JPH04182773A - Mission scheduling device - Google Patents

Mission scheduling device

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Publication number
JPH04182773A
JPH04182773A JP2312425A JP31242590A JPH04182773A JP H04182773 A JPH04182773 A JP H04182773A JP 2312425 A JP2312425 A JP 2312425A JP 31242590 A JP31242590 A JP 31242590A JP H04182773 A JPH04182773 A JP H04182773A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
scheduling
mission
time
resource
missions
Prior art date
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Pending
Application number
JP2312425A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yuichi Nakayama
中山 祐一
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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Filing date
Publication date
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Publication of JPH04182773A publication Critical patent/JPH04182773A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To discover a quasi-optimum resolution within a practical range of time and memory by executing mission scheduling while calculating the time range in which scheduling is possible and deciding the scheduling time in a distribution or integration method. CONSTITUTION:A possible scheduling time range calculation means 4 calculates the time range in which scheduling is possible. When it cannot calculate it, a scheduling fine adjustment means 5 moves the mission scheduling to calculate the possible scheduling time range. A scheduling time deciding means 6 calculates the optimum scheduling time corresponding to distribution or integration from the time range in which scheduling is possible and inquires the resource supply quantity when executed according the scheduling time. These operations are executed in terms of the next mission and the mission scheduling time is decided. Thus, the quasi-optimum resolution is discovered within a practical range of time and memory.

Description

【発明の詳細な説明】 〔概要〕 リソース供給能力とミッションによるリソース消費とを
含む制約条件のもとで、ミッションのスケジュールを決
定するミッション・スケジューリング装置に関し、 発見的な手法、即ち人間の持つ知識を利用し、スケジュ
ーリングするミッションの選択を試行錯誤するハックト
ランクの機構を採用せず、スケジューリング試行ミッシ
ョンの選択と、スケジューリング時刻の設定などに独自
の工夫を行い、組み合わせ的爆発を克服しつつ、実用的
な時間とメモリの範囲内でミッション・スケジューリン
グの準最適解を発見することを目的とし、 スケジューリング対象の複数のミッションについてスケ
ジューリング試行順序を決定するスケジューリング試行
ミッション決定手段と、このスケジューリング試行ミツ
うlヨン決定手段によって決定された順序でミッション
について、リソース消費量およびリソース供給量をもと
にスケジューリング可能時間帯を算出するスケジューリ
ング可能時間帯算出手段と、このスケジューリング可能
時間帯算出手段によって算出したスケジューリング可能
時間帯をもとに、分散化あるいは集中化によって最良の
スケジューリング時刻を算出するスケジューリング時刻
決定手段とを備え、スケジューリング対象の複数のミッ
ションについて上記スケジューリング試行ミッション決
定手段が決定した試行1115序のミッションについて
、上記スケジューリング可能時間帯算出手段がスケジュ
ーリング可能時間帯を算出し、上記スケジューリング時
刻決定手段がこれらスケジューリング可能時間帯のうち
から分散化あるいは集中化に対応した最良のスケジュー
リング時刻を算出し、このスケジューリング時刻で実施
したときのリソース消費量を減算した新たなリソース供
給量を求め、次の試行順序のミッションについて繰り返
し行い、ミッションのスケジューリング時刻を決定する
ように構成する。
[Detailed Description of the Invention] [Summary] This invention relates to a mission scheduling device that determines a mission schedule under constraint conditions including resource supply capacity and resource consumption by a mission. Instead of adopting the hack trunk mechanism of selecting missions to be scheduled by trial and error, we have developed original methods for selecting trial missions for scheduling and setting the scheduling time, and have overcome combinatorial explosion while achieving practical implementation. The purpose of the present invention is to find a sub-optimal solution for mission scheduling within a reasonable time and memory range, and to determine a scheduling trial order for a plurality of missions to be scheduled. A schedulable time slot calculation means calculates a schedulable time slot based on resource consumption and resource supply for the missions in the order determined by the schedulable time slot calculation means, and a schedulable time slot calculated by the schedulable time slot calculation means. and a scheduling time determining means for calculating the best scheduling time by decentralization or centralization based on the time zone, and for the mission of trial 1115 determined by the scheduling trial mission determining means for a plurality of missions to be scheduled. , the schedulable time slot calculating means calculates a schedulable time slot, the scheduling time determining means calculates the best scheduling time corresponding to decentralization or centralization from among these schedulable time slots, and calculates the best scheduling time corresponding to decentralization or centralization, A new resource supply amount is obtained by subtracting the resource consumption amount when executed in , and the mission is repeatedly performed for the next trial order to determine the mission scheduling time.

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

本発明は、リソース供給能力とミッションによるリソー
ス消費とを含む制約条件のもとで、ミッションのスケジ
ュールを決定するミッション・スケジューリング装置に
関するものである。例えば米国の宇宙ステーションに建
設する日本実験モジュールで実施する材料実験、ライフ
サイエンス、科学観測などの種々の実験(以下、同一の
実験が数回繰り返すことがあり、これらをまとめて1つ
のミッションとする)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関するものであっ
て、資源配分に関するミッションのスケジューリングを
行うものである。
The present invention relates to a mission scheduling device that determines a mission schedule under constraint conditions including resource supply capacity and resource consumption by the mission. For example, various experiments such as materials experiments, life sciences, and scientific observations will be carried out on the Japan Experimental Module built on the U.S. space station (hereinafter, the same experiment may be repeated several times, and these will be collectively referred to as one mission). ) The present invention relates to a mission scheduling device for scheduling missions related to resource allocation.

〔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日本実
験モジュール(以下JEMという)を建設し、宇宙空間
の無重力、高真空、高エネルギー粒子などの環境を有効
に利用して、種々のミッションを実施する予定である。
In the mid-1990s, the Japan Experiment Module (hereinafter referred to as JEM) will be built on the U.S. space station, and it is planned to carry out various missions by effectively utilizing the zero gravity, high vacuum, and high-energy particle environment of outer space. It is.

このようなミンンヨンの実施のための運用計画は、国際
間の調整により、5年間のタイムスパンにわたる長期計
画を作成した後、中期計画(2年間)−4半期計画(3
力月)−週間計画(1週間)−デイリー計画(1日)の
順に、段階的に具体化して作成する構成をとっている。
The operational plan for the implementation of Minnyong is to create a long-term plan over a five-year time span through international coordination, and then to develop a medium-term plan (two years) to a quarterly plan (three years).
The structure is such that the plans are created step by step in the following order: ``Rikitsuki'' - Weekly Plan (1 week) - Daily Plan (1 day).

このように構成する運用計画は、第15図に示すように
、地上運用管制システムにより作成し、デイリー計画の
7日分に当たる週間計画(ベース・スケジュール)がオ
ンボードの宇宙ステーションJEMシステムにアップリ
ングすることとなる。
As shown in Figure 15, the operation plan configured in this way is created by the ground operation control system, and the weekly plan (base schedule), which corresponds to 7 days of the daily plan, is uploaded to the onboard space station JEM system. I will do it.

そして、オンボードのクルーは、アップリングしたこの
ベース・スケジューリングに基づき、ミッションを実施
することになる。また、宇宙ステーションやJEM運用
の進捗状況からベーススケジュールの見直しが生じた場
合には、地上の地上運用管制システムによりデイリー計
画を再構築し、ベーススケジュールを変更したり、4半
期計画の変更も生じることとなる。
The onboard crew will then carry out the mission based on this uploaded base scheduling. Additionally, if the base schedule needs to be reviewed based on the progress of space station and JEM operations, the daily plan will be reconstructed using the ground operation control system on the ground, and the base schedule or quarterly plan will also be changed. It happens.

このようにして、必要に応してミッション運用のデイリ
ー計画や4半期計画を作成していくという日常業務が課
されることとなるが、このデイリー計画や4半期計画の
作成にあたって、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JE
Mのリソース供給量の範囲内に収まるように考慮しなが
ら、複数あるミッションの開始時刻を決定していかなけ
ればならない。ミッションの実施にあたっての制約条件
の一例を第16図に示す。この第16図に示すように、
1つのミッションの実施に関わるリソースの制約条件は
相当数あり、しかも1日に実施が予定されているミッシ
ョン数も数十個とかなりの数になることから、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、相
当大きなものとなることが予想されている。例えばFM
PT(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、手作業で約1週間かかる。
In this way, you will be tasked with the daily task of creating daily plans and quarterly plans for mission operations as necessary. Resource consumption such as power consumption and fluid consumption required for JE
The start times of the multiple missions must be determined while keeping them within the resource supply amount of M. FIG. 16 shows an example of constraint conditions for implementing the mission. As shown in this Figure 16,
There are a considerable number of resource constraints related to the implementation of one mission, and the number of missions scheduled to be implemented in a day is quite large, in the dozens, so it is important to create a schedule for the implementation of the mission. It is expected that the load will be quite large. For example, FM
In the case of PT (primary materials experiment), it takes about a week to manually create a similar experiment schedule for one day.

これが4半期計画の作成ともなれば、手作業ではできな
くなることは明らかである。
If this also involves creating a quarterly plan, it is clear that it cannot be done manually.

このような理由から、計画作成者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新たな開発の
要求がでてきている。しかし、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、我が国でも今まで
に例がなく、本発明のミッション・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。
For these reasons, a need has arisen for the development of new mission scheduling devices that can automatically create mission schedules through interaction with planners. However, participation in an experiment conducted on a space station such as JEM has never been seen before in Japan, and the current situation is that there is no prior art that is compatible with the mission scheduling device of the present invention.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

従来、所定の制約条件下で、複数のミッションの組み合
わせとスケジューリング時刻を算出するという問題は、
計算機を使って盲目的、試行錯誤的に解いていこうとす
ると、“ミッション数の組み合わせ数′分の探索を行う
と共に、1つのミッションのスケジューリングに関して
“スケジューリング可能時間帯の中の無数の解の存在可
能性”があり、これらに関する探索は、いわゆる“組み
合わせ的爆発”をもたらすこととなり、適切なスケジュ
ーリングの解が実用的な時間内において事実上京めるこ
とが極めて困難となってしまう問題がある。この問題を
解決するために、本発明は、発見的な手法、即ち人間の
持つ知識を利用し、スケジューリングするミッションの
選択を試行錯誤するハックトラックの機構を採用せず、
スケジューリング試行ミッションの選択と、スケジュー
リング時刻の設定などに独自の工夫を行い、組み合わせ
的爆発を克服しつつ、実用的な時間とメモリの範囲内で
ミッション・スケジューリングの準最適解を発見するこ
とを目的としている。
Conventionally, the problem of calculating the combinations and scheduling times of multiple missions under predetermined constraint conditions has been solved as follows:
If you try to solve the problem blindly or by trial and error using a computer, you will search for "the number of combinations of missions" and find that "there are countless solutions within the schedulable time period" regarding the scheduling of one mission. There is a problem that searching for these results in what is called a ``combinatorial explosion,'' making it extremely difficult to find an appropriate scheduling solution within a practical amount of time. In order to solve this problem, the present invention utilizes a heuristic method, that is, human knowledge, and does not employ a hack track mechanism of trial and error in selecting missions to schedule.
The purpose is to overcome combinatorial explosion and discover semi-optimal solutions for mission scheduling within practical time and memory by using unique methods such as selecting scheduling trial missions and setting scheduling times. It is said that

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

第1閏を参照して課題を解決するための手段を説明する
The means for solving the problem will be explained with reference to the first leap.

第1図において、スケジューリング試行ミッション決定
手段3は、スケジューリング対象の複数のミッションに
ついてスケジューリングを試行する順序を決定するもの
である。
In FIG. 1, a scheduling trial mission determining means 3 determines the order in which scheduling is attempted for a plurality of missions to be scheduled.

スケジューリング可能時間帯算出手段4は、スケジュー
リング試行ミッション決定手段3によって決定された順
序でミッションについて、リソース消費量およびリソー
ス供給量をもとにスケジューリング可能時間帯を算出す
るものである。
The schedulable time period calculation means 4 calculates the schedulable time period for the missions in the order determined by the scheduling trial mission determination means 3 based on the resource consumption amount and the resource supply amount.

スケジューリングm調整手段5は、スケジューリング可
能時間帯算出手段4によって可能時間帯を算出できない
場合に、あるリソースを無視して仮スケジューリング可
能時間帯を求め、この仮スケジューリング可能時間帯に
存在する既に割り付けたミッションを移動可能と判明し
たときに当該仮スケジューリング可能時間帯をスケジュ
ーリング可能時間帯と決定するものである。
When a possible time slot cannot be calculated by the schedulable time slot calculation means 4, the scheduling m adjustment means 5 calculates a tentative schedulable time slot by ignoring a certain resource, and calculates a tentative schedulable time slot that already exists in this tentative schedulable time slot. When it is determined that the mission can be moved, the provisional schedulable time slot is determined as the schedulable time slot.

スケジューリング時刻決定手段6は、スケジューリング
可能時間帯算出手段4およびスケジューリング微調整手
段5によって算出したスケジューリング可能時間帯など
をもとに、分散化あるいは集中化によって最良のスケジ
ューリング時刻を算出するものである。
The scheduling time determining means 6 calculates the best scheduling time by decentralization or centralization based on the schedulable time periods calculated by the schedulable time period calculation means 4 and the scheduling fine adjustment means 5.

〔作用〕[Effect]

本発明は、第1図に示すように、スケジューリング対象
の複数のミッションについてスケジューリング試行ミッ
ション決定手段3が決定した試行順序でミッションにつ
いて、スケジューリング可能時間帯算出手段4がスケジ
ューリング可能時間帯を算出し、算出できないときはス
ケジューリングm調整手段5が他のミッションのスケジ
ューリングを移動させてスケジューリング可能時間帯を
算出し、スケジューリング時刻決定手段6がこれらスケ
ジューリング可能時間帯のうちから分散化あるいは集中
化に対応した最良のスケジューリング時刻を夏出し、こ
のスケジューリング時刻で実施したときのリソース消費
量を滅夏したリソース供給量を求め、次のミッションに
ついて繰り返し行い、ミッションのスケジューリング時
刻を決定するようにしている。
As shown in FIG. 1, the present invention includes a schedulable time slot calculation means 4 that calculates a schedulable time slot for a plurality of missions to be scheduled in a trial order determined by a scheduling trial mission determination means 3; If the calculation is not possible, the scheduling m adjustment means 5 moves the scheduling of other missions to calculate a possible scheduling time period, and the scheduling time determining means 6 selects the best scheduling time period corresponding to decentralization or centralization from among these possible scheduling time periods. The scheduling time of the mission is set in the summer, the amount of resource supply is determined by calculating the amount of resource consumed when the mission is executed at this scheduling time, and the resource supply amount is determined by repeating the process for the next mission to determine the scheduling time of the mission.

従って、スケジューリングするミッションの選択を試行
錯誤するバンクトランクの機構を採用せず、スケジュー
リング試行ミッションの選択と、スケジューリング時刻
の決定を分散化あるいは集中化によって行うことにより
、実用的な時間とメモリの範囲内でミッションのスケジ
ューリングを決定することが可能となる。
Therefore, by decentralizing or centralizing the selection of trial missions for scheduling and the determination of scheduling time, instead of adopting a bank trunk mechanism in which the selection of missions to be scheduled is carried out by trial and error, practical time and memory ranges can be achieved. It becomes possible to decide on mission scheduling within

〔実施例〕〔Example〕

次に、第1図から第14を用いて本発明の実施例の構成
および動作を順次詳細に説明する。
Next, the configuration and operation of the embodiment of the present invention will be explained in detail using FIGS. 1 to 14.

第1図において、初期条件設定2は、作業領域の確保、
各種初期条件の設定などである。
In FIG. 1, initial condition setting 2 includes securing a work area,
This includes setting various initial conditions.

スケジューリング試行ミッション決定手段3は、スケジ
ューリング対象の複数のミッションの中から、ミッショ
ンに予め設定された優先度、現在のリソース使用率、ミ
ッションの形状をもとに、評価式1、評価式2によって
スケジューリングを試行するミッションを決定するもの
である(第3図[相]ないし0を用いて詳述する)。
The scheduling trial mission determining means 3 schedules a mission from among a plurality of missions to be scheduled using evaluation formula 1 and evaluation formula 2 based on the priority set in advance for the mission, the current resource usage rate, and the shape of the mission. (This will be explained in detail using Phases 0 to 3 in Figure 3).

スケジューリング可能時間帯算出手段4は、スケジュー
リング試行ミッション決定手段3によって決定されたミ
ッションについて、リソース消費量と、このスケジュー
リング対象のミッションへの供給可能なリソース供給量
とを含む制約条件をもとに、スケジューリング期間のう
ちのスケジューリング可能時間帯を算出するものである
(第4図[相]ないし0を用いて詳述する)。
For the mission determined by the scheduling trial mission determination means 3, the schedulable time slot calculation means 4 calculates the amount of resources consumed and the amount of resources that can be supplied to the mission to be scheduled. This is to calculate the schedulable time period within the scheduling period (details will be explained using [phase] to 0 in FIG. 4).

スケジューリング微調整手段5は、スケジューリング可
能時間帯算出手段4によって可能時間帯を算出できない
場合に、あるリソースを無視して仮スケジューリング可
能時間帯を求め、この仮スケジューリング可能時間帯に
存在する既に割り付けたミッションを移動可能と判明し
たときに当該仮スケジューリング可能時間帯をスケジュ
ーリング可能時間帯と決定すると共に、既に割りつけた
ミッションのスケジューリング時刻について微調整を行
うものである(第5図[相]ないし[相]を用いて詳述
する)。
When the possible time slot cannot be calculated by the schedulable time slot calculation means 4, the scheduling fine adjustment means 5 calculates a tentative schedulable time slot by ignoring a certain resource, and calculates a tentative schedulable time slot that already exists in this tentative schedulable time slot. When it is determined that a mission can be moved, the temporary schedulable time zone is determined as the schedulable time zone, and the scheduling time of the already assigned mission is finely adjusted (see Figure 5 [Phase] to [Phase]). phase]).

スケジューリング時刻決定手段6は、スケジューリング
可能時間帯算出手段4あるいはスケジューリング微調整
手段5によって算出したスケジューリング可能時間帯の
中から、第12図分散化あるいは集中化に示すように(
81、(bj、+c+、(d+の時刻を求め、最良のス
ケジューリング時刻を算出するものである(第6図0な
いし[相]を用いて詳述、第11図ないし第13図を参
照)。
The scheduling time determining means 6 selects from among the schedulable time periods calculated by the schedulable time period calculating means 4 or the scheduling fine adjustment means 5, as shown in FIG.
81, (bj, +c+, (d+) times are determined to calculate the best scheduling time (details will be explained using phases 0 to [phase] in FIG. 6, and see FIGS. 11 to 13).

新環境生成手段7は、スケジューリング時刻決定手段6
によって決定した各時刻をもとに、リソース供給量から
リソース消費量を減算し、次にスケジューリングするミ
ッションのためのリソース供給量となるリソース残量パ
ターンを生成するものである(第6図0を用いて詳述、
第14図を参照)。そして、3ないし7を繰り返し行い
、リソース供給量が足りなくなり、これ以上スケジュー
リングが不可能となった場合にスケジューリングを終了
する。以下順次詳細に説明する。
The new environment generation means 7 includes the scheduling time determination means 6
Based on each time determined by Detailed using
(See Figure 14). Then, steps 3 to 7 are repeated, and when the amount of resource supply becomes insufficient and scheduling is no longer possible, scheduling is terminated. A detailed explanation will be given below.

第2図は、本発明のシステム構成図を示す。FIG. 2 shows a system configuration diagram of the present invention.

第2図において、ミッション・スケジューリング装置(
MISES)1は、本発明に関わる装置であって、ミッ
ションのスケジューリングを行う装置である。
In Figure 2, the mission scheduling device (
MISES) 1 is a device related to the present invention and is a device that performs mission scheduling.

E S HE L L/Xは、エキスパートシステム構
築支援ツールであって、C0MM0N  LISPの環
境下で動作し、推論部を構築するものである。
ESHELL/X is an expert system construction support tool that operates under the COMMON LISP environment and constructs an inference section.

XWindowは、C言語の環境下で動作し、MM1部
を構築するものである。
XWindow operates in a C language environment and constructs the first part of MM.

入力ファイルは、本実施例に関わるスケジューリング対
象のミッションオブジェクトを格納するミッションファ
イル、リソースオブジェクトを格納するリソースファイ
ル、スケジューリング条件オブジェクトを格納するスケ
ジューリング条件ファイルなどからなるものである。
The input files include a mission file that stores mission objects to be scheduled related to this embodiment, a resource file that stores resource objects, a scheduling condition file that stores scheduling condition objects, and the like.

出力ファイルは、スケジューリング結果を格納するスケ
ジューリング結果ファイルなどからなるものである。
The output file includes a scheduling result file that stores scheduling results.

デイスプレィは、各種データを表示したりなどするもの
である。
The display is used to display various data.

次に、第3図ないし第6図フローチャートに示す順序に
従い、第1図、初期条件設定2、スケジューリング試行
ミッション決定手段3、スケ−シュリング可能時間帯算
出手段4、スケジューリング微調整手段5、スケジュー
リング時刻決定手段6、および新環境生成手段7の動作
を詳細に説明する。
Next, in accordance with the order shown in the flowcharts of FIGS. 3 to 6, the process shown in FIG. The operations of the time determining means 6 and the new environment generating means 7 will be explained in detail.

第3図において、■は、第2図MM1部のローディング
と起動を行う。
In FIG. 3, ■ loads and starts the MM1 section in FIG.

■は、初期画面の表示を行う。■ Displays the initial screen.

0は、初期画面より、「条件ファイルの読み込みづを選
択する。これにより、第2図入力ファイルから ・ミッションファイル ・リソースファイル ・スケジューリング条件ファイル が読み込まれる。
0, select ``Load condition file'' from the initial screen. As a result, the mission file, resource file, and scheduling condition file are read from the input files in Figure 2.

[相]は、初期画面より「スケジューリング実行」を選
択する。これにより、0で読み込んだファイルをもとに
ミッションのスケジューリングの実行が開始される。
For [Phase], select "Execute scheduling" from the initial screen. As a result, execution of mission scheduling is started based on the file read in step 0.

■は、推論部のローディングと起動を行う。これは、[
株]で「スケジューリング実行」を選択したことに対応
して、第2図推論部をローディングして起動を行い、[
相]以陣の処理によって、本実施例のミッションのスケ
ジューリングを行う。
■ Loads and starts the inference section. this is,[
In response to selecting ``Execute scheduling'' in ``Stock'', load and start the inference section in Figure 2, and select ``Execute scheduling''.
The mission scheduling of this embodiment is performed by the process of phase].

以上の0ないし[相]の処理は、第1図初期条件設定2
で行う。
The above processing of 0 to [phase] is shown in Figure 1 Initial condition setting 2
Do it with

第3図において、[相]は、ミッションの優先度でミッ
ションのグループ分けを行う。これは、例えば第7図(
ハ)ミソンヨンオブジェクトA中の■に示す計画者が予
め設定したミッションの優先度、ここでは“3”を取り
出し、スケジューリング対象の複数のミッションについ
て当該優先度でグループ分けを行う。
In FIG. 3, [phase] groups missions based on their priority. This can be seen, for example, in Figure 7 (
c) The priority of the mission preset by the planner, shown in ■ in object A, "3" in this case, is taken out, and the plurality of missions to be scheduled are grouped according to the priority.

■は、グループ内に複数のミッション有るか否かを判別
する。YESの場合には、グループ内のミッションにつ
いて更に[相]、[相]でスケジューリングするミッシ
ョンの順番を決める。そして、第4図■に進む。NOの
場合には、第4図■に進む。
(2) determines whether there are multiple missions within the group. If YES, the order of the missions to be scheduled is further determined using [phase] and [phase] for the missions within the group. Then, proceed to Figure 4 ■. If NO, proceed to Figure 4 (■).

[相]は、評価式1より全てのリソースの重要度を求め
、最も値の高いリソースを選択する。これは、リソース
に予め設定されたリソース優先度およびリソース使用率
から下記の評価式1によって全てのリーソス重要度を求
め、最も値の高いリソース初期のリソース供給パターン
面積 ここで、リソース優先度は例えば第8 (ハ)図電力オ
ブジェクトの■に示す優先度“2”である。
[Phase] calculates the importance of all resources using evaluation formula 1, and selects the resource with the highest value. This calculates the importance of all resources using the evaluation formula 1 below from the resource priority and resource usage rate set in advance for the resource, and the initial resource supply pattern area of the resource with the highest value.Here, the resource priority is, for example, The priority is "2" shown in (■) of the power object in FIG. 8 (c).

リソース優先度の最大値は、スケジューリング対象とな
るリソースのリソース優先度のうちの最大値である。リ
ソース評価係数E4は例えば第9図スケジューリング条
件オブジェクト例のリソース全体に付与したリソース評
価係数E4“1.55である。現在のリソース使用率パ
ターン面積は、初期のリソース供給パターン面積から現
在のり−ラス残量パターン面積を減夏した面積である。
The maximum value of resource priority is the maximum value of the resource priorities of resources to be scheduled. The resource evaluation coefficient E4 is, for example, the resource evaluation coefficient E4 "1.55" assigned to the entire resource in the scheduling condition object example in FIG. This is the area obtained by reducing the remaining pattern area.

尚、ここで、リソース評価係数E5は、対象リソースが
電力型以外の場合にリソース優先度に乗算する。
Note that here, the resource evaluation coefficient E5 is multiplied by the resource priority when the target resource is other than the power type.

[相]は、最も重要度の高いリソースと、同一グループ
内の各ミッションの要求パターンから評価式2を計算し
、最も値の高いミッションをスケ−シュリング試行のミ
ッションと決定する。これは、[相]で選択したリソー
ス(最も優先度が高い、即ちクリティカルなリソース)
について、同一グループ内のスケジューリング対象の全
てのミッションにおいて、評価式2をもとにスケジュー
リング順位を決定、即ちパターン長が長い、パターン高
さが低い、パターン面積が大きい、パターン数が多い、
実験繰り返し回数が多い程、スケジューリング順位が高
いとしてスケジューリング順位を決定する。
[Phase] calculates evaluation formula 2 from the resource with the highest degree of importance and the request pattern of each mission in the same group, and determines the mission with the highest value as the mission for the scaling trial. This is the resource selected in [Phase] (the resource with the highest priority, that is, the critical resource).
For all scheduled missions in the same group, the scheduling order is determined based on evaluation formula 2, that is, the pattern length is long, the pattern height is low, the pattern area is large, the number of patterns is large,
The scheduling order is determined based on the assumption that the greater the number of experiment repetitions, the higher the scheduling order.

ここで、例えばパターン長/パターン長平均は、各ミッ
ションの[相]で選択した最も重要度の高いリソースに
着目し、パターン長平均で当該ミッションのリーソスの
パターン長を除算して正規化したものである。以下同様
である。
Here, for example, pattern length/pattern length average is normalized by focusing on the most important resource selected in [phase] of each mission and dividing the pattern length of the resources of the mission by the pattern length average. It is. The same applies below.

以上の[相]ないし[相]の処理は第1図スケジューリ
ング試行ミッション決定手段3が行う、これにより、ス
ケジューリング対象の複数のミッションについて、当該
ミッションに予め設計者が設定した優先度でグループ分
けし、更にグループ内に複数のミッションが存在すると
きに、評価式1を用いて最も重要度の高いリソースを選
択し、次に、この最も重要度の高いリソースに注目し、
各ミッションが要求する当該リソースについて評価式2
で値の高い順にスケジューリング順位を決定することに
より、簡易な推論によってミッションのスケジューリン
グ順位を決定することが可能となる。
The above-mentioned [phase] to [phase] processing is performed by the scheduling trial mission determining means 3 in FIG. , Furthermore, when there are multiple missions in the group, select the resource with the highest importance using evaluation formula 1, and then focus on this resource with the highest importance,
Evaluation formula 2 for the relevant resources required by each mission
By determining the scheduling order in descending order of the values, it becomes possible to determine the scheduling order of the mission by simple reasoning.

次に、第4図を用いてスケジューリング可能時間帯算出
手段4の動作を説明する。
Next, the operation of the schedulable time slot calculation means 4 will be explained using FIG. 4.

第4図において、[相]は、ミッションの要求パターン
の最大値〈リソースの供給パターンの最大値か否かを判
別する。これは、スケジューリングしようとするミッシ
ョンのリソース消費量のパターンの最大値、例えば第7
図(ハ)電力オブジェクトA”の消費パターンの最大値
“60”〈リソースの供給パターンの最大値、例えば第
8図(ハ)電力オブジェクトの供給パターンの最大値“
100”か否かを判別する。YESの場合には、ミッシ
ョンの要求パターンの最大値がリソースの供給パターン
の最大値よりも小さいので、リソースを割り付け可能で
あるので、■に進む。Noの場合には、ミッションの要
求パターンの最大値がリソースの供給パターンの最大値
よりも大きいので、リソースを割り付け不可であるので
、[相]でスケジューリング失敗とし、[相]で次のス
ケジューリング試行ミッションを決定しく@ないし[相
])、第4図■([相])に進む。
In FIG. 4, [phase] determines whether the maximum value of the mission request pattern is the maximum value of the resource supply pattern. This is the maximum value of the resource consumption pattern of the mission to be scheduled, for example, the 7th
Figure (C) Maximum value of consumption pattern of "Power object A""60" (Maximum value of resource supply pattern, for example, Figure 8 (C) Maximum value of supply pattern of power object "
100''. If YES, the maximum value of the mission request pattern is smaller than the maximum value of the resource supply pattern, so resources can be allocated, so proceed to ■. If NO Since the maximum value of the mission request pattern is greater than the maximum value of the resource supply pattern, the resource cannot be allocated, so the scheduling is determined to have failed in [phase], and the next scheduling trial mission is determined in [phase]. ([Phase]), proceed to Figure 4 ■ ([Phase]).

■は、ミッションの長さ(期間)〈スケジューリング期
間か否かを判別する。これは、ミッションの長さ、例え
ば第7図(ハ)tカオブジェクトA”の長さ“100時
間”〈スケジューリング期間、例えば第9図スケジュー
リング条件オブジェクト中のスケ−シュリング期間“9
2日間”か否かを判別する。YESの場合には、0に進
む、NOの場合には、[相]でスケジューリング失敗と
し、■で次のスケジューリング試行ミッションを決定し
く[相]ないし[相])、第4図■([相])に進む。
(2) determines whether the length (period) of the mission is a scheduling period or not. This means that the length of the mission, for example, the length of "100 hours" in the scheduling condition object in FIG.
2 days". If YES, proceed to 0. If NO, select [phase] as a scheduling failure, and select ■ to determine the next scheduling trial mission. ]), proceed to Figure 4 ■ ([Phase]).

0は、現在のリソース供給パターン(リソース残量パタ
ーン)それぞれに対して、ミツジョン要求パターンが包
含できる時間を求める。
0 determines the time that can be included in the mission request pattern for each current resource supply pattern (remaining resource pattern).

■は、各リソースごとに求めた時間帯の共通部分が存在
するか否かを判別する。、Y E Sの場合には、スケ
ジューリング可能時間帯が算出できたので、第5図■゛
に進み、スケジューリング時刻の決定を行う。一方、N
Oの場合には、スケジューリング可能時間帯が算出でき
なかったので、第5図■に進み、スケジューリング微調
整手段5による処理を行い、スケジューリング可能時間
帯の算出を試みる。
In (2), it is determined whether or not there is a common part of the time slots found for each resource. , YES, the scheduling time slot has been calculated, so the process proceeds to FIG. On the other hand, N
In the case of O, since the schedulable time slot could not be calculated, the process proceeds to FIG.

以上の[相]ないし0の処理によって、ミッションにつ
いてスケジューリング可能時間帯を算出する。
By the above-mentioned processing of [phase] to 0, the schedulable time period for the mission is calculated.

第5図を用いて、第4図でスケジューリング可能時間帯
が算出できなかったミッションについて、スケジューリ
ング微調整手段5によってスケジューリング可能時間帯
の算出を試みる動作を説明する。これは、現在のリソー
ス残量パターンではミッションの要求パターンをスケジ
ューリングできないが、他の要求パターンをスケジュー
リングしたことにより現在の要求パターンをスケジュー
リングできなくなった場合があるので、既にスケジュー
リングしたミッションを移動して現在のミッションをス
ケジューリングできるように調整する。
With reference to FIG. 5, the operation of attempting to calculate a schedulable time slot by the scheduling fine adjustment means 5 for a mission for which a schedulable time slot could not be calculated in FIG. 4 will be described. This is because the request pattern of the mission cannot be scheduled with the current remaining resource pattern, but the current request pattern may not be able to be scheduled due to scheduling of another request pattern, so move the mission that has already been scheduled. Adjust the current mission to be able to be scheduled.

第5図において、[相]は、スケジューリング可能時間
帯を持たないリソースを無視して共通部分(仮スケジュ
ーリング可能時間帯)を求める。これは、例えば第10
図に示すように、リソースA、B、Cのうち、リソース
Cを無視して残りのリーソースA、Bの共通部分を図示
のように仮スケジューリング可能時間帯として求める。
In FIG. 5, [phase] calculates a common portion (temporary schedulable time slot) while ignoring resources that do not have a schedulable time slot. This is, for example, the 10th
As shown in the figure, among resources A, B, and C, resource C is ignored and the common portion of the remaining resources A and B is determined as a tentative schedulable time period as shown in the figure.

0は、仮スケジューリング可能時間帯に既に他のスケジ
ューリングされているミッションを探索する。この探索
は、スケジューリングの優先順位を乱さぬように、同一
のレベルに属するミッションのみを対象とする。
0 searches for other missions that have already been scheduled during the tentative scheduling period. This search targets only missions belonging to the same level so as not to disrupt scheduling priorities.

[相]は、探索ミッションが移動できるか否かを判別す
る。これらO,Oは、例えば第10図に示すように、ス
ケジューリング対象のミッションについて、仮スケジュ
ーリング可能時間帯に既にスケジューリングされている
他のミ・フシジンを探索して図示のように見つけたとき
、この他のミッションを矢印のように移動させてスケジ
ューリングできるか否か、あるいは他の位置にスケジュ
ーリングできるか否かを判別する。YESの場合には、
仮スケジューリング可能時間帯をスケジューリング可能
時間帯と決定し、第6図■”に進む、一方、Noの場合
には、スケジューリング可能時間帯を算出できなかった
ので、[相]でスケジューリング微調整失敗とし、[相
]で次のスケジューリング試行ミッションを決定しく0
〜[相])、第4rj!J■に進む。
[Phase] determines whether the exploration mission can move. For example, as shown in FIG. 10, these O and O are obtained by searching for other missions that have already been scheduled in the tentative scheduling period for the mission to be scheduled, and finding them as shown in the figure. It is determined whether or not another mission can be scheduled by moving it as indicated by the arrow, or whether it can be scheduled at another position. If YES,
The provisional scheduling possible time zone is determined as the scheduling possible time zone, and the process proceeds to Figure 6 ■''.On the other hand, in the case of No, the scheduling possible time zone could not be calculated, so the scheduling fine adjustment is determined to have failed in [phase]. , [phase] determines the next scheduling trial mission.
~[phase]), 4th rj! Proceed to J■.

以上の[相]ないし[相]によって、スケジューリング
可能時間帯を算出できなかったときに既にスケジューリ
ングした他のミッションを移動してスケジューリング可
能時間帯の算出を試る。
With the above [phase] or [phase], when the schedulable time slot cannot be calculated, another mission that has already been scheduled is moved to try to calculate the schedulable time slot.

第6図を用いて、第4図および第5図で求めたスケジュ
ーリング可能時間帯をもとに、スケジューリング時刻決
定手段5がスケジューリング時刻を決定する動作を説明
する。
Using FIG. 6, the operation of the scheduling time determining means 5 to determine the scheduling time based on the schedulable time zone determined in FIGS. 4 and 5 will be explained.

第6図において、[株]は、現在のリソース状況におい
て、最も消費率の高いクリティカルリソースを求める。
In FIG. 6, [Stock] determines the critical resource with the highest consumption rate in the current resource situation.

ここで、クリティカルリソースは、現在のリソース中で
最も消費率の高いリソースである。
Here, the critical resource is the resource with the highest consumption rate among the current resources.

■は、スケジューリング可能時間帯の中から幅の最も小
さい部分を取り出し、その両端をスケジューリング候補
時刻(Mlとする。これは、例えば第11図(a)に示
すように、スケジューリング可能時間帯(割り付け可能
な時間帯)のうちの、最小のものの両端の時刻1..1
.を求める。
(2) extracts the part with the smallest width from the schedulable time slot and sets both ends of it as the scheduling candidate time (Ml).This means, for example, as shown in FIG. (possible time zone), the times at both ends of the smallest one 1..1
.. seek.

@は、■で求めたクリティカルリソースの使用状況に基
づいて、スケジューリング候補時刻を求める((bl)
。これは、例えば第11図(blに示すように、■で求
めたクリティカルリソースの残パターンから、選択され
たミッションの要求パターンを斜線を用いて示すように
内接させ、パターンの高い順に開始時刻を図示t3、”
a、tS、L6、t)、Ll)、t、として求める。
@ determines the scheduling candidate time based on the usage status of critical resources determined in ■ ((bl)
. For example, as shown in Figure 11 (bl), from the critical resource remaining pattern obtained in step (■), the request pattern of the selected mission is inscribed as indicated by diagonal lines, and the start time is in descending order of the pattern. Illustrated t3,”
It is determined as a, tS, L6, t), Ll), t.

[相]は、運用モデルに基づくスケジューリング候補時
刻を求める((c1) 、これは、例えば第11図(c
)に示すように、計画作成者によって運用モデルが設定
されている場合、この運用モデルからミッション長で(
ここでは4回分とれる)図示のように選択し、その時の
時刻をtlo、tl)、t1□、t)、として選択する
[Phase] calculates the scheduling candidate time based on the operation model ((c1), for example, as shown in FIG. 11(c
), if the operational model is set by the planner, the mission leader can use the operational model (
Here, four times can be taken) as shown in the figure, and the times at that time are selected as tlo, tl), t1□, t).

■は、全ての運用可能時間の両端の時刻を求める((d
))。これは、例えば第11図(dlに示すように、ス
ケジューリング可能時間帯の全ての両端の時刻をtl4
.115、tl6、tl−、、tll)、tl9・・・
とじて求める。
■ Finds the times at both ends of all operational hours ((d
)). For example, as shown in FIG. 11 (dl), the times at both ends of the schedulable time zone are
.. 115, tl6, tl-, tll), tl9...
Close and ask.

[相]は、(a)、(b)、(c1、fdlからスケジ
ューリング時刻を分散化あるいは集中化により決定する
[Phase] determines the scheduling time from (a), (b), (c1, fdl) by decentralizing or centralizing.

+11  分散化による時刻の決定:例えば第13図(
イ)のta+、(b)、(c1、fdlに示す時刻を、
既述した第6図0、■、[相]、[相]の処理によって
第11図ia+、(1))、(c1、(d)に模式的に
示すようにそれぞれ求める。これら(a)、Q))、t
e)、(dlで求めた時刻を、(a)、(b)、(c1
,1dlの順にミッションが重複しないような時刻を選
択すると、結果が図示のように得られる。
+11 Determination of time by decentralization: For example, Fig. 13 (
The times shown in ta+, (b), (c1, fdl in b),
By the processing of FIG. 6 0, ■, [phase], and [phase] described above, the results are obtained as schematically shown in FIG. 11 ia+, (1)), (c1, and (d), respectively. These (a) ,Q)),t
e), (dl), (a), (b), (c1
, 1dl so that the missions do not overlap, the result is obtained as shown in the figure.

従って、分散化によって、スケジューリング時刻として
、時刻tI %  t3、L4、ts、L、が得られる
Therefore, the time tI % t3, L4, ts, L is obtained as the scheduling time by decentralization.

(2)集中化による時刻の決定:例えば第13図(ロ)
のta+、(b)、IcI、(dlに示す時刻を、既述
した第6図0、@、[相]、[相]の処理によって第1
1図(a)、伽)、(c)、(dlに模式的に示すよう
にそれぞれ求める。これら(a)、へ)、(c1、fd
lで求めた全ての時刻を早い順にソートする。このソー
トした後の時刻の先頭からミッションが重複しないよう
に選択すると、結果が図示のように得られる。従って、
集中化によって、スケジューリング時刻として、時刻j
6、tll)、t7、t)、tI)、t、が得られる。
(2) Determination of time by centralization: for example, Figure 13 (b)
The time shown in ta+, (b), IcI, (dl of
Figure 1 (a), (c), (dl) are respectively calculated as shown schematically.
Sort all the times found in l from earliest to earliest. If missions are selected from the beginning of the sorted time so that they do not overlap, the result shown in the figure is obtained. Therefore,
By centralization, time j is set as the scheduling time.
6, tll), t7, t), tI), t, are obtained.

■は、ミッションのリソース消費量を現在のリソース残
量から差し引いた新環境を求める。これは、例えば第1
4図(イ)現在のリソー残量から、ミッションの要求パ
ターン(リソース消費量)を差し引いた第14図(ロ)
リソースを新環境として求める。
■ Finds a new environment by subtracting the resource consumption of the mission from the current remaining resource amount. This is, for example, the first
Figure 4 (a) Figure 14 (b), which is obtained by subtracting the mission request pattern (resource consumption) from the current resource remaining amount
Seek resources as a new environment.

[相]は、次のスケジューリング試行ミッションを決定
しく0〜[相])、第4図■′に進む。ここで、次のミ
ッションがない場合は終了する。
[Phase] determines the next scheduling trial mission (0 to [Phase]), and proceeds to Fig. 4 ■'. At this point, if there is no next mission, the game ends.

第7図は、本発明のミッションオブジェクト例を示す。FIG. 7 shows an example mission object of the present invention.

第7図(イ)は、電力消費パターンを模式的に表したも
のである。ここで、横軸は時間を表し、縦軸はリソース
消費量(KW)を表す。
FIG. 7(a) schematically represents the power consumption pattern. Here, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents resource consumption (KW).

第7図(ロ)は、クルー作業消費パターンを模式的に表
したものである。ここで、横軸は時間を表し、縦軸はリ
ソース消費量(人)を表す。
FIG. 7(b) schematically represents the crew work consumption pattern. Here, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents resource consumption (people).

第7図(ハ)は、ミッションオブジェクトAを表す。こ
れは、第7図(イ)、(ロ)模式的に表した電力消費パ
ターン、クルー作業消費パターンを持つミッション(実
験)をオブジェクトとして記述したものである。ここで
、ミソションオブジェクトAは、 ・優先度 3 ・ミッション時間 5時間 ・運用モデル 1990年10月1日から1990年1
0月10日 ・実験繰返し回数 1o回 ・電力   A′ ・クルー  A” などから構成されている。
FIG. 7(c) represents mission object A. FIG. This describes, as an object, a mission (experiment) having power consumption patterns and crew work consumption patterns schematically shown in FIGS. 7(a) and 7(b). Here, mission object A has: - Priority 3 - Mission time 5 hours - Operational model October 1, 1990 to 1990-1
It consists of: October 10th, number of experiment repetitions: 10 times, electric power A', crew A'', etc.

同様に、電力オブジェクトA′ は第7回(イ)に示す
ようなパターンを記述したものであり、クルーオブジェ
クトA” は第7図(ロ)に示すようなパターンを記述
したものである。
Similarly, the power object A' describes the pattern shown in the seventh part (a), and the crew object A'' describes the pattern shown in FIG. 7 (b).

第8図は、本発明のリソースオブジェクト例を示す。FIG. 8 shows an example resource object of the present invention.

第8図(イ)は、電力供給パターンを模式的に表したも
のである。ここで、横軸は時間を表し、縦軸はリソース
消費量(KW)を表す。
FIG. 8(a) schematically represents the power supply pattern. Here, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents resource consumption (KW).

第8図(ロ)は、クルー作業供給パターンを模式的に表
したものである。ここで、横軸は時間を表し、縦軸はリ
ソース消費量(人)を表す。
FIG. 8(b) schematically represents the crew work supply pattern. Here, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents resource consumption (people).

第8図(ハ)は、電力オブジェクトを表す、これは、第
8図(イ)模式的に表した電力供給パターンを持つオブ
ジェクトとして記述したものである。ここで、電力オブ
ジェクトは、 ・優先度 2 ・供給パターン ・面積 などから構成されている。
FIG. 8(C) shows a power object, which is described as an object having the power supply pattern schematically shown in FIG. 8(B). Here, the power object is composed of: ・Priority 2 ・Supply pattern, area, etc.

第8図(ニ)は、クルー作業オブジェクトを表す。これ
は、第8図(ロ)模式的に表したクルー作業供給パター
ンを持つオブジェクトとして記述したものである。ここ
で、クルー作業オブジェクトは、 ・優先度 3 ・供給パターン ・面積 などから構成されている。
FIG. 8(d) represents a crew work object. This is described as an object having a crew work supply pattern schematically shown in FIG. 8(b). Here, the crew work object is composed of: ・Priority 3 ・Supply pattern, area, etc.

第9図は、本発明のスケジューリング条件オブジェクト
例を示す。これは、図示のように、スケジュール開始時
間、期間、ミッション選択係数E1、E2、E3、E4
、E5、リソース優先度の最大値などを設計者が予め設
定するためのオブジェクトである。
FIG. 9 shows an example of a scheduling condition object of the present invention. This includes schedule start time, period, mission selection coefficients E1, E2, E3, E4 as shown in the figure.
, E5, is an object for the designer to preset the maximum value of resource priority.

第10図は、本発明に関わるスケジューリング微調整説
明図を示す。これは、第5図[相]ないし[相]で説明
したように、ミッションについて、スケジューリング可
能時間帯が存在しないときに、リソースを1つ無視し、
残りの共通する部分を仮スケジューリング可能時間帯と
し、既にスケジューリングした他のミッションのうちの
重複するものがあるときに、この他のミッションを移動
できたときに当該仮スケジューリング可能時間帯をスケ
ジューリング可能時間帯と決定するという、スケジュー
リングのWX調整の説明図である。
FIG. 10 shows an explanatory diagram of scheduling fine adjustment related to the present invention. As explained in Figure 5 [Phase] to [Phase], when there is no schedulable time period for a mission, one resource is ignored,
The remaining common part is defined as a tentative schedulable time zone, and when there is an overlap among other missions that have already been scheduled, if this other mission can be moved, the tentative schedulable time zone becomes the schedulable time. FIG. 4 is an explanatory diagram of WX adjustment of scheduling in which a band is determined.

第11図は、本発明のスケジューリング候補時刻例を示
す。これは、 fal  クリティカルな時刻選択 (bl  クリティカルリソースの残パターン形状に基
づく時刻選択 (c1運用モデルに基づく時刻選択 (dl  スケジューリング可能時間帯に基づく時刻選
択 の具体例説明図である。詳細は、第6図0ないし■を参
照。
FIG. 11 shows examples of scheduling candidate times according to the present invention. This is an explanatory diagram of a specific example of time selection based on the schedulable time zone. 6 See Figures 0 to ■.

第12図は、本発明に関わるスケジューリング時刻の決
定手法を示す。ここで、分散化はミッションを可及的に
分散してスケジューリングする手法であり、集中化はミ
ッションを可及的に早い時刻の方に詰める手法である。
FIG. 12 shows a scheduling time determination method according to the present invention. Here, decentralization is a method of distributing and scheduling missions as much as possible, and centralization is a method of scheduling missions as early as possible.

両者ともに、既述した第6図@、@、[相]、■でfa
)、(′b)、te)、(d)の時刻を求める。そして
、分散化の場合には、既述したように(a)、中)、f
c)、+d)の順にミッションが重複しないようにスケ
ジューリング時刻を並べる(選択する、第13図(イ)
参照)。集中化の場合には、la)、(b)、(c)、
(d)の全ての時刻について、早い順にソートした後、
先頭からミッションが重複しないようにスケジューリン
グ時刻を並べる(選択する、第13図(ロ)参照)。
Both are fa in Figure 6 @, @, [phase], and ■ as described above.
), ('b), te), and (d) are found. In the case of decentralization, as mentioned above, (a), middle), f
Arrange the scheduling times in the order of c) and +d) so that the missions do not overlap (select, Figure 13 (a)
reference). In case of centralization, la), (b), (c),
After sorting all the times in (d) from earliest to earliest,
Arrange the scheduling times from the beginning so that the missions do not overlap (select, see Figure 13 (b)).

第13図は、本発明のスケジューリング時刻の決定例を
示す。fa)、(b)、(c1、(dlは、第6図0、
@、[相]、■によって求めた時刻例を示す。
FIG. 13 shows an example of scheduling time determination according to the present invention. fa), (b), (c1, (dl are Fig. 6 0,
An example of time obtained using @, [phase], and ■ is shown.

第13図(イ)は、分散化によるスケジューリング時刻
の決定例を示す。(a)、(1))、fc)、(d)で
求めた時刻について、fa)、山)、fc)、fd)の
順にミッションが重複しないように選択し、結果として
図示のようにミッションのスケジューリング結果を得る
FIG. 13(a) shows an example of determining scheduling time by decentralization. Regarding the times obtained in (a), (1)), fc), and (d), missions are selected in the order of fa), mountain), fc), and fd) so as not to overlap, and as a result, the missions are as shown in the figure. Get the scheduling result.

第13図(ロ)は、集中化によるスケジューリング時刻
の決定例を示す。(a)、(b)、(c)、fdlで求
めた時刻を早い順にソートした後、先頭からミソシコン
が重複しないように選択し、結果として図示のようにミ
ッションのスケジューリング結果を得る。
FIG. 13(b) shows an example of determining the scheduling time by centralization. After sorting the times obtained by (a), (b), and (c) fdl in ascending order, the missions are selected from the beginning so that they do not overlap, and as a result, the mission scheduling results are obtained as shown in the figure.

第14図は、本発明の新環境生成説明図を示す。FIG. 14 shows an explanatory diagram of new environment generation according to the present invention.

第14図(イ)は現在のリソース残量であって、第14
図(ロ)は現在のリソース残量から、ミッションの要求
パターン(消費パターン)を減算したリソース残量を表
す、この第」4図(ロ)のリソース残量を新環境として
、次のミッションについてスケジューリングを行う。
Figure 14 (a) shows the current remaining resource amount, and the 14th
Figure (b) shows the remaining resource amount after subtracting the mission request pattern (consumption pattern) from the current resource remaining amount. Perform scheduling.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上説明したように、本発明によれば、スケジューリン
グ試行ミッションの選択、スケジューリング可能時間帯
(スケジューリング可能時間帯が存在しないときは更に
スケジューリング微調整を行い)の算出、およびスケジ
ューリング時刻の決定を分散化あるいは集中化によって
行い、ミッションのスケジューリングを行う構成を採用
しているため、ミッションのスケジューリングを実用的
な時間とメモリの範囲内で決定することができる。
As explained above, according to the present invention, the selection of a scheduling trial mission, the calculation of a schedulable time period (if a schedulable time period does not exist, further fine-tuning of the scheduling is performed), and the determination of a scheduling time are decentralized. Alternatively, since a configuration is adopted in which mission scheduling is performed centrally, mission scheduling can be determined within a practical time and memory range.

特に、従来のミッションをスケジューリングする際の選
択を試行錯誤するパックトラックの機構を採用せず、発
見的手法によって最適スケジューリングを求めているた
め、宇宙ステーションに建設する科学観測、実験などの
極めて複雑な制約条件のもとてのミッションのスケジュ
ーリングを迅速かり異なる種類のリソースを使用するミ
ッションに対しても共通するアルゴリズムで生成するこ
とが可能となる。
In particular, because it does not use the conventional pack-track mechanism of trial and error selection when scheduling missions, it uses heuristic methods to find optimal scheduling, which makes it difficult to perform highly complex scientific observations and experiments on the space station. It becomes possible to quickly create mission schedules under constraint conditions using a common algorithm even for missions that use different types of resources.

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

第1図は本発明の原理ブロック図 第2図は本発明のシステム構成図 第3回、第4図、第5図、第6図は本発明の動作説明フ
ローチャート 第7図は本発明のミッションオブジェクト例第8図は本
発明のリソースオブジェクト例第9図はスケジューリン
グ条件オブジェクト例第10図は本発明に係るスケジュ
ーリング微調整説明図 第11図は本発明のスケジューリング候補時刻例 第12図は本発明に係るスケジューリング時刻の決定手
法 第13図は本発明のスケジューリング時刻の決定例 第14図は本発明の新環境生成説明図 第15図は本発明に係るミッション・スケジューリング
装置の運用概念図 第16図はスケジューリングの制約条件の説明を示す。 図中、1:ミッション・スケジューリング装置2:初期
条件設定 3:スケジューリング試行ミッション決定手段 4:スケジューリング可能時間帯算出手段 5:スケジューリング微調整手段 6:スケジユーリング時刻決定手段 7:新環境生成手段
Figure 1 is a block diagram of the principle of the present invention. Figure 2 is a system configuration diagram of the present invention. Part 3, Figures 4, 5, and 6 are flowcharts explaining the operation of the present invention. Figure 7 is the mission of the present invention. Object example FIG. 8 is an example of a resource object according to the present invention FIG. 9 is an example of a scheduling condition object FIG. 10 is an illustration of scheduling fine adjustment according to the present invention FIG. FIG. 13 is an example of scheduling time determination according to the present invention. FIG. 14 is an explanatory diagram of new environment generation according to the present invention. FIG. 15 is a conceptual diagram of the operation of the mission scheduling device according to the present invention. indicates an explanation of the scheduling constraints. In the figure, 1: Mission scheduling device 2: Initial condition setting 3: Scheduling trial mission determining means 4: Scheduling possible time slot calculating means 5: Scheduling fine adjustment means 6: Scheduling time determining means 7: New environment generating means

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)リソース供給能力とミッションによるリソース消
費とを含む制約条件のもとで、ミッションのスケジュー
ルを決定するミッション・スケジューリング装置におい
て、 スケジューリング対象の複数のミッションについてスケ
ジューリング試行順序を決定するスケジューリング試行
ミッション決定手段(3)と、このスケジューリング試
行ミッション決定手段(3)によって決定された順序で
ミッションについて、リソース消費量およびリソース供
給量をもとにスケジューリング可能時間帯を算出するス
ケジューリング可能時間帯算出手段(4)と、 このスケジューリング可能時間帯算出手段(4)によっ
て算出したスケジューリング可能時間帯をもとに、分散
化あるいは集中化によって最良のスケジューリング時刻
を算出するスケジューリング時刻決定手段(6)とを備
え、 スケジューリング対象の複数のミッションについて上記
スケジューリング試行ミッション決定手段(3)が決定
した試行順序のミッションについて、上記スケジューリ
ング可能時間帯算出手段(4)がスケジューリング可能
時間帯を算出し、上記スケジューリング時刻決定手段(
6)がこれらスケジューリング可能時間帯のうちから分
散化あるいは集中化に対応した最良のスケジューリング
時刻を算出し、このスケジューリング時刻で実施したと
きのリソース消費量を減算した新たなリソース供給量を
求め、次の試行順序のミッションについて繰り返し行い
、ミッションのスケジューリング時刻を決定するように
構成したことを特徴とするミッション・スケジューリン
グ装置。
(1) In a mission scheduling device that determines a mission schedule under constraint conditions including resource supply capacity and resource consumption by missions, scheduling trial mission determination that determines the scheduling trial order for multiple missions to be scheduled. means (3), and a schedulable time slot calculation means (4) that calculates a schedulable time slot based on resource consumption and resource supply for the missions in the order determined by the scheduling trial mission determination means (3). ), and a scheduling time determining means (6) for calculating the best scheduling time by decentralization or centralization based on the schedulable time zone calculated by the schedulable time zone calculating means (4), The schedulable time slot calculation means (4) calculates the schedulable time slot for the missions in the trial order determined by the scheduling trial mission determination means (3) for the plurality of target missions, and the scheduling time determination means (
6) calculates the best scheduling time corresponding to decentralization or centralization from among these available scheduling time periods, calculates the new resource supply amount by subtracting the resource consumption when executing at this scheduling time, and then A mission scheduling device characterized in that it is configured to repeatedly perform missions in a trial order and determine a mission scheduling time.
(2)上記スケジューリング試行ミッション決定手段(
3)が、スケジューリング対象の複数のミッションに予
め設定された優先度でグループ分けし、更に同一グルー
プがある場合にリソースの現在の残量割合の最も少ない
リソースを選択およびこの選択したリソースについて同
一グループ内の順位をパターン長が長い、パターン高が
低い、パターン面積が大きい、パターン数が多い、実験
繰り返し回数が多い程、順位が高いとしてミッションの
スケジューリング順位を決定するように構成したことを
特徴とする請求項第(1)項記載のミッション・スケジ
ューリング装置。
(2) The above scheduling trial mission determination means (
3) Groups multiple missions to be scheduled according to preset priorities, and if there is the same group, selects the resource with the lowest current remaining resource percentage, and selects the resource with the lowest current remaining resource percentage, and then assigns the selected resource to the same group. The mission scheduling order is determined based on the higher the order of pattern length, the lower the pattern height, the larger the pattern area, the larger the number of patterns, and the greater the number of experiment repetitions. A mission scheduling device according to claim (1).
(3)上記スケジューリング試行ミッション決定手段(
3)によって決定されたミッションについて、リソース
を割り付け不可でスケジューリング可能時間帯が存在し
ないとき、いずれかのリソースを無視して他のリソース
について仮スケジューリング可能時間帯を求め、この仮
スケジューリング可能時間帯に存在する既に割り付けた
ミッションを移動可能と判明したときに当該仮スケジュ
ーリング可能時間帯をスケジューリング可能時間帯と決
定するスケジューリング微調整手段(5)を設けたこと
を特徴とする請求項第(1)項、第(2)項記載のミッ
ション・スケジューリング装置。
(3) The above scheduling trial mission determination means (
For the mission determined by 3), when resources cannot be allocated and there is no schedulable time slot, one of the resources is ignored and a tentative schedulable time slot is found for the other resources, and the provisional schedulable time slot is Claim (1) characterized in that a scheduling fine adjustment means (5) is provided for determining the temporary scheduling possible time period as the scheduling possible time period when it is determined that an existing already allocated mission can be moved. , the mission scheduling device according to paragraph (2).
(4)上記スケジューリング可能時間帯算出手段(4)
が、上記スケジューリング試行ミッション決定手段(3
)によって決定された順序でミッションについて、リソ
ース消費量およびリソース供給量をもとに、 (a)スケジューリング可能時間幅の最も小さい部分の
両端の時刻 (b)クリティカルリソースの残パターンの形状に基づ
く時刻 (c)運用モデルに基づく時刻 (d)スケジューリング可能時間幅の両端の時刻 を求め、(a)、(b)、(c)、(d)の優先順序で
先頭から順にミッションが重複しないようにスケジュー
リング時刻を決定(分散化)、 あるいは(a)、(b)、(c)、(d)の各時刻を早
い順にソートした後、先頭から順にミッションが重複し
ないようにスケジューリング時刻を決定(集中化)する
ように構成したことを特徴とする請求項第(1)項、第
(2)項、第(3)項記載のミッション・スケジューリ
ング装置。
(4) Means for calculating the available scheduling time (4)
However, the above scheduling trial mission determination means (3
), based on the resource consumption amount and resource supply amount, for the missions in the order determined by (c) Time based on the operational model (d) Find the times at both ends of the schedulable time range, and set the priority order of (a), (b), (c), and (d) from the beginning to avoid overlapping missions. Determine the scheduling time (distributed), or sort the times in (a), (b), (c), and (d) from earliest to lowest, and then determine the scheduling time from the beginning to avoid overlapping missions (centralized). 3. The mission scheduling device according to claim 1, wherein the mission scheduling device is configured to:
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014002576A (en) * 2012-06-19 2014-01-09 Mitsubishi Electric Corp Scheduling device

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JPH01201770A (en) * 1988-02-08 1989-08-14 Fujitsu Ltd Mission scheduling device
JPH01216476A (en) * 1988-02-24 1989-08-30 Fujitsu Ltd Mission scheduling device

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