JPH10307870A

JPH10307870A - 遺伝的アルゴリズムを用いた職場配置システムおよび記録媒体

Info

Publication number: JPH10307870A
Application number: JP11775697A
Authority: JP
Inventors: Katsuhiko Watanabe; 克彦渡辺; Hirotada Akagi; 宏匡赤木
Original assignee: Kajima Corp
Current assignee: Kajima Corp
Priority date: 1997-05-08
Filing date: 1997-05-08
Publication date: 1998-11-17

Abstract

(57)【要約】【目的】最適な職場配置を迅速にかつ簡単に決定する職
場配置システムを提供すること。【構成】遺伝子の初期集団を生成し（ステップ５０
１）、終了条件を満足しない場合（ステップ５０２）、
各遺伝子に対して適応度を計算し（ステップ５０３）、
適応度に応じて親と成る遺伝子の選択を行い（ステップ
５０４）、さらに交叉処理（ステップ５０５）および突
然変異（ステップ５０５）の処理を終了条件として与え
られた世代数繰り替えし、適応度の高い職場配置を持つ
遺伝子を淘汰により得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は遺伝的アルゴリズム
を用いた職場配置システムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、手作業で職場の配置を決める場合
は、担当者の経験や勘、各職場からの要望に基づいて、
配置を仮に決めて、何度か入れ替えながら適当な配置を
決めた。職場数の多い場合には、この作業はさらに複雑
になるので、職場をグループにまとめてこのグループに
割り当てた後に、その内部を更に割り当てていく方法が
取られた。いずれの場合も試行錯誤を繰り返しながら、
人間の感覚から満足のいく配置かどうかの判断が定性的
に行われた。

【０００３】また、モデルを設定して、数学的手法を用
いて計算により職場配置を決定する方法も行われ、その
ソフトが商用パッケージとして販売されているものもあ
る。しかし、モデルの条件設定が複雑で難しい上に、職
場数が多くなると急速に計算量が増加して、多くの計算
時間を要す。更に問題に応じて色々なソフトがある上
に、多岐にわたる手法の習熟が難しい。

【０００４】

【発明が解決しょうとする課題】本発明はこのような問
題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、
最適な職場配置を迅速にかつ簡単に決定する職場配置シ
ステム提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】前述した目的を達成する
ために、第１の発明は特定の建物内の職場配置を支援ま
たは決定するシステムであって、前記建物の階数を並べ
て遺伝子数字列を形成し、前記遺伝子数字列を基にして
適応度が最適となる職場配置を決定することを特徴とす
る遺伝的アルゴリズムを用いた職場配置システムであ
る。また第２の発明は前記遺伝子の選択法の１つとして
職場間親近度と職場間移動頻度と職場の床面積を定量的
に考慮した適応度をパラメータとして用い、それに応じ
て遺伝子の選択淘汰を行うことを特徴とする遺伝的アル
ゴリズムを用いた職場配置システムである。さらに第３
の発明は人為的に前記遺伝的アルゴリズムのパラメータ
を調整したり、特定の職場の配置場所を指定しながら施
行させることができることを特徴とする遺伝的アルゴリ
ズムを用いた職場配置システムである。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て説明する。図1 は本発明の実施の形態に係る職場配置
システムのハードウエアの構成図であり、コンピュータ
１、ディスプレイ３、プリンタ５、マウス７、ワークス
テーション９からなる。ワークステーション９が遺伝的
アルゴリズムを用いて主な計算を行い、コンピュータ１
はワークステーション９と人間との間のデータ入力等を
行う。

【０００７】８階建てのオフィスビルに、ある製造業の
１３職場、を配置する例に付いて説明する。遺伝的アル
ゴリズムを用いた処理では、適応度を計算し、それによ
り選択処理を繰り返し行う。職場配置システムの適応度
として、職場面積、職場間親近度、職場間移動頻度があ
る。図２は各職場の面積の例を示す。職場には業務内容
により職場名が付けられ、さらに各職場に「１」から
「１３」の職場番号を付け、職場で必要なオフィスの床
面積を調査して表示する。この職場番号を単位としてそ
れが配置される階数を決定する。

【０００８】図３は職場間親近度の例を表す。職場間親
近度とは職場配置を行う組織体に聞き取り調査等を実施
し、職場番号によって表される２つの特定の職場がどの
程度近づくべきかを段階で表したものである。

【０００９】図４は職場間移動頻度の例を表す。職場間
移動頻度とは、職場番号によって表される２つの特定の
職場間で人またはものの行き来がどの程度あるかを数値
で表したものである。

【００１０】本発明では、一つの職場を一つの遺伝子と
対応させて、遺伝的アルゴリズムの技術を職場配置に応
用している。配置を検討する職場を「１」から順に付番
し、これを職場番号とする。さらに職場番号を遺伝子型
の先頭からの位置とし、それぞれの職場を配置する階数
を対応する職場番号の位置に置くことで遺伝子を形成
し、１つの個体を成す。図５は、本実施の形態における
遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の処理の概要を示すフロー
チャートである。主としてワークステーション９の処理
を示す。

【００１１】図５に示すようにまず初期集団を形成する
（ステップ５０１）。初期集団とは初期の遺伝子の集合
を示す。遺伝子とは、職場番号を遺伝子型の先頭からの
位置とし、それぞれの職場を配置する階数を対応する職
場番号の位置に置いた数字列である。遺伝子は予め決め
られた個体数生成する。この個体数は後述する図１０で
指定することもできる。図６は３階建ての建物に「１」
から「６」の６職場を配する場合の遺伝子列である。図
６（ａ）に示されるように、「１」から「６」までの職
場番号を有する職場を建物の１階から３階に配置する場
合を想定する。図６（ｂ）に示されるように、「１」か
ら「６」の職場番号を有する職場に対応して配置階を記
述すると、図６（ｃ）に示されるように、その配置階の
並びが遺伝子「１３２１２２」となる。尚本実施形態で
は、遺伝子文字列として「１３２１２２」のような数字
列を用いたが、その他の文字列を用いても良い。

【００１２】次に図５において終了条件を満足するかど
うかを判断する（ステップ５０２）。終了条件とは、予
め決められた回数（世代数）繰り返されることである。
ステップ５０３からステップ５０６のループが１回終了
すると遺伝子が置き換わるので１世代とし、予め決めら
れた世代交代が完了すると終わりとする。この世代数は
後述する図１０で指定することもできる。終了条件を満
足していない場合（ステップ５０２）、各遺伝子に対し
て適応度を計算する（ステップ５０３）。

【００１３】適応度に付いて説明する。適応度とは遺伝
的アルゴリズムにおける各個体がどの程度問題に適合し
ているかを表す指標である。職場配置の場合、適応度は
不適応の度合いをぺナルティとして計算し、それが低い
ものを適応度が良いと見なす。職場配置の適応度は職場
間親近度、職場間移動頻度、職場面積の各々に対して、
各職場間距離を乗じた値の総和を求めて、これをぺナル
ティとして計算し、各々３つのぺナルティの加重和を各
個体のぺナルティとして個体数毎に計算する。

【００１４】個別のぺナルティの計算法について説明す
る。まず、配置した２つの職場をｉ，ｊとして、職場間
親近度に関するぺナルティを求める。職場間親近度の大
きい職場同士は近くに、小さい職場は遠くに配置される
のが良い。そこで、式（１）で示すように、現個体のぺ
ナルティＳｒｅｌａｔｉｏｎを最大のぺナルティＴｒｅ
ｌａｔｉｏｎで割ったＰｒｅｌａｔｉｏｎを職場間親近
度に関するぺナルティとする。

【数１】式（１）を算出するにあたり、図３の値を用いる。

【００１５】次に、同様にして職場間移動頻度に関する
ぺナルティを求める。職場間親近度と同様に、移動頻度
の多い職場同士はなるべく近くに配置し、小さい職場は
遠くに配置されるのが良い。そこで、式（４）で示すよ
うに、現個体のぺナルティＳｍｏｖｅｍｅｎｔを最大の
ぺナルティＴｍｏｖｅｍｅｎｔで割ったＰｍｏｖｅｍｅ
ｎｔを職場間移動頻度に関するぺナルティとする。

【数２】式（４）を算出するにあたり、図４の値を用いる。

【００１６】最後に職場面積に対するぺナルティを床面
積からの職場面積のはみ出し具わいとして計算する。通
常は、配置された職場が実際のフロア面積に収まらない
場合は、配置不能として除く。遺伝的アルゴリズムでは
このような個体を致死遺伝子として扱い、初期遺伝子を
生成時に除外するかまたは、ぺナルティの寄与度を大き
くとって除去する。しかし、実際の場合、少々のはみ出
しはレイアウトを調整すれば、納まることもある。そこ
で本システムでは現実の配置を反映させてある程度のは
み出しを許容するようにぺナルティを設定する。もちろ
ん納まらない面積が小さいほど優れた個体とする。そこ
で、式（７）で示すように、現個体のぺナルティＳｏｖ
ｅｒｆｌｏｗを最大のぺナルティＴｏｖｅｒｆｌｏｗで
割ったＰｏｖｅｒｆｌｏｗを職場面積に関するぺナルテ
ィとする。

【数３】

【００１７】こうして選られた３つのぺナルティＰｒｅ
ｌａｔｉｏｎ、Ｐｍｏｖｅｍｅｎｔ、Ｐｏｖｅｒｆｌｏ
ｗの各々に寄与度を掛けて、加えたＰを各個体のぺナル
ティとする。Ｐ＝Ｐｒｅｌａｔｉｏｎ・Ｗｒｅｌａｔｉｏｎ＋Ｐｍｏｖｅｍｅｎｔ・Ｗｍｏｖｅｍｅｎｔ＋Ｐｏｖｅｒｆｌｏｗ・Ｗｏｖｅｒｆｌｏｗ（１１）ただし、Ｗｒｅｌａｔｉｏｎ：職場間親近度のぺナルテ
ィに対する寄与度Ｗｍｏｖｅｍｅｎｔ：職場間移動頻度のぺナルティに対
する寄与度Ｗｏｖｅｒｆｌｏｗ：職場面積のぺナルティに対する寄
与度とする。３つのぺナルティに対する３つの寄与度、職場間親近度
のぺナルティに対する寄与度、職場間移動頻度のぺナル
ティに対する寄与度、職場面積のぺナルティに対する寄
与度は後述するように、図１０で任意に指定し、調整し
ながら実行できる。

【００１８】このようにして、各遺伝子に対して適応度
が計算されると、適応度に応じて親と成る遺伝子を選択
し（ステップ５０４）、他の遺伝子を淘汰させる。選択
処理として、適応度比例戦略、期待値戦略、ランク戦
略、エリート保存戦略、トーナメント選択戦略等があ
る。本実施形態ではエリート保存戦略と適応度比例戦略
の混合戦略を用いる。エリート保存戦略は優秀な個体を
そのままコピーする処理であり、これにより早く解を収
束させることができる。

【００１９】図７は適応度比例戦略の説明図である。適
応度比例戦略はルーレット戦略とも呼ばれ、例えば４個
の遺伝子ＡＢＣＤがある時、適応度に応じてルーレット
を作成し、矢を２回放ち、２個の遺伝子を選択する。こ
の２つの混合戦略では、あらかじめ設定された割合だ
け、エリート保存戦略によってコピーし、残りを適応度
比例戦略で選ばれた個体に対して交叉、突然変異の操作
を行い、進化させていく。遺伝子は始めに作成された個
体数を維持する。

【００２０】次に選択された遺伝子の数字列の部分を入
れ替え、異なる遺伝子を作る交叉処理を行う（ステップ
５０５）。交叉は二つの親の遺伝子を組み替えて子の遺
伝子を作る操作であり、単純交叉、複数点交叉、一様交
叉等がある。本実施の形態では一様交叉を採用する。図
８は交叉処理の説明図である。交叉処理ではステップ５
０５で選択された２つの個体を父遺伝子ｉ、母遺伝子ｊ
とし、次に２つの子遺伝子k およびｋ’を生成する。例
えば、父遺伝子ｉが「４３１１２３４４３２３２２１」
であり、母遺伝子ｊが「２２３１４４２４３１１３２
４」であるとする。

【００２１】ここで遺伝子長と同じ長さのマスクと呼ば
れる「０」または「１」のビット列をランダムに発生さ
せる。子k はマスクが「１」の時は父遺伝子ｉから、マ
スクが「０」の時は母遺伝子ｊから遺伝子を受け継ぎ、
子k ’はマスクが「１」の時は母遺伝子ｉから、マスク
が「０」の時は父遺伝子ｊから遺伝子を受け継ぐ。この
ようにして、ステップ５０４で選択された２個の遺伝子
から交叉処理を経て、２つの子遺伝子k ，k ’が生成さ
れる。ステップ５０４，５０５の処理はより適応度の高
い遺伝子の部分がより多く子孫に繁栄するようになって
いる。

【００２２】次に、ステップ５０５で選られた遺伝子に
対して、ある確率で遺伝子の数字列を変える突然変異の
処理を行う( ステップ５０５) 。図９は、突然変異を説
明する図である。ステップ５０５で得られた遺伝子に対
し、乱数で適当に位置即ち職場番号を決定し、その数字
を職場に与える階数の範囲で変更する。尚、突然変異の
処理は遺伝子の１％〜５％程度に対して行う。処理が終
了すると、ステップ５０２に戻り、ループが１回終了す
る。ループが１回終了すると遺伝子が置き換わるので１
世代とする。

【００２３】以上の処理を繰り返し、指定された世代数
実行すると、終了する（ステップ５０２）。遺伝子は、
予め決められた個体数を維持しながら淘汰を繰り返し、
優秀な遺伝子が残り解が得られる。最後に残った遺伝子
の個体の中で最も良好な適応度（すなわち最も値の小さ
い適応度）の遺伝子を１つ選び、その職場配置をディス
プレイ３に図１１のように表示する。

【００２４】図１０は遺伝的アルゴリズムの各パラメタ
を調整する図である。図１０は、図５の処理が始まる前
に、ディスプレイ３に表示され、個体数および世代数、
遺伝子を選択する交叉法を指定でき、更に職場間親近
度、職場間移動頻度、職場面積の各々のぺナルティに対
しその寄与度も調整できる。

【００２５】図１１は職場配置図の例で、図５の処理が
終了した結果得られる。図１１は図３に示す職場間親近
度、図４に示す職場間移動頻度、を入力データとし、個
体数を１，０００、世代数を１００として前述した処理
を実行した結果得られた。図１１には職場配置とともに
適応度を示す評価関数も表示される。この場合、若干の
はみ出しはあるものの、条件を良く満たした妥当な配置
が得られている。条件から期待される通り、関係が強い
人事部、総務部、経理部あるいは設計部１部、設計部２
部、設計部３部はそれぞれ近くに配置されている。

【００２６】図１２はこの時の適応度（ぺナルティ）の
収束状況を示す世代グラフである。適応度は１世代毎に
全ての個体に付いて計算される。図１２のAverage は各
世代の適応度の平均値であり、Bestはその世代の適応度
の最良値を示す。本システムでは適応度としてぺナルテ
ィを採用しているため値が低いものほど良い。図１２か
らもこの配置は数値的に十分良いものであると客観的判
断ができる。

【００２７】また、実際の運用では特定な職場を固定し
ながら、職場配置を決めることもできる。図１３は固定
職場の設定図である。ディスプレイ３に表示される図１
３の画面により、例えば職場番号１の職場を１階に固定
して、図５の処理を実行させることができる。さらに、
図５で示される処理が終了した後、図１４に示されるよ
うに、画面上でアイコンを使い手作業で職場を移動させ
ることもできる。適応度は計算され、画面に表示され
る。

【００２８】本出願人は１８回の建物に６３職場を配置
する計算も行った。この場合条件を多く満たした配置が
得られた。ただし、中央の階に面積の小さい職場が多く
集まり、その周辺に面積の小さい職場が配置されてしま
う。これは、面積の小さい職場を中央へ配置すると多く
の職場間の距離が短くなり、結果としてぺナルティの値
が小さくなるためである。このため、（１）同一階に配
置された職場が、ある一筆書きの上にのると仮定して、
その線上での並び順を示す情報を遺伝子型に付加した
り、（２）職場間の隔たり（Ｄｉｊ）をフロア間の距離
から職場間の直交距離（＝フロア間距離＋１の線上での
職場の重心間距離×その寄与度）に変更すること等が考
えられる。また、本実施の形態では、コンピュータ１と
ワークステーション９を用いたが、１台のコンピュータ
で処理を行うこともできる。また前述した処理を行うプ
ログラムはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録可能であ
る。

【００２９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば人
間の感覚的にも客観的数値上も最も適する職場配置を迅
速にかつ簡単に決定することができる。また、配置の決
定に関し人為的に発生する他の条件を加えることがで
き、運用方法の幅が広がった。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態に係る職場配置システムのハード
ウエアの構成図

【図２】職場面積を示す図

【図３】職場間親密度を示す図

【図４】職場間移動度を示す図

【図５】本実施の形態の処理を示すフローチャート

【図６】遺伝子を示す図

【図７】ルーレット戦略を示す図

【図８】交叉の処理を示す図

【図９】突然変異の処理を示す図

【図１０】GAパラメータを調整する画面の図

【図１１】８階に３職場を配する職場配置の結果の図

【図１２】適応度の収束状況を示す図

【図１３】固定する職場を設定する画面の図

【図１４】職場をアイコンで移動して設定させる職場配
置図

【符号の説明】

１………コンピュータ３………ディスプレイ５………プリンタ７………マウス９………ワークステーション

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】建物内に複数の職場を配置するシステムで
あって、どの職場を建物内のどの階に配置するかによっ
て遺伝子文字列を生成し、前記遺伝子文字列を基にし
て、遺伝的アルゴリズムを用いて最適の職場配置を決定
することを特徴とする遺伝的アルゴリズムを用いた職場
配置システム。
【請求項２】前記遺伝子文字列は職場毎に順に付された
職場番号を遺伝子文字列の先頭からの位置とし、それぞ
れの職場を配置する階を対応する前記職場番号の位置に
置いたものであり、前記遺伝子文字列は１文字列で１個
体を示し、初期段階で複数個体生成されることを特徴と
する請求項１記載の遺伝的アルゴリズムを用いた職場配
置システム。
【請求項３】前記遺伝的アルゴリズムは１個体中の複数
の遺伝子のうち、所定の遺伝子を選択、交叉、突然変異
させることにより遺伝子の淘汰を行うことを特徴とする
請求項１記載の遺伝的アルゴリズムを用いた職場配置シ
ステム。
【請求項４】前記遺伝子の選択法の１つとして職場間親
近度と職場間移動頻度と職場の床面積を定量的に考慮し
た適応度をパラメータとして用い、それに応じて遺伝子
の淘汰を行うことを特徴とする請求項３記載の遺伝的ア
ルゴリズムを用いた職場配置システム。
【請求項５】前記遺伝子の淘汰を多世代に渡り繰り返
し、選られた個体の中で適応度の最も良好な個体の遺伝
子を職場配置結果とすることを特徴とする請求項４記載
の遺伝的アルゴリズムを用いた職場配置システム。
【請求項６】建物内に複数の職場を配置するシステムに
おいて、どの職場を建物内のどの階に配置するかによっ
て遺伝子文字列を生成し、前記遺伝子文字列を基にし
て、遺伝的アルゴリズムを用いて最適の職場配置を決定
する処理をコンピュータに行わせるプログラムを記録し
た記録媒体。