JPH0934860A - 板組合せ分析装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 複数の評価項目間の相関関係を分析しながら
所望の評価項目値を有した板組合せ解を求めることので
きる板組合せ分析装置を提供する。 【構成】 トレードオフ分析集計部１において、初期個
体群生成部Ｓ３が自動的に複数の初期集計値を生成し、
集計値計算部Ｓ４で集計計算を行ない、遺伝子演算部Ｓ
５で遺伝アルゴリズムにより新しい遺伝子の生成、交
配、突然変異および淘汰を行ない、新しい収集結果を生
成し、これらの複数の収集結果を集計結果評価部Ｓ６に
より評価して、目標値設定部Ｓ２においてユーザが与え
た目標値に近い収集結果を残し、この遺伝子演算部Ｓ５
と集計結果評価部Ｓ６を所定回数だけ繰り返した結果を
出力部Ｓ７で出力する。ユーザは出力結果を分析しなが
ら、演算を繰り返させたり、所望結果が得られるまで設
定部Ｓ２から新しい目標値を入力し演算を繰り返し実行
させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は板組合せ分析装置に関
し、特に、たとえば工場の生産設備での制約条件に拘束
される複数の大板のそれぞれから、それぞれ大きさの異
なる複数の小板を切断するために、各小板を組合せた形
状となるように各大板を設計する場合に、その組合せを
分析して所望する現場の生産状況に適合させることがで
きるような板組合せ分析装置に関し、特に、この分析に
おいて遺伝アルゴリズムが採用されるような板組合せ分
析装置に関する。

【０００２】

【背景の技術および発明が解決しようとする課題】製鉄
所などで大きさの異なる複数の注文板を製作する場合に
は、その複数の注文板が工場の設備制約に合致した複数
の大板に組合される。そして、組合せに基づいて上工程
で大板が製造・圧延され、下工程でその大板が切断され
て、注文板が作製される。

【０００３】上述した複数の注文板の組合せパターンが
極力最適なものとなるようにするために、本出願人によ
り複数注文板をどのように組合せて大板にするかを示す
板組合せ解を求めるための板組合せ設計装置（特願平６
−１０８０７９号）が提案された。

【０００４】この板組合せ設計装置では、最適化問題の
解法の１つである遺伝アルゴリズムが採用されて、板組
合せの設計が行なわれることにより、各大板の平均歩留
りおよび作業性などの評価項目から求められる適応度を
有した板組合せ解を同時に複数個得ることができる。

【０００５】なお、板組合せ解は注文板の効率的生産ま
たは生産現場の工程の現状などを考慮して選定される少
なくとも１つ以上の評価項目で示される。評価項目とし
てはたとえば、大板から複数の小板を切出した場合の余
材発生の程度（高いほど良い）を示す平均歩留り
（％）、納期が同じころである複数の注文小板を１枚の
大板で切出すことが可能である度合（高いほど良い）を
示す納期達成度（％）、複数の注文小板を１枚の大板か
ら切出す場合にどれくらいの作業手順（作業量）が必要
であるかを示す作業性（高いほど良い）が含まれる。

【０００６】図９は、この発明の背景を示す板組合せ設
計装置による板組合せの例を説明する図である。

【０００７】図において板組合せ設計装置１００によ
り、注文された大きさの異なる複数の小板からなる注文
板群から平均歩留りは９８％，納期達成度は９４％およ
び作業性は２である歩留ｍａｘ狙い板組合せ解Ｘ１、平
均歩留りは９４％、納期達成度は９５％および作業性は
３である納期達成度ｍａｘ狙い板組合せ解Ｘ２、および
平均歩留りは９２％、納期達成度は９３％および作業性
は５である作業性ｍａｘ狙い板組合せ解Ｘ３を含む複数
の板組合せ解が生成される。

【０００８】また、遺伝アルゴリズムを用いて処理を並
列に実行することで高速に最適化問題を解決する装置が
特開平４−２８１５５０号公報に開示される。

【０００９】また、遺伝アルゴリズムを用いて高速に情
報検索する装置が特開平４−２２３５６７号公報に開示
される。

【００１０】また、遺伝アルゴリズムを用いて神経回路
網の設計を構成する方法が公表特許公報（平４−５０３
８７６号）に開示される。

【００１１】上述した装置または方法の最適解の求解に
おいては、いずれも遺伝アルゴリズムが用いられている
が、解の良さを評価するための評価項目間のトレードオ
フを分析しながら解を求めることはなされていなかっ
た。

【００１２】なお、ここでいうトレードオフとは、ある
評価項目値を増加させる（良くする）ような板組合せ解
を求めると、他の評価項目値が減少する（悪くなる）よ
うな現象をいう。

【００１３】それゆえにこの発明の目的は、複数の評価
項目の間に相関関係があるような複数の板組合せ解に対
して、生産現場の工程管理者が相関関係を分析しながら
所望の評価項目値を有した板組合せ解を求めることので
きる板組合せ分析装置を提供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の板組合
せ分析装置は、複数の大板のそれぞれから、大きさの異
なる複数の小板を切断するために、複数小板の組合せパ
ターンを示し、かつ相関関係を有した複数の評価項目か
らなる各大板の組合せ解のグループを入力して、相関関
係を分析しながら各大板について所望される板組合せ解
を求めるための装置であり、入力された各大板の板組合
せ解グループから抽出された評価の良い複数の板組合せ
解からなる遺伝子情報を有する個体を複数生成する個体
生成手段と、この個体生成手段により生成された複数個
体を遺伝アルゴリズムに基づいて演算し、各評価項目の
値が目標値に準ずるような複数の板組合せ解からなる少
なくとも１つ以上の個体を生成する演算手段と、この演
算手段により生成された各個体の複数の板組合せ解につ
いて各評価項目の値を評価する手段と、所望に応じて、
評価手段の評価に基づき、目標値を変更し、演算手段と
評価手段とを再実行させる手段とを備えて構成される。

【００１５】請求項２に記載の板組合せ分析装置は、請
求項１に記載の装置の演算手段において、演算は所望さ
れる回数だけ繰り返されることを特徴とする。

【００１６】請求項３に記載の板組合せ分析装置は、請
求項１または２に記載の装置の個体生成手段において抽
出される評価の良い複数板組合せ解のそれぞれは、複数
評価項目のいずれかの値が対応する板組合せ解グループ
において最良であることを特徴とする。

【００１７】請求項４に記載の板組合せ分析装置は、請
求項１ないし３のいずれかに記載の装置において、複数
評価項目は、複数小板の生産の効率性に基づいて選定さ
れるものであることを特徴とする。

【００１８】

【作用】請求項１に係る板組合せ分析装置では、個体生
成手段が入力された各大板の板組合せ解グループから抽
出された評価の良い板組合せ解からなる遺伝子情報を有
する複数の個体を生成して演算手段に与えると、演算手
段は与えられた複数個体を遺伝アルゴリズムに基づいて
演算し、各評価項目値が目標値に準ずるような複数の板
組合せ解からなる少なくとも１つ以上の個体を生成し、
評価手段に与える。つづいて、評価手段が与えられた各
個体の複数の板組合せ解に基づいて各評価項目の値を評
価すると、所望に応じて、この評価に基づき前述の目標
値が変更されて演算手段と評価手段とが再実行される。

【００１９】請求項２に係る板組合せ分析装置では、請
求項１の演算手段における演算は所望される回数だけ繰
り返される。

【００２０】請求項３に係る板組合せ分析装置では、請
求項１または２の個体生成手段において各板組合せ解グ
ループから抽出される評価の良い複数の板組合せ解のそ
れぞれは、対応する板組合せ解グループの中でその複数
評価項目のいずれかの値が最良のものである。

【００２１】請求項４に係る板組合せ分析装置では、請
求項１ないし３のいずれかの装置における板組合せ解の
複数の評価項目が複数小板の生産の効率性に基づき選定
される。

【００２２】

【実施例】以下、この発明の一実施例について図面を参
照し詳細に説明する。

【００２３】図１は、この発明の一実施例による板組合
せ分析装置における処理手順を概略的に示す図である。

【００２４】図２はこの発明の一実施例による板組合せ
分析装置のブロック構成図である。図２において板組合
せ分析装置は、板組合せ設計装置１００により生成され
た複数の板組合せ解１１０を入力して、トレードオフ分
析しながら現状の生産状況に合致した板組合せ解を得る
ためのトレードオフ分析集計部１を含む。

【００２５】トレードオフ分析集計部１は集計部１自体
を集中的に制御するためのＣＰＵ（中央処理装置の略）
１ａを含み、ＣＰＵ１ａにはトレードオフ分析に関する
処理プログラムを含む各種プログラムおよびデータをス
トアするためのメモリ１ｂ、キーボードおよびマウスな
どからなる入力装置１ｃ、プリンタおよびディスプレイ
装置などからなる出力装置１ｄおよび分析部１と板組合
せ設計装置１００とを接続するためのＩ／Ｆ（インタフ
ェース）部１ｅが接続される。

【００２６】トレードオフ分析集計部１はＩ／Ｆ部１ｅ
を介して板組合せ設計装置１００から複数の板組合せ解
１１０をオンラインで入力するようにしてもよいし、板
組合せ設計装置１００で得られた複数の板組合せ解１１
０を一旦記憶媒体に格納し、この記憶媒体を介してトレ
ードオフ分析集計部１に与えるようにしてもよい。

【００２７】図１のトレードオフ分析集計部１における
処理手順は、平均歩留りｍａｘ狙いＤＢ（データベース
の略）２、納期達成度ｍａｘ狙いＤＢ３および作業性ｍ
ａｘ狙いＤＢ４のそれぞれに複数の板組合せ解１１０か
ら解を抽出し登録するためのＤＢ登録部Ｓ１、ユーザ
（生産管理者など）の入力装置１ｃ操作による目標値設
定部Ｓ２、初期個体群生成部Ｓ３、集計値計算部Ｓ４、
遺伝アルゴリズムを用いた演算を行なう遺伝子演算部Ｓ
５、遺伝子演算部Ｓ５の演算結果である各個体について
の集計結果を目標値設定部Ｓ２により入力された目標値
と比較し評価するための集計結果評価部Ｓ６および評価
部Ｓ６の評価結果を出力するための出力部Ｓ７を含む。

【００２８】図１の各部は予めプログラムとしてメモリ
１ｂにストアされてＣＰＵ１ａの制御の下に実行され
る。また、平均歩留りｍａｘ狙いＤＢ２、納期達成度ｍ
ａｘ狙いＤＢ３および作業性ｍａｘ狙いＤＢ４のそれぞ
れはメモリ１ｂにストアされる。

【００２９】図３は図１のＤＢ登録部Ｓ１による各ＤＢ
への板組合せ解登録手順を説明するための図である。

【００３０】図３においてＤＢ登録部Ｓ１は板組合せ設
計装置１００から与えられる注文板群２００に関する複
数の板組合せ解１１０から所定の基準に基づき解を抽出
してＤＢ２〜４のそれぞれに登録する。

【００３１】注文板群２００の複数注文小板のそれぞれ
はその注文仕様として厚さ、幅、長さおよび枚数が予め
決められているので、各注文板をたとえば注文仕様の厚
さが同じであるものごとにグループ化する。これを注文
グループと呼ぶ。そして、各注文グループにはグループ
番号Ｇ（１、２、３、…、ｎ）が割当てられる。板組合
せ設計装置１００は各グループ番号Ｇについて遺伝アル
ゴリズムを用いて、その評価項目が平均歩留り、納期達
成度および作業性からなる複数の板組合せ解１１０を生
成し登録部Ｓ１に与える。

【００３２】ＤＢ登録部Ｓ１はたとえば、グループ番号
Ｇが１である注文グループに対応の装置１００出力の板
組合せ解グループから平均歩留りが該グループにおいて
ｍａｘである板組合せ解Ａ１を抽出して平均歩留りｍａ
ｘ狙いＤＢ２に登録し、同様に納期達成度が該グループ
でｍａｘである板組合せ解Ｂ１を抽出して納期達成度ｍ
ａｘ狙いＤＢ３に登録し、同様に作業性が該グループで
ｍａｘである板組合せ解Ｃ１を抽出して作業性ｍａｘ狙
いＤＢ４に登録する。

【００３３】この手順を、以下、注文グループの番号Ｇ
＝２、３、…、ｎのそれぞれについて同様に繰り返すこ
とにより、ＤＢ２〜４のそれぞれには各注文グループに
対応の板組合せ解グループにおいて平均歩留り、納期達
成度および作業性がｍａｘとなる板組合せ解Ａｉ〜Ｃｉ
のそれぞれが抽出されてストアされることになる。

【００３４】なお、ＤＢ登録部Ｓ１により板組合せ解が
登録されるＤＢは板組合せ解の評価項目数に一致する数
だけ設けられる。この実施例では評価項目数は３項目で
あるので３つのＤＢ２〜４が設けられたが、設けられる
ＤＢ数はこれに限定されるものではない。

【００３５】また、各ＤＢには評価の良い板組合せ解が
登録されるようにするために、各評価項目が対応板組合
せ解グループにおいて最良となるような板組合せ解が登
録される。

【００３６】この実施例ではこの最良の基準を各評価項
目値の最大（ｍａｘ）に設定したが、これに特定されず
最良の基準が各評価項目値の最小（ｍｉｎ）であるよう
設定されてもよい。

【００３７】図４は、図１の目標値設定部Ｓ２による目
標値設定時の表示画面の一例を示す図である。

【００３８】図４の画面は出力装置１ｄのディスプレイ
装置に表示される。図４の表示画面には複数の板組合せ
解を集計して得られる集計平均歩留り２１、集計納期達
成度２２および集計作業性２３の項目が表示される。

【００３９】また、表示画面には、後述する遺伝子演算
部Ｓ５の遺伝アルゴリズムに基づいて得られた複数の最
適な個体のそれぞれについて割当てられた個体Ｎｏ
（１、２、３、…、ｍ）２０の項目が示される。

【００４０】各個体Ｎｏ２０に対応の個体は、複数の遺
伝子、すなわち複数の板組合せ解を含み、各個体Ｎｏ２
０に対応して集計平均歩留り２１、集計納期達成度２２
および集計作業性２３が示される。

【００４１】さらに、表示画面には後述の集計結果評価
部Ｓ６および出力部Ｓ７において複数の個体Ｎｏ２０に
関しての集計平均歩留り２１、集計納期達成度２２およ
び集計作業性２３のそれぞれについての平均値２４、最
低値２５および最高値２６が算出されて示される。

【００４２】工程管理者入力目標値設定部Ｓ２におい
て、ユーザはその日の生産状況または生産目標などに基
づいて複数の板組合せ解を用いて生産を計画する場合
に、予め生産に関する目標値を入力装置１ｃを介して入
力する。その入力値は図４の画面の工程管理者入力目標
値２７に表示される。この場合、ユーザは生産のために
採用される複数の板組合せ解による集計平均歩留り２１
が３つの評価項目のうち最良となるようなものを求める
ために、目標値２７として、たとえば集計平均歩留り２
１を９９（％）、集計納期達成度２２を９２（％）およ
び集計作業性２３を５と入力し設定する（図４参照）。

【００４３】また、表示画面には目標値設定部Ｓ２にお
いてユーザが目標値２７で設定した値の評価項目を有す
る個体を得るために遺伝子演算部Ｓ５での演算期間（演
算回数）を決定するために入力される演算期間設定パラ
メータ３０が示される。

【００４４】図４の表示画面において、目標値設定部Ｓ
２による初期設定時、すなわち遺伝子演算部Ｓ５による
演算が実行される前には、図４の目標値２７に対応の集
計平均歩留り２１、集計納期達成度２２および集計作業
性２３ならびに演算期間設定パラメータ３０が入力され
て表示され、その他の項目は表示されない。

【００４５】その後、後述するように、演算部Ｓ５によ
り演算が行なわれて集計結果評価部Ｓ６および出力部Ｓ
７により処理が行なわれると、図４に示されるようにす
べての項目に対応の値が表示されることになる。

【００４６】目標値設定部Ｓ２で目標値２７の設定が終
了すると、次に初期個体群生成部Ｓ３において、ＤＢ２
〜４の内容に基づいて注文板群２００の各注文グループ
番号Ｇに対応して遺伝子情報が生成される。

【００４７】図５はこの発明の一実施例による初期個体
群生成部Ｓ３により生成された初期固体群を示す図であ
る。

【００４８】初期固体群生成部Ｓ３は図５に示されるよ
うに注文グループのグループ番号Ｇ（１、２、…、ｎ）
に相当の長さｎの記号列から構成される遺伝子情報の一
例の初期個体を複数個、たとえば個体１〜個体ｍのｍ個
生成する。この記号列中の各記号には対応のグループ番
号Ｇに該当するＤＢ２〜４に登録の組合せ解Ａｉ〜Ｃｉ
が用いられる。

【００４９】たとえば初期の個体１について説明する。
図５において、個体１は各注文グループ番号Ｇに対応し
てｎ個の板組合せＡｉ、ＢｉおよびＣｉによる記号列で
表わされる。ここで各注文グループ番号Ｇは遺伝子の置
かれる位置を表わす遺伝子座を示し、各遺伝子座に置か
れた板組合せ解を示す記号Ａｉ、ＢｉおよびＣｉは遺伝
子を示し、その添字ｉは対応の遺伝子座の注文グループ
番号Ｇの値に一致する。

【００５０】図５において個体１では、注文グループ番
号Ｇ＝１の遺伝子座に対応の遺伝子は記号Ｂ１、注文グ
ループ番号Ｇ＝２の遺伝子座に対応の遺伝子は記号Ｂ
２、注文グループ番号Ｇ＝３の遺伝子座に対応の遺伝子
は記号Ｃ３、…、注文グループ番号Ｇ＝ｎの遺伝子座に
対応の遺伝子は記号Ａｎである。このように各遺伝子座
にはＡｉ、ＢｉおよびＣｉのいずれかに対応の板組合せ
解が乱数（ランダム）発生されている。

【００５１】個体２〜個体ｎにおいても個体１と同様に
して遺伝子の情報が配置される。なお、遺伝子の情報は
他の近似解法で求めた準最適解に対応する値でもよい。

【００５２】このように初期固体群生成部Ｓ３で生成さ
れる初期固体群は世代ｔ＝０の個体群と呼ばれる。世代
ｔの値は遺伝子演算部Ｓ５における遺伝アルゴリズムに
従う演算回数を示す。

【００５３】次に、集計値計算部Ｓ４は、生成された初
期固体群の各個体の各評価項目に対する集計値を計算す
る。図６は、図５に示された初期固体群に関して集計値
計算部Ｓ４により算出された集計値を示す図であり、図
７（ａ）〜（ｃ）は図５の初期固体群の個体１に採用さ
れる板組合せ解を示す図である。

【００５４】集計値計算部Ｓ４は図６に示されるよう
に、初期固体群の各個体について、その個体を構成する
各遺伝子に対応の板組合せ解をＤＢ２〜４から読取っ
て、各評価項目値について集計して平均値を算出し、集
計平均歩留り、集計納期達成度および集計作業性を得
る。このとき、たとえば個体１については図７に示され
るような各グループ番号Ｇから順に板組合せ解Ｂ１、Ａ
２、…、Ｃｎが採用（読出）されて、各評価項目につい
ての値平均が算出される。ここでは各評価項目値の平均
算出を集計と呼ぶ。

【００５５】集計値計算部Ｓ４は以下、初期個体２〜ｍ
のそれぞれについて同様に各評価項目に対する集計を行
なう。

【００５６】これにより、初期個体のそれぞれについて
適応度が求められたことになる。次に、遺伝子演算部Ｓ
５は集計値計算部Ｓ４により求められた適応度に依存し
た一定のルールで個体の淘汰を行なう。すなわち、目標
値設定部Ｓ２により設定された板組合せ解の各評価項目
についての目標値２７より低い集計値からなる適応度を
有した個体は消滅し、適応度の高い個体だけが次の世代
に継承される（ステップ１）。

【００５７】次に、遺伝子演算部Ｓ５は淘汰後の各個体
から交配および突然変異などを用いて新しい個体を生成
し、次の世代に継承される最適な個体を選択するよう処
理する。

【００５８】ここでいう交配、突然変異および淘汰とは
遺伝アルゴリズムを取入れた最適化問題解決法の周知技
術である。この技術については、たとえば、システム制
御学会研究発表講演会講演論文集のチュートリアルセッ
ション“遺伝アルゴリズムによる最適化問題の解法”
（１９９５．５．２０ 三宮信夫著）に詳記されている
ので、ここではその詳細説明は省略する。詳述するなら
ば遺伝子演算部Ｓ５は淘汰後の個体について、一定の確
率で交配および突然変異の処理を行なって、新しい個体
（子）を生成する。新しい個体はその生成に関与した古
い個体（親）と置換されるので、次世代（この場合ｔ＝
１）の個体群が生成される（ステップ２）。

【００５９】このように遺伝アルゴリズムに従えば、ス
テップ１の淘汰において得られた適応度の高い個体、す
なわちユーザの目標値２７に準ずるような評価項目値の
板組合せ解を遺伝子として有する個体が残されて、ステ
ップ２においてこれら個体間で、交配および突然変異が
行なわれれば、各個体の良好な遺伝子（評価値）は保存
され、また時には良好な遺伝子列が結合してさらに良い
個体が生成される。つまり、淘汰により良さそうな個体
（板組合せ解）が重点的に固執して探索され、同時に交
配や突然変異により良い個体（板組合せ解）の探索領域
を拡張している。

【００６０】また、各個体に対応の板組合せ解にはその
評価項目のいずれかが対応の注文グループの板組合せ解
グループにおいて最良（ｍａｘ）値を有するものが採用
されているので、遺伝アルゴリズムによれば各個体の遺
伝子は良好な性質を示すものとなって、そのような遺伝
子列は個体間の交配をしても保存され、また良い遺伝子
列同士が結合してさらに良い個体が生成されることにな
る。

【００６１】次に、集計結果評価部Ｓ６は、得られた次
世代（ｔ＝１）の各個体について、集計値計算部Ｓ４に
おける処理と同様にして各評価項目の集計をして評価す
る。このとき、演算開始からユーザにより入力された演
算期間設定パラメータ３０の期間が経過していなければ
再度、遺伝子演算部Ｓ５により同様にして次世代（ｔ＝
２）のよりよい個体群が演算されて生成される。

【００６２】このようにして演算期間設定パラメータ３
０による指定期間だけ遺伝子演算部Ｓ５および集計結果
評価部Ｓ６による処理が繰り返されるとともに世代更新
が行なわれて、最終的にｔ＝Ｎの世代のさらに良い個体
群が得られることになる。

【００６３】最終的な個体群が得られると、集計結果評
価部Ｓ６は各個体についてその遺伝子列を構成する複数
の板組合せ解をＤＢ２〜４から読出して、各評価項目に
ついて集計して、集計平均歩留り２１、集計納期達成度
２２および集計作業性２３を算出する。また、集計結果
評価部Ｓ６は得られた各個体についての集計平均歩留り
２１、集計納期達成度２２および集計作業性２３のそれ
ぞれについての平均値２４、最低値２５および最高値２
６を算出する。

【００６４】次に、出力部Ｓ７は、集計結果評価部Ｓ６
で得られた各個体の集計平均歩留り２１、集計納期達成
度２２および集計作業性２３を、その個体Ｎｏ２０に対
応させて出力装置１ｄのディスプレイ装置に表示すると
ともに、平均値２４、最低値２５および最高値２６を表
示する。これにより、たとえば図４に示された表示画面
が得られることになる。図８は図１の遺伝子演算部Ｓ５
による世代更新により得られる各世代における評価項目
値の集計手順を示す図である。

【００６５】図８を参照して上述の手順をさらに説明す
ると、たとえばＤＢ登録部Ｓ１〜集計結果評価部Ｓ６の
一連の処理により世代ｔでの集計結果５０２が得られた
とする。世代ｔでの集計結果５０２に対応して個体１〜
ｍからなる個体群５０１が得られて、たとえば個体１の
遺伝子についてはデータベース中の登録板組合せ解７０
０のうち図中斜線で示される板組合せ解Ｂ１、Ａ２、
…、Ｃｎが採用されていることがわかる。そして、個体
群５０１の各個体について集計平均歩留り２１、集計納
期達成度２２および集計作業性２３からなる集計結果５
０２が得られる。

【００６６】さらに遺伝子演算部Ｓ５および集計結果評
価部Ｓ６による処理が繰り返されて次世代へ更新が行な
われると、世代ｔ＋１での個体群６０１と世代ｔ＋１で
の集計結果６０２が得られる。個体群６０１において、
たとえば個体１の遺伝子についてはデータベース中の登
録板組合せ解７００のうち図中斜線で示される板組合せ
解Ａ１、Ｃ２、…、Ｃｎが採用されていることがわか
る。そして、個体群６０１の各個体について集計平均歩
留り２１、集計納期達成度２２および集計作業性２３か
らなる集計結果６０２が得られる。

【００６７】ユーザは出力部Ｓ７による図４のディスプ
レイ表示画面を見て、設定した目標値２７と得られた各
個体の集計値との差を確認することが可能となる。たと
えば、図４を参照して今回ユーザは評価項目のうち平均
歩留りを最重要視するように目標値２７を設定したの
で、各評価項目間にトレードオフの相関関係があること
から集計納期達成度２２がやや低い個体群が得られてい
る。

【００６８】そこでユーザは集計平均歩留り２１を今よ
り少し悪くしてでも集計納期達成度２２が今よりも良い
ようにして、すなわちトレードオフ分析して新たな個体
群を得たいと所望した場合は、目標値設定部Ｓ２でトレ
ードオフ分析結果に従って集計平均歩留り２１が前回よ
りもやや低く、その分集計納期達成度２２が前回よりも
やや高くされて（トレードオフされて）、目標値２７が
再設定され、以下同様に遺伝子演算部Ｓ５および集計結
果評価部Ｓ６が再実行される。

【００６９】出力部Ｓ７による図４の表示画面を見たユ
ーザが目標値２７に適する個体が得られていると判断し
たときは、その個体の組合せ解を利用して生産計画を立
てることができる。たとえば、ユーザが図４の個体Ｎｏ
２０が１である個体を指定入力すると、ＣＰＵ１ａはメ
モリ１ｂのＤＢ２〜４から個体Ｎｏ２０に対応の板組合
せ解を読出してユーザに提供するので、ユーザはこの板
組合せ解を利用して生産計画を立てることができる。

【００７０】以上のように、複数の評価項目の間にトレ
ードオフのような相関関係がある板組合せ解を集計する
際に、ユーザがどの評価項目の値をどれだけ増加（減
少）させると他の評価項目の値がどれだけ減少（増加）
するかの相関関係を分析しながら板組合せ解を集計する
ことができるので、ユーザの所望する最適な板組合せ解
を容易に得ることができる。

【００７１】なお、図１の遺伝子演算部Ｓ５と集計結果
評価Ｓ６の処理の繰り返しによる世代ｔの更新は演算期
間設定パラメータ３０に達するまでの期間継続するとし
たが、演算期間設定パラメータ３０に代替して演算繰り
返し回数を直接に指定して、指定回数に達するまで演算
（世代更新）を繰り返すようにしてもよい。ユーザは、
この演算回数を指定することにより最適解への収束まで
の期間を調整することができる。

【００７２】

【発明の効果】請求項１に係る板組合せ分析装置によれ
ば、ユーザは評価項目間の相関関係を分析しながら、そ
こに含まれる複数の板組合せ解の各評価項目値が所望の
目標値に準ずるような個体、すなわち各大板に対応の板
組合せ解を得ることができる。

【００７３】請求項２に係る板組合せ分析装置によれ
ば、請求項１の演算手段における演算を所望回数だけ繰
返すことができるので、演算結果得られる板組合せ解
が、その評価項目値が所望の目標値を有するような最適
板組合せ解に収束する程度を任意にコントロールでき
る。

【００７４】請求項３に係る板組合せ分析装置によれ
ば、請求項１または２の個体生成手段において生成され
る各個体の複数板組合せ解のそれぞれは、評価の高い板
組合せ解であるので、演算手段において得られる個体の
各大板に対応の板組合せ解も評価の高いものを得ること
ができる。

【００７５】請求項４に係る板組合せ分析装置によれ
ば、請求項１ないし３のいずれかに係る装置において板
組合せ解の複数の評価項目は複数小板の生産の効率性に
基づき選定されるので、各大板から複数小板を切断して
生産するときに効率の良い生産を可能とするような各大
板についての板組合せ解を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例による板組合せ分析装置に
おける処理手順を概略的に示す図である。

【図２】この発明の一実施例による板組合せ分析装置の
ブロック構成図である。

【図３】図１のＤＢ登録部による各ＤＢへの組合せ解登
録手順を説明するための図である。

【図４】図１の目標値設定部による目標値設定時の表示
画面の一例を示す図である。

【図５】この発明の一実施例による初期個体群生成部に
より生成された初期個体群を示す図である。

【図６】図５に示された初期個体群に関して集計値計算
部により算出された集計値を示す図である。

【図７】（ａ）〜（ｃ）は図５の初期個体群個体１に採
用される板組合せ解を示す図である。

【図８】図１の遺伝子演算部による世代更新により得ら
れる各世代における評価項目値の集計手順を示す図であ
る。

【図９】この発明の背景を示す板合せ設計装置による板
組合せの例を説明する図である。

【符号の説明】

１ トレードオフ分析集計部 ２ 平均歩留りｍａｘ狙いデータベース ３ 納期達成度ｍａｘ狙いデータベース ４ 作業性ｍａｘ狙いデータベース １００ 板組合せ設計装置 １１０ 複数の板組合せ解 Ａｉ 平均歩留りｍａｘ狙い板組合せ解 Ｂｉ 納期達成度ｍａｘ狙い板組合せ解 Ｃｉ 作業性ｍａｘ狙い板組合せ解 Ｓ１ ＤＢ登録部 Ｓ２ 目標値設定部 Ｓ３ 初期個体群生成部 Ｓ４ 集計値計算部 Ｓ５ 遺伝子演算部 Ｓ６ 集計結果評価部 Ｓ７ 出力部 なお、各図中同一符号は同一または相当部分を示す。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の大板のそれぞれから大きさの異な
   る複数の小板を切断するために、前記複数小板の組合せ
   パターンを示し、かつ相関関係を有した複数の評価項目
   からなる各大板の板組合せ解のグループを入力して、前
   記相関関係を分析しながら各大板について所望される前
   記板組合せ解を求めるための板組合せ分析装置であっ
   て、 入力された前記各大板の前記板組合せ解グループから抽
   出された評価の良い複数の板組合せ解からなる遺伝子情
   報を有する個体を複数生成する個体生成手段と、 前記個体生成手段により生成された複数個体を、遺伝ア
   ルゴリズムに基づいて演算し、前記各評価項目の値が目
   標値に準ずるような複数の前記板組合せ解からなる少な
   くとも１つ以上の個体を生成する演算手段と、 前記演算手段により生成された各個体の複数の板組合せ
   解について、前記各評価項目の値を評価する評価手段
   と、 所望に応じて、前記評価手段の評価に基づき前記目標値
   を変更して、前記演算手段と前記評価手段とを再実行さ
   せる手段とを備えた、板組合せ分析装置。
2. 【請求項２】 前記演算手段において、前記演算は所望
   される回数だけ繰り返されることを特徴とする、請求項
   １に記載の板組合せ分析装置。
3. 【請求項３】 前記個体生成手段において抽出される前
   記評価の良い複数板組合せ解のそれぞれは、前記複数評
   価項目のいずれかの値が対応する前記板組合せ解グルー
   プにおいて最良であることを特徴とする、請求項１また
   は２に記載の板組合せ分析装置。
4. 【請求項４】 前記複数評価項目は、前記複数小板の生
   産の効率性に基づいて選定されるものであることを特徴
   とする、請求項１ないし３のいずれかに記載の板組合せ
   分析装置。