JP2017199193A - Scheduling device and scheduling method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、共有リソースを使用する複数の移動体についてその使用に関するスケジューリングを行う情報処理技術に関する。 The present invention relates to an information processing technique for performing scheduling related to use of a plurality of mobile objects that use a shared resource.
交通システムにおいては、航空機、船舶または車両などの複数の移動体は、共有リソースを使用して移動することが多い。この種の共有リソースの例としては、航空機の場合は、たとえば滑走路及びウェイポイント（航路上の特定の空域）が挙げられ、船舶の場合は、たとえば、複数の船舶が出入りする港湾が挙げられる。このような共有リソースを使用する複数の移動体が存在する状況に対し、これら移動体全体の総遅延時間または運用コストなどの評価値を最適化するように、共有リソースの使用に関して効率的なスケジューリングが要求される場合がある。スケジューリングの厳密な最適解を与える探索アルゴリズムとしては、従来より分岐限定法（ｂｒａｎｃｈ−ａｎｄ−ｂｏｕｎｄ ｍｅｔｈｏｄ）及び動的計画法（ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）が知られている。 In a transportation system, a plurality of moving objects such as aircraft, ships, or vehicles often move using a shared resource. Examples of this type of shared resource include a runway and a waypoint (a specific airspace on the route) in the case of an aircraft, and a port in which a plurality of ships enter and exit, for example. . For situations where there are multiple mobile units that use such shared resources, efficient scheduling for the use of shared resources is performed so as to optimize evaluation values such as the total delay time or operational cost of these mobile units as a whole. May be required. Conventionally, branch-and-bound methods and dynamic programming have been known as search algorithms that provide a strict optimal solution for scheduling.
また、厳密な最適解に代えて良質な近似解を与えるヒューリスティックス（ｈｅｕｒｉｓｔｉｃｓ：発見的手法）と呼ばれる探索アルゴリズムも多数提案されている。たとえば、下記の非特許文献１は、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）及びタブーサーチ（ＴＳ：Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ）というヒューリスティックな探索アルゴリズムを用いて、複数の移動体による共有リソースの使用順序を決定することにより移動体全体の総遅延時間を最小化するスケジューリング技術を開示している。
Many search algorithms called heuristics (heuristics) that provide a good quality approximate solution instead of a strict optimal solution have also been proposed. For example, the following Non-Patent
上述した分岐限定法及び動的計画法などの探索アルゴリズムを使用して厳密な最適解を演算により求める場合には、スケジューリング対象の移動体の個数が多いと、長大な演算時間が必要になるという課題がある。一方、遺伝的アルゴリズム及びタブーサーチなどのヒューリスティックな探索アルゴリズムの場合、明らかに無駄な組み合わせの解が評価されることにより、演算効率が悪化する可能性がある。 When a strict optimum solution is obtained by calculation using a search algorithm such as the above-mentioned branch and bound method and dynamic programming, a long calculation time is required if the number of mobile objects to be scheduled is large. There are challenges. On the other hand, in the case of a heuristic search algorithm such as a genetic algorithm or tabu search, the calculation efficiency may deteriorate due to the evaluation of obviously useless combination solutions.
上記に鑑みて本発明の目的は、複数の移動体による共有リソースの使用に関するスケジューリングを効率的に行うことができるスケジューリング装置及びスケジューリング方法を提供することである。 In view of the above, an object of the present invention is to provide a scheduling apparatus and a scheduling method capable of efficiently performing scheduling related to the use of shared resources by a plurality of mobile units.
本発明の一態様に係るスケジューリング装置は、共有リソースを使用する複数の移動体の順序を定める移動体識別子の配列である入力順列を取得し、前記複数の移動体に対して、予め決められた制約条件を満たす使用予定時刻の割り当てを前記入力順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するとともに前記スケジュール候補の評価値を算出するスケジューリング処理部と、前記スケジュール候補に基づいて構成される移動体識別子の順列候補から部分列を選択する部分列選択部と、前記移動体のカテゴリを基準として前記部分列を並べ替えることで前記順列候補を新たな順列に変換する順列変換部と、前記スケジューリング処理部で生成された複数のスケジュール候補の中から、最大の評価値を有するスケジュール候補を選択するスケジュール選択部と、移動体識別子の初期順列を生成する初期順列生成部とを備え、前記スケジューリング処理部は、前記初期順列及び前記新たな順列の各々を前記入力順列として使用して前記複数のスケジュール候補を生成し且つ前記複数のスケジュール候補の評価値を算出することを特徴とするスケジューリング装置。 A scheduling apparatus according to one aspect of the present invention acquires an input permutation that is an array of mobile identifiers that determines the order of a plurality of mobile units that use a shared resource, and is predetermined for the plurality of mobile units. A schedule processing unit that generates a schedule candidate by executing allocation of scheduled use times satisfying the constraint conditions in the order of the input permutation, and a movement configured based on the schedule candidate A partial sequence selection unit that selects a partial sequence from permutation candidates of a body identifier; a permutation conversion unit that converts the permutation candidate into a new permutation by rearranging the partial sequence based on a category of the mobile object; and the scheduling The schedule candidate having the maximum evaluation value is selected from the plurality of schedule candidates generated by the processing unit. A schedule selection unit configured to generate an initial permutation generating unit that generates an initial permutation of mobile identifiers, wherein the scheduling processing unit uses each of the initial permutation and the new permutation as the input permutation. A scheduling apparatus that generates schedule candidates and calculates evaluation values of the plurality of schedule candidates.
本発明によれば、複数の移動体による共有リソースの使用時刻を定めるスケジュールを効率的に生成することができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the schedule which determines the use time of the shared resource by a some mobile body can be produced | generated efficiently.
以下、図面を参照しつつ、本発明に係る種々の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面全体において同一符号を付された構成要素は、同一構成及び同一機能を有するものとする。 Hereinafter, various embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In addition, the component to which the same code | symbol was attached | subjected in the whole drawing shall have the same structure and the same function.
実施の形態１．
図１は、本発明に係る実施の形態１であるスケジューリング装置１の概略構成を示すブロック図である。このスケジューリング装置１は、Ｎ個（Ｎは２以上の整数）の移動体Ｚ１〜ＺＮに対して、予め決められた制約条件を満たす共有リソースの使用予定時刻τ１〜τＮをそれぞれ割り当てることによりスケジュールを生成する機能を有するものである。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a
移動体Ｚ１〜ＺＮは、たとえば、交通システムにおける航空機、船舶または車両などの構成要素とすることができる。共有リソースは、複数の移動体Ｚ１〜ＺＮがスケジュールで定められた順番で使用する同一の共有領域である。共有リソースとしては、たとえば、航空機の場合は、滑走路または航路上の特定空域が挙げられ、船舶の場合は、複数の船舶が出入りする港湾が挙げられ、車両の場合は、複数経路の合流点が挙げられる。交通システムでは、複数の移動体がその種の同一の共有領域を移動に用いることが多い。 The mobile bodies Z 1 to Z N can be components such as an aircraft, a ship, or a vehicle in a transportation system, for example. The shared resource is the same shared area used by the plurality of mobile bodies Z 1 to Z N in the order determined by the schedule. Examples of shared resources include a runway or a specific airspace on a route in the case of an aircraft, a port where multiple vessels enter and exit in the case of a ship, and a confluence of multiple routes in the case of a vehicle. Is mentioned. In a transportation system, a plurality of moving bodies often use the same shared area of that kind for movement.
以下、移動体Ｚ１〜ＺＮによる共有リソースの使用態様として、移動体Ｚ１〜ＺＮによる共有リソースの「通過」を想定する。この場合、スケジューリング装置１は、移動体Ｚ１〜ＺＮに対して、予め決められた制約条件を満たす共有リソースの通過予定時刻τ１〜τＮをそれぞれ割り当てることによりスケジュールを生成する。ただし、本発明に係る共有リソースの使用態様は「通過」に限定されるものではない。
Hereinafter, the mode of use of the shared resource by the mobile Z 1 to Z N, assume a "pass-through" of the shared resource by the mobile Z 1 to Z N. In this case, the
図２Ａは、５つの移動体Ｚ１〜Ｚ５が右方に移動し、共有リソースＲＳで合流する状況を示す図である。また、図２Ｂは、共有リソースＲＳに対して設定されたスケジュールの一例を説明するための図である。図２Ｂの例では、５つの移動体Ｚ１，Ｚ５，Ｚ３，Ｚ２，Ｚ４がこの順番でそれぞれ通過予定時刻τ１，τ５，τ３，τ２，τ４に共有リソースＲＳを通過するようにスケジュールが定められている。 FIG. 2A is a diagram illustrating a situation in which five mobile bodies Z 1 to Z 5 move to the right and merge at the shared resource RS. Moreover, FIG. 2B is a figure for demonstrating an example of the schedule set with respect to shared resource RS. In the example of FIG. 2B, the five mobiles Z 1 , Z 5 , Z 3 , Z 2 , Z 4 are in this order in the order of passing times τ 1 , τ 5 , τ 3 , τ 2 , τ 4 , respectively. A schedule is set to pass.
スケジュールの作成に際しては、予め決められた制約条件を満たす必要がある。本実施の形態における制約条件は、以下の第１の制約及び第２の制約を含む。第２の制約は、安全性の確保を目的としたものである。 When creating a schedule, it is necessary to satisfy a predetermined constraint condition. The constraint conditions in the present embodiment include the following first constraint and second constraint. The second constraint is intended to ensure safety.
・第１の制約：移動体Ｚ１〜ＺＮにそれぞれ共有リソースの通過可能時間帯（使用可能時間帯）が割り当てられており、通過予定時刻τ１〜τＮはそれぞれ対応する通過可能時間帯の範囲内の時刻に設定される。 - first constraint: mobile Z 1 to Z N to pass time zone for each shared resource (used time zone) is assigned, it can pass each pass scheduled time τ 1 ~τ N corresponding time zone Is set to a time within the range.
・第２の制約：共有リソースを通過する移動体Ｚ１〜ＺＮの移動体間の時間的または空間的な間隔が、予め決められた規定間隔以上となるように制約される。よって、時間的な間隔の制約を課す場合であれば、移動体Ｚ１〜ＺＮのうちの或る移動体Ｚｎが共有リソースを通過した後、規定間隔に対応する時間帯が経過するまで次の移動体は共有リソースを通過することができない。共有リソースを通過することができない時間帯は、移動体Ｚｎに対する前後の移動体のカテゴリに依存して定まるものとする。移動体Ｚ１〜ＺＮが航空機の場合、移動体のカテゴリは、たとえば、機体のサイズ、または、航空機の到着・出発区分（到着または出発のいずれか一方を表す区分）に基づいて設定されればよい。或る航空機（先行機）が滑走路を使用してから、次の航空機（後続機）がその滑走路を使用することが可能となるまでの時間は、先行機のカテゴリと後続機のカテゴリとの組み合わせに応じて設定することが可能である。以下、第２の制約を「規定間隔制約」とも呼ぶこととする。 Second constraint: The temporal or spatial interval between the mobile units Z 1 to Z N passing through the shared resource is limited to be equal to or greater than a predetermined specified interval. Therefore, in the case of imposing constraints time intervals, after a certain mobile Z n of the mobile Z 1 to Z N passes the shared resource to the time zone corresponding to the specified interval has elapsed The next mobile cannot pass through the shared resource. Time zone can not pass through the shared resource shall be determined depending on the category of the mobile before and after for the mobile Z n. When the mobile units Z 1 to Z N are aircraft, the category of the mobile unit is set based on, for example, the size of the aircraft, or the arrival / departure division of the aircraft (a division representing either arrival or departure). That's fine. The time from when one aircraft (preceding aircraft) uses the runway to when the next aircraft (subsequent aircraft) can use the runway depends on the category of the preceding aircraft and the category of the following aircraft. It is possible to set according to the combination. Hereinafter, the second constraint is also referred to as a “specified interval constraint”.
図１に示されるように、本実施の形態のスケジューリング装置１は、複数のスケジュール候補を生成し且つ各スケジュール候補の評価値を算出する最適化部１０と、この最適化部１０による最適化処理を制御する最適化制御部１１と、最適化部１０で生成された複数のスケジュール候補の中から高い評価値を有するスケジュール候補をスケジュールとして選択するスケジュール選択部１２と、データ編集処理部１３と、表示部１５及び操作入力部１６などの外部機器に接続されたインタフェース部１４とを備えて構成されている。
As shown in FIG. 1, the
インタフェース部１４は、表示部１５及び操作入力部１６に接続されている。表示部１５は、たとえば、液晶表示パネルまたは有機ＥＬ表示パネルなどの画像表示デバイスである。インタフェース部１４は、スケジューリング装置１により生成されたスケジュールを表示部１５に表示させることが可能である。また、インタフェース部１４は、外部通信機器との間で通信データを送受信する通信機能をも有するので、スケジューリング装置１により生成されたスケジュールを外部通信機器に送信することができる。
The
また、操作入力部１６は、ユーザによる操作入力を受け付ける入力ボタン及び入力キーを有している。データ編集処理部１３は、インタフェース部１４を介してユーザによる操作入力を受け付け、この操作入力に応じてデータ格納部２０に格納されている各種データの設定値を編集可能とする機能を有する。具体的には、データ編集処理部１３は、表示部１５にデータ編集用画面を表示させることができる。ユーザは、そのデータ編集用画面を視認しつつ操作入力部１６を操作してデータ編集処理部１３に情報を入力することが可能である。
The
最適化部１０は、図１に示されるように、移動体情報記憶部２１，スケジュール記憶部２２及び制約条件記憶部２３を含むデータ格納部２０と、複数のスケジュール候補を生成してこれらスケジュール候補をデータ格納部２０内のスケジュール記憶部２２に記憶させるスケジューリング処理部３０と、スケジューリング処理部３０に与えるべき移動体識別子の初期順列を生成する初期順列生成部３１とを備えている。最適化部１０は、更に、スケジュール記憶部２２に記憶されているスケジュール候補を基に構成される移動体識別子の順列（以下「順列候補」ともいう。）から部分列を選択する部分列選択部３２と、移動体のカテゴリを基準としてその部分列を並べ替えることで当該順列候補を新たな順列に変換する順列変換部３３とを備えている。
As shown in FIG. 1, the
最適化制御部１１は、最適化部１０による最適化処理を制御する機能を有している。具体的には、最適化制御部１１は、最適化の終了判定を行うことができる。スケジュール選択部１２は、最適化が終了した時点で評価値の高いスケジュールを選択し、当該選択されたスケジュールをインタフェース部１４経由で表示部１５に出力することができる。あるいは、スケジュール選択部１２は、当該選択されたスケジュールをインタフェース部１４経由で外部通信機器に送信することもできる。
The
データ格納部２０においては、移動体情報記憶部２１は、スケジューリング対象となる移動体Ｚ１〜ＺＮの識別子（以下「移動体識別子」ともいう。）、移動体Ｚ１〜ＺＮのそれぞれのカテゴリ、及び、共有リソースの通過可能時間帯を含む移動体情報が予め記憶されている領域である。図３は、移動体情報の一例をテーブル形式で示す図である。図３に示されるように、移動体情報記憶部２１には、移動体識別子ＩＤ１〜ＩＤ５，…と、移動体のカテゴリＦ１〜Ｆ５，…と、共有リソースの通過可能時間帯Ｔ１ａ，Ｔ１ｃ，…，Ｔ５ａ，Ｔ５ｃ，…とが記憶されている。図３において、通過可能時間帯Ｔｉａは、ｉ番目の移動体Ｚｉの移動体識別子ＩＤｉに対応して設けられた時刻ｔｉａから時刻ｔｉｂまでの通過可能時間帯を意味し、通過可能時間帯Ｔｉｃは、移動体識別子ＩＤｉに対応して設けられた時刻ｔｉｃから時刻ｔｉｄまでの時間帯を意味する。
In the
１つの移動体識別子ＩＤｉに対して単数または複数の通過可能時間帯を設定することが可能である。図４Ａは、移動体Ｚｉに対して設定された単一の通過可能時間帯Ｔｉａの例を示す図であり、図４Ｂは、移動体Ｚｉに対して設定された３つの通過可能時間帯Ｔｉａ，Ｔｉｃ，Ｔｉｅの例を示す図である。スケジューリング処理部３０は、上記した第１の制約に従い、移動体Ｚｉに対して、図４Ａの通過可能時間帯Ｔｉａの範囲内、または図４Ｂの通過可能時間帯Ｔｉａ，Ｔｉｃ，Ｔｉｄの範囲内の通過予定時刻τｉを割り当てる必要がある。
It is possible to set one or more passable time zones for one mobile unit identifier ID i . 4A is a diagram showing an example of a set single pass time zone T ia to the mobile Z i, Figure 4B, three passable time set to the mobile Z i It is a figure which shows the example of belt | band | zone Tia , Tic , Tie . In accordance with the first restriction described above, the
共有リソースの通過可能時間帯は、たとえば、移動体の現在位置、移動体のとり得る速度、移動体の現在位置から共有リソースに至るまでにとり得る経路、及び、移動体の燃料残量といった複数の要素によって決めることができる。移動体が航空機の場合に当該移動体が待機旋回可能な空域があるときは、図４Ｂに示したように、複数の通過可能時間帯Ｔｉａ，Ｔｉｃ，Ｔｉｅを設定することができる。なお、後述する各移動体の遅延量の評価のために、通過可能時間帯全体の下限時刻（最早時刻）が基準時刻として使用される。図４Ａ及び図４Ｂの場合、基準時刻はｔｉａである。 The shared resource passable time zone includes, for example, a current position of the mobile object, a speed that the mobile object can take, a route that can be taken from the current position of the mobile object to the shared resource, and a fuel remaining amount of the mobile object. It can be decided by the element. When the moving body is an aircraft and there is an air space in which the moving body can turn on standby, a plurality of passable time zones T ia , T ic , and Tie can be set as shown in FIG. 4B. Note that the lower limit time (earliest time) of the entire passable time zone is used as the reference time for the evaluation of the delay amount of each mobile unit described later. In the case of FIGS. 4A and 4B, the reference time is tia .
スケジュール記憶部２２は、移動体Ｚ１〜ＺＮの順序を定める移動体識別子ＩＤ１〜ＩＤＮの配列である順列を記憶するとともに、スケジューリング処理部３０により生成されるスケジュール候補及びその評価値の組み合わせを示すスケジュール情報を記憶するための領域である。
The
制約条件記憶部２３は、上記した第２の制約すなわち規定間隔制約に関する制約情報が予め記憶されている領域である。図５Ａは、制約情報の一例をテーブル形式で示す図であり、図５Ｂは、先行移動体Ｚｊと後続移動体Ｚｋとの間の規定間隔Δ（ｊ，ｋ）を概略的に示す図である。スケジューリング処理部３０は、規定間隔制約に従い、共有リソースを通過する際の移動体間に規定間隔以上の時間間隔を設ける必要がある。図５Ａは、先行移動体のカテゴリと後続移動体のカテゴリとの組み合わせに対応する規定間隔の設定値を示している。本実施の形態の移動体は、ヘビー（Ｈｖ）、ミディアム（Ｍｄ）及びライト（Ｌｔ）という３種類のカテゴリのいずれかに分類される。図５Ａによれば、先行移動体Ｚｊがヘビーに分類され、後続移動体Ｚｋがライトに分類されている場合、スケジューリング処理部３０は、これら先行移動体Ｚｊ及び後続移動体Ｚｋにそれぞれ割り当てるべき通過予定時刻τｊ，τｋ間に１２０以上の時間間隔を空けなければならない。航空機の場合、規定間隔の具体的な値は、たとえば、カテゴリに属する機体により発生する後方乱気流の持続時間、及び、後方乱気流が機体に及ぼす影響の大きさに基づいて設定することが可能である。
The constraint
なお、制約条件記憶部２３においては、図５Ａに示した制約情報の他に、たとえば、特定の共有リソースについて移動体間で一律に設定されるべき時間間隔などの制約が記憶されていてもよい。
In the constraint
初期順列生成部３１は、移動体情報記憶部２１からスケジューリング対象の移動体Ｚ１〜ＺＮの移動体情報の供給を受けると、この移動体情報に基づいて移動体識別子ＩＤ１〜ＩＤＮの順序付き配列である初期順列を生成し、この初期順列のデータをスケジュール記憶部２２に記憶させる。初期順列は、移動体Ｚ１〜ＺＮによる共有リソースの通過順序を暫定的に定める配列である。たとえば、５個の移動体Ｚ１，Ｚ５，Ｚ３，Ｚ２，Ｚ４がこの順番で共有リソースを通過する場合の初期順列は、たとえば、｛ＩＤ１，ＩＤ５，ＩＤ３，ＩＤ２，ＩＤ４｝という移動体識別子の順序付き配列で構成される。
The initial
前述のとおり、各移動体に割り当てられている共有リソースの通過可能時間帯には幅があり、また、移動体間で共有リソースの通過可能時間帯が重複する場合がある。初期順列生成部３１は、先着順方式で初期順列を生成することができる。具体的には、初期順列生成部３１は、以下の第１の方法及び第２の方法のうち予め定められたいずれか一方の方法で初期順列を生成することができる。
As described above, the shared resource passable time zone assigned to each mobile unit varies, and the shared resource passable time zone may overlap between mobile units. The initial
・第１の方法：共有リソースの通過可能時間帯の下限時刻（図４Ａ及び図４Ｂの例の場合、最早時刻）の順序で移動体識別子の初期順列を生成する方法。
・第２の方法：共有リソースの通過可能時間帯の上限時刻（図４Ａ及び図４Ｂの例の場合、最遅時刻）の順序で移動体識別子の初期順列を生成する方法。
First method: A method of generating an initial permutation of mobile identifiers in the order of the lower limit time (the earliest time in the example of FIGS. 4A and 4B) of the shared resource passable time zone.
Second method: A method of generating an initial permutation of mobile object identifiers in the order of the upper limit time (in the example of FIGS. 4A and 4B, the latest time) of the shared resource passable time zone.
なお、ユーザは、データ編集処理部１３の機能を利用して初期順列を編集することができる。具体的には、ユーザは、操作入力部１６を操作してスケジュール記憶部２２に記憶されている初期順列を編集することが可能である。
The user can edit the initial permutation using the function of the data editing processing
スケジューリング処理部３０は、スケジュール記憶部２２から初期順列または後述する新たな順列を入力順列として取得し、移動体Ｚ１〜ＺＮに対して上記制約条件を満たす通過予定時刻の割り当てを当該入力順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するとともに、このスケジュール候補の評価値を算出する。生成されたスケジュール候補とその評価値の組は、スケジュール記憶部２２に記憶される。スケジュール候補の具体的な生成方法については後述する。
なお、上記第１の制約及び第２の制約（規定間隔制約）だけでなく、第１の制約及び第２の制約以外の第３の制約が制約条件記憶部２３に記憶されている場合には、スケジューリング処理部３０は、第１〜第３の制約を満たすスケジュール候補を生成してもよい。
Note that not only the first constraint and the second constraint (specified interval constraint) but also a third constraint other than the first constraint and the second constraint is stored in the constraint
スケジュール候補の評価値Ｅ（ｐ）（ｐは、スケジュール候補の識別番号）は、たとえば、複数の移動体Ｚ１〜ＺＮのそれぞれの遅延量δｐ（１）〜δｐ（Ｎ）の総和の逆数として算出することができる。たとえば、ｎ番目の移動体Ｚｎに割り当てられている通過可能時間帯全体の下限時刻を基準時刻ｔＲ（ｎ）とするとき、移動体Ｚｎの遅延量δｐ（ｎ）は、次式（１）によって定義可能である。
δｐ（ｎ）＝τｎ−ｔＲ（ｎ） （１）
The evaluation value E (p) of the schedule candidate (p is the identification number of the schedule candidate) is, for example, the sum of the delay amounts δ p (1) to δ p (N) of each of the plurality of mobile bodies Z 1 to Z N It can be calculated as the reciprocal of. For example, when the lower limit time of the entire passable time zone assigned to the n-th moving body Z n is the reference time t R (n), the delay amount δ p (n) of the moving body Z n is given by It can be defined by (1).
δ p (n) = τ n −t R (n) (1)
また、評価値Ｅ（ｐ）は、たとえば、次式（２）によって与えられる。
Ｅ（ｐ）＝１／｛δｐ（１）＋…＋δｐ（Ｎ）＋ε｝ （２）
Further, the evaluation value E (p) is given by the following equation (2), for example.
E (p) = 1 / {δ p (1) +... + Δ p (N) + ε} (2)
ここで、εは、微少な正の実数である。なお、式（２）の評価値Ｅ（ｐ）は、遅延量δｐ（１）〜δｐ（Ｎ）の総和の逆数で表現されているが、これに限定されるものではない。遅延量の逆数１／｛δｐ（１）＋ε｝〜１／｛δｐ（Ｎ）＋ε｝の総和が評価値Ｅ（ｐ）として算出されてもよい。
Here, ε is a minute positive real number. Note that the evaluation value E (p) in Expression (2) is expressed by the reciprocal of the sum of the delay amounts δ p (1) to δ p (N), but is not limited to this. The sum of the reciprocal of the
スケジュール候補は、評価値Ｅ（ｐ）が高いほど、高い評価を有する良い候補であるということができる。 It can be said that the schedule candidate is a good candidate having a higher evaluation as the evaluation value E (p) is higher.
また、公平性を評価するために、共有リソースへの先着順（たとえば、共有リソースの通過可能時間帯内の基準時刻の順、具体的には、その下限時刻または上限時刻のいずれかの順）を基準とした移動体Ｚ１〜ＺＮの追い越し発生数に基づいて評価値Ｅ（ｐ）が算出されてもよい。スケジューリング処理部３０が、或る入力順列に基づいてｐ番目のスケジュール候補を生成するとき、ｎ番目の移動体Ｚｎの追い越し発生数Ｏｐ（ｎ）は、先着順の順列と、ｐ番目のスケジュール候補を基に構成される順列候補との間の移動体Ｚｎの順位の下降数または上昇数として定義可能である。たとえば、先着順の順列と順列候補との間に以下の関係が成立するものと考える。
Further, in order to evaluate fairness, the first-come-first-served basis for shared resources (for example, the order of the reference time within the passable time zone of the shared resource, specifically, the order of either the lower limit time or the upper limit time) The evaluation value E (p) may be calculated based on the number of overtaking occurrences of the moving bodies Z 1 to Z N with reference to. When the
・先着順の順列＝｛ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３，ＩＤ４，ＩＤ５｝（ｔＲ（１）＜ｔＲ（２）＜ｔＲ（３）＜ｔＲ（４）＜ｔＲ（５））
・順列候補＝｛ＩＤ１，ＩＤ３，ＩＤ４，ＩＤ５，ＩＤ２｝（τ１＜τ３＜τ４＜τ５＜τ２）
First-order permutation = {ID 1 , ID 2 , ID 3 , ID 4 , ID 5 } (t R (1) <t R (2) <t R (3) <t R (4) <t R ( 5))
Permutation candidate = {ID 1 , ID 3 , ID 4 , ID 5 , ID 2 } (τ 1 <τ 3 <τ 4 <τ 5 <τ 2 )
この場合、先着順の順列と順列候補との間の移動体Ｚｎの順位の下降数を追い越し発生数Ｏｐ（ｎ）として定義すれば、移動体Ｚ２は、３つの移動体Ｚ３，Ｚ４，Ｚ５に追い越されているので、移動体Ｚ２の順位の下降数は「３」である。移動体Ｚ１，Ｚ３，Ｚ４，Ｚ５は追い越されていないので、これら移動体Ｚ１，Ｚ３，Ｚ４，Ｚ５の追い越し発生数Ｏｐ（１），Ｏｐ（３），Ｏｐ（４），Ｏｐ（５）は零である。よって、追い越し発生数の総和は「３」となる。なお、先着順の順列と順列候補との間の移動体Ｚｎの順位の上昇数を追い越し発生数Ｏｐ（ｎ）として定義した場合も、同様の結果が得られる。 In this case, by defining the lowering speed of the order of mobile Z n as overtaking occurs number O p (n) between the arrival order of permutation and permutation candidate mobile Z 2 are three mobile Z 3, Since it is overtaken by Z 4 and Z 5 , the descending number of the rank of the moving body Z 2 is “3”. Since the moving bodies Z 1 , Z 3 , Z 4 , and Z 5 are not overtaken, the number of overtaking occurrences O p (1), O p (3) of these moving bodies Z 1 , Z 3 , Z 4 , and Z 5 , O p (4) and O p (5) are zero. Therefore, the total number of overtaking occurrences is “3”. Note that the same result is obtained when the number of rises in the rank of the moving object Z n between the permutation in the first-come-first-served order and the permutation candidate is defined as the overtaking occurrence number O p (n).
スケジュール候補は、追い越し発生数の総和が低いほど、公平性が高く、評価が高いものとすることが好ましい。追い越し発生数の総和または最大値をＯｐで表すとき、たとえば、次式（３）に基づいて評価値Ｅ（ｐ）を算出することができる。
Ｅ（ｐ）＝１／｛δｐ（１）＋…＋δｐ（Ｎ）＋Ｏｐ＋ε｝ （３）
It is preferable that the schedule candidate has higher fairness and higher evaluation as the total number of overtaking occurrences is lower. When representing the sum or the maximum value of the overtaking occurs numbers in O p, for example, it is possible to calculate the evaluation value E (p) based on the following equation (3).
E (p) = 1 / {δ p (1) +... + Δ p (N) + O p + ε} (3)
部分列選択部３２は、部分列選択処理を実行する。すなわち、部分列選択部３２は、スケジュール記憶部２２から一のスケジュール候補を取得し、このスケジュール候補を基に構成される順列候補から部分列を選択する。順列変換部３３は、部分列選択部３２で選択された部分列に対して順列変換処理を実行する。すなわち、順列変換部３３は、部分列選択部３２で選択された部分列を、当該部分列に対応する移動体のカテゴリを基準として予め定められた規則に従って並べ替えることにより、順列候補を新たな順列に変換する。その新たな順列はスケジュール記憶部２２に記憶される。
The partial
スケジューリング処理部３０は、順列変換部３３で生成された新たな順列をスケジュール記憶部２２から読み出し、この新たな順列に対してスケジュール生成処理を実行する。すなわち、スケジューリング処理部３０は、スケジュール記憶部２２から当該新たな順列を入力順列として取得し、移動体Ｚ１〜ＺＮの１つ１つに対して上記制約条件を満たす通過予定時刻の割り当てを当該入力順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するとともに、このスケジュール候補の評価値を算出する。生成されたスケジュール候補とその評価値の組は、スケジュール記憶部２２に記憶される。
The
更に、部分列選択部３２は、スケジュール記憶部２２から一のスケジュール候補を取得して部分列選択処理を実行する。次いで、順列変換部３３は、部分列選択部３２で選択された部分列に対して順列変換処理を実行して新たな順列を生成する。その新たな順列はスケジュール記憶部２２に記憶される。このようにして、スケジューリング処理部３０、部分列選択部３２及び順列変換部３３は、スケジュール生成処理、部分列選択処理及び順列変換処理を反復して実行することにより、複数のスケジュール候補とこれらの評価値とを生成することができる。
Furthermore, the partial
スケジュール選択部１２は、スケジュール記憶部２２に蓄積された複数のスケジュール候補の中から最大の評価値を有するスケジュール候補をスケジュールとして選択し、このスケジュールをインタフェース部１４に出力する。インタフェース部１４は、このスケジュールを表示部１５に表示させ、あるいは、リクエストを発した外部通信機器に送信することができる。
The
次に、本実施の形態のスケジューリング装置１の動作について詳細に説明する。図６は、スケジューリング装置１による最適化処理であるスケジューリングの手順の一例を概略的に示すフローチャートである。スケジューリング処理部３０は、インタフェース部１４に入力された操作入力または通信データのいずれかに含まれるリクエストを検出すると、このリクエストに応じて、移動体情報記憶部２１から初期順列生成部３１に移動体情報を供給することにより図６のスケジューリングを開始させる。
Next, the operation of the
図６を参照すると、初期順列生成部３１は、移動体情報記憶部２１から供給された移動体情報に基づいて初期順列を生成する（ステップＳＴ１０）。初期順列は、以下のような配列であると仮定する。
初期順列＝｛ＩＤａ［１］，ＩＤａ［２］，…，ＩＤａ［Ｎ］｝
Referring to FIG. 6, the initial
Initial permutation = {ID a [1] , ID a [2] ,..., ID a [N] }
ここで、ｔＲ（ａ［ｉ］）＜ｔＲ（ａ［ｉ＋１］）の関係が成立する。ａ［ｉ］は、移動体識別子ＩＤａ［ｉ］に一意に対応する番号（以下「移動体番号」という。）であり、１〜Ｎの範囲内の整数である。また、ｉは、初期順列における移動体識別子ＩＤａ［ｉ］の順位を示す順序番号であり、１〜Ｎの範囲内の整数である。スケジュール生成処理の開始時点では、全ての移動体Ｚａ［１］〜Ｚａ［Ｎ］に対して通過予定時刻τａ［１］〜τａ［Ｎ］が未割当ての状態にある。 Here, the relationship t R (a [i]) <t R (a [i + 1]) is established. a [i] is a number uniquely corresponding to the mobile unit identifier ID a [i] (hereinafter referred to as “mobile unit number”), and is an integer in the range of 1 to N. Further, i is an order number indicating the rank of the mobile identifier ID a [i] in the initial permutation, and is an integer in the range of 1 to N. At the start of the schedule generation process, the scheduled passage times τ a [1] to τ a [N] are not allocated to all the mobile bodies Z a [1] to Z a [N] .
次に、スケジューリング処理部３０は、その初期順列を入力順列として使用するスケジュール生成処理を実行する（ステップＳＴ１１）。図７は、ステップＳＴ１１のスケジュール生成処理の手順の一例を示すフローチャートである。
Next, the
図７を参照すると、スケジューリング処理部３０は、入力順列の順番に基づき、スケジューリング対象の移動体Ｚａ［１］〜Ｚａ［Ｎ］の中から、通過予定時刻τａ［ｉ］が未だ割り当てられていない移動体Ｚａ［ｉ］を１つ選択する（ステップＳＴ３１）。ここで、「移動体Ｚａ［ｉ］を選択する」ことは、入力順列における移動体識別子ＩＤａ［１］〜ＩＤａ［Ｎ］の中から当該入力順列の順番に従って移動体識別子ＩＤａ［ｉ］を１つ選択することを意味する。ステップＳＴ３１が最初に実行されるとき、入力順列の中で最も順番の早い（すなわち最も順位の高い）移動体識別子ＩＤａ［ｉ＝１］が選択される。次いで、スケジューリング処理部３０は、移動体情報記憶部２１及び制約条件記憶部２３から制約条件を取得する（ステップＳＴ３２）。すなわち、スケジューリング処理部３０は、移動体情報記憶部２１から、共有リソースの通過可能時間帯に関する第１の制約のデータを取得し、制約条件記憶部２３から規定間隔制約のデータを取得する（ステップＳＴ３２）。
Referring to FIG. 7, the
次に、スケジューリング処理部３０は、ステップＳＴ３１で選択された移動体Ｚａ［ｉ］に対して当該制約条件を満たす通過予定時刻τａ［ｉ］の割り当てを試みる（ステップＳＴ３３）。言い換えれば、スケジューリング処理部３０は、当該制約条件を満たしつつ、選択された移動体Ｚａ［ｉ］の時間軸への割り当てを試みる（ステップＳＴ３３）。具体的には、制約条件を満たす通過可能時間帯内の最早時刻が当該移動体の通過予定時刻τａ［ｉ］として割り当てられる。その理由は、移動体Ｚａ［ｉ］の遅延量を最小化するためである。ステップＳＴ３３が最初に実行されるとき、先行して通過予定時刻が割り当てられた移動体が存在しないので、上記した第１の制約及び第２の制約のうち、共有リソースの通過可能時間帯に関する第１の制約のみが制約条件として使用される。
Next, the
移動体Ｚａ［ｉ］に対する通過予定時刻τａ［ｉ］の割り当てが成功しなかった場合（ステップＳＴ３４のＮＯ）、スケジューリング処理部３０は、スケジュール生成が失敗したとの判定結果をインタフェース部１４に出力する（ステップＳＴ３７）。インタフェース部１４は、この判定結果を表示部１５に表示させる。その後、図６のステップＳＴ１３に処理が移行する。
When the allocation of the scheduled passage time τ a [i] to the mobile body Z a [i] is not successful (NO in step ST34), the
一方、ステップＳＴ３３にて移動体Ｚａ［ｉ］に対する通過予定時刻τａ［ｉ］の割り当てが成功した場合（ステップＳＴ３４のＹＥＳ）、スケジューリング処理部３０は、全ての移動体Ｚａ［１］〜Ｚａ［Ｎ］に対する通過予定時刻τａ［１］〜τａ［Ｎ］の割り当てが成功したか否かを判定する（ステップＳＴ３５）。全ての移動体Ｚａ［１］〜Ｚａ［Ｎ］に対する割り当てが未だ成功していない場合（ステップＳＴ３５のＮＯ）、スケジューリング処理部３０は、順序番号ｉをｉ＋１にインクリメントして次の移動体Ｚａ［ｉ］を選択する（ステップＳＴ３１）。その後、ステップＳＴ３２〜ＳＴ３４が実行される。
On the other hand, when the allocation of the scheduled passage time τ a [i] to the mobile unit Z a [i] is successful in step ST33 (YES in step ST34), the
ステップＳＴ３３では、通過予定時刻τａ［ｊ］（ｊ＜ｉ）が割り当てられた移動体Ｚａ［ｊ］が既に存在するので、スケジューリング処理部３０は、上記第１の制約及び規定間隔制約の双方の制約を満たす通過予定時刻τａ［ｉ］の割り当てを試みる（ステップＳＴ３３）。
In step ST33, since there is already a mobile body Z a [j] to which the estimated passage time τ a [j] (j <i) is assigned, the
最終的に、全ての移動体Ｚａ［１］〜Ｚａ［Ｎ］に対する通過予定時刻τａ［１］〜τａ［Ｎ］の割り当てが成功した場合（ステップＳＴ３５のＹＥＳ）、スケジューリング処理部３０は、それら割り当てにより生成されたスケジュール候補をスケジュール記憶部２２に出力する（ステップＳＴ３６）。
Finally, when the allocation of all mobile Z a [1] ~Z a planned passage time for [N] τ a [1] ~τ a [N] has succeeded (YES in step ST35), the
以上に説明したように、図７のスケジュール生成処理によれば、スケジューリング処理部３０は、移動体Ｚａ［１］〜Ｚａ［Ｎ］に対して、制約条件を満たす通過予定時刻τａ［ｉ］の割り当てを入力順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成している。
As described above, according to the schedule generation process of FIG. 7, the
図８Ａ〜図８Ｅは、移動体Ｚ１〜Ｚ３に割り当てられた通過予定時刻τ１〜τ３のいくつかの例を示す図である。図８Ａ〜図８Ｅの例では、入力順列は｛ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３｝の配列で構成されるものとする。よって、最初は、図８Ａに示されるように、移動体Ｚ１に通過予定時刻τ１が割り当てられる。このとき、共有リソースの通過可能時間帯Ｔ１ａ，Ｔ１ｃが割り当て可能時間帯Ｐ１ａ，Ｐ１ｃとなる。通過予定時刻τ１は、これら割り当て可能時間帯Ｐ１ａ，Ｐ１ｃ内の最早時刻に設定される。
Figure 8A~-8E are diagrams showing some examples of the moving
次に、図８Ｂに示されるように、移動体Ｚ２に通過予定時刻τ２が割り当てられる。このとき、通過予定時刻τ１の割り当てが既に完了しているので、時刻τ１から後ろ方向に規定間隔Δ（１，２）以内の範囲内に通過予定時刻τ２を設定することができない。図８Ｂの例では、割り当て可能時間帯Ｐ２ａは、通過可能時間帯Ｔ２ａとなる。通過予定時刻τ２は、この割り当て可能時間帯Ｐ２ａ内の最早時刻に設定される。 Next, as shown in FIG. 8B, a scheduled passage time τ 2 is assigned to the moving object Z 2 . At this time, since the assignment of the scheduled passage time τ 1 has already been completed, the scheduled passage time τ 2 cannot be set in the range within the specified interval Δ (1, 2) backward from the time τ 1 . In the example of FIG. 8B, the assignable time zone P 2a is the passable time zone T 2a . The scheduled passage time τ 2 is set to the earliest time within the allocatable time zone P 2a .
次に、図８Ｃに示されるように、移動体Ｚ３に通過予定時刻τ３が割り当てられる。このとき、移動体Ｚ１，Ｚ２に対する通過予定時刻τ１，τ２の割り当てが既に完了しているので、時刻τ１から後ろ方向に規定間隔Δ（１，３）以内の範囲内、時刻τ１から前方向に規定間隔Δ（３，１）以内の範囲内、時刻τ２から後ろ方向に規定間隔Δ（２，３）以内の範囲内、及び、時刻τ２から前方向に規定間隔Δ（３，２）以内の範囲内に通過予定時刻τ３を設定することができない。よって、割り当て可能時間帯Ｐ３ａ，Ｐ３ｃは、通過可能時間帯Ｔ３ａ，Ｔ３ｃの中の制約された時間帯となる。通過予定時刻τ３は、これら割り当て可能時間帯Ｐ３ａ，Ｐ３ｃ内の最早時刻に設定される。 Next, as shown in FIG. 8C, the scheduled passage time τ 3 is assigned to the moving object Z 3 . At this time, since the assignment of the scheduled passage times τ 1 and τ 2 to the mobile bodies Z 1 and Z 2 has already been completed, the time within the range within the specified interval Δ (1, 3) in the backward direction from the time τ 1 Within the range within the specified interval Δ (3, 1) from τ 1 in the forward direction, within the range within the specified interval Δ (2, 3) from the time τ 2 backward, and within the range within the specified interval Δ (2, 3) from the time τ 2 The scheduled passage time τ 3 cannot be set within a range within Δ (3, 2). Therefore, the assignable time zones P 3a and P 3c are restricted time zones in the passable time zones T 3a and T 3c . The scheduled passage time τ 3 is set to the earliest time in these allocatable time zones P 3a and P 3c .
図８Ｄ及び図８Ｅは、図８Ｃの場合とは異なる範囲に通過可能時間帯Ｔ３ａ，Ｔ３ｃが存在する場合の通過予定時刻τ３を示す図である。また、図９Ａ〜図９Ｃは、図８Ａ〜図８Ｅの場合の入力順列とは異なる入力順列が与えられた場合に移動体Ｚ１〜Ｚ３に割り当てられた通過予定時刻τ１〜τ３の例を示す図である。図９Ａ〜図９Ｃの例では、入力順列は｛ＩＤ３，ＩＤ２，ＩＤ１｝の配列で構成されているものとする。よって、移動体Ｚ３，Ｚ２，Ｚ１の順番で通過予定時刻τ３，τ２，τ１が割り当てられる。 FIGS. 8D and 8E are diagrams illustrating the scheduled passage time τ 3 when the passable time zones T 3a and T 3c exist in a range different from the case of FIG. 8C. Further, FIG. 9A~ 9C are in FIG 8A~ Figure 8E mobile Z 1 planned passage assigned to the to Z 3 times τ 1 ~τ 3 when given different input permutation of the input permutation in the case of It is a figure which shows an example. In the example of FIGS. 9A to 9C, the input permutation is assumed to be composed of an array of {ID 3 , ID 2 , ID 1 }. Therefore, the scheduled passage times τ 3 , τ 2 , τ 1 are assigned in the order of the moving bodies Z 3 , Z 2 , Z 1 .
さて、図７に示したスケジュール生成処理は、入力順列の順番に従い、制約条件下で可能な限り最早の時刻を通過予定時刻として移動体に割り当てる処理であるから、入力順列の順番と、スケジュール候補を基に構成される順列候補の順番（割り当てられた通過予定時刻の順番）とが互いに類似したものとなる性質がある。上記のとおり、初期順列は先着順方式で生成されるので、特にスケジュール候補の評価値に公平性を評価する指標値（たとえば、上記した追い越し発生数）が組み込まれている場合には、スケジュール生成対象となる入力順列について、基本的に前記の性質が成り立つと考えられる。ただし、図８Ｃ及び図８Ｅに示したように、入力順列の順番と順列候補の順番とは、必ずしも一致するものではない。 The schedule generation process shown in FIG. 7 is a process in which the earliest possible time is assigned to the mobile object as a scheduled passage time under the constraint conditions in accordance with the order of the input permutation. The order of permutation candidates configured based on (the order of the assigned scheduled passage times) is similar to each other. As described above, since the initial permutation is generated in a first-come-first-served basis, schedule generation is performed particularly when an index value (for example, the number of overtaking occurrences described above) is incorporated in the evaluation value of the schedule candidate. It is considered that the above properties basically hold for the target input permutation. However, as shown in FIGS. 8C and 8E, the order of the input permutation and the order of the permutation candidates do not necessarily match.
なお、入力順列の順番と順列候補の順番とが互いに一致するとの制約が採用されてもよい。この制約は、たとえば、上記ステップＳＴ３３において、割り当てられるべき通過予定時刻τａ［ｉ］を、割り当て済みの全ての通過予定時刻τａ［ｊ］（ｊ＜ｉ）の後の時間帯に限定することにより実現することができる。このように、入力順列の順番と、スケジュール候補を基に構成される順列候補の順番とを互いに一致させるスケジューリングを行うことにより、人間にとって理解しやすいスケジュールを生成することができる。 Note that a constraint that the order of the input permutation and the order of the permutation candidates match each other may be employed. For example, this restriction limits the scheduled passage time τ a [i] to be assigned to the time zone after all the assigned scheduled passage times τ a [j] (j <i) in step ST33. Can be realized. In this way, by performing scheduling that matches the order of the input permutation and the order of the permutation candidates configured based on the schedule candidates, it is possible to generate a schedule that is easy for humans to understand.
次に、図６を参照すると、上記したスケジュール生成処理（ステップＳＴ１１）の実行後、スケジューリング処理部３０は、当該生成されたスケジュール候補の評価値を算出する（ステップＳＴ１３）。評価値の算出方法は上述したとおりである。なお、スケジュール生成が失敗してスケジュール候補が存在しない場合には、評価値は算出されないものとする。
Next, referring to FIG. 6, after executing the above-described schedule generation process (step ST11), the
その後、スケジューリング処理部３０は、最適化を終了するか否かを判定する（ステップＳＴ１４）。具体的には、たとえば、スケジューリング処理部３０で生成されたスケジュール候補の数が予め定められた設定値を超えたとの条件（以下、条件Ａという。）が成立したときにスケジューリング処理部３０は最適化終了と判定すればよい（ステップＳＴ１４のＹＥＳ）。あるいは、スケジューリングの処理時間が予め定められた設定時間を超えたとの条件（以下、条件Ｂという。）が成立したときにスケジューリング処理部３０は最適化終了と判定してもよい（ステップＳＴ１４のＹＥＳ）。あるいは、ステップＳＴ１３で算出された評価値が或る規定の基準値を満足したとの条件（以下、条件Ｃという。）が成立したときにスケジューリング処理部３０は最適化終了と判定してもよい（ステップＳＴ１４のＹＥＳ）。あるいは、これらの条件Ａ〜Ｃのうちの２以上の条件の組み合わせが成立したときにスケジューリング処理部３０は最適化終了と判定することもできる。最適化終了との判定がなされたとき、ステップＳＴ２０に処理が移行する。
Thereafter, the
一方、最適化を終了しないとの判定がなされた場合（ステップＳＴ１４のＮＯ）、新たな順列を生成する処理が実行される（ステップＳＴ１５〜ＳＴ１７）。具体的には、部分列選択部３２が、スケジュール記憶部２２から一のスケジュール候補を取得し、このスケジュール候補を基に移動体識別子の順列候補を構成する（ステップＳＴ１５）。ここで、部分列選択部３２は、スケジュール記憶部２２に記憶されている単数または複数のスケジュール候補の中から最大の評価値を有するスケジュール候補を選択することが好ましい。その理由は、評価値が高いスケジュール候補に基づいて新たな順列を生成することにより、より評価値の高いスケジュール候補を得ることが期待できるためである。ステップＳＴ１５で構成された順列候補は、以下のような配列であると想定する。
順列候補＝｛ＩＤｂ［１］，ＩＤｂ［２］，…，ＩＤｂ［Ｎ］｝（τｂ［ｉ］＜τｂ［ｉ＋１］）
On the other hand, when it is determined that the optimization is not finished (NO in step ST14), a process for generating a new permutation is executed (steps ST15 to ST17). Specifically, the partial
Permutation candidate = {ID b [1] , ID b [2] ,..., ID b [N] } (τ b [i] <τ b [i + 1] )
ここで、ｂ［ｉ］は、移動体識別子ＩＤｂ［ｉ］に一意に対応する移動体番号であり、１〜Ｎの範囲内の整数である。ｉは、順列候補における移動体識別子ＩＤｂ［ｉ］の順位を示す順序番号であり、１〜Ｎの範囲内の整数である。 Here, b [i] is a mobile number uniquely corresponding to the mobile identifier ID b [i] , and is an integer in the range of 1 to N. i is an order number indicating the rank of the mobile identifier ID b [i] in the permutation candidate, and is an integer in the range of 1 to N.
次に、部分列選択部３２は、順列候補に対して部分列選択処理を実行する（ステップＳＴ１６）。この部分列選択処理では、部分列選択部３２は、当該順列候補から、移動体識別子の連続的な配列である部分列を選択する。この部分列は、当該部分列を構成する複数の移動体識別子に対応する複数の通過可能時間帯のすべてが重複する配列である。言い換えれば、その部分列は、当該部分列を構成する複数の移動体識別子に対応する複数の通過可能時間帯のすべてが同一時間帯（以下「重複通過可能時間帯」ともいう。）を共有する配列である。
Next, the partial
図１０及び図１１は、実施の形態１に係る部分列選択処理（ステップＳＴ１６）の手順の例を概略的に示すフローチャートである。図１０のフローチャートと図１１のフローチャートとは、結合子Ｃ１，Ｃ２を介して相互に接続されている。図１２は、当該順列候補、移動体のカテゴリ及び通過可能時間帯の間の対応関係の一例をテーブル形式で示す図である。図１２に示されるように、当該順列候補を構成する各移動体識別子に対して、移動体のカテゴリ（Ｈｖ，ＭｄまたはＬｔ）と移動体可能時間帯とが関連付けられている。 10 and 11 are flowcharts schematically showing an example of the procedure of the partial sequence selection process (step ST16) according to the first embodiment. The flowchart of FIG. 10 and the flowchart of FIG. 11 are connected to each other via connectors C1 and C2. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a correspondence relationship among the permutation candidates, the category of the moving object, and the passable time zone in a table format. As shown in FIG. 12, the mobile object category (Hv, Md or Lt) and the mobile object possible time zone are associated with each mobile object identifier constituting the permutation candidate.
図１０を参照すると、先ず、部分列選択部３２は、当該順列候補に対応する移動体Ｚｂ［１］〜Ｚｂ［Ｎ］の中から、指定されたカテゴリに属する移動体Ｚｂ［ｉ］を確率的に選択する（ステップＳＴ４１）。ここで、たとえば、図５Ａに示した規定間隔制約が使用される場合には、カテゴリとしてヘビー（Ｈｖ）を指定することが適切である。理由を以下に説明する。図５Ａから分かるように、ヘビー以外の異種カテゴリ（ミディアム及びライト）に属する移動体については、その異種カテゴリに属する移動体とヘビーに属する移動体との間の先行及び後続の位置関係によって規定間隔が大きく変わる。具体的には、ヘビーに属する移動体が先行移動体である場合、これ以外の場合と比べて、移動体間の規定間隔を大きくする必要があるため、他の条件が同じであれば、遅延量の大きなスケジュール候補が生成される可能性が高い。この場合、後述する部分列の並べ替え（図６のステップＳＴ１７）によって、ヘビーに属する移動体の順位（すなわち、ヘビーに属する移動体の移動体識別子の順序番号）が変化すると、スケジュール候補の遅延量が大きく変化する可能性が高い。このようにスケジュールの最適化において遅延量を大きく変化させるスケジュール候補に絞って探索を行うことにより、効率の良い探索が可能になることが期待できる。
Referring to FIG. 10, first, the
なお、本実施の形態では、指定されたカテゴリに属する移動体Ｚｂ［ｉ］の選択は確率的になされているが（ステップＳＴ４１）、これに限定されるものではない。予め定めたルールに基づいて移動体Ｚｂ［ｉ］の選択が決定論的に行われてもよい。たとえば、部分列選択部３２は、順列候補に対し、最初の部分列選択処理の実行時は、指定されたカテゴリに属する移動体の中で先頭から１番目の移動体を選択し、２回目の部分列選択処理の実行時には、指定されたカテゴリに属する移動体の中で先頭から２番目の移動体を選択し、３回目の部分列選択処理の実行時には、指定されたカテゴリに属する移動体の中で先頭から３番目の移動体を選択し、・・・とのルールを使用することが考えられる。
In the present embodiment, the mobile body Z b [i] belonging to the specified category is selected stochastically (step ST41), but is not limited to this. The selection of the mobile body Z b [i] may be performed deterministically based on a predetermined rule. For example, for the permutation candidate, the partial
次に、部分列選択部３２は初期設定を行う（ステップＳＴ４２，ＳＴ４３）。具体的には、部分列選択部３２は、重複通過可能時間帯を移動体Ｚｂ［ｉ］の通過可能時間帯に設定し（ステップＳＴ４２）、また、重複移動体リストを、移動体Ｚｂ［ｉ］のみが登録されているリストに設定する（ステップＳＴ４３）。ここで、「重複移動体リストに移動体が登録されている」とは、重複移動体リストに当該移動体の移動体識別子が登録されていることとを意味する。なお、重複通過可能時間帯及び重複移動体リストは作業用のデータである。
Next, the partial
以下、部分列選択部３２は、重複通過可能時間帯が空集合とならない範囲内で、できるだけ長い部分列を構成する重複移動体リストを探す。そこで、まずは、部分列選択部３２は、順列候補において順序番号ｉが増大する方向へ、重複移動体リストを可能な限り伸ばすことを試みる（ステップＳＴ４４〜ＳＴ５２）。
Hereinafter, the
すなわち、部分列選択部３２は、移動体番号ｃをｂ［ｉ＋１］に設定し（ステップＳＴ４４）、当該順列候補に対応する移動体Ｚｂ［１］〜Ｚｂ［Ｎ］の中に移動体Ｚｃが存在するか否かを判定する（ステップＳＴ４５）。移動体Ｚｃが存在すると判定された場合（ステップＳＴ４５のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、重複通過可能時間帯と、移動体Ｚｃの通過可能時間帯（移動体Ｚｃに割り当てられている通過可能時間帯）との間の時間軸上で重複する共通部分の検出を試みる（ステップＳＴ４６）。共通部分が存在する場合（ステップＳＴ４７のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、重複通過可能時間帯を当該共通部分に設定し（ステップＳＴ４８）、重複移動体リストに移動体Ｚｃを追加登録する（ステップＳＴ４９）。
That is, the
そして、部分列選択部３２は、順序番号ｉをｉ＋１にインクリメントし（ステップＳＴ５１）、部分列の長さが予め設定された上限に到達したか否かを判定する（ステップＳＴ５２）。ここで、部分列の長さは、重複移動体リストに登録されている移動体の個数、言い換えれば、重複移動体リストに登録されている移動体の移動体識別子の個数と一致する。部分列の長さが上限に到達したと判定された場合（ステップＳＴ５２のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、処理負荷軽減のため、部分列の長さをこれ以上に延伸することを中止し、ステップＳＴ６９に処理を移行させる。一方、部分列の長さが上限に到達していないと判定された場合（ステップＳＴ５２のＮＯ）、ステップＳＴ４４に処理が戻る。
Then, the
上記ステップＳＴ４５で移動体Ｚｃが存在しないと判定された場合（ステップＳＴ４５のＮＯ）、あるいは、ステップＳＴ４７で共通部分が存在しないと判定された場合（ステップＳＴ４７のＮＯ）、図１１のステップＳＴ６１に処理が移行する。この場合は、部分列選択部３２は、順列候補において順序番号ｉが減少する方向へ、重複移動体リストを可能な限り伸ばすことを試みる（図１１のステップＳＴ６１〜ＳＴ６８）。
If the mobile Z c in step ST45 is determined that there is no (NO in step ST45), or if the intersection at the step ST47 is determined that there is no (NO in step ST47), the step of FIG. 11 ST61 The process moves on. In this case, the
すなわち、部分列選択部３２は、移動体番号ｃをｂ［ｉ−１］に設定し（ステップＳＴ６１）、当該順列候補に対応する移動体Ｚｂ［１］〜Ｚｂ［Ｎ］の中に移動体Ｚｃが存在するか否かを判定する（ステップＳＴ６２）。移動体Ｚｃが存在すると判定された場合（ステップＳＴ６２のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、重複通過可能時間帯と、移動体Ｚｃの通過可能時間帯（移動体Ｚｃに割り当てられている通過可能時間帯）との間の時間軸上で重複する共通部分の検出を試みる（ステップＳＴ６３）。共通部分が存在する場合（ステップＳＴ６４のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、重複通過可能時間帯を当該共通部分に設定し（ステップＳＴ６５）、重複移動体リストに移動体Ｚｃを追加登録する（ステップＳＴ６６）。
That is, partial
そして、部分列選択部３２は、順序番号ｉをｉ−１にデクリメントし（ステップＳＴ６７）、部分列の長さが予め設定された上限に到達したか否かを判定する（ステップＳＴ６８）。部分列の長さが上限に到達したと判定された場合（ステップＳＴ６８のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、処理負荷軽減のため、部分列の長さをこれ以上に延伸することを中止し、図１０のステップＳＴ６９に処理を移行させる。一方、部分列の長さが上限に到達していないと判定された場合（ステップＳＴ６８のＮＯ）、ステップＳＴ６１に処理が戻る。
Then, the
上記ステップＳＴ６２で移動体Ｚｃが存在しないと判定された場合（ステップＳＴ６２のＮＯ）、あるいは、ステップＳＴ６４で共通部分が存在しないと判定された場合（ステップＳＴ６４のＮＯ）、図１０のステップＳＴ６９に処理が移行する。 If the mobile Z c in step ST62 is determined that there is no (NO in step ST62), or steps of the common case where part is determined not to exist (NO in step ST64), FIG. 10 in step ST64 ST69 The process moves on.
最終的に、ステップＳＴ６９では、部分列選択部３２は、重複移動体リストに登録されている移動体の移動体識別子の配列を部分列として選択する（ステップＳＴ６９）。その後は、図６のスケジューリングに処理が戻る。
Finally, in step ST69, the partial
図１３は、同一の重複通過可能時間帯ＯＴａを共有する通過可能時間帯Ｔｂ［３］，Ｔｂ［４］，Ｔｂ［５］，Ｔｂ［６］の例を示す図である。図１３に示されるように、移動体Ｚｂ［３］，Ｚｂ［４］，Ｚｂ［５］，Ｚｂ［６］については、通過可能時間帯Ｔｂ［３］，Ｔｂ［４］，Ｔｂ［５］，Ｔｂ［６］のすべてが互いに重複する。しかしながら、通過可能時間帯Ｔｂ［２］，Ｔｂ［７］は、重複通過可能時間帯ＯＴａを共有しない。よって、図１３の場合、部分列は、｛ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［４］，ＩＤｂ［５］，ＩＤｂ［６］｝の配列で構成される。 FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the passable time zones T b [3] , T b [4] , T b [5] , and T b [6] sharing the same overlap passable time zone OTa. As shown in FIG. 13, the movable bodies Z b [3] , Z b [4] , Z b [5] , and Z b [6] are allowed to pass through time zones T b [3] and T b [4 ] . ] , T b [5] , T b [6] all overlap each other. However, the passable time zones T b [2] and T b [7] do not share the overlapping passable time zone OTa. Therefore, in the case of FIG. 13, the partial sequence is composed of an array of {ID b [3] , ID b [4] , ID b [5] , ID b [6] }.
たとえば、図１３に示す通過可能時間帯を有する順列候補に対し、図１０のステップＳＴ４１でヘビーに属する移動体Ｚｂ［３］が選択された場合を考える。この場合、ステップＳＴ４４〜ＳＴ５２が実行されることにより、重複移動体リストには、移動体Ｚｂ［３］，Ｚｂ［４］，Ｚｂ［５］，Ｚｂ［６］が登録される（ステップＳＴ４９）。その後、重複通過可能時間帯と移動体Ｚｂ［７］の通過可能時間帯との共通部分が空集合になるので（ステップＳＴ４７のＮＯ）、図１１のステップＳＴ６１に処理が移行する。その後のステップＳＴ６４で、重複通過可能時間帯と移動体Ｚｂ［２］の通過可能時間帯との共通部分が空集合になる（ステップＳＴ６４のＮＯ）。したがって、最終的に、部分列選択部３２は、重複移動体リストに登録されている移動体Ｚｂ［３］，Ｚｂ［４］，Ｚｂ［５］，Ｚｂ［６］の移動体識別子ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［４］，ＩＤｂ［５］，ＩＤｂ［６］の配列を部分列として選択する（ステップＳＴ６９）。
For example, consider a case where the mobile body Z b [3] belonging to the heavy is selected in step ST41 of FIG. 10 for the permutation candidate having the passable time zone shown in FIG. In this case, by executing steps ST44 to ST52, the moving bodies Z b [3] , Z b [4] , Z b [5] , Z b [6] are registered in the duplicate moving body list. (Step ST49). Thereafter, since the common part of the overlapping passable time zone and the passable time zone of the mobile object Zb [7] becomes an empty set (NO in step ST47), the process proceeds to step ST61 in FIG. In subsequent step ST64, the common part of the overlapping passable time zone and the passable time zone of the mobile object Zb [2] becomes an empty set (NO in step ST64). Therefore, finally, the
図６を参照すると、部分列選択処理（ステップＳＴ１６）の実行後は、順列変換部３３は、移動体のカテゴリを基準として予め定められた規則に基づいて当該部分列を並べ替えることにより当該順列候補を新たな順列に変換する（ステップＳＴ１７）。具体的には、順列変換部３３は、当該部分列を、同種のカテゴリに分類されている２つ以上の移動体を連続的に順序付けする配列に並べ替えることができる。ここで、順列変換部３３は、予め定められたカテゴリの順序で当該部分列を並べ替えることが好ましい。
Referring to FIG. 6, after execution of the subsequence selection process (step ST <b> 16), the
図１４Ａは、図１２に示した順列候補から選択された部分列ＰＳの一例を示す図である。図１４Ｂ及び図１４Ｃは、部分列ＰＳの並べ替えにより生成された部分列ＰＳ１，ＰＳ２の例を示す図である。図１４Ｂ及び図１４Ｃに示される部分列ＰＳ１，ＰＳ２では、同種のカテゴリ（Ｈｖ）に属する移動体の移動体識別子ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［５］が連続的に順序付けられている。また、図１４Ｂでは、予め定められたカテゴリの順序（Ｌｔ→Ｈｖ→Ｍｄ）で移動体識別子ＩＤｂ［４］，ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［５］，ＩＤｂ［６］が配列されている。一方、図１４Ｃでは、予め定められたカテゴリの他の順序（Ｌｔ→Ｍｄ→Ｈｖ）で移動体識別子ＩＤｂ［４］，ＩＤｂ［６］，ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［５］が配列されている。ここで、同種のカテゴリに属する移動体の移動体識別子の前後関係は入れ替えられない。 FIG. 14A is a diagram illustrating an example of a partial sequence PS selected from the permutation candidates illustrated in FIG. FIGS. 14B and 14C are diagrams illustrating examples of partial sequences PS1 and PS2 generated by rearranging the partial sequences PS. In the subsequences PS1 and PS2 shown in FIGS. 14B and 14C, the mobile body identifiers ID b [3] and ID b [5] of mobile bodies belonging to the same category (Hv) are sequentially ordered. In FIG. 14B, mobile identifiers ID b [4] , ID b [3] , ID b [5] , and ID b [6] are arranged in a predetermined category order (Lt → Hv → Md). ing. On the other hand, in FIG. 14C, the mobile unit identifiers ID b [4] , ID b [6] , ID b [3] , ID b [5] are in another predetermined order (Lt → Md → Hv) . It is arranged. Here, the context of the moving object identifiers of moving objects belonging to the same category is not interchanged.
図５Ａに示した規定間隔制約が使用される場合には、異種のカテゴリに属する移動体の移動体識別子が連続して配列されると、移動体間の規定間隔の総和が大きくなる傾向がある。そのため、同種のカテゴリに属する移動体の移動体識別子が連続的に順序付けされるように部分列を並べ替えることにより、遅延量の小さなスケジュールが得られやすくなることが期待できる。その理由は、前述したとおり、スケジュール生成対象となる入力順列について、その入力順列の順番と順列候補の順番とが違いに類似したものとなるためである。また、カテゴリの好適な順序が先験情報として予め分かっている場合、その好適な順序を指定して部分列を並べ替えることにより、更に遅延量の小さなスケジュールが得られる可能性が高くなると期待される。 When the specified interval constraint shown in FIG. 5A is used, if mobile object identifiers of mobile objects belonging to different categories are successively arranged, the sum of the specified intervals between the mobile objects tends to increase. . Therefore, it can be expected that a schedule with a small delay amount can be easily obtained by rearranging the partial sequences so that the mobile body identifiers of mobile bodies belonging to the same category are sequentially ordered. The reason is that, as described above, the order of the input permutation and the order of the permutation candidates are similar to each other for the input permutation that is a schedule generation target. Also, if the preferred order of categories is known in advance as a priori information, it is expected that the possibility of obtaining a schedule with a smaller delay will be increased by rearranging the substrings by specifying the preferred order. The
たとえば、図５Ａに示した規定間隔制約が適用される場合、ヘビーに属する先行移動体とライトに属する後続移動体間の規定間隔は１２０、ライトに属する先行移動体とヘビーに属する後続移動体間の規定間隔は６０、ヘビーに属する先行移動体とミディアムに属する後続移動体間の規定間隔は１２０であることから、図１４Ａに示す部分列ＰＳについては、規定間隔の総和は３００となる。一方、並べ替え後の部分列ＰＳ１については、規定間隔の総和は２７０となる。また、並べ替え後の部分列ＰＳ２については、規定間隔の総和は２１０となる。このように、並べ替え前の部分列ＰＳについての規定間隔の総和３００と比較して、並べ替え後の部分列ＰＳ１，ＰＳ２についての規定間隔の総和は減少するので、スケジュール候補の遅延量が小さくなる可能性が高いと期待することができる。 For example, when the specified interval constraint shown in FIG. 5A is applied, the specified interval between the preceding moving body belonging to the heavy and the subsequent moving body belonging to the light is 120, and between the preceding moving body belonging to the light and the subsequent moving body belonging to the heavy. The prescribed interval is 60, and the prescribed interval between the preceding moving body belonging to the heavy and the succeeding moving body belonging to the medium is 120. Therefore, the sum of the prescribed intervals for the partial row PS shown in FIG. On the other hand, for the partial sequence PS1 after rearrangement, the total sum of the specified intervals is 270. For the rearranged partial sequence PS2, the sum of the specified intervals is 210. Thus, since the sum of the prescribed intervals for the partial sequences PS1 and PS2 after the rearrangement is reduced as compared with the sum 300 of the prescribed intervals for the partial sequence PS before the rearrangement, the delay amount of the schedule candidate is small. Can be expected to be high.
上記したステップＳＴ１６では、部分列選択部３２は、図１０及び図１１の部分列選択処理を、ステップＳＴ４１で選択する移動体を変更しつつ複数回繰り返し実行してもよい。また、部分列選択部３２は、上記した部分列選択処理だけでなく、複数種の部分列選択処理（たとえば、本実施の形態に係る部分列選択処理と後述する実施の形態２に係る部分列選択処理）を実行してもよい。また、ステップＳＴ１７では、順列変換部３３は、複数の方法で部分列の並べ替えを実行してもよい。これにより、複数の新たな順列を生成することが可能となる。
In the above-described step ST16, the partial
図６を参照すると、上記ステップＳＴ１７の実行後は、ステップＳＴ１１に処理が移行する。このとき、スケジューリング処理部３０は、ステップＳＴ１７で生成された単数または複数の新たな順列を入力順列として使用するスケジュール生成処理を実行する（ステップＳＴ１１）。次いで、ステップＳＴ１３〜ＳＴ１７が実行される。
Referring to FIG. 6, after executing step ST17, the process proceeds to step ST11. At this time, the
最適化終了との判定がなされたとき（ステップＳＴ１４のＹＥＳ）、ステップＳＴ２０の判定処理が実行される。スケジュール選択部１２は、スケジュール記憶部２２の中にスケジュール候補が存在しないと判定した場合には（ステップＳＴ２０のＮＯ）、上記スケジューリングを終了する。一方、スケジュール選択部１２は、スケジュール記憶部２２の中に少なくとも１つのスケジュール候補が存在すると判定した場合には（ステップＳＴ２０のＹＥＳ）、スケジュール記憶部２２に記憶されているスケジュール候補の中から最大評価値を有するスケジュールを選択する（ステップＳＴ２１）。ここで、最大評価値を有するスケジュールのみならず、比較的評価値の高いスケジュールも併せて選択されてよい。スケジュール選択部１２は、選択されたスケジュールをインタフェース部１４に出力する。
When it is determined that the optimization is completed (YES in step ST14), the determination process in step ST20 is executed. When the
なお、上記したスケジュール生成処理（ステップＳＴ１１）から、新たな順列を生成する処理（ステップＳＴ１７）までの処理が一定回数反復されても評価値が改善されない場合には、最適化制御部１１は、更なる処理を反復しても評価値の改善は望めないと判定することができる。この場合、初期順列生成部３１は、初期順列を新たに生成してもよい。この新たに生成された初期順列について、スケジュール生成処理（ステップＳＴ１１）から、新たな順列を生成する処理（ステップＳＴ１７）までの処理が反復して実行されることが好ましい。あるいは、ユーザはデータ編集処理部１３の機能を利用して、比較的評価値の高いスケジュール候補に対応する順列候補を修正することにより、初期順列を新たに生成してもよい。具体的には、ユーザは、操作入力部１６を操作して、スケジュール記憶部２２に記憶されている評価値の高い上位のスケジュール候補を選択し、当該スケジュール候補に対応する順列候補を編集することで新たな初期順列を生成することが可能である。このとき、データ編集処理部１３は、複数のスケジュール候補が評価値の昇順または降順でソートされた状態を表す編集用画像を表示部１５に表示させることができる。ユーザは、その編集用画像に基づき、評価値の高い上位のスケジュール候補を簡便に選択することができる。
When the evaluation value is not improved even if the process from the schedule generation process (step ST11) to the process of generating a new permutation (step ST17) is repeated a certain number of times, the
上記スケジューリング装置１のハードウェア構成は、たとえば、ワークステーションまたはメインフレームなどのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内蔵のコンピュータで実現可能である。あるいは、スケジューリング装置１のハードウェア構成は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などのＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）により実現されてもよい。
The hardware configuration of the
図１５は、スケジューリング装置１のハードウェア構成例である情報処理装置１ＨＷの構成を概略的に示すブロック図である。図１５の例では、情報処理装置１ＨＷは、ＣＰＵ４０ｃを含むプロセッサ４０、メモリ４１、記録媒体４２、表示インタフェース部４３、入力インタフェース部４４及び通信インタフェース部４５で構成されている。プロセッサ４０、記録媒体４２、表示インタフェース部４３、入力インタフェース部４４及び通信インタフェース部４５は、バス回路などの信号路４６を介して相互に接続されている。プロセッサ４０は、メモリ４１を作業用メモリとして利用して、記録媒体４２から読み出されたスケジューリング用のコンピュータプログラムを実行することにより、本実施の形態のスケジューリングを実現することが可能である。
FIG. 15 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an information processing device 1HW that is a hardware configuration example of the
プロセッサ４０は、最適化制御部１１、スケジュール選択部１２、データ編集処理部１３、スケジューリング処理部３０、初期順列生成部３１、部分列選択部３２及び順列変換部３３のそれぞれの機能を実現するハードウェアである。また、インタフェース部１４の機能は、表示インタフェース部４３、入力インタフェース部４４及び通信インタフェース部４５によって実現可能である。表示インタフェース部４３は表示部１５と接続され、入力インタフェース部４４は操作入力部１６と接続されている。また、通信インタフェース部４５は、外部通信機器と通信可能である。データ格納部２０は、記録媒体４２により実現可能である。記録媒体４２としては、たとえば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）またはＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）などの不揮発性メモリを使用することができる。
The
次に、以上に説明した実施の形態１のスケジューリング装置１の効果について説明する。本実施の形態のスケジューリング装置１は、スケジュール候補に基づいて構成される移動体識別子の順列候補から部分列を選択し、移動体のカテゴリを基準として当該部分列を並べ替えることで当該順列候補を新たな順列に変換している。スケジューリング処理部３０は、初期順列及び当該新たな順列を入力順列として複数のスケジュール候補を生成し且つこれらスケジュール候補の評価値を算出する。スケジュール選択部１２は、これら複数のスケジュール候補の中から評価値の高いスケジュール候補をスケジュールとして選択することができる。したがって、本実施の形態のスケジューリング装置１は、評価の高いスケジュールが得られる方向に絞って複数のスケジュール候補を生成することができるので、従来技術と比べると、無駄な探索を行うことなく効率の良い最適化処理を実行することができる。
Next, the effect of the
また、図１０及び図１１の部分列選択処理の際、すべての通過可能時間帯が互いに重複する時間帯（重複通過可能時間帯）が存在するように部分列が選択されるので、新たな順列の生成（図６のステップＳＴ１７）において当該部分列がどのように並び替えられたとしても、遅延量の少ない良好なスケジュールを得る可能性を高くすることができる。 Further, in the partial sequence selection process of FIGS. 10 and 11, the partial sequence is selected so that all the passable time zones overlap each other (duplicate passable time zone), so a new permutation is obtained. Regardless of how the subsequences are rearranged in the generation (step ST17 in FIG. 6), the possibility of obtaining a good schedule with a small amount of delay can be increased.
また、図１０及び図１１の部分列選択処理の際、部分列の長さに上限が設けられているので（ステップＳＴ５２，ＳＴ６８）、部分列の長さが過度に長大にならない。これにより、当該部分列に対応するスケジュールが生成不可能となる可能性を抑制することができる。 In addition, since the upper limit is set for the length of the partial sequence in the partial sequence selection processing of FIGS. 10 and 11 (steps ST52 and ST68), the length of the partial sequence does not become excessively long. Thereby, the possibility that the schedule corresponding to the partial sequence cannot be generated can be suppressed.
また、図１０及び図１１の部分列選択処理の際、予め定めたカテゴリに属する移動体を含む部分列が選択される（ステップＳＴ４１）。そのため、先験情報に基づき、先行移動体及び後続移動体の位置関係によって遅延量が大きく変化するカテゴリ（たとえば、ヘビー）を設定しておくことにより、遅延量が大きく変化するスケジュール候補が生成される可能性を高くすることができる。したがって、そのような方向に絞って効率の良いスケジューリングを行うことが可能となる。 Further, in the partial sequence selection process of FIGS. 10 and 11, a partial sequence including a moving body belonging to a predetermined category is selected (step ST41). Therefore, by setting a category (for example, heavy) in which the delay amount varies greatly depending on the positional relationship between the preceding mobile body and the subsequent mobile body based on the prior a priori information, a schedule candidate whose delay amount varies greatly is generated. The possibility that Therefore, efficient scheduling can be performed in such a direction.
また、ステップＳＴ１７で新たな順列が生成される際、順列変換部３３は、ステップＳＴ１６で選択された部分列を、同種のカテゴリに分類されている移動体を連続的に順序付けする配列に並べ替えることができる。これにより、当該新たな順列に関する規定間隔の総和が小さくなる傾向を得ることができ、遅延量の小さなスケジュールを得る可能性を高くすることができる。更に、順列変換部３３は、予め定められたカテゴリの順序で当該部分列を並べ替えることができるので、先験情報に基づきカテゴリの適切な順序を設定しておけば、当該新たな順列に関する規定間隔の総和が小さくなる傾向を得ることができる。これにより、更に遅延量の小さなスケジュールを得る可能性を高くすることができる。
In addition, when a new permutation is generated in step ST17, the
また、初期順列生成（図６のステップＳＴ１０）の際、通過可能時間帯の下限時刻の順番または通過可能時間帯の上限時刻の順番で先着順に初期順列が生成される。この初期順列の順番で制約条件を満たす通過予定時刻の割り当てが実行されるため、公平性の高いスケジュールを生成することができる。 Further, at the time of initial permutation generation (step ST10 in FIG. 6), initial permutations are generated in the order of arrival in the order of the lower limit time of the passable time zone or the upper limit time of the passable time zone. Since the scheduled passage time allocation that satisfies the constraint conditions is executed in the order of the initial permutation, a highly fair schedule can be generated.
また、スケジュール候補の評価値は、各移動体に割り当てられている通過可能時間帯全体の下限時刻を基準として算出されるので、遅延量の小さなスケジュールを得ることができる。更に、スケジュールの評価値が、先着順を基準とした移動体間の追い越し発生数に基づいて算出される場合には、移動体に対して公平性の高いスケジュールを得ることができる。 Moreover, since the evaluation value of the schedule candidate is calculated with reference to the lower limit time of the entire passable time zone assigned to each mobile object, a schedule with a small delay amount can be obtained. Furthermore, when the evaluation value of the schedule is calculated based on the number of overtaking occurrences between moving bodies based on the first-come-first-served basis, a highly fair schedule can be obtained for the moving bodies.
そして、入力順列の順番とスケジュール候補を基に構成される順列候補の順番とが互いに一致するとの制約が採用される場合には、入力順列の順番と順列候補の順番とを互いに一致させるスケジューリングを行うことにより、予め定めた規則を反映したスケジュールが得られる可能性が大きくなる。また、付随的な効果として、人間にとって理解しやすいスケジュールを生成することもできる。 When the restriction that the order of the input permutation and the order of the permutation candidates configured based on the schedule candidates match each other is adopted, scheduling that matches the order of the input permutations and the order of the permutation candidates is performed. By doing so, the possibility of obtaining a schedule reflecting a predetermined rule increases. As an incidental effect, a schedule that is easy to understand for humans can be generated.
実施の形態２．
次に、本発明に係る実施の形態２について説明する。図１６は、実施の形態２に係る部分列選択処理の手順の一例を示すフローチャートである。本実施の形態のスケジューリング装置の構成は、図１０及び図１１に示した部分列選択処理に代えて、図１６に示した部分列選択処理を実行する点を除いて、上記実施の形態１のスケジューリング装置１の構成と同じである。このため、以下、図１の符号を参照しつつ、本実施の形態に係る部分列選択処理について説明する。
Next, a second embodiment according to the present invention will be described. FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of a procedure of the partial sequence selection process according to the second embodiment. The configuration of the scheduling apparatus according to the present embodiment is the same as that of the first embodiment except that the partial sequence selection process shown in FIG. 16 is executed instead of the partial sequence selection process shown in FIGS. The configuration is the same as that of the
本実施の形態の部分列選択部３２は、図６のステップＳＴ１５で構成された順列候補に対して部分列選択処理を実行する。この部分列選択処理では、部分列選択部３２は、当該順列候補から、移動体識別子の連続的な配列である部分列を選択する。本実施の形態では、この部分列は、当該部分列を構成する複数の移動体識別子に対応する複数の通過可能時間帯のすべてが必ずしも重複している必要はない。本実施の形態の部分列は、当該部分列を構成する複数の移動体識別子のうち隣接する移動体識別子に対応する通過可能時間帯が互いに重複する配列である。
The partial
本実施の形態の部分列選択部３２は、互いに隣接する移動体識別子に対応する通過可能時間帯が互いに重複する範囲内で、できるだけ長い部分列を構成する重複移動体リストを探す。
The partial
図１６を参照すると、先ず、部分列選択部３２は、上記ステップＳＴ４１と同様に、当該順列候補に対応する移動体Ｚｂ［１］〜Ｚｂ［Ｎ］の中から、指定されたカテゴリに属する移動体Ｚｂ［ｉ］を確率的に選択する（ステップＳＴ７１）。次に、部分列選択部３２は、重複移動体リストを、移動体Ｚｂ［ｉ］のみが登録されているリストとして設定する（ステップＳＴ７２）。なお、重複移動体リストは作業用のデータである。
Referring to FIG. 16, first, the
次に、部分列選択部３２は、当該順列候補に対応する移動体Ｚｂ［１］〜Ｚｂ［Ｎ］の中に移動体Ｚｂ［ｉ＋１］が存在するか否かを判定する（ステップＳＴ７３）。移動体Ｚｂ［ｉ＋１］が存在すると判定された場合（ステップＳＴ７３のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、互いに隣接して順位付けされている移動体Ｚｂ［ｉ］，Ｚｂ［ｉ＋１］の通過可能時間帯の間の時間軸上で重複する共通部分の検出を試みる（ステップＳＴ７４）。共通部分が存在する場合（ステップＳＴ７５のＹＥＳ）、部分列選択部３２は、重複移動体リストに移動体Ｚｂ［ｉ＋１］を追加登録する（ステップＳＴ７６）。
Next, the
その後、部分列選択部３２は、順序番号ｉをｉ＋１にインクリメントし（ステップＳＴ７７）、ステップＳＴ７３に処理を移行させる。ここで、上記実施の形態１の場合と同様に、部分列選択部３２は、部分列の長さが予め設定された上限に到達したか否かを判定し、部分列の長さが上限に到達している場合には、ステップＳＴ７８に処理を移行させてもよい。
Thereafter, the
上記ステップＳＴ７３で移動体Ｚｂ［ｉ＋１］が存在しないと判定された場合（ステップＳＴ７３のＮＯ）、あるいは、ステップＳＴ７５で共通部分が存在しないと判定された場合（ステップＳＴ７５のＮＯ）、部分列選択部３２は、重複移動体リストに登録されている移動体の移動体識別子の配列を部分列として選択する（ステップＳＴ７８）。その後は、図６のスケジューリングに処理が戻る。
When it is determined in step ST73 that the moving body Z b [i + 1] does not exist (NO in step ST73), or when it is determined in step ST75 that there is no common part (NO in step ST75), the partial sequence The
図１７は、互いに隣接する移動体識別子の通過可能時間帯が重複する状況の一例を概略的に示す図である。図１７の例では、通過可能時間帯Ｔｂ［３］，Ｔｂ［４］が互いに重複し、通過可能時間帯Ｔｂ［４］，Ｔｂ［５］が互いに重複し、通過可能時間帯Ｔｂ［５］，Ｔｂ［６］が互いに重複している。一方、通過可能時間帯Ｔｂ［２］，Ｔｂ［３］は互いに重複せず、通過可能時間帯Ｔｂ［６］，Ｔｂ［７］も互いに重複しない。このとき、本実施の形態の部分列選択処理では、移動体Ｚｂ［３］，Ｚｂ［４］，Ｚｂ［５］，Ｚｂ［６］の移動体識別子ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［４］，ＩＤｂ［５］，ＩＤｂ［６］の配列が部分列として選択される。 FIG. 17 is a diagram schematically illustrating an example of a situation in which passable time zones of mobile object identifiers adjacent to each other overlap. In the example of FIG. 17, the passable time zones Tb [3] and Tb [4] overlap each other, the passable time zones Tb [4] and Tb [5] overlap each other, and the passable time zones T b [5] and T b [6] overlap each other. On the other hand, the passable time zones Tb [2] and Tb [3] do not overlap each other, and the passable time zones Tb [6] and Tb [7] do not overlap each other. At this time, in the subsequence selection processing of the present embodiment, the mobile body identifiers ID b [3] and ID of the mobile bodies Z b [3] , Z b [4] , Z b [5] and Z b [6] An array of b [4] , ID b [5] , and ID b [6] is selected as a substring.
たとえば、図１７に示す通過可能時間帯を有する順列候補に対し、図１６のステップＳＴ７１でヘビーに属する移動体Ｚｂ［３］が選択された場合を考える。この場合、ステップＳＴ７３〜ＳＴ７７が実行されることにより、重複移動体リストには、移動体Ｚｂ［３］，Ｚｂ［４］，Ｚｂ［５］，Ｚｂ［６］が登録される（ステップＳＴ７６）。その後、通過可能時間帯Ｔｂ［６］，Ｔｂ［７］間の共通部分が空集合になるので（ステップＳＴ７５のＮＯ）、ステップＳＴ７８に処理が移行する。 For example, consider a case where the mobile body Z b [3] belonging to the heavy is selected in step ST71 of FIG. 16 for the permutation candidate having the passable time zone shown in FIG. In this case, by executing steps ST73 to ST77, the mobile bodies Z b [3] , Z b [4] , Z b [5] , Z b [6] are registered in the duplicate mobile body list. (Step ST76). Thereafter, since the common part between the passable time zones T b [6] and T b [7] becomes an empty set (NO in step ST75), the process proceeds to step ST78.
以上に説明したように実施の形態２では、部分列選択処理の際、順列候補において互いに隣接する移動体識別子の通過可能時間帯が互いに重複するように部分列が選択される。したがって、遅延量の少ない良好なスケジュールを得る可能性を高くすることができる。 As described above, in the second embodiment, in the partial sequence selection process, the partial sequences are selected so that the permissible time zones of the mobile identifiers adjacent to each other in the permutation candidates overlap each other. Therefore, the possibility of obtaining a good schedule with a small delay amount can be increased.
実施の形態３．
次に、上記実施の形態１の変形例である実施の形態３について説明する。図１８は、実施の形態３に係るスケジューリングの手順の一例を示すフローチャートである。本実施の形態のスケジューリングの手順は、図６のステップＳＴ１５に代えて図１８のステップＳＴ１５Ｊを使用する点を除いて、上記実施の形態１に係るスケジューリングの手順と同じである。また、本実施の形態のスケジューリング装置の構成は、図６に示したスケジューリングに代えて、図１８に示したスケジューリングを実行する点を除いて、上記実施の形態１のスケジューリング装置１の構成と同じである。このため、以下、図１の符号を参照しつつ、本実施の形態に係るスケジューリングについて説明する。
Next, a third embodiment which is a modification of the first embodiment will be described. FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of a scheduling procedure according to the third embodiment. The scheduling procedure of the present embodiment is the same as the scheduling procedure according to the first embodiment except that step ST15J of FIG. 18 is used instead of step ST15 of FIG. The configuration of the scheduling apparatus of the present embodiment is the same as that of the
ステップＳＴ１５Ｊにおいて、本実施の形態の部分列選択部３２は、スケジュール生成処理（ステップＳＴ１１）で使用された入力順列をスケジュール記憶部２２から取得する（ステップＳＴ１５Ｊ）。そして、順列候補ではなく、その入力順列に対して部分列選択処理を実行する（ステップＳＴ１６）。ここで、部分列選択部３２は、スケジュール記憶部２２に記憶されている単数または複数のスケジュール候補の中から最大の評価値を有するスケジュール候補に対応する入力順列を選択することが好ましい。その理由は、評価値が高いスケジュール候補に基づいて新たな順列を生成することにより、より評価値の高いスケジュール候補を得ることが期待できるためである。このようにスケジューリング処理部３０は、複数のスケジュール候補を生成し且つこれらスケジュール候補の評価値を算出することができる。スケジュール選択部１２は、これら複数のスケジュール候補の中から評価値の高いスケジュール候補をスケジュールとして選択することが可能である。したがって、本実施の形態も、上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。
In step ST15J, the partial
なお、実施の形態１に係る部分列選択処理（図１０及び図１１）に代えて上記実施の形態２に係る部分列選択処理（図１６）が使用されてもよい。 Note that the partial sequence selection process (FIG. 16) according to the second embodiment may be used instead of the partial sequence selection process (FIGS. 10 and 11) according to the first embodiment.
実施の形態４．
次に、本発明に係る実施の形態４について説明する。図１９は、本発明に係る実施の形態４のスケジューリング装置１Ａの概略構成を示すブロック図である。このスケジューリング装置１Ａの構成は、上記実施の形態１の最適化部１０に代えて図１９の最適化部１０Ａを有する点を除いて、上記実施の形態１のスケジューリング装置１の構成と同じである。
Next, a fourth embodiment according to the present invention will be described. FIG. 19 is a block diagram showing a schematic configuration of the
本実施の形態の最適化部１０Ａは、図１９に示されるように、移動体情報記憶部２１，スケジュール記憶部２２、制約条件記憶部２３及び好適情報記憶部２４を含むデータ格納部２０と、複数のスケジュール候補を生成してこれらスケジュール候補をデータ格納部２０内のスケジュール記憶部２２に記憶させるスケジューリング処理部３０と、スケジューリング処理部３０に与えるべき移動体識別子の初期順列を生成する初期順列生成部３１とを備えている。最適化部１０Ａは、更に、スケジュール記憶部２２に記憶されているスケジュール候補を基に構成される順列候補から部分列を選択する部分列選択部３２Ａと、好適情報記憶部２４に記憶されている好適情報及び移動体のカテゴリを基準としてその部分列を並べ替えることで当該順列候補を新たな順列に変換する順列変換部３３Ａとを備えている。
As shown in FIG. 19, the
この最適化部１０Ａの構成は、実施の形態１の部分列選択部３２及び順列変換部３３に代えて部分列選択部３２Ａ及び順列変換部３３Ａを有する点、及び好適情報記憶部２４を有する点を除いて、上記実施の形態１の最適化部１０の構成と同じである。
The configuration of the
本実施の形態の部分列選択部３２Ａは、順列候補の中から、予め設定された一定数の移動体の移動体識別子からなる部分列を選択する。言い換えれば、部分列選択部３２Ａは、順列候補の中から、予め設定された所定の長さを有する部分列を選択するものである。たとえば、部分列の長さとして５が指定された場合、部分列選択部３２Ａは、当該順列候補に対応する移動体Ｚｂ［１］〜Ｚｂ［Ｎ］の中から、指定されたカテゴリに属する移動体Ｚｂ［ｉ］を１つ確率的に選択し、更に、当該移動体Ｚｂ［ｉ］を含み且つ連続的に順序付けされた５つの移動体の移動体識別子の配列を部分列として選択することができる。
The
好適情報記憶部２４には、複数種のカテゴリにそれぞれ割り当てられた移動体数の組み合わせと、カテゴリの好適な順序との間の対応関係を定める好適情報が記憶されている。好適情報は、たとえばルックアップテーブルの形で記憶されていればよい。好適情報の詳細については後述する。順列変換部３３Ａは、その好適情報を探索して当該好適情報の中から当該部分列に合致する移動体数の組み合わせに対応するカテゴリの好適な順序を見つけ出し、当該見つけ出された好適な順序で当該部分列を並べ替えることができる。
The suitable
図２０は、実施の形態４に係る最適化処理であるスケジューリングの手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図２０のフローチャートは、図６のステップＳＴ１６，ＳＴ１７に代えてステップＳＴ１６Ａ，ＳＴ１８，ＳＴ１９を有する点を除いて、図６
のフローチャートと同じである。
FIG. 20 is a flowchart schematically illustrating an example of a scheduling procedure that is an optimization process according to the fourth embodiment. The flowchart of FIG. 20 is similar to that of FIG. 6 except that steps ST16A, ST18, and ST19 are provided instead of steps ST16 and ST17 of FIG.
It is the same as the flowchart.
図２０を参照すると、部分列選択部３２Ａは、ステップＳＴ１５で構成された順列候補から、予め定められた一定数の長さの部分列を選択する（ステップＳＴ１６Ａ）。具体的には、部分列選択部３２Ａは、当該順列候補に対応する移動体Ｚｂ［１］〜Ｚｂ［Ｎ］の中から、指定されたカテゴリに属する移動体Ｚｂ［ｉ］を確率的に選択し、更に、当該移動体Ｚｂ［ｉ］を含み且つ連続的に順序付けされた一定数の移動体の移動体識別子の配列を部分列として選択することができる。
Referring to FIG. 20, the
次に、順列変換部３３Ａは、好適情報記憶部２４から好適情報を取得し（ステップＳＴ１８）、この好適情報に基づいて当該部分列を並べ替えることにより順列候補を新たな順列に変換する（ステップＳＴ１９）。図２１は、カテゴリにそれぞれ割り当てられた移動体数の組み合わせとカテゴリの好適な順序との対応関係の一例をルックアップテーブル形式で示す図である。図２１には、ヘビー（Ｈｖ），ミディアム（Ｍｄ）及びライト（Ｌｔ）にそれぞれ割り当てられた移動体数の組み合わせ（２，２，１）と、これに対応する複数のカテゴリの好適な順序（Ｌｔ→Ｍｄ→Ｍｄ→Ｈｖ→Ｈｖ及びＨｖ→Ｈｖ→Ｍｄ→Ｍｄ→Ｌｔ）とが示されている。
Next, the
図２２Ａは、図１２に示した順列候補から選択された部分列ＰＳａの一例を示す図である。図２２Ｂ及び図２２Ｃは、部分列ＰＳａの並べ替えにより生成された部分列ＰＳａ１，ＰＳａ２の例を示す図である。図２２Ｂでは、好適情報に含まれるカテゴリの好適な順序の１つ（Ｈｖ→Ｈｖ→Ｍｄ→Ｍｄ→Ｌｔ）で移動体識別子ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［５］，ＩＤｂ［６］，ＩＤｂ［７］，ＩＤｂ［４］が配列されている。一方、図２２Ｃでは、好適情報に含まれるカテゴリの好適な順序の他の１つ（Ｌｔ→Ｍｄ→Ｍｄ→Ｈｖ→Ｈｖ）で移動体識別子ＩＤｂ［４］，ＩＤｂ［６］，ＩＤｂ［７］，ＩＤｂ［３］，ＩＤｂ［５］が配列されている。ここで、同種のカテゴリに属する移動体の移動体識別子の前後関係は入れ替えられない。これらのカテゴリの好適な順序は、その順序に対応する規定間隔の総和が小さくなるように事前に計算されて設定されたものである。 FIG. 22A is a diagram showing an example of a partial sequence PSa selected from the permutation candidates shown in FIG. 22B and 22C are diagrams illustrating examples of partial strings PSa1 and PSa2 generated by rearranging the partial strings PSa. In FIG. 22B, mobile identifiers ID b [3] , ID b [5] , ID b [6] , one of the preferred orders of the categories included in the preferred information (Hv → Hv → Md → Md → Lt) ID b [7] and ID b [4] are arranged. On the other hand, in FIG. 22C, the mobile unit identifiers ID b [4] , ID b [6] , ID b in another suitable order (Lt → Md → Md → Hv → Hv) of the categories included in the preferred information. [7] , ID b [3] , ID b [5] are arranged. Here, the context of the moving object identifiers of moving objects belonging to the same category is not interchanged. The preferable order of these categories is calculated and set in advance so that the sum of the prescribed intervals corresponding to the order becomes small.
たとえば、図５Ａに示した規定間隔制約が使用される場合には、図２２Ａに示す部分列ＰＳａについては、規定間隔の総和は３６０となる。一方、図２２Ｂに示す部分列ＰＳａ１については、規定間隔の総和は３３０となる。このように、カテゴリの好適な順序を適用することにより、元の部分列ＰＳａについての規定間隔の総和３６０と比較して、規定間隔の総和が減少するので、スケジュール候補の遅延量が小さくなる可能性が高いと期待することができる。 For example, when the specified interval constraint shown in FIG. 5A is used, the sum of the specified intervals is 360 for the partial sequence PSa shown in FIG. 22A. On the other hand, for the subsequence PSa1 shown in FIG. 22B, the sum of the specified intervals is 330. In this way, by applying a suitable order of categories, the total of the specified intervals is reduced as compared with the total of the specified intervals 360 for the original partial sequence PSa, so that the delay amount of the schedule candidate can be reduced. It can be expected that the nature is high.
移動体のカテゴリに依存して定まる規定間隔制約が図５Ａに示す比較的単純なものであれば、実施の形態１の場合と同様に、ステップＳＴ１６Ａで選択された部分列を、同種のカテゴリに分類されている移動体を連続的に順序付けする配列に並べ替えることによって新たな順列が生成されればよい。しかしながら、移動体のカテゴリの複雑化により規定間隔制約が複雑化する場合には（たとえば、滑走路における航空機のスケジューリングにおいて、移動体のカテゴリが「到着・出発区分」と、「ヘビー」，「ミディアム」または「ライト」との組み合わせで指定される場合）、移動体のカテゴリの好適な順序を単純な規則で表現することが困難になり得る。このような場合には、移動体のカテゴリの好適な順序をルックアップテーブルの形式で保存して使用する方法が適切である。 If the specified interval constraint determined depending on the category of the moving object is relatively simple as shown in FIG. 5A, the substring selected in step ST16A is set to the same category as in the first embodiment. A new permutation may be generated by rearranging the classified moving bodies into an array that is sequentially ordered. However, when the specified interval constraint becomes complicated due to the complexity of mobile categories (for example, in aircraft scheduling on a runway, the mobile categories are “arrival / departure classification”, “heavy”, “medium” ”Or“ light ”), it can be difficult to express the preferred order of categories of mobile objects with simple rules. In such a case, a method of storing and using a suitable order of categories of mobile objects in the form of a look-up table is appropriate.
また、移動体のカテゴリの好適な順序をルックアップテーブルの形式で保存して使用する場合、移動体数に制限がないと、好適情報のサイズが膨大なものになる可能性がある。このような場合、演算効率の低下が生ずるおそれがある。そこで、本実施の形態の部分列選択部３２Ａは、順列候補の中から所定の長さを有する部分列を選択している（ステップＳＴ１６Ａ）。これにより、好適情報のサイズの増大が回避されるので、演算効率の低下を抑制することができる。
Further, when a suitable order of categories of mobile objects is stored and used in the form of a lookup table, the size of the suitable information may become enormous if there is no limit on the number of mobile objects. In such a case, the calculation efficiency may be reduced. Therefore, the
なお、気象などの状況の変化に応じて移動体のカテゴリの好適な順序が変わる場合も想定される。そのような場合、ユーザはデータ編集処理部１３の機能を使用することができる。ユーザは、操作入力部１６を操作して好適情報記憶部２４の内容を編集することが可能である。また、ユーザは、予め、カテゴリの好適な順序を定める複数パターンの好適情報を用意し、データ格納部２０に格納しておくことが可能である。ユーザは、操作入力部１６を操作してそれら複数パターンの中から任意の１パターンの好適情報を選択することができる。あるいは、最適化制御部１１が状況に変化に合わせてそれら複数パターンの中から１パターンの好適情報を自動的に選択できるように最適化部１０が構成されてもよい。
In addition, the case where the suitable order of the category of a mobile body changes according to the change of conditions, such as a weather, is also assumed. In such a case, the user can use the function of the data editing processing
上記ステップＳＴ１９の実行後は、ステップＳＴ１１に処理が移行する。このとき、スケジューリング処理部３０は、ステップＳＴ１９で生成された単数または複数の新たな順列を入力順列として使用するスケジュール生成処理を実行する（ステップＳＴ１１）。次いで、ステップＳＴ１３〜ＳＴ１５，ＳＴ１６Ａ，ＳＴ１８，ＳＴ１９が実行される。最適化終了との判定がなされたとき（ステップＳＴ１４のＹＥＳ）、ステップＳＴ２０の判定処理が実行される。スケジュール選択部１２は、スケジュール記憶部２２に記憶されているスケジュール候補の中から最大評価値を有するスケジュールを選択することができる（ステップＳＴ２１）。ここで、最大評価値を有するスケジュールのみならず、比較的評価値の高いスケジュールも併せて選択されてよい。スケジュール選択部１２は、選択されたスケジュールをインタフェース部１４に出力する。
After execution of step ST19, the process proceeds to step ST11. At this time, the
以上に説明したように実施の形態４のスケジューリング装置１Ａでは、順列変換部３３Ａは、カテゴリの好適な順序を定める好適情報記憶部２４を利用して部分列を並べ替えて新たな順列を生成することができる。そのため、先験情報に基づき、カテゴリの好適な順序が適切に好適情報記憶部２４に設定されていれば、新たな順列における規定間隔の総和が小さくなるので、遅延量の小さなスケジュールを得る可能性を高くすることが可能となる。
As described above, in the
また、図２０の部分列選択処理（ステップＳＴ１６Ａ）の際、部分列選択部３２Ａは、順列候補の中から、予め決められた一定数の移動体の移動体識別子からなる部分列を選択する。これにより、複数種のカテゴリに割り当てられる移動体数の組み合わせの数が限定されるため、好適情報のサイズを小さくすることができる。また、部分列の並べ替えに関する規則が少なくて済むので、効率的なスケジューリングが可能となる。
Further, in the partial sequence selection process (step ST16A) in FIG. 20, the partial
更に、データ編集処理部１３は、インタフェース部１４を介して入力された情報に基づき、好適情報を更新する機能を有している。これにより、状況変化に対して臨機応変に好適情報記憶部２４の内容を変更することが可能となる。
Further, the data editing processing
実施の形態５．
次に、上記実施の形態４の変形例である実施の形態５について説明する。図２３は、実施の形態５に係るスケジューリングの手順の一例を示すフローチャートである。本実施の形態のスケジューリングの手順は、図２０のステップＳＴ１５に代えて図２３のステップＳＴ１５Ｊを使用する点を除いて、上記実施の形態４に係るスケジューリングの手順と同じである。また、本実施の形態のスケジューリング装置の構成は、図２０に示したスケジューリングに代えて、図２３に示したスケジューリングを実行する点を除いて、上記実施の形態４のスケジューリング装置１Ａの構成と同じである。このため、以下、図１９の符号を参照しつつ、本実施の形態に係るスケジューリングについて説明する。
Next, a fifth embodiment which is a modification of the fourth embodiment will be described. FIG. 23 is a flowchart illustrating an example of a scheduling procedure according to the fifth embodiment. The scheduling procedure of the present embodiment is the same as the scheduling procedure according to the fourth embodiment except that step ST15J of FIG. 23 is used instead of step ST15 of FIG. The configuration of the scheduling apparatus according to the present embodiment is the same as that of the
ステップＳＴ１５Ｊにおいて、本実施の形態の部分列選択部３２Ａは、スケジュール生成処理（ステップＳＴ１１）で使用された入力順列をスケジュール記憶部２２から取得する（ステップＳＴ１５Ｊ）。そして、順列候補ではなく、その入力順列から部分列を選択する（ステップＳＴ１６Ａ）。このような場合でも、スケジューリング処理部３０は、複数のスケジュール候補を生成し且つこれらスケジュール候補の評価値を算出することができる。スケジュール選択部１２は、これら複数のスケジュール候補の中から評価値の高いスケジュール候補をスケジュールとして選択することが可能である。したがって、本実施の形態も、上記実施の形態４と同様の効果を奏することができる。
In step ST15J, the
実施の形態６．
次に、本発明に係る実施の形態６について説明する。本実施の形態は、上記実施の形態４の変形例である。図２４は、本発明に係る実施の形態６のスケジューリング装置１Ｂの概略構成を示すブロック図である。このスケジューリング装置１Ｂの構成は、上記実施の形態４の最適化部１０Ａに代えて図２４の最適化部１０Ｂを有する点を除いて、上記実施の形態４のスケジューリング装置１Ａの構成と同じである。
Next, a sixth embodiment according to the present invention will be described. The present embodiment is a modification of the fourth embodiment. FIG. 24 is a block diagram showing a schematic configuration of the
本実施の形態の最適化部１０Ｂは、図２４に示されるように、移動体情報記憶部２１，スケジュール記憶部２２、制約条件記憶部２３、好適情報記憶部２４及び不適情報記憶部２５を含むデータ格納部２０と、複数のスケジュール候補を生成してこれらスケジュール候補をデータ格納部２０内のスケジュール記憶部２２に記憶させるスケジューリング処理部３０と、スケジューリング処理部３０に与えるべき移動体識別子の初期順列を生成する初期順列生成部３１とを備えている。最適化部１０Ｂは、更に、スケジュール記憶部２２に記憶されているスケジュール候補を基に構成される順列候補から部分列を選択する部分列選択部３２Ａと、好適情報記憶部２４に記憶されている好適情報、不適情報記憶部２５に記憶されている不適情報及び移動体のカテゴリを基準としてその部分列を並べ替えることで当該順列候補を新たな順列に変換する順列変換部３３Ｂとを備えている。
As shown in FIG. 24, the optimization unit 10B of the present embodiment includes a mobile object
この最適化部１０Ｂの構成は、実施の形態４の順列変換部３３Ａに代えて順列変換部３３Ｂを有する点、及び不適情報記憶部２５を有する点を除いて、上記実施の形態４の最適化部１０Ａの構成と同じである。
The configuration of the optimization unit 10B is the optimization of the fourth embodiment except that the
不適情報記憶部２５には、複数種のカテゴリにそれぞれ割り当てられた移動体数の組み合わせと、カテゴリの不適な順序との間の対応関係を定める不適情報が記憶されている。不適情報は、たとえばルックアップテーブルの形で記憶されていればよい。不適情報の詳細については後述する。順列変換部３３Ｂは、上記実施の形態４の順列変換部３３Ａと同様に、好適情報を探索して当該好適情報の中から当該部分列に合致する移動体数の組み合わせに対応するカテゴリの好適な順序を見つけ出し、当該見つけ出された好適な順序で当該部分列を並べ替えることができる。また、順列変換部３３Ｂは、不適情報を探索して当該不適情報の中から当該部分列に合致する移動体数の組み合わせに対応するカテゴリの不適な順序を見つけ出し、当該見つけ出された不適な順序以外の順序で当該部分列を並べ替えることができる。
Inappropriate
図２５は、実施の形態６に係る最適化処理であるスケジューリングの手順の一例を概略的に示すフローチャートである。図２５のフローチャートは、図２０のステップＳＴ１８，ＳＴ１９に代えてステップＳＴ１８Ｂ，ＳＴ１９Ｂを有する点を除いて、図２０のフローチャートと同じである。図２５を参照すると、ステップＳＴ１６Ａで部分列が選択された後、順列変換部３３Ｂは、好適情報記憶部２４及び不適情報記憶部２５から好適情報及び不適情報を取得し（ステップＳＴ１８Ｂ）、これら好適情報及び不適情報に基づいて当該部分列を並べ替えることにより順列候補を新たな順列に変換する（ステップＳＴ１９Ｂ）。
FIG. 25 is a flowchart schematically illustrating an example of a scheduling procedure that is an optimization process according to the sixth embodiment. The flowchart in FIG. 25 is the same as the flowchart in FIG. 20 except that steps ST18B and ST19B are provided instead of steps ST18 and ST19 in FIG. Referring to FIG. 25, after the partial sequence is selected in step ST16A, the
図２６は、カテゴリにそれぞれ割り当てられた移動体数の組み合わせとカテゴリの不適な順序との対応関係の一例をルックアップテーブル形式で示す図である。図２６には、ヘビー（Ｈｖ），ミディアム（Ｍｄ）及びライト（Ｌｔ）にそれぞれ割り当てられた移動体数の組み合わせ（２，２，１）と、これに対応する複数のカテゴリの不適な順序（Ｈｖ→Ｌｔ→Ｈｖ→Ｍｄ→Ｍｄ、Ｈｖ→Ｍｄ→Ｈｖ→Ｌｔ→Ｍｄ及びＭｄ→Ｈｖ→Ｍｄ→Ｈｖ→Ｌｔ）とが示されている。これらのカテゴリの不適な順序は、その順序に対応する規定間隔の総和が大きくなるように事前に計算されて設定されたものである。 FIG. 26 is a diagram illustrating an example of a correspondence relationship between a combination of the number of mobile bodies assigned to each category and an inappropriate order of the categories in a look-up table format. FIG. 26 shows a combination (2, 2, 1) of the number of moving bodies respectively assigned to heavy (Hv), medium (Md), and light (Lt) and an inappropriate order of a plurality of categories corresponding thereto ( Hv → Lt → Hv → Md → Md, Hv → Md → Hv → Lt → Md and Md → Hv → Md → Hv → Lt). The inappropriate order of these categories is calculated and set in advance so that the sum of the prescribed intervals corresponding to the order becomes large.
たとえば、図５Ａに示した規定間隔制約が使用される場合には、図２６に示す不適な順序のいずれについても、この順序で移動体が配列された場合の規定間隔の総和は３６０となる。このように、順列変換部３３Ｂは、図２６に規定された不適な順序とならないよう部分列を並び替えることにより、規定間隔の総和が増大することを回避できるので、スケジュール候補の遅延量が小さくなる可能性が高いと期待することができる。
For example, when the prescribed interval constraint shown in FIG. 5A is used, the sum of the prescribed intervals when the moving bodies are arranged in this order is 360 for any of the inappropriate orders shown in FIG. In this way, the
このような不適情報と上記好適情報を利用して、順列変換部３３Ｂは、以下の手順ζ１〜ζ３に従って部分列を並べ替えることができる（ステップＳＴ１９Ｂ）。
・手順ζ1：順列変換部３３Ｂは、好適情報を探索して、この好適情報の中から、移動体のカテゴリにそれぞれ割り当てられた移動体数の組み合わせに対応する好適な順序を見つけ出すことができた場合は、当該好適な順序に基づいて部分列を並べ替える。
・手順ζ２：手順ζ1で好適な順序を見つけ出すことができなかった場合、順列変換部３３Ｂは、不適情報を探索して、この不適情報の中から、当該部分列に合致する移動体数の組み合わせに対応するカテゴリの不適な順序を見つけ出すことができた場合は、当該不適な順序以外の順序で当該部分列を並べ替える。
・手順ζ３：手順ζ２で不適な順序を見つけ出すことができなかった場合、順列変換部３３Ｂは、当該部分列を、同種のカテゴリに属する移動体が連続的に順序付けられるように並べ替える。
Using such unsuitable information and the suitable information, the
Procedure ζ1: The
Procedure ζ2: When a suitable order cannot be found in procedure ζ1, the
Procedure ζ3: When an unsuitable order cannot be found in the procedure ζ2, the
以上に説明したように実施の形態６のスケジューリング装置１Ｂでは、順列変換部３３Ｂは、カテゴリの不適な順序を定める不適情報記憶部２５を利用して部分列を並べ替えて新たな順列を生成することができる。そのため、先験情報に基づき、カテゴリの不適な順序が不適情報記憶部２５に設定されていれば、新たな順列における規定間隔の総和が大きくなることを回避することができるので、遅延量の小さなスケジュールを得る可能性を高くすることが可能となる。
As described above, in the
また、移動体のカテゴリの不適な順序をルックアップテーブルの形式で保存して使用する場合、移動体数に制限がないと、不適情報のサイズが膨大なものになる可能性がある。このような場合、演算効率の低下が生ずるおそれがある。そこで、本実施の形態の部分列選択部３２Ａは、順列候補の中から所定の長さを有する部分列を選択している（ステップＳＴ１６Ａ）。これにより、不適情報のサイズの増大が回避されるので、演算効率の低下を抑制することができる。
In addition, when an inappropriate order of mobile object categories is stored and used in the form of a lookup table, the size of inappropriate information may become enormous if the number of mobile objects is not limited. In such a case, the calculation efficiency may be reduced. Therefore, the
なお、気象などの状況の変化に応じて移動体のカテゴリの不適な順序が変わる場合も想定される。そのような場合、ユーザはデータ編集処理部１３の機能を使用することができる。ユーザは、操作入力部１６を操作して不適情報記憶部２５の内容を編集することが可能である。また、ユーザは、予め、カテゴリの不適な順序を定める複数パターンの不適情報を用意し、データ格納部２０に格納しておくことが可能である。ユーザは、操作入力部１６を操作してそれら複数パターンの中から任意の１パターンの不適情報を選択することができる。あるいは、最適化制御部１１が状況に変化に合わせてそれら複数パターンの中から１パターンの不適情報を自動的に選択できるように最適化部１０が構成されてもよい。
It is assumed that the inappropriate order of the categories of the moving object changes according to changes in the situation such as weather. In such a case, the user can use the function of the data editing processing
更に、データ編集処理部１３は、インタフェース部１４を介して入力された情報に基づき、不適情報を更新する機能を有している。これにより、状況変化に対して臨機応変に不適情報記憶部２５の内容を変更することが可能となる。
Further, the data editing processing
実施の形態７．
次に、上記実施の形態６の変形例である実施の形態７について説明する。図２７は、実施の形態７に係るスケジューリングの手順の一例を示すフローチャートである。本実施の形態のスケジューリングの手順は、図２５のステップＳＴ１５に代えて図２７のステップＳＴ１５Ｊを使用する点を除いて、上記実施の形態６に係るスケジューリングの手順と同じである。また、本実施の形態のスケジューリング装置の構成は、図２５に示したスケジューリングに代えて、図２７に示したスケジューリングを実行する点を除いて、上記実施の形態６のスケジューリング装置１Ｂの構成と同じである。このため、以下、図２４の符号を参照しつつ、本実施の形態に係るスケジューリングについて説明する。
Next, a seventh embodiment which is a modification of the sixth embodiment will be described. FIG. 27 is a flowchart illustrating an example of a scheduling procedure according to the seventh embodiment. The scheduling procedure of the present embodiment is the same as the scheduling procedure according to the sixth embodiment except that step ST15J of FIG. 27 is used instead of step ST15 of FIG. The configuration of the scheduling apparatus of the present embodiment is the same as that of the
ステップＳＴ１５Ｊにおいて、本実施の形態の部分列選択部３２Ａは、スケジュール生成処理（ステップＳＴ１１）で使用された入力順列をスケジュール記憶部２２から取得する（ステップＳＴ１５Ｊ）。そして、順列候補ではなく、その入力順列から部分列を選択する（ステップＳＴ１６Ａ）。ここで、部分列選択部３２は、スケジュール記憶部２２に記憶されている単数または複数のスケジュール候補の中から最大の評価値を有するスケジュール候補に対応する入力順列を選択することが好ましい。その理由は、評価値が高いスケジュール候補に基づいて新たな順列を生成することにより、より評価値の高いスケジュール候補を得ることが期待できるためである。このようにスケジューリング処理部３０は、複数のスケジュール候補を生成し且つこれらスケジュール候補の評価値を算出することができる。スケジュール選択部１２は、これら複数のスケジュール候補の中から評価値の高いスケジュール候補をスケジュールとして選択することが可能である。したがって、本実施の形態も、上記実施の形態６と同様の効果を奏することができる。
In step ST15J, the
以上、図面を参照して本発明に係る種々の実施の形態について述べたが、これら実施の形態は本発明の例示であり、これら実施の形態以外の様々な形態を採用することもできる。たとえば、上記実施の形態１〜７は、主に航空機のスケジューリングを例に挙げて説明されていたが、これに限定されるものではない。船舶などの他の種類の移動体の場合にも、複数の移動体が同一領域を使用して移動する状況があれば、本発明の構成を同様に適用することが可能である。 Although various embodiments according to the present invention have been described above with reference to the drawings, these embodiments are examples of the present invention, and various forms other than these embodiments can be adopted. For example, although the first to seventh embodiments have been mainly described by taking aircraft scheduling as an example, the present invention is not limited to this. Also in the case of other types of moving bodies such as ships, the configuration of the present invention can be similarly applied if there is a situation in which a plurality of moving bodies move using the same region.
また、実施の形態１のスケジューリング装置１と同様に、実施の形態４，６のスケジューリング装置１Ａ，１Ｂも、ワークステーションまたはメインフレームなどのＣＰＵ内蔵のコンピュータで実現可能である。あるいは、スケジューリング装置１Ａ，１Ｂのハードウェア構成は、ＤＳＰ、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどのＬＳＩにより実現されてもよい。更に、スケジューリング装置１Ａ，１Ｂは、図１５に示した情報処理装置１ＨＷにより構成可能である。
Similarly to the
なお、本発明の範囲内において、上記実施の形態１〜７の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。 In addition, within the scope of the present invention, the above-described first to seventh embodiments can be freely combined, any constituent element of each embodiment can be modified, or any constituent element of each embodiment can be omitted.
１，１Ａ，１Ｂ スケジューリング装置、１ＨＷ 情報処理装置、１０，１０Ａ，１０Ｂ 最適化部、１１ 最適化制御部、１２ スケジュール選択部、１３ データ編集処理部、１４ インタフェース部、１５ 表示部、１６ 操作入力部、２０ データ格納部、２１ 移動体情報記憶部、２２ スケジュール記憶部、２３ 制約条件記憶部、２４ 好適情報記憶部、２５ 不適情報記憶部、３０ スケジューリング処理部、３１ 初期順列生成部、３２，３２Ａ 部分列選択部、３３，３３Ａ，３３Ｂ 順列変換部、４０ プロセッサ、４０ｃ ＣＰＵ、４１ メモリ、４２ 記録媒体、４３ 表示インタフェース部、４４ 入力インタフェース部、４５ 通信インタフェース部、４６ 信号路、Ｚ１〜Ｚ５ 移動体、ＲＳ 共有リソース、ＰＳ 部分列。 1, 1A, 1B scheduling device, 1HW information processing device, 10, 10A, 10B optimization unit, 11 optimization control unit, 12 schedule selection unit, 13 data editing processing unit, 14 interface unit, 15 display unit, 16 operation input Unit, 20 data storage unit, 21 mobile object information storage unit, 22 schedule storage unit, 23 constraint storage unit, 24 suitable information storage unit, 25 inappropriate information storage unit, 30 scheduling processing unit, 31 initial permutation generation unit, 32, 32A Partial sequence selection unit, 33, 33A, 33B Permutation conversion unit, 40 processor, 40c CPU, 41 memory, 42 recording medium, 43 display interface unit, 44 input interface unit, 45 communication interface unit, 46 signal path, Z 1 to Z 5 mobile, RS shared resources, PS subsequence.
Claims (22)
前記スケジュール候補に基づいて構成される移動体識別子の順列候補から部分列を選択する部分列選択部と、
前記移動体のカテゴリを基準として前記部分列を並べ替えることで前記順列候補を新たな順列に変換する順列変換部と、
前記スケジューリング処理部で生成された複数のスケジュール候補の中から、最大の評価値を有するスケジュール候補を選択するスケジュール選択部と、
移動体識別子の初期順列を生成する初期順列生成部と
を備え、
前記スケジューリング処理部は、前記初期順列及び前記新たな順列の各々を前記入力順列として使用して前記複数のスケジュール候補を生成し且つ前記複数のスケジュール候補の評価値を算出する、
ことを特徴とするスケジューリング装置。 Obtaining an input permutation that is an array of mobile identifiers that determine the order of a plurality of mobile units that use a shared resource, and assigning a scheduled use time that satisfies a predetermined constraint condition to the plurality of mobile units A scheduling processing unit that generates schedule candidates by executing in the order of the input permutation and calculates an evaluation value of the schedule candidates;
A partial sequence selection unit that selects a partial sequence from permutation candidates of mobile identifiers configured based on the schedule candidates;
A permutation conversion unit that converts the permutation candidates into a new permutation by rearranging the subsequences based on the category of the mobile object;
A schedule selection unit that selects a schedule candidate having the maximum evaluation value from a plurality of schedule candidates generated by the scheduling processing unit;
An initial permutation generating unit for generating an initial permutation of mobile object identifiers,
The scheduling processing unit generates the plurality of schedule candidates using each of the initial permutation and the new permutation as the input permutation, and calculates an evaluation value of the plurality of schedule candidates.
The scheduling apparatus characterized by the above-mentioned.
前記入力順列から部分列を選択する部分列選択部と、
前記移動体のカテゴリを基準として前記部分列を並べ替えることで前記入力順列を新たな順列に変換する順列変換部と、
前記スケジューリング処理部で生成された複数のスケジュール候補の中から、最大の評価値を有するスケジュール候補を選択するスケジュール選択部と、
移動体識別子の初期順列を生成する初期順列生成部と
を備え、
前記スケジューリング処理部は、前記初期順列及び前記新たな順列の各々を前記入力順列として使用して前記複数のスケジュール候補を生成し且つ前記複数のスケジュール候補の評価値を算出する、
ことを特徴とするスケジューリング装置。 Obtaining an input permutation that is an array of mobile identifiers that determine the order of a plurality of mobile units that use a shared resource, and assigning a scheduled use time that satisfies a predetermined constraint condition to the plurality of mobile units A scheduling processing unit that generates schedule candidates by executing in the order of the input permutation and calculates an evaluation value of the schedule candidates;
A subsequence selection unit for selecting a subsequence from the input permutation;
A permutation conversion unit that converts the input permutation into a new permutation by rearranging the subsequences based on the category of the moving object;
A schedule selection unit that selects a schedule candidate having the maximum evaluation value from a plurality of schedule candidates generated by the scheduling processing unit;
An initial permutation generating unit for generating an initial permutation of mobile object identifiers,
The scheduling processing unit generates the plurality of schedule candidates using each of the initial permutation and the new permutation as the input permutation, and calculates an evaluation value of the plurality of schedule candidates.
The scheduling apparatus characterized by the above-mentioned.
前記制約条件は、前記使用可能時間帯内に前記使用予定時刻が設定されるとの第１の制約と、前記複数の移動体の移動体間の間隔が前記規定間隔以上であるとの第２の制約とを有する条件であることを特徴とするスケジューリング装置。 3. The scheduling apparatus according to claim 1 or 2, wherein a data resource storage unit stores a usable time zone of the shared resource allocated to each of the plurality of mobile units and a specified interval between the mobile units. Further comprising
The restriction condition includes a first restriction that the scheduled use time is set within the usable time zone, and a second restriction that an interval between moving bodies of the plurality of moving bodies is equal to or greater than the specified interval. The scheduling apparatus is characterized in that the condition has the following constraints.
前記順列変換部は、前記好適情報を探索して前記好適情報の中から前記部分列に合致する移動体数の組み合わせに対応するカテゴリの好適な順序を見つけ出し、当該見つけ出された好適な順序で前記部分列を並べ替えることを特徴とするスケジューリング装置。 3. The scheduling apparatus according to claim 1, wherein suitable information for determining at least one correspondence relationship between a combination of the number of moving objects respectively assigned to a plurality of categories and a suitable order of the categories is stored. A suitable information storage unit,
The permutation conversion unit searches the suitable information to find a suitable order of categories corresponding to the combination of the number of moving objects that matches the partial sequence from the suitable information, and in the found suitable order A scheduling apparatus that rearranges the partial sequences.
前記順列変換部は、前記不適情報を探索して当該不適情報の中から前記部分列に合致する移動体数の組み合わせに対応するカテゴリの不適な順序を見つけ出し、当該見つけ出された不適な順序以外の順序で前記部分列を並べ替えることを特徴とするスケジューリング装置。 The scheduling apparatus according to any one of claims 1, 2, and 5, wherein a combination between a combination of the number of mobile bodies respectively assigned to a plurality of types of categories and an inappropriate order of the categories is provided. An inappropriate information storage unit storing inappropriate information for determining one or more correspondences;
The permutation conversion unit searches the unsuitable information to find out an unsuitable order of categories corresponding to the combination of the number of mobile bodies matching the partial sequence from the unsuitable information, and finds the unsuitable order other than the found unsuitable order. The scheduling apparatus is characterized by rearranging the partial sequences in the following order.
共有リソースを使用する複数の移動体の順序を定める移動体識別子の初期順列を生成するステップと
前記初期順列に基づき、前記複数の移動体に対して、予め決められた制約条件を満たす使用予定時刻の割り当てを前記初期順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するステップと、
前記初期順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の評価値を算出するステップと、
前記スケジュール候補に基づいて構成される移動体識別子の順列候補から部分列を選択するステップと、
前記移動体のカテゴリを基準として前記部分列を並べ替えることで前記順列候補を新たな順列に変換するステップと、
前記新たな順列に基づき、前記複数の移動体に対して前記制約条件を満たす使用予定時刻の割り当てを前記新たな順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するステップと、
前記新たな順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の評価値を算出するステップと、
前記初期順列に基づいて生成された当該スケジュール候補及び前記新たな順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の中から、最大の評価値を有するスケジュール候補を選択するステップと
を備えることを特徴とするスケジューリング方法。 A scheduling method executed in an information processing apparatus,
A step of generating an initial permutation of mobile body identifiers that determines the order of a plurality of mobile bodies that use a shared resource; and a scheduled use time that satisfies a predetermined constraint condition for the plurality of mobile bodies based on the initial permutation Generating schedule candidates by performing the assignments in the order of the initial permutations;
Calculating an evaluation value of the schedule candidate generated based on the initial permutation;
Selecting a subsequence from permutation candidates of mobile identifiers configured based on the schedule candidates;
Converting the permutation candidates into a new permutation by rearranging the subsequences based on the category of the mobile object;
Based on the new permutation, generating schedule candidates by executing allocation of scheduled use times satisfying the constraint conditions for the plurality of mobile objects in the order of the new permutation;
Calculating an evaluation value of the schedule candidate generated based on the new permutation;
Selecting the schedule candidate having the maximum evaluation value from the schedule candidate generated based on the initial permutation and the schedule candidate generated based on the new permutation. Scheduling method.
共有リソースを使用する複数の移動体の順序を定める移動体識別子の初期順列を生成するステップと
前記初期順列に基づき、前記複数の移動体に対して、予め決められた制約条件を満たす使用予定時刻の割り当てを前記初期順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するステップと、
前記初期順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の評価値を算出するステップと、
前記初期順列から部分列を選択するステップと、
前記移動体のカテゴリを基準として前記部分列を並べ替えることで前記初期順列を新たな順列に変換するステップと、
前記新たな順列に基づき、前記複数の移動体に対して前記制約条件を満たす使用予定時刻の割り当てを前記新たな順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するステップと、
前記新たな順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の評価値を算出するステップと、
前記初期順列に基づいて生成された当該スケジュール候補及び前記新たな順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の中から、最大の評価値を有するスケジュール候補を選択するステップと
を備えることを特徴とするスケジューリング方法。 A scheduling method executed in an information processing apparatus,
A step of generating an initial permutation of mobile body identifiers that determines the order of a plurality of mobile bodies that use a shared resource; and a scheduled use time that satisfies a predetermined constraint condition for the plurality of mobile bodies based on the initial permutation Generating schedule candidates by performing the assignments in the order of the initial permutations;
Calculating an evaluation value of the schedule candidate generated based on the initial permutation;
Selecting a subsequence from the initial permutation;
Transforming the initial permutation into a new permutation by reordering the subsequences based on the category of the mobile;
Based on the new permutation, generating schedule candidates by executing allocation of scheduled use times satisfying the constraint conditions for the plurality of mobile objects in the order of the new permutation;
Calculating an evaluation value of the schedule candidate generated based on the new permutation;
Selecting the schedule candidate having the maximum evaluation value from the schedule candidate generated based on the initial permutation and the schedule candidate generated based on the new permutation. Scheduling method.
前記新たな順列から部分列を選択するステップと、
前記移動体のカテゴリを基準として、前記新たな順列から選択された当該部分列を並べ替えることで前記新たな順列を別の新たな順列に変換するステップと、
前記別の新たな順列に基づき、前記複数の移動体に対して前記制約条件を満たす使用予定時刻の割り当てを前記別の新たな順列の順番で実行することによりスケジュール候補を生成するステップと、
前記別の新たな順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の評価値を算出するステップと、
前記初期順列に基づいて生成された当該スケジュール候補、前記新たな順列に基づいて生成された当該スケジュール候補、及び前記別の新たな順列に基づいて生成された当該スケジュール候補の中から、最大の評価値を有するスケジュール候補を選択するステップと
を更に備えることを特徴とするスケジューリング方法。 The scheduling method according to claim 21, wherein
Selecting a subsequence from the new permutation;
Converting the new permutation into another new permutation by rearranging the subsequence selected from the new permutation with reference to the category of the mobile object;
Generating schedule candidates by executing allocation of scheduled use times satisfying the constraint condition for the plurality of mobile objects in the order of the another new permutation based on the other new permutation;
Calculating an evaluation value of the schedule candidate generated based on the other new permutation;
The maximum evaluation among the schedule candidate generated based on the initial permutation, the schedule candidate generated based on the new permutation, and the schedule candidate generated based on the other new permutation Selecting a schedule candidate having a value.
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