面積(全リソース消費量)、高さ(最
大リソース消費値)、長さ(消費時間)が併せて記述さ
れるよう構成される。
The amount of resource consumption required by a mission to carry out the mission is also approximated and expressed as a stepwise function with respect to time, and the resource consumption amount of the patterned mission is expressed as a time and value in the mission frame 22b. It will be represented by a combination of bears. The mission frame 22b is configured to also describe the area (total resource consumption), height (maximum resource consumption value), and length (consumption time) that represent the resource consumption characteristics of the mission. .

このように本発明では、JEMのすべてのリソース源に
対して5 リソース供給量とリソース消費量を段階的な
関数の形式で共通的に表現するよう構成するものである
In this manner, the present invention is configured to commonly express the resource supply amount and resource consumption amount in the form of a stepwise function for all resource sources of JEM.

次に、推論エンジン21の作業領域として使われること
になる黒板について説明する。黒板とは意味ネットワー
クの一表現であって、属性とその属性のもつ値とを対応
付けるノードを基本単位として、このノード間をリンク
をもって意味付けるものである。本発明の黒板では、第
5図に示すように、“管理”、“計画”、“リソース”
、“解”という4種類のノードが用意されることになる
Next, the blackboard that will be used as the work area of the inference engine 21 will be explained. A blackboard is an expression of a semantic network, in which the basic unit is a node that associates an attribute with a value of that attribute, and meaning is given by links between these nodes. On the blackboard of the present invention, as shown in FIG.
, "Solution" four types of nodes are prepared.

この管理ノードは、リソースの種類とスケジューリング
期間とミッションの種類とスケジューリング手法とを管
理し、計画ノードは、ミッションのスケジューリングの
ための特性データを管理し。
This management node manages resource types, scheduling periods, mission types, and scheduling methods, and the planning node manages characteristic data for mission scheduling.

リソースノードはリソース供給パターンを管理するもの
である。そして、計画ノード間は、前計画と次計画とい
う関係で互いにリンクされ、計画ノードとリソースノー
ド間は、リソースの供給消費という関係で互いにリンク
されることになる。
The resource node manages resource supply patterns. Plan nodes are linked to each other in the relationship of previous plan and next plan, and plan nodes and resource nodes are linked to each other in the relationship of supply and consumption of resources.

次に、第6図に示す知識源遷移図に従って2本発明のミ
ッション・スケジューリング装置がどのようにしてミッ
ションのスケジューリングを実現することになるのかに
ついて説明する。ここで。
Next, it will be explained how the mission scheduling device of the present invention realizes mission scheduling according to the knowledge source transition diagram shown in FIG. here.

第6図に示す“初期設定KS”、  “可能時間帯計算
KS”、“割付時刻決定KS”、“新パターン生成KS
″、@スケジューリング成功KS″。
“Initial setting KS”, “possible time slot calculation KS”, “allocation time determination KS”, “new pattern generation KS” shown in FIG.
″, @scheduling success KS″.

“スケジューリング失敗KS”及び “バックトラ、り
KS”という知識源は、第2図で示したKSファイル2
3に格納されることになる。これらの知識源は推論の手
順を定めるもので、基本的には。
The knowledge source for “scheduling failure KS” and “backtracking KS” is the KS file 2 shown in Figure 2.
It will be stored in 3. These sources of knowledge define procedures for reasoning, basically.

1F  条件  THEN  結論/行為という形式の
プロダクションルールによって記述されるものであり、
推論エンジン21がフレームファイル22の格納情報を
使ってこれらの知識源に基づいて推論を実行していくこ
とで、ミッションのスケジューリングが実現されること
になる。
1F Condition THEN is described by a production rule in the form of conclusion/action,
Mission scheduling is realized by the inference engine 21 using the information stored in the frame file 22 to perform inference based on these knowledge sources.

(イ)初期設定KS 最初に実行されることになる初期設定KSは。(b) Initial setting KS The initial setting KS that will be executed first is:

作業領域の確保とミッションの順序付と初期値の設定を
行うための知識源である。この初期設定KSの実行にお
いては、まずミッションのスケジューリングの際の制限
条件となるリソースの種類。
It is a knowledge source for securing a work area, ordering missions, and setting initial values. In executing this initial setting KS, first, the type of resource is determined as a limiting condition when scheduling a mission.

スケジューリング期間、スケジューリング・ミッション
名及びスケジューリング手法が黒板の管理ノードに設定
されることになる。
The scheduling period, scheduling mission name, and scheduling method will be set in the management node of the blackboard.

次に、リソースフレーム22aとミッションフレーム2
2bの格納データを使い、ミッションのスケジューリン
グの順序が決定されることになる。
Next, the resource frame 22a and the mission frame 2
The mission scheduling order will be determined using the data stored in 2b.

この順序付は、下式に従ってリソース消費率の最も大き
いリソース(以下DRと略す) 全ミックシン が求まると、スケジューリング手法が集中化スケジュー
リング(ミッションをスケジューリング期間の前半部に
集中させるスケジューリング)のときには、各ミッショ
ン毎に下式のSiを算出し。
This ordering is performed using the resource with the highest resource consumption rate (hereinafter abbreviated as DR) according to the following formula. When the total mixin is determined, if the scheduling method is centralized scheduling (scheduling in which missions are concentrated in the first half of the scheduling period), each Calculate Si using the following formula for each mission.

$i=α・ki+β・1i ki:DRの消費面積の小さい順の通し番号j!i:D
Rの消費時間の短い順の通し番号α、β:消費面積と消
費時間の重み係数このStの大きい順にスケジューリン
グの順序を定めるとともに9分散化スケジューリング(
ミッションをスケジューリング期間の全般に分散させる
スケジューリング)のときには、各ミッション毎に下式
のStを算出し。
$i=α・ki+β・1i ki: Serial number j in ascending order of DR consumption area! i:D
Serial numbers α and β in descending order of consumption time of R: weighting coefficients for consumption area and consumption time.The scheduling order is determined in descending order of this St, and 9 decentralized scheduling (
When (scheduling in which missions are distributed over the entire scheduling period), St of the following formula is calculated for each mission.

Si=α・ki−1r−hi ki:DRの消費面積の小さい順の通し番号hi:DR
の最大消費値の小さい順の通し番号α、γ;消費面積と
最大消費値の重み係数このSiの大きい順にスケジュー
リングの順序を定めることで求められることになる。
Si=α・ki−1r−hi ki: Serial number in descending order of consumed area of DR hi: DR
Serial numbers α, γ in descending order of maximum consumption value; weighting coefficients for consumption area and maximum consumption value This is determined by determining the scheduling order in descending order of Si.

このような評価式に従ってスケジューリングの順序を定
めたのは、大きいものからバンキングしていった方が解
が求まり易いからであり、更に。
The reason for determining the scheduling order according to such an evaluation formula is that it is easier to find a solution by banking from the largest one, and furthermore.

集中化スケジューリングのときには横長のパターンをも
つミッションが順序的に後になると、また分散化スケジ
ューリングのときには高さの高いパターンをもつミッシ
ョンが順序的に後゛になるとスケジューリングが困難に
なり易い゛からである。
This is because scheduling tends to become difficult when a mission with a horizontally long pattern comes later in the order when using centralized scheduling, and when a mission with a tall pattern comes later in the order when using decentralized scheduling. .

このようにしてスケジューリングの順序付が定まると、
第5図にも示すように、この順序通りに黒板の管理ノー
ドの“ミッション名”を再登録(第5図の例ではA、−
A、−Bt )L直すとともに、計画ノードを生成して
この順序通りのミッション名を登録して、対応するリソ
ースノードにリンクポインタを張る処理を行う、そして
、スケジューリングの開始のために、第5図のグローバ
ル変数領域に計画1ノードに登録されている最もスケジ
ューリング順序の早いミッション名を登録(第5図の例
ではAs)するとともに、計画1ノードがリンクするリ
ソースノードの“新パターン”に、各々のリソース源の
リソース供給量を表すところのリソースフレーム22a
の供給パターンを設定することになる。
Once the scheduling order is determined in this way,
As shown in Figure 5, the "mission names" of the management nodes on the blackboard are re-registered in this order (in the example of Figure 5, A, -
A, -Bt)L is corrected, a plan node is generated, the mission name is registered in this order, and a link pointer is attached to the corresponding resource node. Then, in order to start scheduling, the fifth In addition to registering the mission name with the earliest scheduling order registered in the Plan 1 node in the global variable area in the figure (As in the example in Figure 5), the "new pattern" of the resource node to which the Plan 1 node links is registered. Resource frame 22a representing the resource supply amount of each resource source
supply pattern will be set.

(ロ)可能時間帯計算KS 初期設定KSに続いて実行されることになる可能時間帯
計算KSは、先ず、グローバル変数領域の指している計
画ノードのミッションに対してリソース供給可能である
ところのスケジューリング可能時間帯を求める。
(b) Possible time period calculation KS Possible time period calculation KS, which will be executed following the initial setting KS, first calculates the possible time period calculation KS that is capable of supplying resources to the mission of the plan node pointed to by the global variable area. Find the available scheduling time.

次に第7図に示すフローチャートに従って、このスケジ
ューリング可能時間帯を求めるための処理の概要につい
て説明する。最初にステップ1で。
Next, according to the flowchart shown in FIG. 7, an outline of the process for determining the schedulable time slot will be explained. First step 1.

リソース消費パターンを最大被包含四角形にと分解する
。第8図にその一例を示す、ここで最大被包含四角形と
は、リソース消費パターン上の1つおきの直角点(これ
によりパターン形状が特定される)を辺上に備える四角
形の内で、リソース消費パターンに最大的に包含される
ことになる四角゛形をいうものである。求められた最大
被包含四角形は、第8図にも示すように、 (縦2幅、
開始時刻)のリスト形式で表現されることになる。続り
ステソプ2で、ステップ1で求められた最大被包含四角
形の1つを選択する。そしてステップ3で。
Decompose the resource consumption pattern into maximum containing rectangles. An example of this is shown in FIG. 8. Here, the maximum included rectangle is a rectangle that has every other orthogonal point on the resource consumption pattern (this specifies the pattern shape) on its sides, and This refers to the rectangular shape that will be included in the consumption pattern to the maximum extent. As shown in Figure 8, the maximum included rectangle found is (2 widths vertically,
start time). Next, in step 2, one of the maximum included rectangles found in step 1 is selected. And in step 3.

今度は第9図に示すように、リソース供給パターンを最
大被包含四角形にと分解し、ステップ4で。
This time, as shown in FIG. 9, the resource supply pattern is decomposed into maximum containing rectangles in step 4.

ステップ3で求められた最大被包含四角形の1つを選択
する。
Select one of the largest contained rectangles found in step 3.

続(ステップ5では、ステップ2で選択された四角形が
ステップ4で選択された四角形に入るか否かを調べ、入
るときには入りうる時間帯を求める。この処理は四角形
同士なので、リスト表現形式を用いることで藺草に実行
できることになる。
Continued (In step 5, check whether the rectangle selected in step 2 fits into the rectangle selected in step 4 or not, and when it does, find the time period in which it can fit. Since this process involves rectangles, a list representation format is used. This means that it can be implemented easily.

この処理により9例えば第8図の(75,10゜10)
の四角形では1時間を(15〜30)増加させることで
第9図の(100,25,25)の四角形に、また時間
を(65〜80)増加させることで第9図の(100,
25,75)の四角形に包含できることが求まる。ステ
ップ6の判断で。
With this process, 9, for example, (75, 10°10) in Fig. 8.
By increasing the time (15 to 30), the square becomes (100, 25, 25) in Figure 9, and by increasing the time (65 to 80), it becomes the (100, 25, 25) square in Figure 9.
25, 75) can be included in the rectangle. Judgment in step 6.

リソース供給パターンのすべての最大被包含四角形に対
してステップ5の処理が実行されたことがわかると、続
<ステップ7で、ステップ5で求められた時間帯の論理
和をとる。この処理により。
When it is determined that the process in step 5 has been executed for all the maximum included rectangles of the resource supply pattern, in step 7, the time periods obtained in step 5 are logically summed. With this process.

第8図の(75,10,10)の四角形については、(
15〜30)と(65〜80)という時間帯が求まるこ
とになる。
Regarding the rectangle (75, 10, 10) in Figure 8, (
The time zones 15-30) and (65-80) will be found.

ステップ8の判断でステップ1で求めたすべての四角形
についてステップ7の処理が実行されたことがわかると
、続(ステップ9で、ステップ7で求めた時間帯の論理
積をとることでスケジューリング可能時間帯を算出する
。この処理により。
If it is determined in step 8 that the process in step 7 has been executed for all the rectangles obtained in step 1, then (in step 9, the available scheduling time is calculated by taking the AND of the time periods obtained in step 7). Calculate the band. Through this process.

例えば第8図の(25,25,0)の四角形については
ステップ7の処理で(θ〜75)という時間帯が求めら
れているので、第8図の(75゜10.10)の四角形
の時間帯(15〜30゜65〜80)との論理積により
、第1O図に示すような(15〜30.65〜75)と
いうようなスケジューリング可能時間帯が求められるこ
とになる。
For example, for the rectangle (25, 25, 0) in Figure 8, the time period (θ~75) is determined in step 7, so the rectangle (75° 10.10) in Figure 8 is A schedulable time period (15-30.65-75) as shown in FIG. 1O is determined by logical product with the time period (15-30 degrees, 65-80 degrees).

このように第7図に示すフローチャートを実行すること
で、1つのリソースに関してのスケジューリング可能時
間帯(リソース消費より大きなリソース供給ができる時
間帯)が求まるので、ミッションが複数のリソースを消
費するときには、第11図に示すようにすべてのリソー
スに対して第7図のフローチャートを実行し、この実行
により求まるスケジューリング可能時間帯の更に論理積
をとることで真のスケジューリング可能時間帯が求めら
れることになる。このようにして求められるスケジュー
リング可能時間帯は、計画ノードの“スケジュール可能
時間帯”にと設定される。
By executing the flowchart shown in FIG. 7 in this way, the schedulable time period for one resource (the time period in which the resource supply can be greater than the resource consumption) can be determined, so when a mission consumes multiple resources, As shown in Figure 11, by executing the flowchart in Figure 7 for all resources, and then performing the logical product of the schedulable time slots found through this execution, the true schedulable time slot can be found. . The schedulable time zone obtained in this way is set as the "schedulable time zone" of the planning node.

更にこの可能時間帯計算KSでは、求められたスケジュ
ーリング可能時間帯の中からスケジューリング時刻の候
補選定を行う、このスケジューリング候補時刻の選定は
、集中化スケジューリングのときには、スケジューリン
グ可能時間帯中にある妥当な時間幅Tの間隔をもって選
択されるとともに9時刻列の時刻順に従って優先度が定
められる。また分散化スケジューリングのときには、ス
ケジュール可能時間帯がある妥当な時間幅Tより長い場
合には、リソース残量パターンを検索して最も残量値の
大きい2点の時刻が、そしてスケジューリング可能時間
帯がTより短い場合にはその両端の時刻がスケジューリ
ング時刻Φ候補とされ。
Furthermore, in this possible time slot calculation KS, candidates for scheduling times are selected from among the determined available schedulable time slots.In the case of centralized scheduling, the selection of scheduling candidate times is performed based on reasonable scheduling times within the available schedulable time slots. They are selected at intervals of time width T, and the priority is determined according to the time order of the nine time series. In addition, during distributed scheduling, if the schedulable time period is longer than a certain reasonable time width T, the resource remaining amount pattern is searched and the two points with the largest remaining amount values are found, and the schedulable time period is If it is shorter than T, the times at both ends are taken as scheduling time Φ candidates.

優先度はリソース残量の大きい順に従って定められる。Priority is determined in descending order of remaining resource amount.

このような選択基準に従ってスケジューリング候補時刻
を選択したのは、ある時刻でスケジューリングが失敗し
たならばその近傍もまた失敗する可能性が高いことから
ある程度離れた時刻で再試行すべきだからであり、集中
化スケジューリングのときにはスケジューリング期間の
前半部にできるだけ多くのミッションを集中的に実施す
ることを最適化の目的としているからであり2分散化ス
ケジューリングのときにはリソース残量を平均的に消費
することをスケジューリング最適化の目的とするからで
ある。
The reason why we selected scheduling candidate times according to these selection criteria is that if scheduling fails at a certain time, there is a high possibility that scheduling will also fail at that time, so it should be retried at a time a certain distance away. In distributed scheduling, the purpose of optimization is to intensively execute as many missions as possible in the first half of the scheduling period, and in distributed scheduling, the purpose of optimization is to consume the remaining resources on average. This is because it is the purpose of

このようにして求められたスケジューリング時刻の候補
は、優先順に従ワてソートされて計画ノ−ドの′候補時
刻゛にと設定される。
The scheduling time candidates obtained in this manner are sorted in priority order and set as the ``candidate time'' of the planning node.

(ハ)割付時刻決定KS 可能時間帯計算KSに続いて実行されることになる割付
時刻決定KSは、計画ノードに設定されたスケジューリ
ング時刻の候補時刻中で最も優先順序の高い時刻を計画
ノードの“割付時刻”に設定するとともに、“候補時刻
”よりその時刻を削除するための知識源である。この知
識源を実行することで試行するスケジューリング時刻が
設定されることになる。
(C) Allocation time determination KS The allocation time determination KS, which is executed following the possible time slot calculation KS, selects the time with the highest priority among the scheduling time candidate times set in the planning node. This is a knowledge source for setting the time in the "assigned time" and deleting that time from the "candidate time". By executing this knowledge source, the scheduling time to try is set.

(ニ)新パターン生成KS 新パターン生成KSは、スケジューリング時刻が設定さ
れたときに下式に従ってリソース供給残量を計算し。
(d) New pattern generation KS The new pattern generation KS calculates the remaining resource supply amount according to the following formula when the scheduling time is set.

リソース供給残量− (リソース供給量)−(リソース消費量)この計算によ
り求まるリソース供給残量をグローバル変数領域の指す
計画ノードの次の計画ノードがリンクするリソースノー
ドの1新パターン3にと設定する。
Remaining resource supply amount - (Resource supply amount) - (Resource consumption amount) Set the remaining resource supply amount found by this calculation to 1 new pattern 3 of the resource node linked to the next plan node of the plan node pointed to by the global variable area. do.

本発明では、すべてのリソース源についてリソース供給
量とリソース消費量を共に時間に対して階段的に変化す
る関数の形式で表しであるので。
In the present invention, the resource supply amount and resource consumption amount for all resource sources are both expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time.

これらの差分値として求まるリソース供給残量も同様に
時間に対して階段的に変化する関数の形式%式% そして、#rパターン生成KSは、グローバル変数領域
が指す計画ノードを次の計画ノードに更新リンクさせて
9次のミッションのスケジューリングを行うために可能
時間帯計算KSを発行するための知識源となっている。
The remaining amount of resource supply, which is determined as the difference value between these values, is also in the form of a function that changes stepwise with respect to time.Then, the #r pattern generation KS changes the plan node pointed to by the global variable area to the next plan node. It serves as a knowledge source for issuing the possible time slot calculation KS in order to perform update linking and scheduling the 9th mission.

従って、“新パターン゛に設定されるリソース供給残量
が9次のミッションへのリソース供給量としてセットさ
れて9次の優先順序のミッションのスケジューリングの
試行が実行されることになる。他方、この知識源は。
Therefore, the remaining resource supply amount set in the "new pattern" is set as the resource supply amount for the 9th mission, and an attempt is made to schedule the mission with the 9th priority order. What is the source of knowledge?

もしもすべてのミッションのスケジューリングが終了し
ていれば、スケジューリング成功KSを発行する。
If scheduling for all missions has been completed, a scheduling success KS is issued.

このように9本発明によれば、ミッションのスケジュー
リングを実行する可能時間帯計算KSをすべてのリソー
ス源に対して共通にできるとともに、すべてのミッショ
ンに対しても共通にできることになる。
As described above, according to the present invention, the possible time slot calculation KS for executing mission scheduling can be made common to all resource sources, and also made common to all missions.

(ホ)バンクトラックKS バンクトランクKSは、可能時間帯計算KSの実行でス
ケジューリング可能時間帯かもとまらないときに、グロ
ーバル変数領域の指す計画ノードのミッションの“候補
時刻:が存在する場合には。
(E) Bank Track KS When the bank trunk KS is executed in the possible time slot calculation KS and there is a schedulable time slot, if there is a "candidate time" for the mission of the plan node pointed to by the global variable area.

そのミッションのスケジェール解の候補で、試行されて
いないものが残っているから、それらを試行してみるた
めに、a’lJ付は時刻決定MSを発行する。又、“候
補時刻”が存在しない場合、そのミッションの解の候補
をすべて試行しても、そのミッションのスケジューリン
グができなかったことを意味し、従って1つ手前のミッ
ションのスケジューリングをやり直しく再試行)する必
要があるので、グローバル変数領域を、それが指す計画
ノードの前計画リンクが指す計画ノードに新たに設定し
直して、再びバックトランクKSに入るための知識源で
ある。他方、この際、1つ手前のミッションすら無くな
った場合、ヒユーリスティックに発生した探索木の技を
すべて探索し終えたことになるので、スケジューリング
失敗KSを発行する。
Since there are schedule solution candidates for the mission that have not been tried, a'lJ issues a time determination MS in order to try them out. Also, if a "candidate time" does not exist, it means that the mission could not be scheduled even if all solution candidates for that mission were tried, and therefore the scheduling of the previous mission must be retried. ), it is the knowledge source for resetting the global variable area to the plan node pointed to by the previous plan link of the plan node it points to and entering the backtrunk KS again. On the other hand, at this time, if even the previous mission is gone, it means that all the techniques of the search tree that were generated heuristically have been searched, so a scheduling failure KS is issued.

このように、この知識源を実行することで、途中でスケ
ジューリングがうま(いかな(なったミッションのスケ
ジューリングが縦型探索の原理に基づき、再度試行され
ることになる。
In this way, by executing this knowledge source, the scheduling of a mission whose scheduling was not successful will be retried based on the principle of vertical search.

(へ)スケジューリング成功KS すべてのミッションのスケジューリングが成功裏に終了
した時、この知識源が実行され、そのスケジュール解、
即ちすべてのミッションの実験開始時刻をクルーに知ら
せるとともに、第15図で示した評価計算式に従って、
解の集中度合、若しくは分散度合の評価値を算出してク
ルーに知らせる。更に、要求に応じて、別解の探索に入
る場合。
(to) Scheduling success KS When the scheduling of all missions is completed successfully, this knowledge source is executed and its schedule solution,
In other words, while informing the crew of the experiment start time for all missions, according to the evaluation formula shown in Figure 15,
The evaluation value of the degree of concentration or degree of dispersion of the solution is calculated and notified to the crew. Furthermore, if requested, we may start searching for alternative solutions.

バンクトラックKSを発行する。Bank track KS is issued.

(ト)スケジューリング失敗KS この知識源が起動されるのは、1つも解が見つからず、
スケジューリングが失敗に終わった場合か、別解をすべ
て探索し尽(して終了する場合であり、その旨をクルー
に知らせて終了する。
(g) Scheduling failure KS This knowledge source is activated when no solution is found.
If scheduling fails or if all alternative solutions are exhausted, the process is terminated by informing the crew of this fact.

このように9本発明のリソース供給可能時間帯算出装置
を具備するミッション・スケジューリング装置では、推
論エンジン21は、初朋設定KSによって定められる優
先順序に従ってスケジューリングの対象となるミッショ
ンの順序を定め、そして可能時間帯計算KSによって定
められるスケジューリング時刻順にその対象ミッション
のスケジューリングを実行していくことになる。
In this way, in the mission scheduling device equipped with the resource available time slot calculation device of the present invention, the inference engine 21 determines the order of the missions to be scheduled according to the priority order determined by the initial setting KS, and The target missions will be scheduled in the order of scheduling times determined by the possible time slot calculation KS.

なお、第5図で用いた黒板はフレーム構造で実現するこ
とも可能であり、一方、リソースフレームとミッション
フレームはフレーム構造の意味ネットワークをもって説
明したが、これに限られることなく、これらはオブジェ
クト指向型の他の意味ネットワークによって表現するこ
とも可能である。更に本発明はJEMに限られることな
く、リソース供給能力の限られている地上における実験
設備等に対しても同様な効果を発揮することができるの
である。
Note that the blackboard used in Figure 5 can also be realized with a frame structure, and on the other hand, the resource frame and mission frame have been explained using the semantic network of the frame structure, but they are not limited to this, and they can also be realized using object-oriented It is also possible to express it by other semantic networks of types. Furthermore, the present invention is not limited to JEM, but can also exhibit similar effects to experimental equipment on the ground where resource supply capacity is limited.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように9本発明によれば、全く種類の異な
るリソース源に対しても、共通する手法によりリソース
消費装置へのリソース供給の可能な時間帯を算出できる
ことになる。従って本発明のリソース供給可能時間帯算
出装置を具備するミッション・スケジューリング装置は
、極めて実用性の高い装置として構成できることになる
As described above, according to the present invention, it is possible to calculate the time period in which resources can be supplied to a resource consuming device using a common method even for completely different types of resource sources. Therefore, the mission scheduling device equipped with the resource available time slot calculation device of the present invention can be configured as an extremely practical device.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の原理説明図。 第2図は本発明のシステム構成図。 第3図はリソースフレームの説明図。 第4図はミツシコンフレームの説明図。 第5図は本発明の黒板の構成図。 第6図は本発明の知識源遷移図。 第7図はスケジューリング可能時間帯を求めるためのフ
ローチャート。 第8図はリソース消費パターンの最大被包含四角形の説
明図。 第9図はリソース供給パターンの最大被包含四角形の説
明図。 第10図はスケジューリング可能時間帯の説明図。 第11図は複数のリソースを消費するときのフローチャ
ート。 第12図はスケジューリングの制約条件の説明図。 第13図はスケジヱーリングシステムの運用概念図。 第14図は組み合わせ的爆発の説明図。 第15図はスケジューリングの評価値の説明図である。 図中、1は供給パターン格納手段、2は消費パターン格
納手段、3は最大被包含四角形分解手段。 4は分解四角形可能時間帯算出手段、5は共通時間帯算
出手段である。
FIG. 1 is a diagram explaining the principle of the present invention. FIG. 2 is a system configuration diagram of the present invention. FIG. 3 is an explanatory diagram of a resource frame. FIG. 4 is an explanatory diagram of the Mitsushicon frame. FIG. 5 is a block diagram of the blackboard of the present invention. FIG. 6 is a knowledge source transition diagram of the present invention. FIG. 7 is a flowchart for determining a schedulable time slot. FIG. 8 is an explanatory diagram of the maximum included rectangle of the resource consumption pattern. FIG. 9 is an explanatory diagram of the maximum included rectangle of the resource supply pattern. FIG. 10 is an explanatory diagram of scheduling possible time periods. FIG. 11 is a flowchart when consuming multiple resources. FIG. 12 is an explanatory diagram of scheduling constraints. FIG. 13 is a conceptual diagram of the operation of the scheduling system. FIG. 14 is an explanatory diagram of combinatorial explosion. FIG. 15 is an explanatory diagram of scheduling evaluation values. In the figure, 1 is supply pattern storage means, 2 is consumption pattern storage means, and 3 is maximum included quadrangle decomposition means. 4 is a decomposable rectangle possible time zone calculation means, and 5 is a common time zone calculation means.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 リソース供給能力に制限のあるリソース源とこのリソー
ス源からのリソースを消費するリソース消費装置とを備
え、このリソース消費装置へのリソース供給可能な時間
帯を算出するためのリソース供給可能時間帯算出装置に
おいて、 リソース源のリソース供給量情報を時間に対して段階的
に変化する関数の形式で表して格納する供給パターン格
納手段(1)と、リソース消費装置のリソース消費量情
報を時間に対して段階的に変化する関数の形式で表して
格納する消費パターン格納手段(2)とを備えるととも
に、 上記供給パターン格納手段(1)のリソース供給量情報
と上記消費パターン格納手段(2)のリソース消費量情
報とを最大被包含四角形に分解する最大被包含四角形分
解手段(3)と、この最大被包含四角形分解手段(3)
により分解されるリソース消費量情報の分解四角形がリ
ソース供給量情報の分解四角形に包含される状態となる
時間帯をすべての分解四角形の組み合わせについて求め
る分解四角形可能時間帯算出手段(4)と、この分解四
角形可能時間帯算出手段(4)により求められる時間帯
の共通部分の時間帯を算出する共通時間帯算出手段(5
)とを備えることで、リソース消費装置へのリソース供
給可能な時間帯を算出することを、特徴とするリソース
供給可能時間帯算出装置。
[Claims] A resource comprising a resource source with a limited resource supply capacity and a resource consuming device that consumes resources from this resource source, and for calculating a time period during which resources can be supplied to the resource consuming device. The available supply time slot calculation device includes a supply pattern storage means (1) that stores resource supply amount information of a resource source expressed in the form of a function that changes stepwise with respect to time, and resource consumption amount information of a resource consumption device. consumption pattern storage means (2) that represents and stores the information in the form of a function that changes stepwise with respect to time, and the resource supply amount information of the supply pattern storage means (1) and the consumption pattern storage means ( Maximum included rectangle decomposition means (3) that decomposes the resource consumption information of 2) into maximum included rectangles, and this maximum included rectangle decomposition means (3)
a decomposition rectangle possible time period calculation means (4) for calculating, for all combinations of decomposition rectangles, a time period in which the decomposition rectangle of the resource consumption information decomposed by is included in the decomposition rectangle of the resource supply amount information; Common time zone calculation means (5) that calculates the time zone of the common part of the time zones found by the decomposable rectangle possible time zone calculation means (4);
), thereby calculating a time slot in which resources can be supplied to a resource consuming device.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59214964A (en) * 1983-05-20 1984-12-04 Hitachi Ltd Conversational scheduling system
JPS6123003A (en) * 1984-07-09 1986-01-31 Hitachi Ltd Schedule drawing method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS59214964A (en) * 1983-05-20 1984-12-04 Hitachi Ltd Conversational scheduling system
JPS6123003A (en) * 1984-07-09 1986-01-31 Hitachi Ltd Schedule drawing method

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