JPH0410165A - 最適計画作成方法 - Google Patents
最適計画作成方法Info
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- JPH0410165A JPH0410165A JP2113742A JP11374290A JPH0410165A JP H0410165 A JPH0410165 A JP H0410165A JP 2113742 A JP2113742 A JP 2113742A JP 11374290 A JP11374290 A JP 11374290A JP H0410165 A JPH0410165 A JP H0410165A
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- solution
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- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 161
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 87
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims abstract description 58
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 52
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims description 86
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 43
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 30
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 22
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
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- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 2
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- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
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- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
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- Tourism & Hospitality (AREA)
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- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Control By Computers (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
本発明は、様々な計画業務において、計算機を利用した
計画作成における最適解作成方式、すなわち、最適計画
作成方式に関する。
計画作成における最適解作成方式、すなわち、最適計画
作成方式に関する。
計画問題における最適化に技術に関しては、従来、例え
ば、インターナショナルジャーナルオブプロダクション
リサーチ第２６巻１ｂ ５ （１９８８年）第８２１
〜８４４頁において論じられている。
ば、インターナショナルジャーナルオブプロダクション
リサーチ第２６巻１ｂ ５ （１９８８年）第８２１
〜８４４頁において論じられている。
この技術では、何等かの方法で作成した初期解を、特別
なアルゴリズムを用いて修正することにより、制約条件
を満足させながら、更に別の解を求め、評価値を最適化
するものである。上述の、修正のためのアルゴリズムは
、リソース競合を起こしていたオペレーションをリスト
アツブし、初期解を作成する際のリソース割当てと違っ
た割当て法を行った場合の評価値を予測して、評価値を
良くするようであれば、新しい割当て法に変更するとい
う方式を採っている。
なアルゴリズムを用いて修正することにより、制約条件
を満足させながら、更に別の解を求め、評価値を最適化
するものである。上述の、修正のためのアルゴリズムは
、リソース競合を起こしていたオペレーションをリスト
アツブし、初期解を作成する際のリソース割当てと違っ
た割当て法を行った場合の評価値を予測して、評価値を
良くするようであれば、新しい割当て法に変更するとい
う方式を採っている。
この方式は、計画問題を一種の探索問題として解こうと
するものであり、ゴールから逆向きにオペレーションを
適用して、ノードを生成していくことにより解を探索す
る。その際の評価関数として、上記従来技術では、処理
時間の合計値に関するものを用いている。
するものであり、ゴールから逆向きにオペレーションを
適用して、ノードを生成していくことにより解を探索す
る。その際の評価関数として、上記従来技術では、処理
時間の合計値に関するものを用いている。
上記従来技術では、各ノードｎの評価関数ｆ零を、開始
ノードからノードｎに至るコスト ２章とノードｎから
目的ノードに至るコスト ｈ本の二つの成分から成るも
のと考え、ｆ零が最小となるノードが展開のために選ば
れる。しかし、計画立案作業終了時の解の評価値を途中
で推定するための評価間数ｆ１Ｅを正確に計算すること
が難しく、計画中にはうまく求まらないことが多い。ま
た、ゴールから逆向きにオペレーションを適用して、ノ
ードを生成していくことによって解を探索するため、現
実的な計画問題では、最適解を求めるために多大の計算
時間を要するという問題もある６更に、現実の問題では
、幾つかの評価項目を考える必要があるが、上述の従来
技術で考慮している評価項目は、処理時間の合計に関す
るもの１種類だけであり、複数の評価関数を逐次取扱う
ことはできないという問題もある。
ノードからノードｎに至るコスト ２章とノードｎから
目的ノードに至るコスト ｈ本の二つの成分から成るも
のと考え、ｆ零が最小となるノードが展開のために選ば
れる。しかし、計画立案作業終了時の解の評価値を途中
で推定するための評価間数ｆ１Ｅを正確に計算すること
が難しく、計画中にはうまく求まらないことが多い。ま
た、ゴールから逆向きにオペレーションを適用して、ノ
ードを生成していくことによって解を探索するため、現
実的な計画問題では、最適解を求めるために多大の計算
時間を要するという問題もある６更に、現実の問題では
、幾つかの評価項目を考える必要があるが、上述の従来
技術で考慮している評価項目は、処理時間の合計に関す
るもの１種類だけであり、複数の評価関数を逐次取扱う
ことはできないという問題もある。
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的と
するところは、従来の技術における上述の如き問題を解
消し、各種の計画問題において、複数の評価関数を改善
して、最適な解を効率的に作成することが可能な最適計
画作成方式を提供することにある。
するところは、従来の技術における上述の如き問題を解
消し、各種の計画問題において、複数の評価関数を改善
して、最適な解を効率的に作成することが可能な最適計
画作成方式を提供することにある。
本発明の上述の目的は、計画作成の対象となるデータを
記憶する第１の記憶手段と、計画結果のデータを記憶す
る第２の記憶手段と、計画作成中の計画情報を記憶する
第３の記憶手段と、計画状況に応じて計画作成方法（計
画戦略）を選択する規則を記憶する第４の記憶手段と、
作成した計画結果の評価値の履歴を記憶する第５の記憶
手段を備え、前記第１の記憶手段、第２の記憶手段およ
び第４の記憶手段の内容に基づいて、候補となる計画戦
略の中から実行する計画戦略を一つ決定し、該計画戦略
に基づく計画を作成して、計画過程を前記第３の記憶手
段に記憶するとともに、計画結果を前記第２の記憶手段
に記憶する解生成ステップと、前記第１の記憶手段、第
２の記憶手段の内容に基づいて、最新の計画結果に関す
る各評価項目の評価値を計算して、前記第５の記憶手段
に記憶する評価ステップとを有する最適計画作成方式に
おいて、少なくとも一つ以上の評価項目の評価値を改善
するための計画方法の適用優先順位と改善すべき評価値
を記憶する第６の記憶手段を設けるとともに、前記第５
の記憶手段に記憶されている履歴の中で、前記第６の記
憶手段に記憶された改善すべき評価項目の評価値が最良
のケースを選択する評価ステップと、前記最良のケース
の状態を記憶した前記第３の記憶手段、第６の記憶手段
の内容に基づいて、計画戦略を変更する状態位置と新た
な計画戦略を求め、前記状態位置まで計画の状況を戻（
バックトラック）し、前記新たな計画戦略に対応する解
生成ステップを実行し、状態を分岐させる最適化ステッ
プとを設けたことを特徴とする最適計画作成方式によっ
て達成される。
記憶する第１の記憶手段と、計画結果のデータを記憶す
る第２の記憶手段と、計画作成中の計画情報を記憶する
第３の記憶手段と、計画状況に応じて計画作成方法（計
画戦略）を選択する規則を記憶する第４の記憶手段と、
作成した計画結果の評価値の履歴を記憶する第５の記憶
手段を備え、前記第１の記憶手段、第２の記憶手段およ
び第４の記憶手段の内容に基づいて、候補となる計画戦
略の中から実行する計画戦略を一つ決定し、該計画戦略
に基づく計画を作成して、計画過程を前記第３の記憶手
段に記憶するとともに、計画結果を前記第２の記憶手段
に記憶する解生成ステップと、前記第１の記憶手段、第
２の記憶手段の内容に基づいて、最新の計画結果に関す
る各評価項目の評価値を計算して、前記第５の記憶手段
に記憶する評価ステップとを有する最適計画作成方式に
おいて、少なくとも一つ以上の評価項目の評価値を改善
するための計画方法の適用優先順位と改善すべき評価値
を記憶する第６の記憶手段を設けるとともに、前記第５
の記憶手段に記憶されている履歴の中で、前記第６の記
憶手段に記憶された改善すべき評価項目の評価値が最良
のケースを選択する評価ステップと、前記最良のケース
の状態を記憶した前記第３の記憶手段、第６の記憶手段
の内容に基づいて、計画戦略を変更する状態位置と新た
な計画戦略を求め、前記状態位置まで計画の状況を戻（
バックトラック）し、前記新たな計画戦略に対応する解
生成ステップを実行し、状態を分岐させる最適化ステッ
プとを設けたことを特徴とする最適計画作成方式によっ
て達成される。
本発明に係る最適計画作成方式においては、まず、解生
成ステップで、計画状況に応じた計画戦略の決定、計画
戦略の実行を繰り返して、初期解を作成する０次に、評
価ステップで、上で作成した最新の解の評価値を計算し
、既作成の解で改善すべき評価項目の評価値が最良の解
を選び、最適化ステップで、上記最良の解を作成した過
程で、改善すべき評価項目の評価値を良くする可能性の
高い分岐を、できるだけ初期状態に近い位置で選択し、
その状態に計画状況を戻し、既作成の最良解の求解時と
は別の評価値を良くする可能性の高い計画戦略を一つ実
行し、その後頁に、上述の解生成ステップを実行して、
新たな解を生成する。
成ステップで、計画状況に応じた計画戦略の決定、計画
戦略の実行を繰り返して、初期解を作成する０次に、評
価ステップで、上で作成した最新の解の評価値を計算し
、既作成の解で改善すべき評価項目の評価値が最良の解
を選び、最適化ステップで、上記最良の解を作成した過
程で、改善すべき評価項目の評価値を良くする可能性の
高い分岐を、できるだけ初期状態に近い位置で選択し、
その状態に計画状況を戻し、既作成の最良解の求解時と
は別の評価値を良くする可能性の高い計画戦略を一つ実
行し、その後頁に、上述の解生成ステップを実行して、
新たな解を生成する。
この操作を、時間の許す限り繰り返して、各評価項目の
評価値を逐次改善することにより、最適解を作成する。
評価値を逐次改善することにより、最適解を作成する。
なお、通常、評価項目は複数あり、最適化操作時には、
その一つが指定される。
その一つが指定される。
上述の如き方式により、各種の計画問題において、複数
の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成するこ
とができる。
の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成するこ
とができる。
［実施例］
以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する
。
。
まず、本発明の第一の実施例を説明する。
第１図は、本発明の第一の実施例を示す計画作成支援シ
ステムの機能ブロックとテーブルの関連図である。各ブ
ロック、テーブルの詳細は、順次他の図面で説明する。
ステムの機能ブロックとテーブルの関連図である。各ブ
ロック、テーブルの詳細は、順次他の図面で説明する。
本実施例の計画作成支援システムは、全体制御部１０１
．対象データテーブル１０２．計画結果テーブル１０３
．計画過程トレーステーブル１０４９戦略決定テーブル
１０５．評価テーブル１０６．最適化方式定義テーブル
１０７．考慮時間テーブル１０８２割付は戦略アルゴリ
ズム群１０９．解生成部１１０．評価部１１１．最適化
部１１２から構成され、計画の初期解を作成し、該初期
解を基に、指定の評価項目を改善しながら、最適な解を
作成する。
．対象データテーブル１０２．計画結果テーブル１０３
．計画過程トレーステーブル１０４９戦略決定テーブル
１０５．評価テーブル１０６．最適化方式定義テーブル
１０７．考慮時間テーブル１０８２割付は戦略アルゴリ
ズム群１０９．解生成部１１０．評価部１１１．最適化
部１１２から構成され、計画の初期解を作成し、該初期
解を基に、指定の評価項目を改善しながら、最適な解を
作成する。
以下の説明においては、複数の加工工程を経て製造され
る製品の納期、最早着手可能日等を考慮して、各製品の
製造ロットの加工（仕事）を、どの装置（資源）に何時
割当てるかを決定する日程管理問題を例として説明する
。
る製品の納期、最早着手可能日等を考慮して、各製品の
製造ロットの加工（仕事）を、どの装置（資源）に何時
割当てるかを決定する日程管理問題を例として説明する
。
まず、前述の全体制御部２０１の動作を、第２図のフロ
ーチャートに基づいて説明する。
ーチャートに基づいて説明する。
全体制御部ｌＯ１は、まず、利用者から改善すべき評価
項目と最適解を作成するために考慮可能な時間を入力し
、上述の改善すべき評価項目を後述する最適化方式定義
テーブル１０７中の改善評価項目に格納し、また、上述
の考慮可能な時間を考慮時間テーブル１０８に格納する
（ステップ２０１）。次に、計画結果テーブル１０３と
計画過程トレーステーブル＋０４を初期化した後、解生
成部■σを起動して初期解を作成する（ステップ２０２
と２０３）。
項目と最適解を作成するために考慮可能な時間を入力し
、上述の改善すべき評価項目を後述する最適化方式定義
テーブル１０７中の改善評価項目に格納し、また、上述
の考慮可能な時間を考慮時間テーブル１０８に格納する
（ステップ２０１）。次に、計画結果テーブル１０３と
計画過程トレーステーブル＋０４を初期化した後、解生
成部■σを起動して初期解を作成する（ステップ２０２
と２０３）。
次に、評価部１１１を起動して、作成した最新の解につ
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、設定された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ２０４）。
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、設定された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ２０４）。
次に、最適化部１１２を起動して、上述の最良のケース
の解生成過程の状態で割付は戦略を変更する位置と新た
な使用戦略を求め、その位置まで状態をバックトラック
して、上述の新たな割付は戦略に変更する（ステップ２
０５）。次に、解生成部１１０を起動して、引き続き、
残りの部分の計画を立案し、別解を作成する（ステップ
２０６）。
の解生成過程の状態で割付は戦略を変更する位置と新た
な使用戦略を求め、その位置まで状態をバックトラック
して、上述の新たな割付は戦略に変更する（ステップ２
０５）。次に、解生成部１１０を起動して、引き続き、
残りの部分の計画を立案し、別解を作成する（ステップ
２０６）。
次に、上述の考慮時間テーブル１０８に格納されている
考慮時間をオーバーしているが否かを判定しくステップ
２０７）、考慮時間をオーバーしていなければステップ
２０４の処理に戻り、オーバーしていれば評価部１１１
を起動して、既作成の解の中から設定された改善評価項
目に関する最良のケースを選択して（ステップ２０８）
、この最良のケースを表示する（ステップ２０９）。次
に、利用者に改善項目の変更について問い合せ、改善項
目を変更するならば、利用者から再び改善すべき評価項
目と考慮時間を入力して、ステップ２０４の処理に戻り
、そうでなければ処理を終了する（ステップ２１０）。
考慮時間をオーバーしているが否かを判定しくステップ
２０７）、考慮時間をオーバーしていなければステップ
２０４の処理に戻り、オーバーしていれば評価部１１１
を起動して、既作成の解の中から設定された改善評価項
目に関する最良のケースを選択して（ステップ２０８）
、この最良のケースを表示する（ステップ２０９）。次
に、利用者に改善項目の変更について問い合せ、改善項
目を変更するならば、利用者から再び改善すべき評価項
目と考慮時間を入力して、ステップ２０４の処理に戻り
、そうでなければ処理を終了する（ステップ２１０）。
本実施例における最適化の考え方は、以下の通りである
。本実施例の解生成過程では、ある状態から次の状態へ
遷移する際に、前述の戦略決定テーブル！０５により候
補戦略とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に
戦略を実行する。すなわち、ある評価項目を改善する場
合に、本実施例では、できるだけ初期状態に近い状態で
、候補戦略中にある使用戦略より改善優先順位の高い戦
略に変更する分岐処理を実行して別解を作成する。
。本実施例の解生成過程では、ある状態から次の状態へ
遷移する際に、前述の戦略決定テーブル！０５により候
補戦略とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に
戦略を実行する。すなわち、ある評価項目を改善する場
合に、本実施例では、できるだけ初期状態に近い状態で
、候補戦略中にある使用戦略より改善優先順位の高い戦
略に変更する分岐処理を実行して別解を作成する。
この様子を第１０図に示した。
第１０図において、Ｏは解生成過程の各状態を表わすノ
ードを示し、Ｏの中の数字はノード胤を示している。ま
た、→は枝を示し、１にはノード尚（ｎ）からノードｆ
ｆ１（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略隘を示し
、ｋは枝走を示している。第１０図では、ノード隘がＯ
→１→２→３→４という順で生成され、ノード気が４の
ときが初期解の状態であるにの初期解を改善する場合、
ノード凪がＯ→１→２→３→４へ遷移するときの各遷移
段階において、使用戦略より改善優先順位の高い候補戦
略の有無を判定して、ある場合に分岐する。
ードを示し、Ｏの中の数字はノード胤を示している。ま
た、→は枝を示し、１にはノード尚（ｎ）からノードｆ
ｆ１（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略隘を示し
、ｋは枝走を示している。第１０図では、ノード隘がＯ
→１→２→３→４という順で生成され、ノード気が４の
ときが初期解の状態であるにの初期解を改善する場合、
ノード凪がＯ→１→２→３→４へ遷移するときの各遷移
段階において、使用戦略より改善優先順位の高い候補戦
略の有無を判定して、ある場合に分岐する。
以下、上記動作の詳細を、順を追って説明することにす
る。
る。
まず、解生成部１１０について説明するが、その前に、
第４図に基づいて、計画過程トレーステーブル１０４の
構成を説明する。
第４図に基づいて、計画過程トレーステーブル１０４の
構成を説明する。
計画過程トレーステーブル１０４は、第４図（ａ）〜（
ｆ）に示す如く、状態管理テーブル４０１．展開枝情報
管理テーブル４０２．現在ノードＮａ ５０１．次使用
ノードＮ１１５０２．現在枝１１１ｃｔ ５０３．最適
解作成結果テーブル５０４から成る。
ｆ）に示す如く、状態管理テーブル４０１．展開枝情報
管理テーブル４０２．現在ノードＮａ ５０１．次使用
ノードＮ１１５０２．現在枝１１１ｃｔ ５０３．最適
解作成結果テーブル５０４から成る。
状態管理テーブル４０１は、計画作成過程の各状態（ノ
ード）において、候補となる戦略とその適用優先順位、
展開した枝の数と展開した順に枝の割付は情報を格納し
た展開枝情報管理テーブル４０２の枝隘、前の状態のノ
ード隘を、それぞれ、格納している。なお、展開した枝
の嵐は展開した順に格納している。展開枝情報管理テー
ブル４０２は、計画作成過程の各状態（ノード）におい
て、枝を展開する際に使用した戦略、そのときに割付け
た仕事先や資源晃等の割付は情報および後の状態のノー
ド翫を、それぞれ、格納している。
ード）において、候補となる戦略とその適用優先順位、
展開した枝の数と展開した順に枝の割付は情報を格納し
た展開枝情報管理テーブル４０２の枝隘、前の状態のノ
ード隘を、それぞれ、格納している。なお、展開した枝
の嵐は展開した順に格納している。展開枝情報管理テー
ブル４０２は、計画作成過程の各状態（ノード）におい
て、枝を展開する際に使用した戦略、そのときに割付け
た仕事先や資源晃等の割付は情報および後の状態のノー
ド翫を、それぞれ、格納している。
また、現在ノードＮＩＬ ５０１は、状態管理テーブル
４０１において計画作成過程で現在使月中のノード磁を
格納し、次使用ノード先５０２は、状態管理テーブル４
０１において計画作成過程で次に使用するノード忠を格
納し、現在枝嵐５０３は、展開枝情報管理テーブル４０
２の現在使月中の枝嵐を格納し、最適解作成結果テーブ
ル５０４は、作成した解の使用戦略翫のシーケンスを作
成類に格納している。
４０１において計画作成過程で現在使月中のノード磁を
格納し、次使用ノード先５０２は、状態管理テーブル４
０１において計画作成過程で次に使用するノード忠を格
納し、現在枝嵐５０３は、展開枝情報管理テーブル４０
２の現在使月中の枝嵐を格納し、最適解作成結果テーブ
ル５０４は、作成した解の使用戦略翫のシーケンスを作
成類に格納している。
解生成部１１０の動作を、第３図のフローチャートに基
づいて説明する。
づいて説明する。
解生成部１１０は、全体制御部１０１から起動されると
、まず、現在ノード隘５０２を「１」にセットする。な
お、現在ノードＮＩＬ ５０１は、ステップ２０３の初
期解作成時には「０」、ステップ２０６の別解作成時に
は「４ノがセットされている（ステップ３０１）。
、まず、現在ノード隘５０２を「１」にセットする。な
お、現在ノードＮＩＬ ５０１は、ステップ２０３の初
期解作成時には「０」、ステップ２０６の別解作成時に
は「４ノがセットされている（ステップ３０１）。
次に、対象データテーブル１０２および計画結果テーブ
ル１０３のデータに基づいて、仕事や資源に関する計画
状況を判定するための特徴量を計算し、第６図に示した
戦略決定テーブル１０５の条件を順に比較し、条件を満
足した場合、１から順に適用優先順位をつけて、状態管
理テーブル４０１のノードＰｋＬｉの候補戦略優先順位
の上記条件に対応する戦略嵐の値として、上記適用優先
順位を格納する（ステップ３０２）。
ル１０３のデータに基づいて、仕事や資源に関する計画
状況を判定するための特徴量を計算し、第６図に示した
戦略決定テーブル１０５の条件を順に比較し、条件を満
足した場合、１から順に適用優先順位をつけて、状態管
理テーブル４０１のノードＰｋＬｉの候補戦略優先順位
の上記条件に対応する戦略嵐の値として、上記適用優先
順位を格納する（ステップ３０２）。
第５図に、対象データテーブル１０２の具体例を示す。
第５図（ａ）は仕事に関する計画対象データの一例を、
また、第５図（ｂ）は装置に関する計画対象データの一
例を示している。状態管理テーブル４０１のノードｋｉ
の候補戦略魔のうち、優先順位が高い順に戦略を選び、
割付は戦略アルゴリズム群１０９の中から上記戦略に対
応する割付は戦略アルゴリズムを実行する（ステップ３
０３）。
また、第５図（ｂ）は装置に関する計画対象データの一
例を示している。状態管理テーブル４０１のノードｋｉ
の候補戦略魔のうち、優先順位が高い順に戦略を選び、
割付は戦略アルゴリズム群１０９の中から上記戦略に対
応する割付は戦略アルゴリズムを実行する（ステップ３
０３）。
次に、ステップ３０４において、ステップ３０３におけ
る割付は実行が成功したか否かを判定し、割付は実行が
成功した場合は、上記割付は実行結果を、第７図に示す
計画結果テーブル１０３．第４図に示した計画過程トレ
ーステーブル１０４に格納しくステップ３０５）、現在
ノード隘５０１（ｉ ）；次使用ノードｌ！１Ｌ５０２
．現在枝覧５０３をｒｌＪカウントアツプしくステップ
３０６）で、ステップ３０２の処理に戻る。また、ステ
ップ３０３における割付は実行が成功しなかった場合は
、未実行の上記候補戦略があるか否かを判定しくステッ
プ３０７）、あればステップ３０３の処理に戻り、なけ
れば処理を終了する。
る割付は実行が成功したか否かを判定し、割付は実行が
成功した場合は、上記割付は実行結果を、第７図に示す
計画結果テーブル１０３．第４図に示した計画過程トレ
ーステーブル１０４に格納しくステップ３０５）、現在
ノード隘５０１（ｉ ）；次使用ノードｌ！１Ｌ５０２
．現在枝覧５０３をｒｌＪカウントアツプしくステップ
３０６）で、ステップ３０２の処理に戻る。また、ステ
ップ３０３における割付は実行が成功しなかった場合は
、未実行の上記候補戦略があるか否かを判定しくステッ
プ３０７）、あればステップ３０３の処理に戻り、なけ
れば処理を終了する。
次に、評価部１１１の動作を説明する前に、第８図によ
り、評価テーブル１０６を説明する。
り、評価テーブル１０６を説明する。
評価テーブル１０６は、評価値テーブル９０１と最良ケ
ース胤９０２とから成る。評価値テーブル９０１のケー
ス隘は、最適解作成結果テーブル５０４のケース患に対
応し、各ケース患の解に関して、各評価項目に関する評
価値とそのとき設定されている改善評価項目とを格納し
ている。また、最良ケース９０２は、作成済みの解の中
から、現在設定されている改善評価項目が最良のケース
隘を格納している。
ース胤９０２とから成る。評価値テーブル９０１のケー
ス隘は、最適解作成結果テーブル５０４のケース患に対
応し、各ケース患の解に関して、各評価項目に関する評
価値とそのとき設定されている改善評価項目とを格納し
ている。また、最良ケース９０２は、作成済みの解の中
から、現在設定されている改善評価項目が最良のケース
隘を格納している。
評価部Ｉ１１は、全体Ｍｌｆ部１０１から起動されると
、対象データテーブル１０２と計画結果テーブル１０３
を入力し、予め用意された評価値算出プログラムにより
各評価項目に対する評価値を計算し、後述する最適化方
式定義テーブル１０７の改善評価項目とともに、評価値
テーブル９０１に格納する。
、対象データテーブル１０２と計画結果テーブル１０３
を入力し、予め用意された評価値算出プログラムにより
各評価項目に対する評価値を計算し、後述する最適化方
式定義テーブル１０７の改善評価項目とともに、評価値
テーブル９０１に格納する。
次に、上記改善項目に関して、最良のケース階を求めて
、これを最良ケース隘９０２に格納し、該最良ケース魚
の解を解作成結果テーブル５０４の割付はシーケンスに
基づいて再現し、この解生成過程の情報を状態管理テー
ブル４０１および展開枝情報管理テーブル４０２に格納
する。
、これを最良ケース隘９０２に格納し、該最良ケース魚
の解を解作成結果テーブル５０４の割付はシーケンスに
基づいて再現し、この解生成過程の情報を状態管理テー
ブル４０１および展開枝情報管理テーブル４０２に格納
する。
次に、最適化部１１２を説明する前に、第９図により、
最適化方式定義テーブル１０７を説明する。
最適化方式定義テーブル１０７を説明する。
第９図に示す如く、最適化方式定義テーブル１０７は、
評価値改善テーブル１００１と改善評価項目１００２と
から成る。評価値改善テーブル１００１は、評価項目を
改善するために、各戦略が評価項目毎にどの程度有効か
という経験的な知識を、■から順に優先順位をつけて表
わしたテーブルである。第９図の例では、“未割付はジ
ョブ数″′という評価項目を改善するのに有効な適用戦
略は、戦略３２戦略２゜戦略４の順であることを示して
いる。改善評価項目＋００２は、利用者が設定した改善
すべき評価項目を格納している。
評価値改善テーブル１００１と改善評価項目１００２と
から成る。評価値改善テーブル１００１は、評価項目を
改善するために、各戦略が評価項目毎にどの程度有効か
という経験的な知識を、■から順に優先順位をつけて表
わしたテーブルである。第９図の例では、“未割付はジ
ョブ数″′という評価項目を改善するのに有効な適用戦
略は、戦略３２戦略２゜戦略４の順であることを示して
いる。改善評価項目＋００２は、利用者が設定した改善
すべき評価項目を格納している。
前述の如く、本実施例における最適化部の考え方は、以
下の通りである。すなわち、ある状態から次の状態へ遷
移する際には、戦略決定テーブル１０５により候補戦略
とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に戦略を
実行する。ここで、ある評価項目を改善する場合、本実
施例では、上述の評価値改善テーブル１００１を利用し
て、できるだけ初期状態に近い状態で、候補戦略中に使
用戦略より改善優先順位の高い戦略があれば、該戦略に
変更する分岐処理を実行して別解を作成する。この考え
方を、状態管理テーブル４０１．展開枝情報管理テーブ
ル４０２．評価値改善テーブルｔｏｏｌ、改善評価項目
１００２のデータを用いて説明する。
下の通りである。すなわち、ある状態から次の状態へ遷
移する際には、戦略決定テーブル１０５により候補戦略
とその適用優先順位を求め、優先順位の高い順に戦略を
実行する。ここで、ある評価項目を改善する場合、本実
施例では、上述の評価値改善テーブル１００１を利用し
て、できるだけ初期状態に近い状態で、候補戦略中に使
用戦略より改善優先順位の高い戦略があれば、該戦略に
変更する分岐処理を実行して別解を作成する。この考え
方を、状態管理テーブル４０１．展開枝情報管理テーブ
ル４０２．評価値改善テーブルｔｏｏｌ、改善評価項目
１００２のデータを用いて説明する。
第１０図において、○は解生成過程の各状態を表わすノ
ードを示し、Ｏの中の数字はノード隘を示している。ま
た、→は枝を示し、１にはノード階（ｎ）からノードＮ
ａ（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略磁を示し、
ｋは枝走を示している。第１０図では、ノード階がＯ→
１→２→３→４という順で生成され、ノード嵐が４のと
きが初期解の状態である。評価値改善テーブル１００１
かられかるのは、改善評価項目「未割付はジョブ数」の
改善優先順位の高い戦略は、戦略３２戦略２．戦略４の
順であることである。
ードを示し、Ｏの中の数字はノード隘を示している。ま
た、→は枝を示し、１にはノード階（ｎ）からノードＮ
ａ（ｎ＋１）へ遷移する際に使用された戦略磁を示し、
ｋは枝走を示している。第１０図では、ノード階がＯ→
１→２→３→４という順で生成され、ノード嵐が４のと
きが初期解の状態である。評価値改善テーブル１００１
かられかるのは、改善評価項目「未割付はジョブ数」の
改善優先順位の高い戦略は、戦略３２戦略２．戦略４の
順であることである。
上述の初期解を、「未割付はジョブ数」に関して改善す
る場合、まず、ノード患がＯ→１へ遷移するときは、候
補戦略は戦略２２戦略４２戦略５であり、使用戦略２よ
り改善優先順位の高い戦略がないので、次のノードを調
べる。次のノード１→２への遷移では、候補戦略が戦略
１２戦略３１戦略５であり、使用戦略５より改善優先順
位の高い戦略３が候補戦略の中にあるので、ノードＮｃ
ｔ＝１を分岐ノードとして選び、また、新たな使用戦略
として戦略３を選ぶ。次に、ノード凪＝１の状態までバ
ックトラックして割付は状態を戻し、新使用戦略の戦略
３を実行して、ノード階＝５の状態を生成する。
る場合、まず、ノード患がＯ→１へ遷移するときは、候
補戦略は戦略２２戦略４２戦略５であり、使用戦略２よ
り改善優先順位の高い戦略がないので、次のノードを調
べる。次のノード１→２への遷移では、候補戦略が戦略
１２戦略３１戦略５であり、使用戦略５より改善優先順
位の高い戦略３が候補戦略の中にあるので、ノードＮｃ
ｔ＝１を分岐ノードとして選び、また、新たな使用戦略
として戦略３を選ぶ。次に、ノード凪＝１の状態までバ
ックトラックして割付は状態を戻し、新使用戦略の戦略
３を実行して、ノード階＝５の状態を生成する。
ノード隘＝５以降は、戦略決定テーブル１０５による割
付は実行を繰り返して、新たな解を生成する。第１０図
の例では、ノード隘＝７の状態が、新たな解（別解）が
求まった状態を示しており、未割付はジョブ数は１５と
なり、初期解より改善された解が得られたことを示して
いる。なお、すべての状態で、候補戦略中に使用戦略よ
り改善優先順位の高い戦略がなければ、できるだけ初期
状態に近い状態で、使用戦略の次に適用優先順位の高い
候補戦略に変更して新たな解を作成する。
付は実行を繰り返して、新たな解を生成する。第１０図
の例では、ノード隘＝７の状態が、新たな解（別解）が
求まった状態を示しており、未割付はジョブ数は１５と
なり、初期解より改善された解が得られたことを示して
いる。なお、すべての状態で、候補戦略中に使用戦略よ
り改善優先順位の高い戦略がなければ、できるだけ初期
状態に近い状態で、使用戦略の次に適用優先順位の高い
候補戦略に変更して新たな解を作成する。
以上の処理のうちで最適化部１１２では、最良のケース
の解生成過程の状態で、改善評価項目を改善するために
適切な割付は戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求
め、該位置までバックトラックして、上述の新たな割付
は戦略に変更する分岐処理までを実行する。以下、最適
化部１１２の動作を、第１１図に示すフローチャートに
基づいて説明する。
の解生成過程の状態で、改善評価項目を改善するために
適切な割付は戦略を変更する位置と新たな使用戦略を求
め、該位置までバックトラックして、上述の新たな割付
は戦略に変更する分岐処理までを実行する。以下、最適
化部１１２の動作を、第１１図に示すフローチャートに
基づいて説明する。
最適化部１１２は、全体制御部１０１から起動されると
動作し、まず、” ｏ ”を評価すべきノード１にセッ
トする（ステップ＋２０１）。また、最良ケースのノー
ド隘ｌにおける候補戦略の適用優先順位Ｊを” ｏ ’
にセットする（ステップ１２０２）。次に、ノードＮｎ
ｉが、最良ケースの最終ノード階か否かを判定する（ス
テップ＋２０３）。ステップ１２０３における判定で、
ノード魚１が最終ノードでなければ、状態管理テーブル
４０１．展開枝情報管理テーブル４０２゜評価値改善テ
ーブル１００１に基づいて、最良ケースのノードＮ＋ｌ
ｉにおいて、候補戦略中に使用戦略でない改善優先順位
Ｊの戦略があるか否かを判定しくステップ１２０４）、
あれば、ステップ１２０７で、バックトラック位置ノー
ド患にノード隘ｌを、新使用戦略階に上記候補戦略中で
改善優先順位Ｊの戦略隘を設定し、ステップ１２０８の
処理を実行する。スチップ１２０４の判定で、候補戦略
中に使用戦略より改善優先順位の高い戦略がなければ、
ｌを１カウントアツプして（ステップ＋２０５）、ステ
ップ１２０３の処理へ戻る。
動作し、まず、” ｏ ”を評価すべきノード１にセッ
トする（ステップ＋２０１）。また、最良ケースのノー
ド隘ｌにおける候補戦略の適用優先順位Ｊを” ｏ ’
にセットする（ステップ１２０２）。次に、ノードＮｎ
ｉが、最良ケースの最終ノード階か否かを判定する（ス
テップ＋２０３）。ステップ１２０３における判定で、
ノード魚１が最終ノードでなければ、状態管理テーブル
４０１．展開枝情報管理テーブル４０２゜評価値改善テ
ーブル１００１に基づいて、最良ケースのノードＮ＋ｌ
ｉにおいて、候補戦略中に使用戦略でない改善優先順位
Ｊの戦略があるか否かを判定しくステップ１２０４）、
あれば、ステップ１２０７で、バックトラック位置ノー
ド患にノード隘ｌを、新使用戦略階に上記候補戦略中で
改善優先順位Ｊの戦略隘を設定し、ステップ１２０８の
処理を実行する。スチップ１２０４の判定で、候補戦略
中に使用戦略より改善優先順位の高い戦略がなければ、
ｌを１カウントアツプして（ステップ＋２０５）、ステ
ップ１２０３の処理へ戻る。
また、ステップＩ２Ｏ３の判定で、ノードｔｌｈｉが最
終ノードであれば、ノードＮ１１ｉを“０”にリセット
し、Ｊを１カウントアツプして（ステップ１２０６）、
ステップ１２０３の処理へ戻る。ステップ１２０８では
、バックトラック位置ノード嵐の状態まで、割付は状態
を戻す。すなわち、状態管理テーブル４０１゜展開枝情
報管理テーブル４０２に基づいて、最終ノードから順に
計画結果テーブル１０３および最適解作成結果テーブル
５０４の割付は結果を削除する。
終ノードであれば、ノードＮ１１ｉを“０”にリセット
し、Ｊを１カウントアツプして（ステップ１２０６）、
ステップ１２０３の処理へ戻る。ステップ１２０８では
、バックトラック位置ノード嵐の状態まで、割付は状態
を戻す。すなわち、状態管理テーブル４０１゜展開枝情
報管理テーブル４０２に基づいて、最終ノードから順に
計画結果テーブル１０３および最適解作成結果テーブル
５０４の割付は結果を削除する。
次に、ステップ１２０９では、バックトラック位置ノー
ド嵐の状態で、上述の処理で決定された新使用戦略階に
対応する割付は戦略アルゴリズム１０９を実行する。
ド嵐の状態で、上述の処理で決定された新使用戦略階に
対応する割付は戦略アルゴリズム１０９を実行する。
次に、ステップ１２１０で、割付は実行が成功したか否
かを判定し、割付は実行が成功した場合は、現在ノード
Ｎｌ ５０１．次使用ノード５０２．現在枝気５０３を
、それぞれ１カウントアツプした後、状態管理テーブル
４０１のバックトラック位置ノード隘の展開被数を１カ
ウントアツプし、展開枝磁に現在枝患５０３を追加して
、上記割付は実行結果を、計画結果テーブル＋０３およ
び展開枝情報管理テーブル４０２の現在枝患５０３の位
置に格納し、処理を終了する（ステップ１２１１）。ま
た、ステップ１２１Ｏの判定で、割付は実行が不可の場
合は、状態管理テーブル４０１には、ノード隘ｉの候補
戦略から上述の新使用戦略磁を削除しくステップ１２１
２）、次に、ｉを１カウントアツプして（ステップ１２
１３）、ステップ１２０２の処理に戻る。
かを判定し、割付は実行が成功した場合は、現在ノード
Ｎｌ ５０１．次使用ノード５０２．現在枝気５０３を
、それぞれ１カウントアツプした後、状態管理テーブル
４０１のバックトラック位置ノード隘の展開被数を１カ
ウントアツプし、展開枝磁に現在枝患５０３を追加して
、上記割付は実行結果を、計画結果テーブル＋０３およ
び展開枝情報管理テーブル４０２の現在枝患５０３の位
置に格納し、処理を終了する（ステップ１２１１）。ま
た、ステップ１２１Ｏの判定で、割付は実行が不可の場
合は、状態管理テーブル４０１には、ノード隘ｉの候補
戦略から上述の新使用戦略磁を削除しくステップ１２１
２）、次に、ｉを１カウントアツプして（ステップ１２
１３）、ステップ１２０２の処理に戻る。
本実施例によれば、初期解を基に、利用者が指定した評
価項目を逐次改善しながら、利用者にとって望まし−い
最適な解を作成することができるという効果がある。ま
た、本実施例によれば、利用者が考慮時間を設定するこ
とができるので、実行可能な時間内で、解を最適解に近
付けることができるという効果がある。更に、バックト
ラック位置の決定においては、できるだけ初期の状態に
近いところで、指定の評価項目を改善する戦略に変更す
るので、当該指定評価値を改善した別解を、効率的に作
成できるという効果もある。
価項目を逐次改善しながら、利用者にとって望まし−い
最適な解を作成することができるという効果がある。ま
た、本実施例によれば、利用者が考慮時間を設定するこ
とができるので、実行可能な時間内で、解を最適解に近
付けることができるという効果がある。更に、バックト
ラック位置の決定においては、できるだけ初期の状態に
近いところで、指定の評価項目を改善する戦略に変更す
るので、当該指定評価値を改善した別解を、効率的に作
成できるという効果もある。
なお、上記実施例においては、バックトラック位置の決
定と分岐処理をできるだけ初期状態に近いところから順
に実施する例を示したが、逆に、最終状態から順に行う
ことも可能である。この場合には、別解を短時間で作成
できるという効果がある。
定と分岐処理をできるだけ初期状態に近いところから順
に実施する例を示したが、逆に、最終状態から順に行う
ことも可能である。この場合には、別解を短時間で作成
できるという効果がある。
次に、本発明の第二の実施例である計画作成システムを
、第１２図に示す機能ブロックとテーブルの関連図を中
心に説明する。なお、本実施例に示す計画作成システム
と、第一の実施例に示した計画作成システムとの相異は
、全体制御部の処理内容、および、改善評価項目選択部
、改善評価項目決定テーブルを有する点にある。
、第１２図に示す機能ブロックとテーブルの関連図を中
心に説明する。なお、本実施例に示す計画作成システム
と、第一の実施例に示した計画作成システムとの相異は
、全体制御部の処理内容、および、改善評価項目選択部
、改善評価項目決定テーブルを有する点にある。
本実施例に示す計画作成システムは、全体制御部１３０
１．対象データテーブル１０２．計画結果テーブル１０
３．計画過程トレーステーブル１０４１戦略決定テーブ
ル１０５．評価テーブル１０６．最適化方式定義テーブ
ル１０７．考慮時間テープ９１０８２割付は戦略アルゴ
リズム群１０９．解生成部１１０．評価部１１１．最適
化部＋１２および改善評価項目選択部＋３０２．改善評
価項目決定テーブル１３０３から構成され、計画の初期
解を作成し、該初期解を基に、指定の評価項目を改善し
ながら、最適な解を作成する。対象データテーブル１０
２．計画結果テーブル１０３．計・両過程トレーステー
ブル１０４１戦略決定テーブル１０５．評価テーブル１
０６．最適化方式定義テーブル１０７．考慮時間テーブ
ル１０８９割付は戦略アルゴリズム群１０９．解生成部
１１０．評価部１１１．最適化部１１２の内容は、第一
の実施例と同様である。
１．対象データテーブル１０２．計画結果テーブル１０
３．計画過程トレーステーブル１０４１戦略決定テーブ
ル１０５．評価テーブル１０６．最適化方式定義テーブ
ル１０７．考慮時間テープ９１０８２割付は戦略アルゴ
リズム群１０９．解生成部１１０．評価部１１１．最適
化部＋１２および改善評価項目選択部＋３０２．改善評
価項目決定テーブル１３０３から構成され、計画の初期
解を作成し、該初期解を基に、指定の評価項目を改善し
ながら、最適な解を作成する。対象データテーブル１０
２．計画結果テーブル１０３．計・両過程トレーステー
ブル１０４１戦略決定テーブル１０５．評価テーブル１
０６．最適化方式定義テーブル１０７．考慮時間テーブ
ル１０８９割付は戦略アルゴリズム群１０９．解生成部
１１０．評価部１１１．最適化部１１２の内容は、第一
の実施例と同様である。
全体制御部１３０１の動作を、第１３図に示すフローチ
ャートに基づいて説明する。
ャートに基づいて説明する。
全体制御部１３０１は、まず、利用者から最適解を作成
するために考慮可能な時間を入力し、これを考慮時間テ
ーブル１０８に格納し、また、計画結果テーブル１０３
と直針過程トレーステーブル１０４を初期化しくステッ
プ１４０１）た後、解生成部＋１０を起動して初期解を
作成する（ステップ１４０２）。次に、改善評価項目選
択部１３０２を起動し、改善すべき評価項目を選択する
（ステップ＋４０３）。
するために考慮可能な時間を入力し、これを考慮時間テ
ーブル１０８に格納し、また、計画結果テーブル１０３
と直針過程トレーステーブル１０４を初期化しくステッ
プ１４０１）た後、解生成部＋１０を起動して初期解を
作成する（ステップ１４０２）。次に、改善評価項目選
択部１３０２を起動し、改善すべき評価項目を選択する
（ステップ＋４０３）。
次に、評価部Ｉｌｌを起動して、作成した最新の解につ
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、選択された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ１４０４）。
いて各評価項目に関する評価値を計算し、既作成の解の
中から、選択された改善評価項目に関する最良のケース
を選択する（ステップ１４０４）。
次に、最適化部１１２を起動して、上述の最良のケース
の解生成過程の状態で割付は戦略を変更する位置と新た
な使用戦略を求め、その位置まで状態をバックトラック
して、上述の新たな割付は戦略に変更する（ステップ１
４０５）。次に、解生成部＋１０を起動して、別層を作
成する（ステップ１４０６）。
の解生成過程の状態で割付は戦略を変更する位置と新た
な使用戦略を求め、その位置まで状態をバックトラック
して、上述の新たな割付は戦略に変更する（ステップ１
４０５）。次に、解生成部＋１０を起動して、別層を作
成する（ステップ１４０６）。
次に、上述の考慮時間テーブル１０８に格納されている
考慮時間をオーバーしているか否かを判定しくステップ
１４０７）、考慮時間をオーバーしていなければステッ
プ１４０３の処理に戻り、オーバーしていれば評価部１
１１を起動して、既作成の解の中から選択された改善評
価項目に関する最良のケースを選択して（ステップ＋４
０８）、この最良のケースを表示して処理を終了する（
ステップ１４０９）。
考慮時間をオーバーしているか否かを判定しくステップ
１４０７）、考慮時間をオーバーしていなければステッ
プ１４０３の処理に戻り、オーバーしていれば評価部１
１１を起動して、既作成の解の中から選択された改善評
価項目に関する最良のケースを選択して（ステップ＋４
０８）、この最良のケースを表示して処理を終了する（
ステップ１４０９）。
上記改善評価項目選択部１３０２を説明する前に、第１
４図に基づいて、改善評価項目決定テーブル１３０３の
構成を説明しておく。改善評価項目決定テーブル１３０
３は、最新の解の特徴を表わす計算可能な量（解特微量
）に基づいて、改善すべき評価項目を決定するためのテ
ーブルであり、条件部と該条件部を満たしたときの望ま
しい改善評価項目から成っている。
４図に基づいて、改善評価項目決定テーブル１３０３の
構成を説明しておく。改善評価項目決定テーブル１３０
３は、最新の解の特徴を表わす計算可能な量（解特微量
）に基づいて、改善すべき評価項目を決定するためのテ
ーブルであり、条件部と該条件部を満たしたときの望ま
しい改善評価項目から成っている。
改善評価項目選択部１３０２は、全体制御部１３０＋か
ら起動されると、予め用意された解特微量算出プログラ
ムにより解特微量を算出し、改善評価項目決定テーブル
１３０３を参照して、条件部を満たすか否かを判定し、
最初に満たした条件に対応する改善評価項目を改善評価
項目１００２（第９図参照）に設定する。
ら起動されると、予め用意された解特微量算出プログラ
ムにより解特微量を算出し、改善評価項目決定テーブル
１３０３を参照して、条件部を満たすか否かを判定し、
最初に満たした条件に対応する改善評価項目を改善評価
項目１００２（第９図参照）に設定する。
本実施例によれば、初期解を基に作成した解の状況に応
じて、改善される可能性の高い評価項目を自動的に選択
し、選択した評価項目を逐次改善しながら、全体として
最適な解を自動的に作成することができるという効果が
ある。
じて、改善される可能性の高い評価項目を自動的に選択
し、選択した評価項目を逐次改善しながら、全体として
最適な解を自動的に作成することができるという効果が
ある。
なお、本実施例においては、改善評価項目決定テーブル
１３０３を利用して改善すべき評価値の決定を行ってい
るが、例えば、評価値改善軸テーブル１ｏｏｔ（第９図
参照）の磁１の評価項目から順に評価項目を改善するよ
うにすることもできる。この場合には、改善評価項目決
定テーブル１３０３が不要となる。
１３０３を利用して改善すべき評価値の決定を行ってい
るが、例えば、評価値改善軸テーブル１ｏｏｔ（第９図
参照）の磁１の評価項目から順に評価項目を改善するよ
うにすることもできる。この場合には、改善評価項目決
定テーブル１３０３が不要となる。
以上、詳細に説明した如く、本発明によれば、解生成ス
テップで計画状況に応じた計画戦略の決定、計画戦略の
実行を繰り返して、初期解を作成し、次に、評価ステッ
プで上で作成した最新の解の評価値を計算し、既作成の
解で改善すべき評価項目の評価値が最良の解を選び、最
適化ステップで、上記最良の解を作成した過程で、改善
すべき評価項目の評価値を良くする可能性の高い分岐を
できるだけ初期状態に近い位置で選択し、その状態に計
画状況を戻し、既作成の最良解の求解時とは別の評価値
を良くする可能性の高い計画戦略を一つ実行し、その後
頁に、上述の解生成ステップを実行して、新たな解を生
成する。この操作を、時間の許す限り繰り返して、各評
価項目の評価値を逐次改善することにより、最適解を作
成するようにしたので、各種の計画問題において、複数
の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成するこ
とが可能な最適計画作成方式を実現できるという顕著な
効果を奏するものである。
テップで計画状況に応じた計画戦略の決定、計画戦略の
実行を繰り返して、初期解を作成し、次に、評価ステッ
プで上で作成した最新の解の評価値を計算し、既作成の
解で改善すべき評価項目の評価値が最良の解を選び、最
適化ステップで、上記最良の解を作成した過程で、改善
すべき評価項目の評価値を良くする可能性の高い分岐を
できるだけ初期状態に近い位置で選択し、その状態に計
画状況を戻し、既作成の最良解の求解時とは別の評価値
を良くする可能性の高い計画戦略を一つ実行し、その後
頁に、上述の解生成ステップを実行して、新たな解を生
成する。この操作を、時間の許す限り繰り返して、各評
価項目の評価値を逐次改善することにより、最適解を作
成するようにしたので、各種の計画問題において、複数
の評価関数を改善して、最適な解を効率的に作成するこ
とが可能な最適計画作成方式を実現できるという顕著な
効果を奏するものである。
第１図は本発明の第一の実施例における計画作成支援シ
ステムの機能ブロックとテーブルの関連図、第２図は全
体制御部の動作フローチャート、第３図は解生成部の動
作フローチャート、第４図は計画過程トレーステーブル
の構成例を示す図、第５図は対象データテーブルの具体
例を示す図、第６図は戦略決定テーブルの構成例を示す
図、第７図は計画結果テーブルの構成例を示す図、第８
図は評価テーブルの構成例を示す図、第９図は最適化方
式定義テーブルの構成例を示す図、第１Ｏ図は最適化部
の考え方を説明する図、第１１図は最適化部のの動作フ
ローチャート、第１２図は本発明の第二の実施例におけ
る計画作成支援システムの機能ブロックとテーブルの関
連図、第１３図は全体制御部の動作フローチャート、第
１４図は改善評価項目決定テーブルの構成例を示す図で
ある。 ｌｏｔ、 １３０１ ：全体制御部、１０２：対象デー
タテーブル、１０３：計画結果テーブル、１０４：計画
過程トレーステーブル、１０５：戦略決定テーブル、１
０６：評価テーブル、１０７：最適化方式定義テーブル
、１０８：考慮時間テーブル、１０９：割付は戦略アル
ゴリズム群、１１０：解生成部、ＩＩＩ ：評価部、１
１２：最適化部、１３０２ ：改善評価項目選択部、＋
３０３ ：改善評価項目決定テーブル。 第 図 第 図（その３） （ｃ） 現在ノード瓜 （ｄ） 次使用ノ ドＡ６ （ｅ） 現在枝朧 第 図 ｆｂ） 資源データ 第 図 第 図 計画結果テーブル 第 図 改善評価項目 第 未割付ジ、ブ数−３０ 図 第 図
ステムの機能ブロックとテーブルの関連図、第２図は全
体制御部の動作フローチャート、第３図は解生成部の動
作フローチャート、第４図は計画過程トレーステーブル
の構成例を示す図、第５図は対象データテーブルの具体
例を示す図、第６図は戦略決定テーブルの構成例を示す
図、第７図は計画結果テーブルの構成例を示す図、第８
図は評価テーブルの構成例を示す図、第９図は最適化方
式定義テーブルの構成例を示す図、第１Ｏ図は最適化部
の考え方を説明する図、第１１図は最適化部のの動作フ
ローチャート、第１２図は本発明の第二の実施例におけ
る計画作成支援システムの機能ブロックとテーブルの関
連図、第１３図は全体制御部の動作フローチャート、第
１４図は改善評価項目決定テーブルの構成例を示す図で
ある。 ｌｏｔ、 １３０１ ：全体制御部、１０２：対象デー
タテーブル、１０３：計画結果テーブル、１０４：計画
過程トレーステーブル、１０５：戦略決定テーブル、１
０６：評価テーブル、１０７：最適化方式定義テーブル
、１０８：考慮時間テーブル、１０９：割付は戦略アル
ゴリズム群、１１０：解生成部、ＩＩＩ ：評価部、１
１２：最適化部、１３０２ ：改善評価項目選択部、＋
３０３ ：改善評価項目決定テーブル。 第 図 第 図（その３） （ｃ） 現在ノード瓜 （ｄ） 次使用ノ ドＡ６ （ｅ） 現在枝朧 第 図 ｆｂ） 資源データ 第 図 第 図 計画結果テーブル 第 図 改善評価項目 第 未割付ジ、ブ数−３０ 図 第 図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、計画作成の対象となるデータを記憶する第１の記憶
手段と、計画結果のデータを記憶する第２の記憶手段と
、計画作成中の計画情報を記憶する第３の記憶手段と、
計画状況に応じて計画作成方法（計画戦略）を選択する
規則を記憶する第４の記憶手段と、作成した計画結果の
評価値の履歴を記憶する第５の記憶手段を備え、前記第
１の記憶手段、第２の記憶手段および第４の記憶手段の
内容に基づいて、候補となる計画戦略の中から実行する
計画戦略を一つ決定し、該計画戦略に基づく計画を作成
して、計画過程を前記第３の記憶手段に記憶するととも
に、計画結果を前記第２の記憶手段に記憶する解生成ス
テップと、前記第１の記憶手段、第２の記憶手段の内容
に基づいて、最新の計画結果に関する各評価項目の評価
値を計算して、前記第５の記憶手段に記憶する評価ステ
ップとを有する最適計画作成方式において、少なくとも
一つ以上の評価項目の評価値を改善するための計画方法
の適用優先順位と改善すべき評価値を記憶する第６の記
憶手段を設けるとともに、前記第５の記憶手段に記憶さ
れている履歴の中で、前記第６の記憶手段に記憶された
改善すべき評価項目の評価値が最良のケースを選択する
評価ステップと、前記最良のケースの状態を記憶した前
記第３の記憶手段、第６の記憶手段の内容に基づいて、
計画戦略を変更する状態位置と新たな計画戦略を求め、
前記状態位置まで計画の状況を戻（バックトラック）し
、前記新たな計画戦略に対応する解生成ステップを実行
し、状態を分岐させる最適化ステップとを設けたことを
特徴とする最適計画作成方式。 ２、前記評価ステップが、改善すべき評価項目の評価値
が最良のケースを選択し、前記最適化ステップがこれに
基づいて解を作成する過程で、改善すべき評価項目の評
価値を良くする状態の分岐をできるだけ初期状態に近い
位置で実行して、新たな解を生成する処理を繰り返すこ
とを特徴とする請求項１記載の最適計画作成方式。 ３、前記最適化ステップが、前記第３の記憶手段と第６
の記憶手段の内容に基づいて、解生成過程の初期状態か
ら順に、各状態での使用戦略より改善優先順位の高い候
補戦略があるか否かを判定し、使用戦略より改善優先順
位の高い候補戦略がある場合には、この状態で上記候補
戦略の中で最も改善優先順位の高い戦略に分岐処理を実
行することを特徴とする請求項１または２記載の最適計
画作成方式。 ４、前記第６の記憶手段内の計画方法の改善すべき評価
項目を、利用者が設定、変更することにより、評価項目
の評価値を逐次改善し、最適解を作成することを特徴と
する請求項１〜３のいずれかに記載の最適計画作成方式
。 ５、最適解を作成する際の制限計算時間を利用者が設定
し、該制限計算時間を基準として最適解を作成すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の最適計画
作成方式。６、前記各手段に加えて、作成した解の状況
に応じて改善すべき評価項目を決定する規則を記憶する
第７の記憶手段、および、前記第１の記憶手段、第２の
記憶手段および第７の記憶手段の内容に基づいて最新の
解の特徴量を算出し、改善すべき評価項目を決定し、前
記第６の記憶手段に記憶する改善評価項目選択ステップ
とを備えたことを特徴とする請求項１記載の最適計画作
成方式。 ７、前記解生成ステップが、計画状況に応じた計画戦略
の決定、計画戦略の実行を繰り返して作成した初期解を
、前記改善評価項目選択ステップで、改善すべき評価項
目を選択し、前記評価ステップで、作成した最新の解の
評価値を計算し、既作成の解で前記改善すべき評価項目
の評価値が最良の解を選択し、前記最適化ステップで、
前記最良の解を作成する過程で、改善すべき評価項目の
評価値を良くする状態の分岐をできるだけ初期状態に近
い位置で実行し、更に前記解生成ステップを実行して、
新たな解を生成する処理を繰り返すことを特徴とする請
求項６記載の最適計画作成方式。 ８、最適解を作成する際の制限計算時間を利用者が設定
し、該制限計算時間を基準として最適解を作成すること
を特徴とする請求項６または７に記載の最適計画作成方
式。
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