JPH09190483A - Product loading planning device - Google Patents
Product loading planning deviceInfo
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- JPH09190483A JPH09190483A JP254596A JP254596A JPH09190483A JP H09190483 A JPH09190483 A JP H09190483A JP 254596 A JP254596 A JP 254596A JP 254596 A JP254596 A JP 254596A JP H09190483 A JPH09190483 A JP H09190483A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、積載対象とされる
製品群の中から複数の製品を選択して、複数の製品が積
載される所定の被積載設備上に配列する計画を立案する
製品積載計画装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a product for making a plan for selecting a plurality of products from a product group to be loaded and arranging the products on a predetermined loading facility on which the plurality of products are loaded. Regarding the loading planning device.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来の製品積載計画の方法としては、積
載対象とされる製品群（以下、「財源」と称する）の製
品データをパレット、コンテナ、トラックの荷台等の被
積載設備（以下「パレット」で代表させることがある）
に順番に割り付けていくやり方がある。まず、財源の製
品データを重量の重い順にソートし、製品を積載する。
この時、パレットの片寄りを防ぐため、重量の重い順に
パレット上に対角に積載する（図１４参照）。また、パ
レットのサイズや、隣合う製品の幅と外径などの制約条
件のチェックを行う。もし、制約を満足しない場合は、
重量順にソートされたデータから次候補を選択して積載
する。2. Description of the Related Art As a conventional product loading plan method, product data of a product group to be loaded (hereinafter referred to as "financial resource") is loaded with equipment to be loaded (hereinafter referred to as "pallet, container, truck bed", etc.). It may be represented by "pallet")
There is a method of allocating in order. First, the product data of financial resources is sorted in descending order of weight, and the products are loaded.
At this time, in order to prevent the pallets from shifting to one side, the pallets are diagonally stacked in descending order of weight (see FIG. 14). Also, check the constraints such as pallet size and the width and outer diameter of adjacent products. If the constraint is not satisfied,
The next candidate is selected from the data sorted by weight and loaded.
【０００３】しかし、この方法は一度パレットに製品を
積載してみて、隣合う製品とぶつかるようであれば、他
の製品を積載してみるといったような、二度手間が発生
する。また、パレット上の重量が片寄らないように対角
に製品を積載しても、積極的に重量バランスを確保しよ
うとしているものではなく、重量の片寄りが発生する。
この方法は試行錯誤的な方法であり、この方法では効率
の良い積載率の高いパレットの製品積載は困難である。However, in this method, once the product is loaded on the pallet, and if the product collides with the adjacent product, another product is loaded, which is a troublesome work. Further, even if products are loaded diagonally so that the weight on the pallet is not biased, the weight balance is not intended to positively secure the weight balance.
This method is a trial-and-error method, and it is difficult to efficiently load products on pallets with a high loading rate by this method.
【０００４】また、特開昭５８−６８４１号公報には、
車種によって決まる製品積載可能空間を有効に利用して
各種の製品を順序よく積み込むために、車種仕様から決
まる車両上の製品積載可能空間内に積荷の種類、形状、
数量に応じた大きさの仮想的な車両空間を指定できるよ
うにし、製品の積込仕様を上記仮想的な車両空間におい
て決定し、次に車両上に残された空間内にさらに別の仮
想車両の空間を指定して他の製品の積込仕様を決定する
方法が開示されているが、この方法は計画者が計算機上
で表示される画面に従って試行錯誤的に割り付けを行う
ものであり、最適性の高い積載計画を与えるものではな
い。Further, Japanese Patent Laid-Open No. 58-6841 discloses that
In order to effectively use the product loadable space determined by the vehicle type and load various products in order, the type, shape, and shape of the load within the product loadable space on the vehicle determined by the vehicle type specifications
A virtual vehicle space having a size corresponding to the quantity can be designated, a loading specification of a product is determined in the virtual vehicle space, and then another virtual vehicle is left in the space left on the vehicle. Although a method of designating the space of and determining the loading specifications of other products is disclosed, this method is that the planner makes trial and error allocation according to the screen displayed on the computer, It does not give a highly reliable loading plan.
【０００５】特開平４−２３３００３号公報には、他種
類の部品をパレットに積載するにあたり、積載する部品
の種類と数量を最適化し運搬効率を向上させるため、各
部品の属性データ及び部品を積載するパレットの属性デ
ータを記憶し、出荷計画に基づき、部品及びパレットの
属性データを使用して、運送に使用するパレットとそれ
に積載する部品の種類と数量とを決定する方法が開示さ
れている。この方法も、ある特定の探索手続きに従って
積載の最適化を狙うものであって、必ずしも最適な積付
け計画を作成できるものではない。In Japanese Patent Laid-Open No. 4-233003, when loading other types of parts on a pallet, the attribute data of each part and the parts are loaded in order to optimize the type and quantity of the loaded parts and improve the transportation efficiency. There is disclosed a method of storing the attribute data of the pallet to be stored and determining the type and quantity of the pallet to be used for transportation and the component to be loaded on the pallet using the attribute data of the part and the pallet based on the shipping plan. This method also aims to optimize loading according to a specific search procedure, and cannot necessarily create an optimal stowage plan.
【０００６】さらに、特開平６−３０５５６７号公報に
は、積付け計画時に、荷姿に対して期待する複数の要因
を指定し、従来の試行錯誤時間を大幅に短縮するため、
パレット上の積載個数、製品の充填密度、全体の安定
性、製品間の滑り等の各評価要素のどれとどれをどの程
度重視するかを積付け仕様として入力する。その仕様に
適合する順序で荷姿候補を記憶し、表示する方法が開示
されている。この方法は、後述する本発明と同様多目的
計画問題を効率良く解こうとするものであるが、この方
法では、あらかじめ積付けの基本パターンを人間が準備
しておく必要があり、この方法によって得られる計画も
あらかじめ設定したパターンを基に計画されるため、必
ずしも最適な積付け計画を出力することはできない。Further, in Japanese Unexamined Patent Publication No. 6-305567, a plurality of factors that are expected for a package shape are designated at the time of planning of packing, so that the conventional trial and error time is significantly shortened.
Enter the weighting factors such as the number of items loaded on the pallet, the packing density of products, the overall stability, and the evaluation factors such as slippage between products, and to what extent they should be emphasized. A method of storing and displaying the packaging candidate in an order conforming to the specifications is disclosed. This method is intended to efficiently solve a multi-objective programming problem as in the present invention described later, but this method requires a human to prepare a basic pattern for stowage in advance, and this method provides Since the plan to be stored is also planned based on a preset pattern, it is not always possible to output the optimal stowage plan.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】本発明は、上記事情に
鑑み、積載対象とされる製品群を被積載設備上に積載す
るにあたり、輸送効率の高い積載計画を立案することの
できる積載計画装置を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION In view of the above circumstances, the present invention is a loading planning apparatus capable of formulating a loading plan with high transportation efficiency when loading a product group to be loaded on a loading facility. The purpose is to provide.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の製品積載計画装置は、積載対象とされる製品群の中
から複数の製品を選択して、該複数の製品を、複数の製
品が積載される所定の被積載設備上に配列する計画を立
案する製品積載計画装置において、上記製品群の中から
複数の製品を選択してその複数の製品を被積載設備上に
配列する案を複数作成するとともに、作成した案を、遺
伝的アルゴリズムに基づいて変更する案作成変更手段
と、案作成変更手段により作成ないし変更された各案そ
れぞれについて、少なくとも、 （１）被積載設備上に積載される製品の総重量の、目標
重量からの偏差 （２）被積載設備上の所定の第１の方向についての、被
積載設備上に製品が積載された状態における被積載設備
の重心位置の、目標重心位置からの偏差、および （３）被積載設備上の、上記第１の方向と交差する所定
の第２の方向についての、被積載設備上に製品が積載さ
れた状態における被積載設備の重心位置の、目標重心位
置からの偏差に基づく評価値を求める評価値演算手段
と、案作成変更手段により作成ないし変更された複数の
案の中から所望の評価値に近い案を抽出する案抽出手段
とを備えたことを特徴とする。A product loading planning apparatus of the present invention that achieves the above object selects a plurality of products from a group of products to be loaded, and selects the plurality of products from a plurality of products. In a product loading planning device that creates a plan for arranging a plurality of products on a predetermined loaded facility, a plan for selecting a plurality of products from the product group and arranging the plurality of products on the loaded facility is proposed. At least (1) loading on the loading facility for each of the plans created and changed by the plan creation changing unit that creates a plurality of the created plans and changes the created plans based on the genetic algorithm Deviation of the total weight of the product from the target weight (2) The position of the center of gravity of the loaded equipment in the state where the product is loaded on the loaded equipment in the predetermined first direction on the loaded equipment, Target center of gravity And (3) the center of gravity position of the loaded equipment in a state where the product is loaded on the loaded equipment in a predetermined second direction intersecting the first direction on the loaded equipment. An evaluation value calculation means for obtaining an evaluation value based on the deviation from the target center of gravity position, and a plan extraction means for extracting a plan close to a desired evaluation value from a plurality of plans created or modified by the plan creation / modification means. It is characterized by having.
【０００９】ここで、上記本発明の製品積載計画装置に
おいては、上記遺伝的アルゴリズムとして、（ａ）案作
成変更手段により作成ないし変更された複数の案の中
の、所望の評価値に近い評価値をもつ案を複製すること
により、所望の評価値に近い評価値をもつ案が選択され
る確率を高める選択淘汰、（ｂ）案作成変更手段により
作成ないし変更された複数の案のうちの少なくとも２つ
の案について被積載設備に積載される予定の製品のうち
の一部の製品を、これら２つの案どうしで入れ替える交
叉、および（ｃ）案作成変更手段により作成ないし変更
された複数の案のうちの少なくとも１つの案について被
積載設備に積載される予定の製品のうちの一部の製品
を、その案における被積載設備に積載されない予定の製
品に入れ替える突然変異のうちの少なくとも１つの操作
を含む遺伝的アルゴリズムが好適に採用される。Here, in the product loading planning apparatus of the present invention, as the above-mentioned genetic algorithm, (a) an evaluation close to a desired evaluation value among a plurality of plans created or modified by the plan creating / modifying means. Selection that increases the probability that a plan having an evaluation value close to a desired evaluation value is selected by duplicating a plan having a value, and (b) a plurality of plans created or modified by the plan creating / modifying means. Crossover of exchanging a part of products scheduled to be loaded on the loading facility for at least two plans between these two plans, and (c) a plurality of plans created or changed by the plan creation changing means A part of the products to be loaded on the load-carrying facility for at least one of the plans is replaced with a product that is not to be loaded on the load-carrying facility in the plan. Genetic algorithms, including at least one operation of the are preferably employed.
【００１０】また、上記本発明の製品積載計画装置にお
いて、上記製品群が、それぞれが１つ以上の棟を有する
複数の倉庫に分散配置されている場合、上記評価値演算
手段が、上記（１）〜（３）に加え、さらに、 （４）被積載設備上に積載される製品が分散配置されて
いる倉庫の数 （５）被積載設備上に積載される製品が分散配置されて
いる棟の数に基づく評価値を求めるものであることが好
ましい。Further, in the product loading planning apparatus according to the present invention, when the product groups are distributed and arranged in a plurality of warehouses each having one or more buildings, the evaluation value calculation means is the above-mentioned (1). In addition to (3) to (3), (4) the number of warehouses in which the products loaded on the loaded equipment are distributed (5) The building in which the products loaded on the loaded equipment are distributed It is preferable to obtain an evaluation value based on the number of.
【００１１】さらに、上記本発明の製品積載計画装置に
おいて、上記製品群が、それぞれが１つ以上の棟を有す
る複数の倉庫に分散配置されている場合に、上記評価値
演算手段が、上記（１）〜（３）に加え、さらに、 （６）被積載設備上に積載される製品の一部が被積載設
備に積載されてなる積み地輸送途上における、上記第１
の方向についての、その一部の製品が被積載設備に積載
された状態の被積載設備の重心位置の、目標重心位置か
らの偏差 （７）被積載設備上に積載される製品の一部が被積載設
備に積載されてなる積み地輸送途上における、上記第２
の方向についての、その一部の製品が被積載設備に積載
された状態の被積載設備の重心位置の、目標重心位置か
らの偏差 （８）被積載設備上に積載された製品の一部が被積載設
備から卸されてなる卸し地輸送途上における、上記第１
の方向についての、その一部の製品が被積載設備から卸
された状態の被積載設備の重心位置の、目標重心位置か
らの偏差 （９）被積載設備上に積載された製品の一部が被積載設
備から卸されてなる卸し地輸送途上における、上記第２
の方向についての、その一部の製品が被積載設備から卸
された状態の被積載設備の重心位置の、目標重心位置か
らの偏差に基づく評価値を求めるものであることも好ま
しい態様である。Further, in the product loading planning apparatus according to the present invention, when the product groups are distributed and arranged in a plurality of warehouses each having one or more buildings, the evaluation value calculating means is provided with the above ( In addition to (1) to (3), (6) The above-mentioned first in the middle of transportation of a loading place in which a part of the product loaded on the loading facility is loaded on the loading facility.
Deviation of the center of gravity of the loaded equipment from the target position of the loaded equipment in the direction of (7) Part of the product loaded on the loaded equipment The above-mentioned second during the transportation of the loading place loaded on the loading facility
Deviation of the center of gravity of the loaded equipment from the target position of the loaded equipment in the direction of (7) Part of the product loaded on the loaded equipment In the middle of the transportation to the wholesale place where the equipment is loaded,
Deviation of the center of gravity of the loaded equipment from the target center of gravity position in the state where some of the products were unloaded from the loaded equipment (9) A part of the product loaded on the loaded equipment The above-mentioned second during the transportation to the wholesale place where the equipment is loaded.
It is also a preferable aspect to obtain an evaluation value based on the deviation from the target center of gravity position of the center of gravity of the loaded equipment in a state where some products are unloaded from the loaded equipment in the direction of.
【００１２】遺伝的アルゴリズムを採用してトラックの
配車計画を立案する試みはあるが（特開平７−２１９９
２０号公報、特開平７−２３０４４３号公報参照）、従
来、製品積載計画に遺伝的アルゴリズムを採用した例は
見当たらない。本発明は製品積載計画に遺伝的アルゴリ
ズムを適用するにあたり、上記（１）〜（３）に基づく
評価値、あるいは好ましくは、上記（１）〜（３）に加
え、さらに上記（４）〜（５）、ないし上記（６）〜
（８）に基づく評価値を採用するものであるため、実現
可能な、輸送効率の高い積載計画を立案することができ
る。There has been an attempt to make a truck allocation plan using a genetic algorithm (Japanese Patent Laid-Open No. 7-2199).
No. 20, JP-A-7-230443), heretofore, there is no example in which a genetic algorithm is adopted for a product loading plan. In applying the genetic algorithm to the product loading plan according to the present invention, in addition to the evaluation values based on the above (1) to (3), or preferably the above (1) to (3), the above (4) to ( 5) or the above (6)
Since the evaluation value based on (8) is adopted, a feasible loading plan with high transportation efficiency can be prepared.
【００１３】[0013]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
説明する。図１は、本発明の製品積載計画装置の一実施
形態の概略構成を示すブロック図である。図１に示す製
品積載計画装置は、財源製品の格納されている財源製品
格納装置１、指示された属性（輸送先、納期など）に従
って製品を選択する製品選択装置２、選択された製品を
格納する選択済み製品格納装置３、各評価項目を考慮し
て製品の配置を決定する積載計画装置４、および積載計
画装置４によって計画された結果を表示し、オペレータ
による修正を行なう積載計画表示・修正装置５より構成
される装置である。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a product loading planning device of the present invention. The product loading planning device shown in FIG. 1 stores a revenue product storage device 1 in which revenue products are stored, a product selection device 2 for selecting products according to designated attributes (destination, delivery date, etc.), and selected products. Selected product storage device 3, load planning device 4 that determines the placement of products in consideration of each evaluation item, and the result planned by the load planning device 4 is displayed and the load plan is displayed and modified by the operator. This is a device composed of the device 5.
【００１４】財源製品格納装置１は財源製品を格納して
おく装置である。製品選択装置２は財源製品格納装置１
の財源製品の中から、輸送先、納期などの属性に基づい
て積載計画装置４に必要な製品を選択する装置である。
選択された製品を格納するのが、選択済み製品格納装置
３である。積載計画装置４は、パレットに製品を効率良
く積載する計画を立案する装置である。The financial product storage device 1 is a device for storing financial product. Product selection device 2 is financial product storage device 1
This is a device for selecting a product required for the loading planning device 4 from among the financially-sourced products based on the attributes such as the transportation destination and the delivery date.
The selected product storage device 3 stores the selected product. The loading planning device 4 is a device that creates a plan for efficiently loading products on pallets.
【００１５】積載計画には、大規模な組み合わせ最適化
問題を解く必要があり、この製品積載計画装置では、こ
の大規模な組み合わせ最適化問題を解くアルゴリズムと
して、遺伝的アルゴリズムが採用されている。図２に全
体フローを示す。詳細な説明は後述する。遺伝的アルゴ
リズムは、基本的に生物の進化プロセスを模擬した最適
化アルゴリズムである。遺伝的アルゴリズムは解の候補
の集団を保持し、集団内で「選択的淘汰」「交叉」「突
然変異」などの操作を繰り返すことによって、次第に良
い解を発生させていくアルゴリズムである。本実施形態
の場合においては、各積載設備（パレットやコンテナ
等）に積付けられた製品を遺伝子と見て、複数の遺伝子
を「選択的淘汰」「交叉」「突然変異」などの操作を繰
り返すことによって、最適な積付け計画を得るものであ
る。つまり、製品を積載したパレットの優劣を表す目的
関数を設定し、良好な目的関数値を持つパレットを選択
し、悪い目的関数値を持つパレットを淘汰する（選択淘
汰）。また、パレットの良い部分は残しておき、更に良
いパレットを作成するため、部分的にパレット内の製品
の交換（交叉）を行なう。また、今までのパレットにな
かった新しい形質（製品の積付けパターン）を出現させ
るため、パレット内の製品の一部を交換し、より良いパ
レット作成を試みる（突然変異）。It is necessary to solve a large-scale combinatorial optimization problem in the loading plan, and this product loading planning apparatus uses a genetic algorithm as an algorithm for solving the large-scale combinatorial optimization problem. The overall flow is shown in FIG. A detailed description will be given later. A genetic algorithm is an optimization algorithm that basically imitates the evolution process of living things. The genetic algorithm is an algorithm that holds a group of solution candidates and repeats operations such as “selective selection”, “crossover”, and “mutation” within the group to gradually generate a good solution. In the case of the present embodiment, products loaded in each loading facility (pallet, container, etc.) are regarded as genes, and operations such as “selective selection”, “crossover”, and “mutation” are repeated for a plurality of genes. By doing so, the optimum stowage plan is obtained. That is, an objective function representing the superiority or inferiority of the pallets loaded with products is set, a pallet having a good objective function value is selected, and a pallet having a bad objective function value is selected (selection selection). Further, the good part of the pallet is left, and in order to create a better pallet, the products in the pallet are partially exchanged (crossed). In addition, in order to create new traits (product loading patterns) that were not available on conventional pallets, we try to create better pallets by exchanging some of the products in the pallets (mutation).
【００１６】積載計画表示・修正装置５は積載計画装置
４より出力された計画結果に対して、グラフィックに表
示し、オペレータによる修正を行なう装置である。図３
は、パレット積付け構造の例を示す図である。以下の例
では、図３に示すような構造のパレットに製品を積載す
る問題を扱う。すなわち、このパレットには、製品を、
１０行×２列、合計最大２０製品積付けることができ
る。ただし、製品の寸法によっては、通常の製品２つ分
の積付け場所が占有される場合があり、そのような製品
を積付ける場合は、そのような製品１個につき積付ける
ことのできる最大数が１つ減ることになる。The loading plan display / correction device 5 is a device that graphically displays the planning result output from the loading planning device 4 and allows the operator to make corrections. FIG.
FIG. 6 is a diagram showing an example of a pallet stowage structure. The following example deals with the problem of loading products on a pallet having the structure shown in FIG. In other words, this pallet contains products
10 rows x 2 columns, a maximum of 20 products can be stacked in total. However, depending on the size of the product, the packing space for two normal products may be occupied, and when packing such products, the maximum number that can be packed per such product. Will decrease by one.
【００１７】ここでは、積付ける対象とされる多数の製
品からなる製品群の中からパレットに積付ける製品を選
択する組合せ最適化問題を、下記の（１）式により求め
られる評価値（ここではこれをパレットの「適応度」と
称する）を最小化する問題として設定することができ
る。 Ｆｉｔｎｅｓｓi ＝ｗ1 Ｐ１i ＋ｗ2 Ｐ２i ＋ｗ3 Ｐ３
i ＋ｗ4 Ｐ４i＋ｗ5 Ｐ５i ＋ｗ6 Ｐ６i ＋ｗ7 Ｐ７i
＋ｗ8 Ｐ８i＋ｗ9 Ｐ９i Ｆｉｔｎｅｓｓi ：パレットｉの適応度 Ｐ１i ：パレットｉの製品積載重量の目的関数値 Ｐ２i ：パレットｉの長手方向バランスの目的関数値 Ｐ３i ：パレットｉの幅方向バランスの目的関数値 Ｐ４i ：パレットｉの倉庫分散の目的関数値 Ｐ５i ：パレットｉの棟分散の目的関数値 Ｐ６i ：パレットｉの積み地輸送途上長手方向バランス
の目的関数値 Ｐ７i ：パレットｉの積み地輸送途上幅方向バランスの
目的関数値 Ｐ８i ：パレットｉの卸し地輸送途上長手方向バランス
の目的関数値 Ｐ９i ：パレットｉの卸し地輸送途上幅方向バランスの
目的関数値 ｗ1 ，ｗ2 ，……，ｗ9 ：荷重係数 以下、（１）式の各目的関数値について説明する。Here, the combination optimization problem of selecting a product to be loaded on a pallet from a product group consisting of a large number of products to be loaded is evaluated by an equation (1) below. This can be set as a problem that minimizes the "fitness" of the palette. Fitness i = w 1 P1 i + w 2 P2 i + w 3 P3
i + w 4 P4 i + w 5 P5 i + w 6 P6 i + w 7 P7 i
+ W 8 P8 i + w 9 P9 i Fitness i : Fitness of pallet i P1 i : Objective function value of product loading weight of pallet i P2 i : Objective function value of pallet i longitudinal balance P3 i : Width direction of pallet i Objective function value of balance P4 i : Objective function value of warehouse dispersion of pallet i P5 i : Objective function value of building dispersion of pallet i P6 i : Objective function value of longitudinal balance during transportation of pallet i P7 i : Pallet The objective function value of the balance of the width of the pallet transportation in the middle of transportation P8 i : the objective function value of the longitudinal balance of the transportation of pallet i in the longitudinal direction of the pallet P9 i : The objective function value of the width balance in the intermediate transportation of pallet i w 1 , w 2 , ..., W 9 : load coefficient Hereinafter, each objective function value of the equation (1) will be described.
【００１８】図４は、製品積載重量の目的関数値の一例
を表した図である。製品積載重量の目的関数値は（２）
式で表される。最大重量を積み込むことが要求される。 Ｚi ＝（ＭＡＸ＿ＷＥＩＧＨＴ−ｔｏｔａｌ＿ｗｅｉｇｈｔi ） ／ＭＡＸ＿ＷＥＩＧＨＴ ……（２） Ｚi ≧０の時、Ｐ１i ＝Ｚi ，ｗ1 ＝ａ1 Ｚi ＜０の時、Ｐ１i ＝｜Ｚi ｜，ｗ1 ＝ｂ1 ただし、過積載制約違反のペナルティを考慮してｂ1 ＞
ａ1 とする。FIG. 4 is a diagram showing an example of the objective function value of the product loading weight. The objective function value of product loading weight is (2)
It is expressed by an equation. Maximum weight is required to be loaded. Z i = (MAX_WEIGHT-total_weight i ) / MAX_WEIGHT (2) When Z i ≧ 0, P1 i = Z i , w 1 = a 1 Z i <0, P1 i = | Z i |, w 1 = b 1 However, considering the penalty of violation of overloading constraint, b 1 >
a 1 .
【００１９】ＭＡＸ＿ＷＥＩＧＨＴ：パレットの最大積
載可能重量（ここでは１４０ｔとする） ｔｏｔａｌ＿ｗｅｉｇｈｔi ：パレットｉに積載されて
いる全製品重量 図５は、長手方向バランスの目的関数値の一例を表わし
た図である。長手方向バランスの目的関数値は（３）式
で表わされる。基本的には、パレット中央に重心がくる
ことを要求される。MAX_WEIGHT: Maximum loadable weight of pallet (140t in this case) total_weight i : Weight of all products loaded on pallet i FIG. 5 is a diagram showing an example of the objective function value of the longitudinal balance. . The objective function value of the longitudinal balance is expressed by equation (3). Basically, the center of gravity of the pallet is required to be set.
【００２０】[0020]
【数１】 [Equation 1]
【００２１】ｃｏｉｌ＿ｗｅｉｇｈｔik：パレットｉの
製品積載位置ｋ上の製品重量 Ｌ１ik：パレットｉの製品積載位置ｋ上の長手方向中心
から製品重心までの距離 ＣＯＮＳＴＡＮＴ１：長手方向の許容最大モーメント値 Ｐ２i ≦１のとき ｗ2 ＝ａ2 Ｐ２i ＞１のとき ｗ2 ＝ｂ2 ただし、長手方向のモーメント値が長手方向の許容最大
モーメント値ＣＯＮＳＴＡＮＴ１を越えた場合のペナル
ティを考慮してｂ2 ＞ａ2 とする。Coil_weight ik : product weight on the product loading position k of the pallet i L1 ik : distance from the center in the longitudinal direction on the product loading position k of the pallet i to the product center of gravity CONSTANT1: allowable maximum moment value in the longitudinal direction P2 i ≤ When 1 is satisfied w 2 = a 2 P2 i > 1 When w 2 = b 2 However, considering the penalty when the moment value in the longitudinal direction exceeds the allowable maximum moment value CONSTANT1 in the longitudinal direction, b 2 > a 2 And
【００２２】幅方向バランスの目的関数値は（４）式で
表わされる。基本的には、パレット中央に重心がくるこ
とを要求される。尚、関数形は、図５長手方向バランス
の目的関数値と同様であるため、図示は省略する。The objective function value of the width-direction balance is expressed by equation (4). Basically, the center of gravity of the pallet is required to be set. The function form is the same as the objective function value of the longitudinal balance shown in FIG.
【００２３】[0023]
【数２】 [Equation 2]
【００２４】ｃｏｉｌ＿ｗｅｉｇｈｔik：パレットｉの
製品積載位置ｋ上の製品重量 Ｌ２ik：パレットｉの製品積載位置ｋ上の幅方向中心か
ら製品径方向中心までの距離 ＣＯＮＳＴＡＮＴ２：幅方向の許容最大モーメント値 Ｐ３i ≦１のとき ｗ3 ＝ａ3 Ｐ３i ＞１のとき ｗ3 ＝ｂ3 ただし、幅方向のモーメント値が幅方向の許容最大モー
メント値ＣＯＮＳＴＡＮＴ２を越えた場合のペナルティ
を考慮してｂ3 ＞ａ3 とする。Coil_weight ik : product weight on the product loading position k of the pallet i L2 ik : distance from the center in the width direction on the product loading position k of the pallet i to the center in the product radial direction CONSTANT2: allowable maximum moment value P3 in the width direction When i ≤ 1, w 3 = a 3 P3 When i > 1, w 3 = b 3 However, considering the penalty when the moment value in the width direction exceeds the maximum allowable moment value CONSTANT2 in the width direction, b 3 > a 3 .
【００２５】倉庫分散の目的関数値は（５）式で表わさ
れる。製品は、通常、工場内の互いに比較的離れた倉庫
に分散されて保管されているため、製品のハンドリング
時間、コストを考慮し、同一パレット上に積載される製
品はできる限り少ない数の倉庫に保管された製品からな
ることが要求される。 Ｐ４i ＝ｗａｒｅｈｏｕｓｅ＿ｎｕｍi ……（５） ｗａｒｅｈｏｕｓｅ＿ｎｕｍi ：パレットｉの倉庫分散
数＋異なる倉庫の製品数の比から与える点数棟分散の目
的関数値は（６）式で表される。The objective function value of the warehouse dispersion is expressed by equation (5). Since products are usually stored in warehouses that are relatively distant from each other in the factory, in consideration of product handling time and cost, products loaded on the same pallet should be stored in as few warehouses as possible. It is required to consist of stored products. P4 i = warehouse_num i (5) warehouse_num i : The objective function value of the point building variance given from the ratio of the warehouse distribution number of pallet i + the number of products of different warehouses is expressed by equation (6).
【００２６】１つのパレット上の製品は、倉庫の数だけ
でなく、クレーンスパンごとの棟についても、できるだ
け少ない数の棟に保管されていた製品の組合せであるこ
とが好ましく、したがって（６）式を最小化することが
要求される。 Ｐ５i ＝ｂｕｉｌｄｉｎｇ＿ｎｕｍi ……（６） ｂｕｉｌｄｉｎｇ＿ｎｕｍi ：パレットｉの棟分散＋異
なる棟の製品数の比から与える点数 図６は、上記（５）式，（６）式の説明図である。倉庫
（棟）分散数が１の場合、目的関数値Ｐ４i （Ｐ５i ）
は０とする。倉庫（棟）分散数が１より大きい場合、以
下の式より目的関数値Ｐ４i （Ｐ５i）を求める。 Ｐ４i （Ｐ５i ）＝｛一定の点数（ここでの例は５
点）｝×｛倉庫（棟）分散数−１｝＋｛一定の点数｝×
｛１／（ＭＡＸ−ＭＩＮ＋１｝×（ＭＡＸ−同じ倉庫の
製品の最大数｝ ＭＡＸ＝｛パレットに積載されている最大製品数｝−
｛倉庫（棟）分散数−１｝ ＭＩＮ＝{ パレットに積載されている最大製品数} ／
｛倉庫（棟）分散数} ここで、「同じ倉庫の製品の最大数」とは、パレットｉ
に積載する製品が、例えば倉庫Ａに保管されていた製品
１０個、倉庫Ｂに保管されていた製品５個、倉庫Ｃに保
管されていた製品５個からなるとき、倉庫Ａの製品数が
最大であり、「同じ倉庫の製品の最大数」は１０とな
る。The product on one pallet is preferably a combination of products stored in as few buildings as possible, not only in the number of warehouses but also in each building for each crane span. Is required to be minimized. P5 i = building_num i (6) building_num i : points given from the ratio of the building distribution of pallets i + the number of products in different buildings FIG. 6 is an explanatory diagram of the above expressions (5) and (6). If the number of distributed warehouses (buildings) is 1, the objective function value P4 i (P5 i )
Is 0. When the number of distributed warehouses (buildings) is larger than 1, the objective function value P4 i (P5 i ) is obtained from the following equation. P4 i (P5 i ) = {constant score (the example here is 5
Points)} × {Warehouse (building) variance-1} + {Constant points} ×
{1 / (MAX-MIN + 1) × (MAX-maximum number of products in the same warehouse} MAX = {maximum number of products loaded on pallet}-
{Distribution number of warehouse (building) -1} MIN = {Maximum number of products loaded on pallet} /
{Distribution number of warehouses (buildings)} Here, the "maximum number of products in the same warehouse" is the pallet i.
When the products to be loaded on the stack consist of, for example, 10 products stored in warehouse A, 5 products stored in warehouse B, and 5 products stored in warehouse C, the number of products in warehouse A is maximum. And the “maximum number of products in the same warehouse” is 10.
【００２７】また、「パレットに積載されている最大製
品数」は、通常は図３に示すように２０であるが、前述
したように製品によっては通常の製品２つ分の積載場所
が占有され、その場合「パレットに積載されている最大
製品数」は２０より少ない数となる。積み地輸送途上長
手方向バランスの目的関数値は（７）式、積み地輸送途
上幅方向バランスの目的関数値は（８）式で表される。The "maximum number of products loaded on the pallet" is usually 20 as shown in FIG. 3, but as described above, some products occupy a loading place for two normal products. In that case, the “maximum number of products loaded on the pallet” is less than 20. The objective function value of the longitudinal balance on the way to the loading site is expressed by the equation (7), and the objective function value of the widthwise balance on the way to the loading site is expressed by the equation (8).
【００２８】Ｐ６i ：パレットｉの積み地輸送途上長手
方向バランスの目的関数値 Ｐ６1i：パレットが１番目に行く倉庫で積載した後のバ
ランス長手方向の目的関数値 Ｐ６2i：パレットが２番目に行く倉庫で積載した後のバ
ランス長手方向の目的関数値 …… Ｐ６(n-1)i：パレットがｎ−１番目に行く倉庫で積載し
た後のバランス長手方向の目的関数値 Ｐ６i ＝Ｐ６1i＋Ｐ６2i＋……Ｐ６(n-1)i ……（７） Ｐ７i ：パレットｉの積み地輸送途上幅方向バランスの
目的関数値 Ｐ７1i：パレットが１番目に行く倉庫で積載した後のバ
ランス幅方向の目的関数値 Ｐ７2i：パレットが２番目に行く倉庫で積載した後のバ
ランス幅方向の目的関数値 …… Ｐ７(n-1)i：パレットがｎ−１番目に行く倉庫で積載し
た後のバランス幅方向の目的関数値 Ｐ７i ＝Ｐ７1i＋Ｐ７2i＋……Ｐ７(n-1)i ……（８） ここでは、パレットｉが倉庫を回る順番も求められる。
以下では、先ず、倉庫を回る順番を求めるにあたり必要
となる偏荷重の求め方について説明する。P6 i : Objective function value of the longitudinal balance on the way of transportation of the pallet i in the longitudinal direction P6 1i : Objective function value of the balance longitudinal direction after loading in the warehouse where the pallet goes first P6 2i : Pallet second Objective function value in the longitudinal direction of balance after being loaded in the warehouse to go to ... P6 (n-1) i : Objective function value in the longitudinal direction of balance after being loaded in the warehouse where the pallet goes n-1 P6 i = P6 1i ＋ P6 2i ＋ ・・ ・ P6 (n-1) i …… (7) P7 i : Objective function value of the width direction balance on the way of transportation of pallet i in the loading area P7 1i : Balance after loading in the warehouse where the pallet goes first Objective function value in the width direction P7 2i : Balance objective function value in the width direction after loading in the warehouse where the pallet goes second ...... P7 (n-1) i : Loading in the warehouse where the pallet goes n-1 Lateral balance width objective function value 7 i = P7 1i + P7 2i + ...... P7 (n-1) i ...... (8) Here, the pallet i the order also required around the warehouse.
In the following, first, a method of obtaining an eccentric load necessary for obtaining the order of going around the warehouse will be described.
【００２９】図７は、パレットの一例を示す模式図であ
る。この図７に示すパレットにはその四隅にＡ，Ｂ，
Ｃ，Ｄの４軸が備えられており、一軸あたりの最大能力
は５２．５ｔである。偏荷重を求めるあたっては、先
ず、重心の位置を求める。重心の位置の求め方について
は省略する。次に、その重心の位置（ここでは、（−
ｐ，ｑ）とする）と総重量Ｍとをもとに以下のようにし
て偏荷重が求められる。FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of the pallet. The pallet shown in FIG. 7 has A, B, and
Four axes C and D are provided, and the maximum capacity per axis is 52.5t. To obtain the eccentric load, first, the position of the center of gravity is obtained. The method of obtaining the position of the center of gravity is omitted. Next, the position of the center of gravity (here, (-
p, q)) and the total weight M, the unbalanced load is obtained as follows.
【００３０】Ａ軸の偏荷重＝Ｍ×｛Ｌ／２−（−ｐ）｝
／Ｌ×｛Ｗ／２＋（ｑ）｝／Ｗ Ｂ軸の偏荷重＝Ｍ×｛Ｌ／２−（−ｐ）｝／Ｌ×｛Ｗ／
２−（ｑ）｝／Ｗ Ｃ軸の偏荷重＝Ｍ×｛Ｌ／２＋（−ｐ）｝／Ｌ×｛Ｗ／
２−（ｑ）｝／Ｗ Ｄ軸の偏荷重＝Ｍ×｛Ｌ／２＋（−ｐ）｝／Ｌ×｛Ｗ／
２＋（ｑ）｝／Ｗ このようにして求めれた偏荷重をもとに、以下のアルゴ
リズムに従って、積み地における倉庫を回る順番が決定
される。Unbalanced load on A axis = M × {L / 2 − (− p)}
/ L × {W / 2 + (q)} / W B axis unbalanced load = M × {L / 2 − (− p)} / L × {W /
2- (q)} / W Unbalanced load on C axis = M × {L / 2 + (− p)} / L × {W /
2- (q)} / WD Unbalanced load on the D axis = M × {L / 2 + (− p)} / L × {W /
2+ (q)} / W Based on the unbalanced load thus obtained, the order in which the warehouse goes around in the loading place is determined according to the following algorithm.
【００３１】（１）偏荷重が許容値に入る倉庫へ行く。 （２）偏荷重が許容値に入る倉庫が複数ある場合は、偏
荷重が許容値に入る複数の倉庫のうち、パレットを持ち
上げる軸の中でも最大荷重をうける軸への荷重値が最も
小さい倉庫へ行く。 （３）偏荷重が許容値に入る倉庫がない場合は、回る必
要のある全ての倉庫の中から、パレットを持ち上げる軸
の中でも最大荷重をうける軸への荷重値が最も小さい倉
庫へ行く。(1) Go to a warehouse where the unbalanced load is within an allowable value. (2) If there are multiple warehouses where the unbalanced load is within the allowable value, select the warehouse with the smallest load value for the axis that receives the maximum load among the axes that lifts the pallet among the multiple warehouses where the unbalanced load is within the allowable value. go. (3) If there is no warehouse where the unbalanced load is within the allowable value, go to the warehouse with the smallest load value on the axis that receives the maximum load among the axes that lift the pallet from all the warehouses that need to be rotated.
【００３２】上記を繰り返すことにより、倉庫へ行く順
番が決定される。卸し地輸送途上長手方向バランスの目
的関数値は（９）式、卸し地輸送途上幅方向バランスの
目的関数値は（１０）式で表される。 Ｐ８i ：パレットｉの卸し地輸送途上長手方向バランス
の目的関数値 Ｐ８1i：パレットが１番目に行く倉庫で卸した後のバラ
ンス長手方向の目的関数値 Ｐ８2i：パレットが２番目に行く倉庫で卸した後のバラ
ンス長手方向の目的関数値 …… Ｐ８(n-1)i：パレットがｎ−１番目に行く倉庫で卸した
後のバランス長手方向の目的関数値 Ｐ８i ＝Ｐ８1i＋Ｐ８2i＋……Ｐ８(n-1)i ……（９） Ｐ９i ：パレットｉの卸し地輸送途上幅方向バランスの
目的関数値 Ｐ９1i：パレットが１番目に行く倉庫で卸した後のバラ
ンス幅方向の目的関数値 Ｐ９2i：パレットが２番目に行く倉庫で卸した後のバラ
ンス幅方向の目的関数値 …… Ｐ９(n-1)i：パレットがｎ−１番目に行く倉庫で卸した
後のバランス幅方向の目的関数値 Ｐ９i ＝Ｐ９1i＋Ｐ９2i＋……Ｐ９(n-1)i ……（１０） 卸し地における倉庫を回る順番の決定は以下の手順で行
なう。By repeating the above, the order of going to the warehouse is determined. The objective function value of the longitudinal balance on the way to the wholesale land transportation is represented by the expression (9), and the objective function value of the widthwise balance on the way to the wholesale land transportation is represented by the equation (10). P8 i : Objective function value of longitudinal balance on the way of wholesale transportation of pallet i P8 1i : Objective function value of balance longitudinal direction after pallet goes to the first warehouse P8 2i : Pallet goes to second warehouse Objective function value in the balance longitudinal direction after unloading ...... P8 (n-1) i : Objective function value in the balance longitudinal direction after unloading in the warehouse where the pallet goes to the n-1th place P8 i = P8 1i + P8 2i + ...... P8 (n-1) i (9) P9 i : Objective function value of width direction balance of pallet i on the way of wholesale transportation P9 1i : Balance width direction after pallet goes to the first warehouse Objective function value P9 2i : Balance function after the pallet goes to the second warehouse in the balance width direction …… P9 (n-1) i : Balance after the pallet goes to the n-1th warehouse Objective function value in the width direction P9 i = P9 1i + P9 2i + ...... P9 (n-1) i ...... (10) The order of circling the warehouse at the wholesale place is determined by the following procedure.
【００３３】（１）偏荷重が許容値に入る倉庫へ行く。 （２）偏荷重が許容値に入る倉庫が複数ある場合は、偏
荷重が許容値に入る複数の倉庫のうち、その倉庫で卸し
た後に、パレットを持ち上げる軸の中でも最大荷重をう
ける軸への荷重値が最も小さい倉庫へ行く。 （３）偏荷重が許容値に入る倉庫がない場合は、回る必
要のある全ての倉庫の中から、その倉庫の中で卸した後
に、パレットを持ち上げる軸の中でも最大荷重をうける
軸への荷重値が最も小さい倉庫へ行く。(1) Go to a warehouse where the unbalanced load is within an allowable value. (2) If there are multiple warehouses where the unbalanced load is within the allowable value, among the multiple warehouses where the unbalanced load is within the allowable value, select the one that receives the maximum load among the axes that lift up the pallets after wholesale at that warehouse. Go to the warehouse with the smallest load value. (3) If there is no warehouse where the unbalanced load is within the allowable value, the load from all the warehouses that need to be rotated to the axis that receives the maximum load among the axes that lift up the pallets after wholesale in the warehouse. Go to the warehouse with the lowest value.
【００３４】上記を繰り返して、倉庫へ行く順番を決定
する。以上のような、目的関数値を使用し、評価を行な
う項目は以下のようにまとめられる。 （Ａ）積載荷重 → 最大化 （Ｂ）積付け製品の重心と輸送装置（パレットやコンテ
ナなど）の重心位置の距離の差 → 最小化 （Ｃ）同一輸送装置（パレットやコンテナなど）上の積
付け製品の置場のバラツキ → 最小化 （Ｄ）倉庫間をまたがる輸送における各倉庫での積付け
製品の重心と輸送装置（パレットやコンテナなど）の重
心位置の距離の差 → 最小化 （パレット上の製品が複数倉庫にまたがるときは、例え
ばＡ倉庫で製品を積み、次にＢ倉庫へと移動するが、こ
の場合、Ａ，Ｂ倉庫の製品でバランスをとるだけでな
く、最初の積み地であるＡ倉庫で積付けた製品のバラン
スを取ることも必要である。） また、制約としては一般的には以下のような条件が必要
である。By repeating the above, the order of going to the warehouse is determined. The items to be evaluated using the objective function values as described above are summarized as follows. (A) Load capacity → maximized (B) Difference in distance between the center of gravity of stowed products and the center of gravity of transportation equipment (pallets, containers, etc.) → Minimized (C) Loading on the same transportation equipment (pallets, containers, etc.) Variation in storage location of attached products → Minimization (D) Difference in distance between the center of gravity of loaded products and the center of gravity of transportation equipment (pallets, containers, etc.) in each warehouse during transportation across warehouses → Minimization (on pallets When the products are spread over a plurality of warehouses, for example, the products are loaded in the A warehouse and then moved to the B warehouse. In this case, the products in the A and B warehouses are not only balanced but also the first loading place. It is also necessary to balance the products loaded in the warehouse A.) In addition, the following conditions are generally required as constraints.
【００３５】図８はその制約条件を示す模式図である。 （Ｅ）積付け製品の荷重和は輸送装置の許容荷重範囲内
であること （Ｆ）積付けた製品が互いに物理的に配置可能であるこ
と（製品間で重なりがないこと） 遺伝的アルゴリズムでは、現実的に問題に対応させた遺
伝子列の設計（コード化）が重要である。本実施形態で
は、１つのパレット上の製品の配列を１つの遺伝子列と
みなしてコード化を行なう図９は、パレット上の製品の
コード化の手法を示す模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram showing the constraint conditions. (E) The load sum of the stowed products is within the allowable load range of the transportation device (F) The stowed products can be physically arranged with each other (no overlap between the products) In the genetic algorithm However, it is important to design (encode) a gene sequence that actually corresponds to the problem. In the present embodiment, the product sequence on one pallet is coded by regarding it as one gene sequence. FIG. 9 is a schematic diagram showing a method for coding a product on a pallet.
【００３６】パレットに積載する製品の数に相当すると
ともにそれぞれがそのパレット上の積載位置と対応づけ
られた配列を用意し、その配列に製品番号を設立する。
次に遺伝的アルゴリズムの全体処理フローを説明する
（図２参照）。まず、初期設定として、各種定数やパラ
メータの読み込みを行ない（ステップ（ａ））、さらに
積載の対象とされる製品のデータを読み込み（ステップ
（ｂ））、その後以下のシミュレーションを行なう。An array corresponding to the number of products loaded on the pallet and each corresponding to the loading position on the pallet is prepared, and product numbers are established in the array.
Next, the overall processing flow of the genetic algorithm will be described (see FIG. 2). First, as an initial setting, various constants and parameters are read (step (a)), data of products to be loaded are read (step (b)), and then the following simulation is performed.
【００３７】先ずステップ（ｃ）では、全製品をパレッ
トに積載したか否かが判定される。最初は当然積載は終
了していないためステップ（ｄ）に進む。ステップ
（ｄ）では、先ず図９に示すようにコード化された遺伝
子を多数（例えば１００個）作成する。換言すれば、製
品を積載したパレットを多数作成する。この段階では、
前述した制約条件を満たす範囲で製品をランダムにパレ
ットに積載してよい。また、最後に最良のパレットを１
つのみ選択するのであるから、この段階では異なるパレ
ットには同一の製品が積載されるようコード化されてい
てよい。First, in step (c), it is determined whether or not all products are loaded on the pallet. At first, the loading is not completed, so the process proceeds to step (d). In step (d), first, a large number (for example, 100) of encoded genes are prepared as shown in FIG. In other words, many pallets loaded with products are created. At this stage,
The products may be randomly loaded on the pallet within the range satisfying the above-mentioned constraint conditions. Also, the last one is the best pallet
Since only one is selected, different pallets may be coded to load the same product at this stage.
【００３８】ステップ（ｄ）では、このようにして作成
した各コード（各パレット）について、優劣を表わす指
標として適応度が求められる。この適応度は（２）式〜
（１０）式に示した各目的関数値によって（１）式で表
わされる。次にパレットの適応度を基に、選択淘汰を行
なう（ステップ（ｅ））。図１０は、選択淘汰の概念を
示す模式図である。In step (d), the fitness is calculated as an index indicating superiority or inferiority of each code (each palette) thus created. This fitness is expressed by equation (2)
Each objective function value shown in the equation (10) is expressed by the equation (1). Next, selection and selection are performed based on the fitness of the palette (step (e)). FIG. 10 is a schematic diagram showing the concept of selective selection.
【００３９】ここでは適応度の小さい値ほど良いパレッ
トとしているので、 （１）適応度の小さい順にパレットを並べ替える。ここ
では、適応度の小さい順にパレット１，パレット２，…
…，パレット１００とする。 （２）並べ替えた後、最も小さいパレット１をｎ個複製
し、次に適応度の小さいパレット２をｎ−１個複製し、
順次１つずつ減じ、減じた結果が１になった時、それ以
外のパレットは１個ずつ複製する。Here, the smaller the fitness is, the better the palette is. Therefore, (1) the palettes are rearranged in the order of the smaller fitness. Here, palette 1, palette 2, ...
..., Palette 100. (2) After rearrangement, the smallest palette 1 is duplicated n times, and then the smallest fitness palette 2 is duplicated n−1,
Subtract one by one, and when the result of the subtraction is 1, the other pallets are duplicated one by one.
【００４０】ｎの値を変更することによって、選択確率
を操作する。こうして、良いパレットを増やしていく。
各々のパレットを複製した後、乱数で交叉を行なうパレ
ットを選択する（ステップ（ｆ））。図１１は、交叉の
概念を示す模式図である。Manipulate the selection probability by changing the value of n. In this way, we will increase the number of good palettes.
After replicating each palette, a palette to be crossed with a random number is selected (step (f)). FIG. 11 is a schematic diagram showing the concept of crossover.
【００４１】２つのパレット上の製品を、パレット上の
ある積載位置を境に交換する。２つのパレット上の製品
を相互に交換することで、次世代のパレットが作成され
る。交叉後、突然変異を行なう（ステップ（ｇ））。図
１２は、突然変異の概念を示す模式図である。この突然
変異では、パレット上の製品を乱数で選択し、その選択
された製品をそのパレットに未積載の財源製品と入れ換
える操作を行なう。The products on the two pallets are exchanged at a certain loading position on the pallets. By exchanging products on two pallets with each other, a next-generation pallet is created. After crossover, mutation is performed (step (g)). FIG. 12 is a schematic diagram showing the concept of mutation. In this mutation, a product on the pallet is randomly selected, and the selected product is replaced with a financial product not yet loaded on the pallet.
【００４２】突然変異の確率は、以下の２つのパラメー
タで決定する。 （１）全パレット中で突然変異を起こさせるパレットの
数。 （２）一つのパレットの中で、突然変異させる製品の
数。 このようにして解の探索空間を広げ、より良いパレット
を作成していく。尚、ここで示した選択淘汰、交叉、突
然変異の方法は、ここで述べた方法に特化されるもので
はなく、他の方法でも目的を達成することは可能であ
る。The probability of mutation is determined by the following two parameters. (1) Number of pallets that cause mutation in all pallets. (2) The number of products to be mutated in one palette. In this way, the search space for solutions is expanded and better palettes are created. The method of selection, crossover, and mutation shown here is not specialized to the method described here, and the object can be achieved by other methods.
【００４３】上記のようにして解の候補（パレット）を
増やした後、必要に応じ再度ステップ（ｄ）に戻り、増
やした解の候補（パレット）それぞれについて適応度が
計算され、再度、ステップ（ｅ）〜（ｇ）の、選択淘
汰、交叉、突然変異の操作が繰り返される。例えばこの
操作が１００回繰り返された後、ステップ（ｈ）に進
み、それまでに作成された解の候補のうち最良のパレッ
ト、すなわち適応度の最も小さいパレットが選択され、
ステップ（ｉ）に進んでその選択されたパレットに（シ
ミュレーション的に）積載された製品を財源から外し、
ステップ（ｃ）に進んで全製品をパレットに積載したか
否か判定し、未積載の製品が残っている時は、その未積
載の製品について、上記の処理を繰り返す。このように
して、パレットを１つずつ作成していき、財源の製品が
全てパレットに積載されるようにしている。After increasing the number of solution candidates (palettes) as described above, the process returns to step (d) if necessary, the fitness is calculated for each of the increased solution candidates (palette), and the step (d) is performed again. The operations of selection and selection, crossover, and mutation of e) to (g) are repeated. For example, after this operation is repeated 100 times, the process proceeds to step (h), and the best palette among the solution candidates created so far, that is, the palette having the smallest fitness is selected.
Proceed to step (i) to de-source the products (simulated) loaded on the selected pallet,
In step (c), it is determined whether or not all the products have been loaded on the pallet, and if any unloaded products remain, the above process is repeated for the unloaded products. In this way, the pallets are created one by one so that all the products of financial resources are loaded on the pallets.
【００４４】また、本実施形態では、図２に示すステッ
プ（ｈ）に進むごとにパレットを１つずつ選択したが、
このようなパレット作成方法のほか、同時に複数のパレ
ットを作成してもよい。本実施形態では、コード化をパ
レット１つに対して行っているが、その場合、同時に作
成しようとする数のパレット、例えば５つのパレットが
連結されたものとして、その５つのパレットに１つのコ
ード化を行なう。その場合、その連結された複数のパレ
ットからなるパレット群が、本発明にいう被積載設備の
１単位に対応する。複数のパレット（ここでの例では５
つパレット）に１つのコード化を行なうこと以外は上記
の処理と同様の処理を行なうことによって、図２に示す
ステップ（ｈ）に進む毎に同時に５つのパレットを選択
することができる。In the present embodiment, one pallet is selected each time step (h) shown in FIG. 2 is executed.
In addition to such a palette creating method, a plurality of palettes may be created simultaneously. In the present embodiment, coding is performed on one palette, but in that case, it is assumed that the number of palettes to be created at the same time, for example, five palettes are connected, and one code is assigned to the five palettes. Make a change. In that case, the pallet group consisting of the plurality of connected pallets corresponds to one unit of the loaded equipment according to the present invention. Multiple palettes (5 in our example)
By performing the same process as above except that one palette is coded, five palettes can be selected at the same time each time step (h) shown in FIG. 2 is performed.
【００４５】最後に、製品積載計画装置によって作成さ
れた計画結果を示す。まず、図１４を参照して説明した
従来技術と本発明との比較結果を説明する。図１３は、
従来技術と本発明との比較結果を表わした図である。従
来技術では、棟単位で財源を見て計画するので、対象と
する範囲は１つの棟のみである。そこで、ここでは、従
来技術と本発明の双方について、１つの棟のみを財源と
見てシミュレーションを行なった。図１３に示す比較結
果を見ると、従来技術に比べ、本発明によって作成され
た計画の方が、積載率としては７％もパレットの積載率
が高い。パレットに対する積載率も換算では、９１％で
ある。また、本発明は全てのパレットにおいて、バラン
スの制約を満たした計画を作成している。Finally, the planning result created by the product loading planning device is shown. First, the result of comparison between the conventional technique described with reference to FIG. 14 and the present invention will be described. FIG.
It is a figure showing the comparison result of a prior art and this invention. In the conventional technology, since the financial resources are planned by looking at each building, the target range is only one building. Therefore, here, for both the conventional technology and the present invention, only one building is regarded as a financial source and simulation is performed. Looking at the comparison results shown in FIG. 13, the plan created by the present invention has a higher pallet loading rate of 7% as compared with the prior art. The loading rate for pallets is also 91% in terms of conversion. In addition, the present invention creates a plan that satisfies the balance constraint for all pallets.
【００４６】表１に大規模実験として６倉庫を対象とし
た本発明を適用した結果を示す。Table 1 shows the results of applying the present invention to 6 warehouses as a large-scale experiment.
【００４７】[0047]
【表１】 [Table 1]
【００４８】表１に示すように平均積載重量は９４％で
あり、バランス制約も満足しており、倉庫分散数の平均
も２以下であり、十分実用的な計画が作成された。本発
明によって作成された計画は優れた計画であり、その
他、製品を追加積付けする処理（既にパレットに製品が
積載されているパレットに対して、追加という形で製品
を積み付けていく方法や、特急指示の製品をパレットに
必ず積み付けるような処理にも、本発明を適用ないし応
用することができる。As shown in Table 1, the average loading weight was 94%, the balance constraint was satisfied, and the average number of distributed warehouses was 2 or less, and a sufficiently practical plan was prepared. The plan created by the present invention is an excellent plan, and the process of additionally loading products (a method of loading products in the form of addition to a pallet already loaded on the pallet, The present invention can also be applied or applied to a process in which a product for which an express instruction is given is always loaded on a pallet.
【００４９】尚、上記実施形態では、適応度を計算する
に当たり、（２）式〜（１０）式の全ての目的関数値を
採用したが、これら全てを採用する必要はなく、最小限
（２）式〜（４）式を採用すればよく、（２）式〜
（４）式に、さらに（５）式〜（６）式、ないし（７）
式〜（１０）式を加えると、実行可能な輸送効率のより
高い積載計画が立案される可能性が高められる。In the above embodiment, all the objective function values of the equations (2) to (10) are adopted in calculating the fitness, but it is not necessary to adopt all of them, and the minimum (2 ) -Equation (4) should be adopted, and (2)-
In addition to the equation (4), the equations (5) to (6) to (7)
By adding the expressions (10) to (10), it is more likely that a loading plan with higher feasible transportation efficiency is planned.
【００５０】[0050]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
輸送効率の高い積載計画を短時間に立案することができ
る。As described above, according to the present invention,
A loading plan with high transportation efficiency can be planned in a short time.
【図１】本発明の製品積載計画装置の一実施形態の概略
構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an embodiment of a product loading planning device of the present invention.
【図２】遺伝的アルゴリズムの全体フローを示す図であ
る。FIG. 2 is a diagram showing an overall flow of a genetic algorithm.
【図３】パレット積付け構造の例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a pallet stowage structure.
【図４】製品積載重量の目的関数値の一例を表した図で
ある。FIG. 4 is a diagram showing an example of an objective function value of product loading weight.
【図５】長手方向バランスの目的関数値の一例を表わし
た図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of an objective function value of longitudinal balance.
【図６】（５）式，（６）式の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of equations (5) and (6).
【図７】パレットの一例を示す模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of a palette.
【図８】制約条件を示す模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram showing constraint conditions.
【図９】パレット上の製品のコード化の手法を示す模式
図である。FIG. 9 is a schematic diagram showing a method of coding a product on a pallet.
【図１０】選択淘汰の概念を示す模式図である。FIG. 10 is a schematic diagram showing the concept of selective selection.
【図１１】交叉の概念を示す模式図である。FIG. 11 is a schematic diagram showing the concept of crossover.
【図１２】突然変異の概念を示す模式図である。FIG. 12 is a schematic diagram showing the concept of mutation.
【図１３】従来技術と本発明との比較結果を表わした図
である。FIG. 13 is a diagram showing a comparison result between a conventional technique and the present invention.
【図１４】従来の製品積載計画の方法である。FIG. 14 shows a conventional product loading planning method.
１ 財源製品格納装置 ２ 製品選択装置 ３ 選択済み製品格納装置 ４ 積載計画装置 ５ 積載計画表示・修正装置 1 Financial product storage device 2 Product selection device 3 Selected product storage device 4 Loading plan device 5 Loading plan display / correction device
フロントページの続き (72)発明者 和田 安弘 東京都千代田区内幸町２丁目２番３号 川 崎製鉄株式会社内 (72)発明者 森脇 みね 東京都江東区豊洲３丁目３番３号 川鉄情 報システム株式会社内(72) Inventor Yasuhiro Wada 2-3-3 Uchisaiwaicho, Chiyoda-ku, Tokyo Inside Kawasaki Steel Co., Ltd. Within the corporation
Claims (4)
製品を選択して、該複数の製品を、複数の製品が積載さ
れる所定の被積載設備上に配列する計画を立案する製品
積載計画装置において、 前記製品群の中から複数の製品を選択して該複数の製品
を前記被積載設備上に配列する案を複数作成するととも
に、作成した案を、遺伝的アルゴリズムに基づいて変更
する案作成変更手段と、 前記案作成変更手段により作成ないし変更された各案そ
れぞれについて、少なくとも、 （１）前記被積載設備上に積載される製品の総重量の、
目標重量からの偏差 （２）前記被積載設備上の所定の第１の方向について
の、該被積載設備上に製品が積載された状態における該
被積載設備の重心位置の、目標重心位置からの偏差、お
よび （３）前記被積載設備上の、前記第１の方向と交差する
所定の第２の方向についての、該被積載設備上に製品が
積載された状態における該被積載設備の重心位置の、目
標重心位置からの偏差に基づく評価値を求める評価値演
算手段と、 前記案作成変更手段により作成ないし変更された複数の
案の中から所望の評価値に近い案を抽出する案抽出手段
とを備えたことを特徴とする製品積載計画装置。1. A product for selecting a plurality of products from a group of products to be loaded and planning a plan for arranging the plurality of products on a predetermined load receiving facility on which the plurality of products are loaded. In the loading planning device, a plurality of products are selected from the product group and a plurality of plans for arranging the plurality of products on the loaded equipment are created, and the created plans are changed based on a genetic algorithm. For each of the plans created and changed by the plan creation changing unit, and (1) the total weight of the products loaded on the loading facility,
Deviation from Target Weight (2) From the target center of gravity position of the center of gravity of the loaded equipment in a state in which a product is loaded on the loaded equipment in the predetermined first direction. Deviation, and (3) the position of the center of gravity of the loaded facility in a state in which a product is loaded on the loaded facility in a predetermined second direction intersecting the first direction on the loaded facility. Of the evaluation value calculation means for obtaining an evaluation value based on the deviation from the target barycentric position, and a plan extraction means for extracting a plan close to a desired evaluation value from a plurality of plans created or modified by the plan creation / modification means. A product loading planning device comprising:
案作成変更手段により作成ないし変更された複数の案の
中の、所望の評価値に近い評価値をもつ案を複製するこ
とにより、所望の評価値に近い評価値をもつ案が選択さ
れる確率を高める選択淘汰、（ｂ）前記案作成変更手段
により作成ないし変更された複数の案のうちの少なくと
も２つの案について前記被積載設備に積載される予定の
製品のうちの一部の製品を、これら２つの案どうしで入
れ替える交叉、および（ｃ）前記案作成変更手段により
作成ないし変更された複数の案のうちの少なくとも１つ
の案について前記被積載設備に積載される予定の製品の
うちの一部の製品を、該案における前記被積載設備に積
載されない予定の製品に入れ替える突然変異のうちの少
なくとも１つの操作を含むものであることを特徴とする
請求項１記載の製品積載計画装置。2. The method according to claim 1, wherein the genetic algorithm duplicates (a) a plan having an evaluation value close to a desired evaluation value among a plurality of plans created or modified by the plan creating / modifying means. Selection probability for increasing the probability that a plan having an evaluation value close to the evaluation value will be selected, (b) at least two plans out of a plurality of plans created or modified by the plan creating / modifying means are stored in the loaded facility. Crossover for exchanging a part of products to be loaded between these two plans, and (c) at least one of the plurality of plans created or modified by the plan creating / modifying means. Operation of at least one of mutations for replacing some of the products to be loaded on the loaded facility with products that are not to be loaded on the loaded facility in the proposal The product loading planning apparatus according to claim 1, further comprising:
を有する複数の倉庫に分散配置されている場合におい
て、前記評価値演算手段が、前記（１）〜（３）に加
え、さらに、 （４）前記被積載設備上に積載される製品が分散配置さ
れている倉庫の数、および （５）前記被積載設備上に積載される製品が分散配置さ
れている棟の数に基づく評価値を求めるものであること
を特徴とする請求項１記載の製品積載計画装置。3. In the case where the product groups are distributed and arranged in a plurality of warehouses each having one or more buildings, the evaluation value calculation means further includes: (1) to (3), (4) Evaluation based on the number of warehouses in which the products loaded on the loading facility are distributed and (5) The number of buildings in which the products loading on the loading facility are distributed The product loading planning apparatus according to claim 1, wherein a value is obtained.
を有する複数の倉庫に分散配置されている場合におい
て、前記評価値演算手段が、前記（１）〜（３）に加
え、さらに、 （６）前記被積載設備上に積載される製品の一部が該被
積載設備に積載されてなる積み地輸送途上における、前
記第１の方向についての、該一部の製品が該被積載設備
に積載された状態の該被積載設備の重心位置の、目標重
心位置からの偏差 （７）前記被積載設備上に積載される製品の一部が該被
積載設備に積載されてなる積み地輸送途上における、前
記第２の方向についての、該一部の製品が該被積載設備
に積載された状態の該被積載設備の重心位置の、目標重
心位置からの偏差 （８）前記被積載設備上に積載された製品の一部が該被
積載設備から卸されてなる卸し地輸送途上における、前
記第１の方向についての、該一部の製品が該被積載設備
から卸された状態の該被積載設備の重心位置の、目標重
心位置からの偏差 （９）前記被積載設備上に積載された製品の一部が該被
積載設備から卸されてなる卸し地輸送途上における、前
記第２の方向についての、該一部の製品が該被積載設備
から卸された状態の該被積載設備の重心位置の、目標重
心位置からの偏差に基づく評価値を求めるものであるこ
とを特徴とする請求項１記載の製品積載計画装置。4. In the case where the product groups are distributed and arranged in a plurality of warehouses each having one or more buildings, the evaluation value calculation means further includes: (1) to (3), (6) A part of the product loaded in the loading facility is loaded on the loading facility in the first direction during transportation of a landing site where the product is loaded on the loading facility. Deviation of the center of gravity of the loaded facility from the target center of gravity in the state of being loaded on the facility (7) A loading area where a part of the product loaded on the loaded facility is loaded on the loaded facility Deviation of the center of gravity of the loaded equipment in the state of the part of the products being loaded in the loaded equipment in the second direction during transportation from the target center of gravity (8) The loaded equipment Wholesale in which a part of the products loaded on top is unloaded from the loaded equipment Deviation of the position of the center of gravity of the loaded equipment in the state where the partial products are unloaded from the equipment to be loaded in the first direction in the course of transportation by land (9) A state in which some of the products loaded in the loading facility are unloaded from the loaded facility in the second direction during the wholesale transportation in which the product is unloaded from the loaded facility. 2. The product loading planning apparatus according to claim 1, wherein the evaluation value is obtained based on the deviation of the position of the center of gravity of the loaded equipment from the target position of the center of gravity.
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-
1996
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| US11084168B2 (en) | 2017-08-23 | 2021-08-10 | Fanuc Corporation | Article stacking apparatus and machine learning apparatus |
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