WO2023195061A1 - スケジューリング最適化方法及びスケジューリング最適化システム - Google Patents

スケジューリング最適化方法及びスケジューリング最適化システム Download PDF

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昇之 芳川
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三菱電機株式会社
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]

Definitions

  • the present disclosure relates to a scheduling optimization method and a scheduling optimization system.
  • the runway optimization system described in Patent Document 1 which is common in terms of optimization to the scheduling optimization method according to the present disclosure, aims to allow more aircraft to take off and land per unit time, regardless of the runway configuration. shall be.
  • the above-mentioned runway optimization system performs optimization calculations to minimize the sum of multiple runway occupancy times corresponding to multiple aircraft using multiple runways. , determining an optimal solution for the use of the plurality of runways by the plurality of aircraft.
  • order optimization problems including takeoff and landing order optimization problems are solved using mathematical optimization methods such as mixed integer programming (MIP). If you try to solve the problem, it may take a long time to obtain the solution. Furthermore, when attempting to solve the order optimization problem using an Ising model and an annealing method, the obtained solution may not be feasible.
  • MIP mixed integer programming
  • An object of the present disclosure is to provide a scheduling optimization method and a scheduling optimization system that can obtain a feasible solution and shorten the processing time to obtain the solution compared to the conventional method. be.
  • a scheduling optimization method provides an occupancy system to which at least one occupancy entity and at least one occupancy object belong, wherein at least one occupancy entity is responsible for at least one occupancy object.
  • each solution candidate indicates the order in which at least one occupying entity occupies at least one occupying object; and selecting a relatively frequent solution candidate, and at least one occupying object based on the order in which the at least one occupying entity occupies the at least one occupying object, which is indicated by the selected solution candidates. and allocating time for the at least one occupying entity to occupy.
  • the scheduling optimization method it is possible to obtain a feasible solution and to shorten the processing time to obtain the solution compared to the conventional method.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of a scheduling optimization system SS according to an embodiment.
  • FIG. The time division of runway KR1 of an embodiment is shown.
  • the hardware configuration of the scheduling optimization system SS of the embodiment is shown. It is a flowchart showing the operation of the scheduling optimization system SS of the embodiment.
  • FIG. 6A shows the initial assignment of runway KR1 in an embodiment.
  • FIG. 6B shows the initial total travel time for runway KR1 in an embodiment.
  • FIG. 7A shows the reallocation of runway KR1 in an embodiment.
  • FIG. 7B shows the total travel time after reallocation of runway KR1 in the embodiment.
  • one code may represent multiple names.
  • one code "KK” may represent multiple aircraft KK such as aircraft KK1, KK2, KK3, etc. It may represent
  • FIG. 1 shows the entire configuration including the scheduling optimization system SS of the embodiment.
  • the scheduling optimization system SS of the embodiment is provided, for example, in the control tower KT of the airport KU.
  • the scheduling optimization system SS optimizes the schedule of the take-off and landing order of the aircraft KK, so that, for example, the aircraft KK1, KK2, KK3, . . . land on the runways KR1, KR2, KR3, . Optimize the order schedule.
  • Aircraft KK1, KK2, KK3, ... correspond to "occupying entities," runways KR1, KR2, KR3, ... correspond to "occupying objects,” and airport KU corresponds to "occupying systems.” handle.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the scheduling optimization system SS of the embodiment.
  • the scheduling optimization system SS of the embodiment includes a scenario preparation unit SJ, an Ising model creation unit IS, an annealing execution unit AJ, a solution candidate selection unit KS, and an allocation time reallocation unit WS. and a list creation unit LS.
  • the scenario preparation department SJ prepares a scenario.
  • the scenario preparation unit SJ determines the time during which aircraft KK1, KK2, KK3, etc. can be allocated to runways KR1, KR2, KR3, ... ), (2) Among the "assignable times", the earliest time when aircrafts KK1, KK2, KK3, . . . can be assigned to runways KR1, KR2, KR3, . (3) Among the "assignable times”, the latest time that aircraft KK1, KK2, KK3, ..., can be assigned to runways KR1, KR2, KR3, ... (hereinafter referred to as " (4) The time required for aircraft KK1, KK2, KK3, . . .
  • inter-aircraft time Information on the time that should be set between the occupancy times of aircraft KK1, KK2, KK3, etc. (hereinafter referred to as "inter-aircraft time") from the viewpoint of safety, etc. Collect.
  • the time other than the "allocatable time” is referred to as the "unallocatable time.”
  • FIG. 3 shows the time divisions of runway KR1 in the embodiment.
  • the time for the runway KR1 is divided into an unassignable time WF1, an allocable time WK, and an unassignable time WF2.
  • the earliest allocable time WK(EARLY) is the earliest time at which at least one of the aircraft KK1, KK2, KK3, . . . can arrive at the runway KR1.
  • the latest allocable time WK (LATE) is the latest time at which at least one of the aircraft KK1, KK2, KK3, . . . can arrive at the runway KR1.
  • the unassignable time WF1 is earlier than the earliest allocable time WK(EARLY), and is the time when aircrafts KK1, KK2, KK3, . . . cannot be assigned to the runway KR1.
  • the unassignable time WF2 is a time later than the latest assignable time WK (LATE), and is a time when aircrafts KK1, KK2, KK3, . . . cannot be assigned to the runway KR1.
  • the scheduling optimization system SS can allocate one or more of the aircraft KK1, KK2, KK3, . . . to the allocatable time WK of the runway KR1.
  • the Ising model creation unit IS creates an Ising model for airport KU (shown in FIG. 1).
  • the Ising model at least one of the aircraft KK1, KK2, KK3, . This is a model for calculating the optimal solution for the order in which one is occupied and the time for which it is occupied.
  • the Ising model creation unit IS includes, for example, (1) the number of aircraft KK1, KK2, KK3, etc., (2) the allocatable time WK of the runways KR1, KR2, KR3, etc. (Illustrated in FIG. 3), and (3) A model is created by multiplying the number of runways KR1, KR2, KR3, .
  • the annealing execution unit AJ solves the above-mentioned Ising model. More specifically, the annealing execution unit AJ derives solution candidates for the Ising model using, for example, a quantum annealer, a quantum annealer simulator, simulated annealing, or the like.
  • the solution candidate selection unit KS selects one solution candidate that has the smallest cost function and has the highest frequency among the one or more solution candidates obtained by the annealing execution unit AJ.
  • the "cost function" is, for example, the earliest allocable time WK (EARLY) of aircraft KK1, KK2, KK3, . It is the square of the difference between the time candidates allocated to aircraft KK1, and specifically, the square of the difference between the earliest allocatable time WK(EARLY) of aircraft KK1 and the time candidates allocated to aircraft KK1. , the square of the difference between the earliest allocable time WK(EARLY) of aircraft KK2 and the candidate time to be allocated to aircraft KK2, and the earliest allocable time WK(EARLY) of aircraft KK3 and the candidate time to be allocated to aircraft KK3. It is the sum of the square of the difference between and .
  • “Frequency” is the statistical probability that each solution candidate will occur.
  • the allocation time reallocation unit WS determines that the aircraft KK1, KK2, KK3, . . ., should land on the runways KR1, KR2, KR3, . According to the order, the times during which the aircraft KK1, KK2, KK3, ... occupy the runways KR1, KR2, KR3, ..., e.g. the time to start the occupation and the time to end the occupation, or the time to start the occupation. Reassign the time and duration of occupation.
  • FIG. 4 shows the hardware configuration of the scheduling optimization system SS of the embodiment.
  • the scheduling optimization system SS of the embodiment includes a processor P, a memory M, and a storage medium K, as shown in FIG. 4, in order to perform the above-mentioned functions (shown in FIG. 2). Accordingly, it further includes an input section N and an output section S.
  • the processor P is the core of a well-known computer that operates the hardware according to the software.
  • the memory M includes, for example, DRAM (Dynamic Random Access Memory) and SRAM (Static Random Access Memory).
  • the storage medium K includes, for example, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), and a ROM (Read Only Memory).
  • the storage medium K stores the program PR.
  • the program PR is a group of instructions that defines the content of processing that the processor P should execute.
  • the input section N and the output section S include, for example, an input interface and an output interface for exchanging input signals NS and output signals SS related to the operation of the processor P with the outside of the scheduling optimization system SS. be done.
  • the processor P executes the program PR stored in the storage medium K using the memory M, and , the input section N, and the output section S, the functions of each section from the scenario preparation section SJ to the list creation section LS (shown in FIG. 2) are realized.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the scheduling optimization system SS of the embodiment.
  • FIG. 6 shows the initial allocation and initial total travel time for runway KR1 in the embodiment.
  • FIG. 7 shows the reallocation of runway KR1 and the total required time after the reallocation in the embodiment.
  • runway KR namely runway KR1 (shown in FIG. 1)
  • runway KR1 has three aircraft, namely aircraft KK1, KK2, and KK3; (Illustrated in FIG. 1), allocating the occupancy time of aircraft KK1, KK2, KK3 to runway KR1 when the aircraft (as shown in FIG. 1) is about to land; (2) the occupancy time of aircraft KK1, KK2, KK3 is the same; (3) It is assumed that the occupancy time of aircraft KK2 needs to be more than 60 seconds apart from the occupancy time of the immediately preceding aircraft KK.
  • Step ST11 The scenario preparation unit SJ (shown in FIG. 2) prepares for the scenario. Specifically, as shown in FIG. 3, the scenario preparation unit SJ calculates the earliest allocable time WK (EARLY), the latest allocable time WK (LATE), and the aircraft KK1 of the aircraft KK1, KK2, and KK3 on the runway KR1. , KK2, and KK3, and the inter-flight time between the occupied times of aircraft KK1, KK2, and KK3.
  • EARLY the earliest allocable time WK
  • LATE latest allocable time WK
  • Step ST12 The Ising model creation unit IS (shown in FIG. 2) creates an Ising model for the airport KU. Specifically, the Ising model creation unit IS (1) the number of aircraft KK1, KK2, and KK3 (shown in Figure 1), and (2) the allocatable time WK of runway KR1 (shown in Figure 1). (Illustrated in FIG. 3), and (3) create a model multiplied by the number of runways KR1.
  • Step ST13 The annealing execution unit AJ (shown in FIG. 2) solves the Ising model created by the Ising model creation unit IS.
  • the annealing execution unit AJ obtains one or more solution candidates by solving the Ising model.
  • Step ST14 The solution candidate selection unit KS (shown in FIG. 2) selects a solution candidate with a smaller cost function and a higher frequency from among the one or more solution candidates obtained by the annealing execution unit AJ. select.
  • the arrival order of aircraft KK indicated by the selected solution candidate is not the arrival order of "aircraft KK1 ⁇ aircraft KK2 ⁇ aircraft KK3" (illustrated in FIG. 6A) in assumption (4) above, but "aircraft KK1 ⁇ Aircraft KK3 ⁇ Aircraft KK2" is assumed.
  • Step ST15 The allocation time reallocation unit WS (shown in FIG. 2) follows the arrival order "aircraft KK1 ⁇ aircraft KK3 ⁇ aircraft KK2" indicated by the selected solution candidate, and the aircrafts KK1, KK2, The occupancy time of aircraft KK1, KK3, and KK2 is reassigned to runway KR1 according to the inter-flight time between KK3, for example, the above-mentioned assumption (3) of "60 seconds" or more. As a result, the occupancy time of aircraft KK1, KK3, and KK2 is reassigned to runway KR1, as shown in FIG. 7A.
  • the total time required to complete the arrival of aircraft KK1, KK3, and KK2 at runway KR1 is "240 seconds" as shown in FIG. 7B, in other words, the above assumption ( 5)
  • the original total required time of "300 seconds” is reduced by 60 seconds.
  • Step ST16 The list creation unit LS (shown in FIG. 2) creates a list (not shown) in which the occupancy times of the aircraft KK1, KK3, and KK2 are reallocated to the runway KR1 by the time allocation reallocation unit WS. For example, it is created in the format of a flight information board (departure information board and arrival information board) at a general airport.
  • a flight information board departure information board and arrival information board
  • the Ising model creation unit IS creates the Ising model
  • the annealing execution unit AJ solves the Ising model
  • the allocation time reallocation unit WS creates the Ising model.
  • the occupancy time of aircraft KK1, KK3, KK2 on runway KR1 is reallocated according to the order of aircraft KK1, KK2, KK3 represented by the solution obtained by solving .
  • FIG. 6A and FIG. 7A it is possible to shorten the total time required for the aircraft KK1, KK2, and KK3 to complete their arrival at the runway KR1.
  • the solution candidate selection unit KS selects a solution candidate having a relatively smaller cost function. a plurality of solution candidates having a relatively higher frequency and presenting the selected plurality of solution candidates to a user of the scheduling optimization system SS, and the user One or more solution candidates may be narrowed down from the candidates.
  • the scheduling optimization method according to the present disclosure can be used to obtain a feasible solution and shorten the processing time until obtaining the solution.
  • AJ annealing execution unit IS Ising model creation unit, KK aircraft, KR runway, KS solution candidate selection unit, KT control tower, KU airport, LS list creation unit, SJ scenario preparation unit, SS scheduling optimization system, WF1 cannot be assigned Time, WF2 Unassignable time, WK Allocable time, WK(EARLY) Earliest allocable time, WK(LATE) Latest allocable time, WS Allocation time reassignment part.

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Abstract

スケジューリング最適化方法は、少なくとも１つの占有主体（ＫＫ）と、少なくとも１つの占有客体（ＫＲ）とが属する占有システム（ＫＵ）であって、前記少なくとも１つの占有主体（ＫＫ）が、前記少なくとも１つの占有客体（ＫＲ）を占有する順序及び占有する時間の最適解が算出されるべき前記占有システム（ＫＵ）についてのイジングモデルを生成する工程と、前記イジングモデルをアニーリング法により解くことにより、前記最適解のための複数の解の候補であって各解の候補が前記少なくとも１つの占有客体（ＫＲ）を前記少なくとも１つの占有主体（ＫＫ）が占有する順序を示す前記複数の解の候補を算出する工程と、前記複数の解候補のうち、相対的に小さいコスト関数を有しかつ相対的に頻度が高い解の候補を選択する工程と、前記選択された解の候補により示される、前記少なくとも１つの占有客体（ＫＲ）を前記少なくとも１つの占有主体（ＫＫ）が占有する順序に基づき、前記少なくとも１つの占有客体（ＫＲ）を前記少なくとも１つの占有主体（ＫＫ）が占有する時間を割り当てる工程と、を含む。

Description

スケジューリング最適化方法及びスケジューリング最適化システム
　本開示は、スケジューリング最適化方法及びスケジューリング最適化システムに関する。
　本開示に係るスケジューリング最適化方法と最適化の点で共通する特許文献１に記載の滑走路最適化システムは、滑走路の形態に依らず、単位時間当たりにより多くの航空機を離着陸させることを目的とする。上記した滑走路最適化システムは、上記した目的を達成すべく、複数の滑走路を使用する複数の航空機に対応する複数の滑走路占有時間の総和を最小とする最適化計算を実行することにより、前記複数の航空機による前記複数の滑走路の使用に関する最適解を求める。
特開２０１４－０４１５６８号公報
　しかしながら、上記した滑走路最適化システムであっても、例えば、離着順序最適化問題等を含む順序最適化問題を、混合整数計画方法（ＭＩＰ：Mixed Integer Programming）等の数理最適化法を用いて解こうとすると、解を得るまでの処理時間が多大になることがある。また、前記順序最適化問題を、イジングモデル及びアニーリング法を用いて解こうとすると、得られた解が実行可能性を有しないことがある。
　本開示の目的は、実行可能性を有する解を得、かつ、前記解を得るまでの処理時間を従来に比して短縮することができるスケジューリング最適化方法及びスケジューリング最適化システムを提供することにある。
　上記した課題を解決すべく、本開示に係るスケジューリング最適化方法は、少なくとも１つの占有主体と、少なくとも１つの占有客体とが属する占有システムであって、少なくとも１つの占有主体が、少なくとも１つの占有客体を占有する順序及び占有する時間の最適解が算出されるべき占有システムについてのイジングモデルを生成する工程と、イジングモデルをアニーリング法により解くことにより、最適解のための複数の解の候補であって各解の候補が少なくとも１つの占有客体を少なくとも１つの占有主体が占有する順序を示す複数の解の候補を算出する工程と、複数の解候補のうち、相対的に小さいコスト関数を有しかつ相対的に頻度が高い解の候補を選択する工程と、選択された解の候補により示される、少なくとも１つの占有客体を少なくとも１つの占有主体が占有する順序に基づき、少なくとも１つの占有客体を少なくとも１つの占有主体が占有する時間を割り当てる工程と、を含む。
　本開示に係るスケジューリング最適化方法によれば、実行可能性を有する解を得、かつ、前記解を得るまでの処理時間を従来に比して短縮することができる。
実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳを含む全容を示す。 実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳの機能ブロック図である。 実施形態の滑走路ＫＲ１の時間区分を示す。 実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳのハードウェア構成を示す 実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳの動作を示すフローチャートである。 図６Ａは、実施形態の滑走路ＫＲ１の当初の割当を示す。図６Ｂは、実施形態の滑走路ＫＲ１の当初の合計所要時間を示す。 図７Ａは、実施形態の滑走路ＫＲ１の再割当を示す。図７Ｂは、実施形態の滑走路ＫＲ１の再割当後の合計所要時間を示す。
　本開示に係るスケジューリング最適化システムの実施形態について説明する。
実施形態．
〈実施形態〉
　実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳについて説明する。
　以下では、説明及び理解を容易にすべく、１つの符号により複数の名称を表すことがあり、例えば、１つの符号「ＫＫ」により、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、という複数の航空機ＫＫを表すことがある。
〈実施形態の全容〉
　図１は、実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳを含む全容を示す。
　実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳは、図１に示されるように、例えば、空港ＫＵの管制塔ＫＴ内に設けられている。スケジューリング最適化システムＳＳは、航空機ＫＫの離着順序のスケジュールを最適化し、例えば、空港ＫＵ内の滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、に航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、が着陸する順序のスケジュールを最適化する。
　航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、は、「占有主体」に対応し、滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、は、「占有客体」に対応し、空港ＫＵは、「占有システム」に対応する。
〈実施形態の機能〉
　図２は、実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳの機能ブロック図である。
　実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳは、図２に示されるように、シナリオ準備部ＳＪと、イジングモデル作成部ＩＳと、アニーリング実行部ＡＪと、解候補選択部ＫＳと、割当時刻再割当部ＷＳと、リスト作成部ＬＳと、を含む。
　シナリオ準備部ＳＪは、シナリオを準備する。シナリオ準備部ＳＪは、詳しくは、例えば、（１）滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、に航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、を割り当て可能な時間（以下、「割当可能時間」という。）、（２）「割当可能時間」のうち、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、を滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、に割り当て可能な最も早い時間（以下、「最早割当可能時間」という。）、（３）「割当可能時間」のうち、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、を滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、に割り当て可能な最も遅い時間（以下、「最遅割当可能時間」という。）、（４）航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、が滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、を使用する、即ち、占有することを要する時間（以下、「占有時間」という。）、（５）安全性等の観点から、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、の占有時間間に設けるべき時間（以下、「機間時間」という。）等の情報を収集する。
　ここで、「割当可能時間」以外の時間を「割当不可時間」という。
　図３は、実施形態の滑走路ＫＲ１の時間区分を示す。
　図３に示されるように、滑走路ＫＲ１の時間は、割当不可時間ＷＦ１と、割当可能時間ＷＫと、割当不可時間ＷＦ２と、に区分される。
　最早割当可能時間ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）は、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、のうちの少なくとも１機が滑走路ＫＲ１に到着することができる最も早い時間である。
　最遅割当可能時間ＷＫ（ＬＡＴＥ）は、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、のうちの少なくとも１機が滑走路ＫＲ１に到着することができる最も遅い時間である。
　割当不可時間ＷＦ１は、最早割当可能時間ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）よりも早い時間であり、滑走路ＫＲ１に、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、を割り当てることができない時間である。
　割当不可時間ＷＦ２は、最遅割当可能時間ＷＫ（ＬＡＴＥ）よりも遅い時間であり、滑走路ＫＲ１に、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、を割り当てることができない時間である。
　スケジューリング最適化システムＳＳは、滑走路ＫＲ１の割当可能時間ＷＫに、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、のうちの１機以上を割り当てることが可能である。
　図２に戻り、説明を続ける。
　イジングモデル作成部ＩＳは、空港ＫＵ（図１に図示。）についてイジングモデルを作成する。イジングモデルは、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、（図１に図示。）のうちの少なくとも１つが、滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、（図１に図示。）のうちの少なくとも１つを占有する順序及び占有する時間の最適解を算出するためのモデルである。
　イジングモデル作成部ＩＳは、具体的には、例えば、（１）航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、の機数、（２）滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、の割当可能時間ＷＫ（図３に図示。）、及び（３）滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、の本数を乗算したモデルを作成する。
　アニーリング実行部ＡＪは、上述したイジングモデルを解く。アニーリング実行部ＡＪは、より詳しくは、イジングモデルの解の候補を導出することを、例えば、量子アニーラー、量子アニーラーシミュレータ、シミュレーティッドアニーリング等を用いて行う。
　解候補選択部ＫＳは、アニーリング実行部ＡＪにより得られた１つ以上の解の候補のうち、最も小さいコスト関数を有しかつ最も頻度が高い１つの解の候補を選択する。
　ここで、「コスト関数」は、例えば、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、について、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、の最早割当可能時間ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）と航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、に割り当てられる時間の候補との差の２乗であり、具体的には、航空機ＫＫ１の最早割当可能時間ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）と航空機ＫＫ１に割り当てられる時間の候補との差の２乗と、航空機ＫＫ２の最早割当可能時間ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）と航空機ＫＫ２に割り当てられる時間の候補との差の２乗と、航空機ＫＫ３の最早割当可能時間ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）と航空機ＫＫ３に割り当てられる時間の候補との差の２乗と、、、、を合算したものである。
　「頻度」とは、各解の候補が発生する統計的な確率である。
　割当時刻再割当部ＷＳは、解候補選択部ＫＳにより選択された解の候補により示される、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、が滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、に着陸すべき順序に従って、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３、、、、が滑走路ＫＲ１、ＫＲ２、ＫＲ３、、、、を占有する時間、例えば、占有を開始する時刻及び占有を終了する時刻、又は、占有を開始する時刻及び占有を継続する時間を再度、割り当てる。
〈実施形態のハードウェア構成〉
　図４は、実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳのハードウェア構成を示す。
　実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳは、上述した機能（図２に図示。）を果たすべく、図４に示されるように、プロセッサＰと、メモリＭと、記憶媒体Ｋと、を含み、必要に応じて、入力部Ｎと、出力部Ｓと、更に含む。
　プロセッサＰは、ソフトウェアに従ってハードウェアを動作させる、よく知られたコンピュータの中核である。メモリＭは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）から構成される。記憶媒体Ｋは、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）、ＲＯＭ（Read Only Memory）から構成される。記憶媒体Ｋは、プログラムＰＲを記憶する。プログラムＰＲは、プロセッサＰが実行すべき処理の内容を規定する命令群である。
　入力部Ｎ及び出力部Ｓは、例えば、スケジューリング最適化システムＳＳの外部との間でプロセッサＰの動作に関連する入力信号ＮＳ及び出力信号ＳＳをやりとりするための入力用インターフェイス及び出力用インターフェイスから構成される。
　スケジューリング最適化システムＳＳにおける機能とハードウェア構成との関係については、ハードウェア上で、プロセッサＰが、記憶媒体Ｋに記憶されたプログラムＰＲを、メモリＭを用いて実行すると共に、必要に応じて、入力部Ｎ及び出力部Ｓの動作を制御することにより、シナリオ準備部ＳＪ～リスト作成部ＬＳ（図２に図示。）の各部の機能を実現する。
〈実施形態の動作〉
　図５は、実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳの動作を示すフローチャートである。
　図６は、実施形態の滑走路ＫＲ１の当初の割当及び当初の合計所要時間を示す。
　図７は、実施形態の滑走路ＫＲ１の再割当及び再割当後の合計所要時間を示す。
　以下では、説明及び理解を容易にすべく、（１）１つの滑走路ＫＲ、即ち、滑走路ＫＲ１のみ（図１に図示。）に、３機の航空機、即ち、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３のみ（図１に図示。）が着陸しようとするときに、滑走路ＫＲ１に航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の占有時間を割り当てること、（２）航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の占有時間が同一であること、（３）航空機ＫＫ２の占有時間は、直前の航空機ＫＫの占有時間から機間時間「６０秒」以上、空ける必要があること、等を想定する。
　上記した（１）～（３）に加えて、（４）当初の、換言すれば、後述される再割当前では、図６Ａに示されるように、滑走路ＫＲ１に、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の占有時間が、到着順序「航空機ＫＫ１→航空機ＫＫ２→航空機ＫＫ３」に従って割り当てられていることも想定する。これにより、（５）当初、滑走路ＫＲ１に航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の全てが到着を完了するまでの合計所要時間が、図６Ｂに示されるように、「３００秒」であることを想定する。
　ステップＳＴ１１：シナリオ準備部ＳＪ（図２に図示。）は、シナリオのための準備を行う。シナリオ準備部ＳＪは、詳しくは、図３に示されるように、滑走路ＫＲ１における、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の最早割当可能時間ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）、最遅割当可能時間ＷＫ（ＬＡＴＥ）、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の占有時間、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の占有時間間の機間時間等の情報を入手する。
　ステップＳＴ１２：イジングモデル作成部ＩＳ（図２に図示。）は、空港ＫＵについてのイジングモデルを作成する。イジングモデル作成部ＩＳは、具体的には、（１）航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３（図１に図示。）の機数、（２）滑走路ＫＲ１（図１に図示。）の割当可能時間ＷＫ（図３に図示。）、及び（３）滑走路ＫＲ１の本数を乗算したモデルを作成する。
　ステップＳＴ１３：アニーリング実行部ＡＪ（図２に図示。）は、イジングモデル作成部ＩＳにより作成されたイジングモデルを解く。アニーリング実行部ＡＪは、イジングモデルを解くことにより、１つ以上の解の候補を取得する。
　ステップＳＴ１４：解候補選択部ＫＳ（図２に図示。）は、アニーリング実行部ＡＪにより取得された１つ以上の解の候補のうち、コスト関数がより小さく、かつ頻度がより高い解の候補を選択する。
　ここで、選択された解の候補により示される航空機ＫＫの到着順序が、上記した想定（４）の到着順序「航空機ＫＫ１→航空機ＫＫ２→航空機ＫＫ３」（図６Ａに図示。）でなく、「航空機ＫＫ１→航空機ＫＫ３→航空機ＫＫ２」であることを想定する。
　ステップＳＴ１５：割当時刻再割当部ＷＳ（図２に図示。）は、上記の選択された解の候補により示される到着順序「航空機ＫＫ１→航空機ＫＫ３→航空機ＫＫ２」に従って、かつ、航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３間の機間時間、例えば、上記した想定（３）の機間時間「６０秒」以上に従って、滑走路ＫＲ１に、航空機ＫＫ１、ＫＫ３、ＫＫ２の占有時間を再び割り当てる。これにより、図７Ａに示されるように、滑走路ＫＲ１に、航空機ＫＫ１、ＫＫ３、ＫＫ２の占有時間が再び割り当てられる。その結果、滑走路ＫＲ１に航空機ＫＫ１、ＫＫ３、ＫＫ２が到着することを完了するまでの合計所要時間が、図７Ｂに示されるように、「２４０秒」になり、換言すれば、上記した想定（５）の当初の合計所要時間の「３００秒」から６０秒だけ短縮される。
　ステップＳＴ１６：リスト作成部ＬＳ（図２に図示。）は、割当時刻再割当部ＷＳにより滑走路ＫＲ１に航空機ＫＫ１、ＫＫ３、ＫＫ２の占有時間が再割当されたリスト（図示せず。）を、例えば、一般的な空港におけるフライト案内板（出発案内板及び到着案内板）の形式で作成する。
〈実施形態の効果〉
　上述したように、実施形態のスケジューリング最適化システムＳＳでは、イジングモデル作成部ＩＳが、イジングモデルを作成し、アニーリング実行部ＡＪが、前記イジングモデルを解き、割当時刻再割当部ＷＳが、イジングモデルを解くことにより得られる解により表される航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３の順序に従って、滑走路ＫＲ１への航空機ＫＫ１、ＫＫ３、ＫＫ２の占有時間を再割り当てる。これにより、図６Ａと図７Ａとの比較から明らかであるように、滑走路ＫＲ１に航空機ＫＫ１、ＫＫ２、ＫＫ３が到着を完了するまでの合計所要時間を短縮することが可能となる。
〈変形例〉
　解候補選択部ＫＳは、１つ以上の解の候補のうち、上記した最も小さいコスト関数を有しかつ最も頻度が高い１つの解の候補を選択することに代えて、相対的により小さいコスト関数を有しかつ相対的に頻度がより高い複数の解の候補を選択し、前記選択された複数の解の候補をスケジューリング最適化システムＳＳのユーザに提示し、前記ユーザが、前記複数の解の候補から１つ以上の解の候補を絞り込んでもよい。
　実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
　本開示に係るスケジューリング最適化方法は、実行可能性を有する解を得、かつ、前記解を得るまでの処理時間を短縮することに利用可能である。
ＡＪ　アニーリング実行部、ＩＳ　イジングモデル作成部、ＫＫ　航空機、ＫＲ　滑走路、ＫＳ　解候補選択部、ＫＴ　管制塔、ＫＵ　空港、ＬＳ　リスト作成部、ＳＪ　シナリオ準備部、ＳＳ　スケジューリング最適化システム、ＷＦ１　割当不可時間、ＷＦ２　割当不可時間、ＷＫ　割当可能時間、ＷＫ（ＥＡＲＬＹ）　最早割当可能時間、ＷＫ（ＬＡＴＥ）　最遅割当可能時間、ＷＳ　割当時刻再割当部。

Claims (2)

  1. 　少なくとも１つの占有主体と、少なくとも１つの占有客体とが属する占有システムであって、前記少なくとも１つの占有主体が、前記少なくとも１つの占有客体を占有する順序及び占有する時間の最適解が算出されるべき前記占有システムについてのイジングモデルを生成する工程と、
    　前記イジングモデルをアニーリング法により解くことにより、前記最適解のための複数の解の候補であって各解の候補が前記少なくとも１つの占有客体を前記少なくとも１つの占有主体が占有する順序を示す前記複数の解の候補を算出する工程と、
    　前記複数の解候補のうち、相対的に小さいコスト関数を有しかつ相対的に頻度が高い解の候補を選択する工程と、
    　前記選択された解の候補により示される、前記少なくとも１つの占有客体を前記少なくとも１つの占有主体が占有する順序に基づき、前記少なくとも１つの占有客体を前記少なくとも１つの占有主体が占有する時間を割り当てる工程と、
    　を含むスケジューリング最適化方法。
  2. 　少なくとも１つの占有主体と、少なくとも１つの占有客体とが属する占有システムであって、前記少なくとも１つの占有主体が、前記少なくとも１つの占有客体を占有する順序及び占有する時間の最適解が算出されるべき前記占有システムについてのイジングモデルを生成するイジングモデル生成部と、
    　前記イジングモデルをアニーリング法により解くことにより、前記最適解のための複数の解の候補であって各解の候補が前記少なくとも１つの占有客体を前記少なくとも１つの占有主体が占有する順序を示す前記複数の解の候補を算出するアニーリング実行部と、
    　前記複数の解候補のうち、相対的に小さいコスト関数を有しかつ相対的に頻度が高い解の候補を選択する解候補選択部と、
    　前記選択された解の候補により示される、前記少なくとも１つの占有客体を前記少なくとも１つの占有主体が占有する順序に基づき、前記少なくとも１つの占有客体を前記少なくとも１つの占有主体が占有する時間を割当時間再割当部と、
    　を含むスケジューリング最適化システム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170083873A1 (en) * 2015-08-20 2017-03-23 Service Power Technologies PLC Infeasible schedules in a quantum annealing optimization process
JP2021111276A (ja) * 2020-01-15 2021-08-02 Ｊｆｅスチール株式会社 配送計画作成方法、操業方法、及び配送計画作成装置
JP2021131611A (ja) * 2020-02-18 2021-09-09 富士通株式会社 情報処理装置、プログラム、情報処理方法および情報処理システム
JP2021190019A (ja) * 2020-06-04 2021-12-13 富士通株式会社 最適化装置、最適化方法、及び最適化プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170083873A1 (en) * 2015-08-20 2017-03-23 Service Power Technologies PLC Infeasible schedules in a quantum annealing optimization process
JP2021111276A (ja) * 2020-01-15 2021-08-02 Ｊｆｅスチール株式会社 配送計画作成方法、操業方法、及び配送計画作成装置
JP2021131611A (ja) * 2020-02-18 2021-09-09 富士通株式会社 情報処理装置、プログラム、情報処理方法および情報処理システム
JP2021190019A (ja) * 2020-06-04 2021-12-13 富士通株式会社 最適化装置、最適化方法、及び最適化プログラム

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