JP6594394B2 - Update apparatus, update method, and update program - Google Patents

Description

本発明は、データを更新する更新装置、更新方法、および更新プログラムに関する。   The present invention relates to an update device, an update method, and an update program for updating data.

生産計画における制約条件をユ−ザが設定する場合に生産計画を割り付ける際の内部処理を知らなくても設定できる生産計画装置がある（たとえば、下記特許文献１を参照。）。この生産計画装置では、ジョブ割当前負荷評価部は製品の１日の生産要求個数に基づいて負荷評価値を算出し、制約条件選択部は上記負荷評価値により生産計画の制約条件を最も厳しいレベルを基準として、履歴から緩和候補となるものを複数個自動選択した上で、優先順位に従って出力するか、緩和内容候補を自動生成し、適用制約条件表示部に表示してユーザが最適なものを選択できるようにする。次に、要求ジョブ割当部が製品の１日の生産要求個数を上記の最適な制約条件の内容を満足するように生産設備と生産時間への割り当てを行う。生産計画評価部は要求ジョブの割当て終了時に上記割り当てに基づいて生産計画評価関数を用いて生産計画の評価値を求めてその評価値を制約条件記憶部に引き渡す。   There is a production planning device that can be set without knowing internal processing when assigning a production plan when a user sets a constraint condition in the production plan (see, for example, Patent Document 1 below). In this production planning device, the pre-job allocation load evaluation unit calculates the load evaluation value based on the number of daily production requests of the product, and the constraint condition selection unit uses the load evaluation value to set the constraint condition of the production plan to the strictest level. Based on the above, automatically select a number of mitigation candidates from the history and output them according to priority, or automatically generate mitigation content candidates and display them on the application constraint display section to select the best one for the user Allow selection. Next, the requested job assigning unit assigns the requested number of products to be produced per day to the production equipment and production time so as to satisfy the contents of the above-mentioned optimum constraint conditions. The production plan evaluation unit obtains an evaluation value of the production plan using a production plan evaluation function based on the above assignment at the end of the allocation of the requested job, and delivers the evaluation value to the constraint condition storage unit.

特開平９−９１３５３号公報JP-A-9-91353

しかしながら、上述した従来技術では、生産計画立案処理において、予め設定されたマスタ情報に基づいて一時的な制約条件を内部的に生成するが、優先順位は静的に決定されている。したがって、制約条件の位置が不適切な場合があり、所望する生産計画が立案されないという問題がある。   However, in the above-described prior art, temporary restriction conditions are generated internally based on preset master information in the production planning process, but the priority order is statically determined. Therefore, there is a case where the position of the constraint condition is inappropriate, and there is a problem that a desired production plan is not drawn up.

本発明は、制約条件の挿入位置の最適化を図ることを目的とする。   An object of the present invention is to optimize the insertion position of a constraint condition.

本願において開示される発明の一側面となる更新装置、更新方法、および更新プログラムは、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する更新装置、更新方法、および更新プログラムであって、前記プロセッサは、新規の制約条件が第１挿入位置に追加された計画立案プログラムの実行により得られた立案結果に基づいて、前記立案結果を評価する評価指標の値を算出する算出処理と、前記算出処理によって算出された評価指標の値が出力された結果、前記評価指標に対する評価結果を取得する取得処理と、前記取得処理によって取得された評価結果に基づいて、前記新規の制約条件の挿入先を前記第１挿入位置から第２挿入位置に変更する変更処理と、を実行することを特徴とする。   An update apparatus, an update method, and an update program according to an aspect of the invention disclosed in the present application are an update apparatus, an update method, and an update program that include a processor that executes a program and a storage device that stores the program. The processor calculates a value of an evaluation index for evaluating the planning result based on a planning result obtained by executing the planning program in which a new constraint condition is added to the first insertion position. And a result of outputting the value of the evaluation index calculated by the calculation process, an acquisition process for acquiring an evaluation result for the evaluation index, and the new constraint condition based on the evaluation result acquired by the acquisition process And a change process for changing the insertion destination from the first insertion position to the second insertion position.

本発明の代表的な実施の形態によれば、制約条件の追加に伴うメンテナンスの負荷を低減することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。   According to the exemplary embodiment of the present invention, it is possible to reduce the maintenance load accompanying the addition of the constraint condition. Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the description of the following embodiments.

図１は、制約条件の更新例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of updating constraint conditions. 図２は、更新装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the update device. 図３は、品種マスタの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the product type master. 図４は、製造条件マスタの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the manufacturing condition master. 図５は、制約条件マスタの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the stored contents of the constraint condition master. 図６は、フィードバックテーブルの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of an example of the contents stored in the feedback table. 図７は、評価ＤＢの記憶内容例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the evaluation DB. 図８は、更新装置による更新処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of an update processing procedure performed by the update device. 図９は、図８に示したマスタ更新処理（ステップＳ８０１）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the master update processing (step S801) shown in FIG. 図１０は、図８に示した挿入処理（ステップＳ８０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the insertion processing (step S802) shown in FIG. 図１１は、図８に示した計画立案処理（ステップＳ８０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the planning process (step S803) shown in FIG. 図１２は、図８に示した評価結果のフィードバック処理（ステップＳ８０７）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the evaluation result feedback processing (step S807) shown in FIG.

＜制約条件の更新例＞
図１は、制約条件の更新例を示す説明図である。更新装置１００は、ある計画対象データ１３０を入力し、計画対象データ１３０を制約する制約条件に従って計画を立案して、立案結果データ１４１および評価指標Ｘｉの値（以下、評価指標値）１４２を出力する。 <Update example of constraint conditions>
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of updating constraint conditions. The update apparatus 100 inputs certain planning target data 130, formulates a plan according to the constraint conditions that limit the planning target data 130, and outputs the planning result data 141 and the value (hereinafter referred to as evaluation index value) 142 of the evaluation index Xi. To do.

計画対象データ１３０は、ある計画に必要なデータであり、たとえば、製造業であれば、材料ａ〜ｄ、材料ａ〜ｄの個数、材料ａ〜ｄを利用する順序（ａ→ｂ→ｃ→ｄ）を示すデータであり、配送業であれば、配送物ａ〜ｄ、配送物ａ〜ｄの個数、配送物ａ〜ｄの配送順序および配送先を示すデータである。   The planning target data 130 is data necessary for a certain plan. For example, in the case of the manufacturing industry, the order of using the materials a to d, the number of the materials a to d, and the materials a to d (a → b → c → d) is data indicating delivery items a to d, the number of delivery items a to d, the delivery order and delivery destinations of the delivery items a to d.

立案結果データ１４１は、計画立案により、計画対象データ１３０を修正したデータである。たとえば、製造業であれば、材料ａ〜ｄ、材料ａ〜ｄの修正後の個数、材料ａ〜ｄを利用する修正後の順序（ｃ→ａ→ｄ→ｂ）を示すデータであり、配送業であれば、配送物ａ〜ｄ、配送物ａ〜ｄの修正後の個数、配送物ａ〜ｄの修正後の配送順序（ｃ→ａ→ｄ→ｂ）および配送先を示すデータである。   The planning result data 141 is data obtained by correcting the planning target data 130 by planning. For example, in the case of the manufacturing industry, the data indicates the materials a to d, the number of materials a to d after correction, and the corrected order (c → a → d → b) using the materials a to d. In the case of business, it is data indicating the delivery items a to d, the corrected number of the delivery items a to d, the delivery order after the delivery items a to d are corrected (c → a → d → b), and the delivery destination. .

評価指標値１４２は、立案結果データ１４１を計画立案者Ｈに評価してもらうための指標値である。評価指標Ｘｉ（ｉは１以上の整数）は、あらかじめ設定された関数であり、計画対象データ１３０を変数とする。評価指標Ｘｉは、製造業であれば、たとえば、材料ａ〜ｄを用いた場合の総製造時間や材料ａ〜ｄを用いた設備の稼働率を求める関数である。配送業であれば、たとえば、配送物ａ〜ｄの総量、総配送距離、総配送時間を求める関数である。   The evaluation index value 142 is an index value for allowing the planner H to evaluate the planning result data 141. The evaluation index Xi (i is an integer of 1 or more) is a function set in advance, and the planning target data 130 is a variable. If it is a manufacturing industry, the evaluation index | exponent Xi is a function which calculates | requires the operation rate of the installation using the total manufacturing time at the time of using material ad, and material ad. In the case of the delivery business, for example, a function for obtaining the total amount of deliverables a to d, the total delivery distance, and the total delivery time.

更新装置１００は、プログラム群１１０と、ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）１２０と、を有する。プログラム群１１０は、エディタ１１１、コンパイラ１１２、ソルバ１１３、更新プログラム１１４を含む。エディタ１１１は、ソルバ１１３を編集するためのプログラムである。コンパイラ１１２は、入力データを翻訳するためのプログラムである。   The update device 100 includes a program group 110 and a DB (Database) 120. The program group 110 includes an editor 111, a compiler 112, a solver 113, and an update program 114. The editor 111 is a program for editing the solver 113. The compiler 112 is a program for translating input data.

ソルバ１１３は、計画立案を実行するための計画立案プログラムである。本実施例では、ソルバ１１３は、更新装置１００内にあるが、更新装置１００と通信可能な外部の装置が有し、当該装置が計画対象データ１３０を直接または更新装置１００を介して入力してソルバ１１３で計画立案を実行し、立案結果データ１４１を更新装置１００に送信することとしてもよい。   The solver 113 is a planning program for executing planning. In this embodiment, the solver 113 is in the update device 100, but is included in an external device that can communicate with the update device 100, and the device inputs the planning target data 130 directly or via the update device 100. The solver 113 may execute planning and transmit the planning result data 141 to the update device 100.

更新プログラム１１４は、マスタ更新要求１５１が与えられた場合にマスタ（品種マスタ１２１、製造条件マスタ１２２、制約条件マスタ１２３）を更新したり、ソルバ１１３内の制約条件の挿入位置を探索してソルバ１１３を更新するためのプログラムである。   The update program 114 updates the master (product type master 121, manufacturing condition master 122, constraint condition master 123) when the master update request 151 is given, or searches for the insertion position of the constraint condition in the solver 113 to solve the solver. 113 is a program for updating 113.

ＤＢ１２０は、品種マスタ１２１と、製造条件マスタ１２２と、制約条件マスタ１２３と、フィードバックテーブル１２４と、評価ＤＢ１２５と、を有する。品種マスタ１２１は、計画対象データ１３０となる対象物（材料、部品、商品など）の種類を規定するマスタテーブルである。品種マスタ１２１の詳細については、図３で後述する。   The DB 120 includes a product type master 121, a manufacturing condition master 122, a constraint condition master 123, a feedback table 124, and an evaluation DB 125. The product type master 121 is a master table that defines the types of objects (materials, parts, products, etc.) that become the planning target data 130. Details of the product master 121 will be described later with reference to FIG.

製造条件マスタ１２２は、作業工程や設備、作業時間などの製造条件を規定するマスタテーブルである。製造条件マスタ１２２の詳細については、図４で後述する。制約条件マスタ１２３は、上述したように、計画対象データ１３０を制約する制約条件（たとえば、材料の重量の範囲など）を規定するマスタテーブルである。制約条件マスタ１２３の詳細については、図５で後述する。   The manufacturing condition master 122 is a master table that defines manufacturing conditions such as work processes, equipment, and work time. Details of the manufacturing condition master 122 will be described later with reference to FIG. As described above, the constraint condition master 123 is a master table that defines a constraint condition (for example, a range of material weight) that restricts the planning target data 130. Details of the constraint condition master 123 will be described later with reference to FIG.

フィードバックテーブル１２４は、計画立案者Ｈからの評価結果を更新装置１００にフィードバックするためのテーブルである。フィードバックテーブル１２４の詳細については、図６で後述する。評価ＤＢ１２５は、評価指標Ｘｉに関する情報を格納するデータベースである。評価ＤＢ１２５の詳細については、図７で後述する。   The feedback table 124 is a table for feeding back the evaluation result from the planner H to the update device 100. Details of the feedback table 124 will be described later with reference to FIG. The evaluation DB 125 is a database that stores information related to the evaluation index Xi. Details of the evaluation DB 125 will be described later with reference to FIG.

つぎに、更新装置１００による制約条件の更新処理例について説明する。（１）更新装置１００は、計画対象データ１３０を取得する。（２）計画立案者Ｈは、更新装置１００に対してマスタ更新要求１５１をおこなう。ここでは、計画立案者Ｈは、マスタ更新要求１５１として、新規の制約条件の追加をおこなう。   Next, an example of constraint condition update processing by the update device 100 will be described. (1) The update device 100 acquires the planning target data 130. (2) The planner H makes a master update request 151 to the update device 100. Here, the planner H adds a new constraint as the master update request 151.

（３）更新装置１００は、ソルバ１１３を実行することにより、立案結果データ１４１および評価指標値１４２を出力する。（４）計画立案者Ｈは、（３）の立案結果データ１４１および評価指標値１４２を確認して、フィードバックテーブル１２４に評価指標値１４２に対する評価結果入力１５２をおこなう。（５）更新装置１００は、評価結果に従ってソルバ１１３内での新規の制約条件の挿入先を更新し、再度（３）の計画立案を実行する。以下、（４）⇒（５）⇒（３）⇒（４）⇒（５）…を繰り返し、計画立案者Ｈが、立案結果データ１４１および評価指標値１４２に満足した場合に、更新装置１００は更新処理を終了する。   (3) The updating apparatus 100 outputs the planning result data 141 and the evaluation index value 142 by executing the solver 113. (4) The planner H confirms the planning result data 141 and the evaluation index value 142 of (3), and inputs the evaluation result 152 for the evaluation index value 142 in the feedback table 124. (5) The update device 100 updates the insertion destination of the new constraint condition in the solver 113 according to the evaluation result, and executes the planning of (3) again. Thereafter, when the planner H is satisfied with the plan result data 141 and the evaluation index value 142 by repeating (4) → (5) → (3) → (4) → (5). The update process ends.

このように、（３）⇒（４）⇒（５）のサイクルを繰り返すことにより、新規の制約条件の最適な挿入位置を探索することができ、ソルバ１１３のメンテナンスの容易化とソルバ１１３による計画立案の高精度化とを実現することができる。なお、計画立案者Ｈとは、計画を立案した者のほか、更新装置１００をメンテナンスするユーザも含む。   As described above, by repeating the cycle of (3) → (4) → (5), it is possible to search for the optimum insertion position of the new constraint condition, thereby facilitating maintenance of the solver 113 and planning by the solver 113. It is possible to achieve high accuracy of planning. Note that the planner H includes not only a person who made a plan but also a user who maintains the update apparatus 100.

＜更新装置１００のハードウェア構成例＞
図２は、更新装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。更新装置１００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、更新装置１００を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワークと接続し、データを送受信する。 <Hardware Configuration Example of Update Device 100>
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the update device 100. The update apparatus 100 includes a processor 201, a storage device 202, an input device 203, an output device 204, and a communication interface (communication IF) 205. The processor 201, the storage device 202, the input device 203, the output device 204, and the communication IF 205 are connected by a bus 206. The processor 201 controls the update device 100. The storage device 202 serves as a work area for the processor 201. The storage device 202 is a non-temporary or temporary recording medium that stores various programs and data. Examples of the storage device 202 include a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a HDD (Hard Disk Drive), and a flash memory. The input device 203 inputs data. Examples of the input device 203 include a keyboard, a mouse, a touch panel, a numeric keypad, and a scanner. The output device 204 outputs data. Examples of the output device 204 include a display and a printer. The communication IF 205 is connected to a network and transmits / receives data.

＜テーブルの記憶内容例＞
つぎに、図３〜図７を用いて、ＤＢ１２０内の各テーブル１２１〜１２４および評価ＤＢ１２５の記憶内容例について説明する。なお、なお、以降の説明において、ＡＡフィールドｂｂｂ（ＡＡはフィールド名、ｂｂｂは符号）の値を、ＡＡｂｂｂと表記する場合がある。たとえば、品種フィールド３０１の値を、品種３０１と表記する。 <Example of stored contents of table>
Next, examples of stored contents of the tables 121 to 124 and the evaluation DB 125 in the DB 120 will be described with reference to FIGS. In the following description, the value of the AA field bbb (AA is a field name and bbb is a code) may be expressed as AAbbb. For example, the value of the product type field 301 is expressed as product type 301.

図３は、品種マスタ１２１の記憶内容例を示す説明図である。品種マスタ１２１は、品種フィールド３０１と、成分フィールド３０２と、成分値フィールド３０３と、項目フィールド３０４と、値フィールド３０５と、を有する。同一行における各フィールド３０１〜３０５の値の集合が品種情報となる１つのエントリを構成する。品種フィールド３０１は、値として品種を格納する記憶領域である。品種３０１は、設計対象を特定する種類であり、たとえば、材料であれば、「ステンレス鋼」などである。成分フィールド３０２は、値として品種３０１の成分を格納する記憶領域である。成分３０２は、具体的には、たとえば、品種３０１が「ステンレス鋼」であれば、「鉄」、「クロム」である。成分値フィールド３０３は、値として成分値を格納する記憶領域である。成分値３０３は、成分３０２の値である。   FIG. 3 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the product type master 121. The product master 121 includes a product field 301, a component field 302, a component value field 303, an item field 304, and a value field 305. A set of values of the fields 301 to 305 in the same row constitutes one entry serving as product type information. The product type field 301 is a storage area for storing the product type as a value. The type 301 is a type for specifying a design target, and for example, “stainless steel” in the case of a material. The component field 302 is a storage area for storing the component of the product type 301 as a value. Specifically, the component 302 is, for example, “iron” or “chromium” when the type 301 is “stainless steel”. The component value field 303 is a storage area for storing a component value as a value. The component value 303 is the value of the component 302.

項目フィールド３０４は、値として項目を格納する記憶領域である。項目３０４とは、「重さ」や「長さ」など品種３０１の成分３０２についての属性を示す情報である。値フィールド３０５は、値として項目３０４の値を格納する記憶領域である。図３のエントリ３１１は、品種３０１である「Ａ」の成分３０２が「Ｘ」であり、その成分値３０３が「１０」、項目３０４である「重さ」の値３０５が「３０」であることを示す。また、成分値３０３が「１０→２０」となっているのは、図１のマスタ更新要求１５１が、エントリ３１１の成分値３０３を「１０」から「２０」に更新する入力であることを示す。また、ハッチングが施されているエントリ３１２は、図１のマスタ更新要求１５１で追加された情報であることを示す。   The item field 304 is a storage area for storing items as values. The item 304 is information indicating attributes of the component 302 of the product type 301 such as “weight” and “length”. The value field 305 is a storage area for storing the value of the item 304 as a value. In the entry 311 of FIG. 3, the component 302 of “A” that is the type 301 is “X”, the component value 303 is “10”, and the “weight” value 305 that is the item 304 is “30”. It shows that. Also, the component value 303 is “10 → 20” indicates that the master update request 151 in FIG. 1 is an input for updating the component value 303 of the entry 311 from “10” to “20”. . The hatched entry 312 indicates information added by the master update request 151 in FIG.

図４は、製造条件マスタ１２２の記憶内容例を示す説明図である。製造条件マスタ１２２は、品種フィールド３０１と、工程フィールド４０２と、設備フィールド４０３と、処理時間フィールド４０４と、を有する。同一行における各フィールド３０１、４０２〜４０４の値の集合が製造条件となる１つのエントリを構成する。工程フィールド４０２は、値として工程を格納する記憶領域である。工程４０２は、品種３０１を用いて行われる作業または処理である。設備フィールド４０３は、値として設備を格納する記憶領域である。設備４０３は、工程４０２に用いられる機械、道具または施設である。処理時間フィールド４０４は、値として処理時間を格納する記憶領域である。処理時間４０４は、工程４０２において設備４０３を用いた場合の品種３０１の処理に要する時間である。   FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the manufacturing condition master 122. The manufacturing condition master 122 has a product type field 301, a process field 402, an equipment field 403, and a processing time field 404. A set of values of the fields 301 and 402 to 404 in the same row constitutes one entry as a manufacturing condition. The process field 402 is a storage area for storing a process as a value. Step 402 is an operation or process performed using the product type 301. The equipment field 403 is a storage area for storing equipment as a value. The equipment 403 is a machine, tool, or facility used in the process 402. The processing time field 404 is a storage area for storing the processing time as a value. The processing time 404 is the time required for processing the product type 301 when the equipment 403 is used in step 402.

エントリ４１１は、工程４０２である「１」において設備４０３である「ＸＸ」を用いて品種３０１が「Ａ」の処理に要する処理時間４０４が「２０」であることを示す。また、処理時間４０４が「２０→３０」となっているのは、図１のマスタ更新要求１５１が、エントリ４１１の処理時間４０４を「２０」から「３０」に更新する入力であることを示す。また、ハッチングが施されているエントリ４１２は、図１のマスタ更新要求１５１で追加された情報であることを示す。   The entry 411 indicates that the processing time 404 required for the process of “A” for the product type 301 using “XX” as the equipment 403 in “1” as the process 402 is “20”. Further, the processing time 404 is “20 → 30” indicates that the master update request 151 in FIG. 1 is an input for updating the processing time 404 of the entry 411 from “20” to “30”. . Further, the hatched entry 412 indicates that the information is added by the master update request 151 in FIG.

図５は、制約条件マスタ１２３の記憶内容例を示す説明図である。制約条件マスタ１２３は、優先度フィールド５０１と、制約タイプフィールド５０２と、変数１フィールド５０３と、値１フィールド５０４と、変数２フィールド５０５と、値２フィールド５０６と、を有する。同一行における各フィールド５０１〜５０６の値の集合が制約条件となる１つのエントリを構成する。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the constraint condition master 123. The constraint condition master 123 has a priority field 501, a constraint type field 502, a variable 1 field 503, a value 1 field 504, a variable 2 field 505, and a value 2 field 506. A set of values of the fields 501 to 506 in the same row constitutes one entry as a constraint condition.

優先度フィールド５０１は、値として優先度を格納する記憶領域である。優先度５０１は、制約条件の重要性の高さを示す情報である。ここでは、優先度５０１が小さいほど重要であり、優先順位が高いものとする。制約タイプフィールド５０２は、値として制約タイプを格納する記憶領域である。制約タイプ５０２は、「範囲」、「順序」など制約の型（タイプ）である。   The priority field 501 is a storage area for storing priority as a value. The priority 501 is information indicating the importance of the constraint condition. Here, it is assumed that the smaller the priority 501 is, the higher the priority is. The constraint type field 502 is a storage area for storing a constraint type as a value. The constraint type 502 is a constraint type (type) such as “range” and “order”.

変数１フィールド５０３は、値として変数１を格納する記憶領域である。変数１ ５０３は、制約タイプ５０２に適用される１つ目の変数である。変数２フィールド５０５、変数３フィールド（不図示）以降も同様である。値１フィールド５０４は、値として値１を格納する記憶領域である。値１ ５０４は、変数１ ５０３の値である。値２フィールド５０６、値３フィールド（不図示）以降も同様である。なお、変数２ ５０６が空欄の場合、値２ ５０６は、直前の変数１ ５０３の値を意味する。   The variable 1 field 503 is a storage area for storing the variable 1 as a value. A variable 1 503 is a first variable applied to the constraint type 502. The same applies to the variable 2 field 505 and the variable 3 field (not shown). A value 1 field 504 is a storage area for storing a value 1 as a value. Value 1 504 is the value of variable 1 503. The same applies to the value 2 field 506 and the value 3 field (not shown). When the variable 2 506 is blank, the value 2 506 means the value of the immediately preceding variable 1 503.

エントリ５１１は、優先度５０１が「１」の制約条件、すなわち、最優先度の制約条件である。エントリ５１１は、変数１ ５０３および制約タイプ５０２である「重量」の「範囲」が、値１ ５０４および値２ ５０６で規定される「１００」〜「５００」となる制約条件である。エントリ５１２は、優先度５０１が「２」の制約条件である。エントリ５２０は、図１のマスタ更新要求１５１で追加された新規の制約条件であり、その優先度５０１は「２」である。したがって、エントリ５２０が追加されると、エントリ５１２の優先度５０１が「２」から「３」に変更される。   The entry 511 is a constraint condition with a priority 501 of “1”, that is, a constraint condition with the highest priority. An entry 511 is a constraint condition in which “range” of “weight” which is the variable 1 503 and the constraint type 502 is “100” to “500” defined by the value 1 504 and the value 2 506. The entry 512 is a constraint condition with a priority 501 of “2”. The entry 520 is a new restriction condition added by the master update request 151 in FIG. 1, and the priority 501 is “2”. Therefore, when the entry 520 is added, the priority 501 of the entry 512 is changed from “2” to “3”.

図６は、フィードバックテーブル１２４の記憶内容例を示す説明図である。フィードバックテーブル１２４は、計画立案試行回数フィールド６０１と、制約条件の挿入行フィールド６０２と、評価関数Ｐ１フィールド６０３と、評価指標Ｘ１フィールド６０４〜評価指標Ｘ６フィールド６０８を有する。同一行における各フィールド６０１〜６０８の値の集合がフィードバック情報となる１つのエントリを構成する。フィードバックテーブル１２４の初期状態は、エントリがない状態であり、計画立案が施行される都度、エントリが追加される。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the feedback table 124. The feedback table 124 includes a planning trial number field 601, a constraint insertion row field 602, an evaluation function P1 field 603, and an evaluation index X1 field 604 to an evaluation index X6 field 608. A set of values of the fields 601 to 608 in the same row constitutes one entry serving as feedback information. The initial state of the feedback table 124 is a state in which there is no entry, and an entry is added every time planning is executed.

計画立案試行回数フィールド６０１は、計画立案試行回数を格納する記憶領域である。計画立案試行回数６０１は、ソルバ１１３が計画立案を試行した回数である。計画立案試行回数６０１を変数として用いる場合は、計画立案試行回数ｍと表記する。制約条件の挿入行フィールド６０２は、制約条件の挿入行を格納する記憶領域である。制約条件の挿入行６０２は、ソルバ１１３内に挿入される制約条件の挿入先である。制約条件の挿入行６０２を変数として用いる場合は、制約条件の挿入行ｎと表記する。   The planning trial number field 601 is a storage area for storing the number of planning trials. The number of planning trials 601 is the number of times the solver 113 has tried planning. When the planning trial count 601 is used as a variable, it is expressed as a planning trial count m. The constraint condition insertion line field 602 is a storage area for storing a constraint condition insertion line. The constraint condition insertion row 602 is an insertion destination of the constraint condition to be inserted into the solver 113. When the constraint condition insertion line 602 is used as a variable, it is expressed as a constraint condition insertion line n.

評価関数Ｐ１フィールド６０３は、評価関数Ｐ１の値を格納する記憶領域である。評価関数Ｐ１は、たとえば、下記式（１）のような重み付き線形和により規定される。式（１）中、αｉは、評価指標Ｘｉの重みである。   The evaluation function P1 field 603 is a storage area for storing the value of the evaluation function P1. The evaluation function P1 is defined by, for example, a weighted linear sum as in the following formula (1). In formula (1), αi is the weight of the evaluation index Xi.

評価指標Ｘ１フィールド６０４は、評価指標Ｘ１の値およびそれに対する評価結果を格納する記憶領域である。評価指標Ｘ１フィールド６０４は、更新装置１００の出力デバイス２０４または更新装置１００に通信可能に接続された端末の出力デバイスに表示される。評価結果は、評価指標Ｘ１の値に対する評価の内容であり、具体的には、たとえば、評価指標値１４２の正否を示す「○」（正解）と「×」（不正解）、評価指標値１４２の増減要求を示す「↑」（増加要求）と「↓」（減少要求）、評価指標値１４２の変更要求を示す「ｘ→ｙ」（ｘは変更前の評価指標値１４２、ｙは変更後の評価指標値１４２）がある。評価指標Ｘ２フィールド６０５〜評価指標Ｘ６フィールド６０８、評価指標Ｘ７フィールド（不図示）以降も同様である。   The evaluation index X1 field 604 is a storage area for storing the value of the evaluation index X1 and the evaluation result for the value. The evaluation index X1 field 604 is displayed on the output device 204 of the update apparatus 100 or an output device of a terminal connected to the update apparatus 100 so as to be communicable. The evaluation result is the content of the evaluation with respect to the value of the evaluation index X1. Specifically, for example, “O” (correct answer) and “X” (incorrect answer) indicating whether the evaluation index value 142 is correct or not, and the evaluation index value 142 “↑” (increase request) and “↓” (decrease request) indicating an increase / decrease request of “x”, “x → y” indicating a request to change the evaluation index value 142 (x is the evaluation index value 142 before the change, y is after the change) Evaluation index value 142). The same applies to the evaluation index X2 field 605 to the evaluation index X6 field 608 and the evaluation index X7 field (not shown).

ここで、フィードバックテーブル１２４の更新例について説明する。更新装置１００がソルバ１１３により計画立案の試行を開始した場合、更新装置１００は、エントリ６１１の計画立案試行回数フィールド６０１に「１」を格納する。更新装置１００は、制約条件の挿入行フィールド６０２に「３行目」を格納する。なお、ソルバ１１３の１行目および２行目は、ＮＧ行として試行済みとする。   Here, an example of updating the feedback table 124 will be described. When the updating apparatus 100 starts a trial of planning by the solver 113, the updating apparatus 100 stores “1” in the planning trial number field 601 of the entry 611. The update device 100 stores “third row” in the insertion row field 602 of the constraint condition. Note that the first and second lines of the solver 113 have been tried as NG lines.

更新装置１００は、評価指標値１４２を算出し、その評価指標値１４２を用いて評価関数Ｐ１の値を算出する。更新装置１００は、評価関数Ｐ１フィールド６０３に、算出した評価関数Ｐ１の値を格納する。また、更新装置１００は、立案結果データ１４１および評価指標値１４２を出力デバイス２０４に表示する。更新装置１００は、計画立案者Ｈからの操作入力により、評価指標Ｘ１フィールド６０４〜評価指標Ｘ６フィールド６０８…に、評価結果を入力する。これにより、更新装置１００は、評価指標Ｘ１フィールド６０４〜評価指標Ｘ６フィールド６０８…に、入力された評価結果を格納する。これにより、エントリ６１１が生成される。エントリ６１２〜６１６についても同様である。   The update device 100 calculates the evaluation index value 142, and calculates the value of the evaluation function P1 using the evaluation index value 142. The updating apparatus 100 stores the calculated value of the evaluation function P1 in the evaluation function P1 field 603. Further, the updating apparatus 100 displays the planning result data 141 and the evaluation index value 142 on the output device 204. The updating apparatus 100 inputs the evaluation results in the evaluation index X1 field 604 to the evaluation index X6 field 608... According to the operation input from the planner H. Thereby, the updating apparatus 100 stores the input evaluation results in the evaluation index X1 field 604 to the evaluation index X6 field 608. As a result, an entry 611 is generated. The same applies to the entries 612 to 616.

なお、エントリ生成の際、１つ前のエントリの評価結果が正否（○または×）のみである場合、更新装置１００は、制約条件の挿入行フィールド６０２の値を、１つ前のエントリの値からインクリメント、すなわち、次の行を格納する。これにより、更新装置１００は、新規の制約条件の最適な挿入先の探索を継続する。たとえば、エントリ６１２を生成する場合、更新装置１００は、１つ前のエントリ６１１の制約条件の挿入行である「３行目」をインクリメントして、「４行目」をエントリ６１２に格納する。エントリ６１３，６１４の生成の際も同様である。   When the entry is generated, if the evaluation result of the previous entry is only correct (O or X), the update device 100 sets the value of the insertion line field 602 of the constraint condition to the value of the previous entry. Increment from, that is, store the next row. Thereby, the update apparatus 100 continues searching for the optimum insertion destination of the new constraint condition. For example, when generating the entry 612, the update device 100 increments “third line”, which is the insertion line of the constraint condition of the previous entry 611, and stores “fourth line” in the entry 612. The same applies when the entries 613 and 614 are generated.

エントリ６１５を生成する場合、１つ前のエントリ６１４の評価結果には、増加要求を示す「↑」が含まれている。この場合、更新装置１００は、当該増加要求「↑」が入力された評価指標Ｘｉの値が増加するように、評価指標Ｘｉの重みαｉを更新する。なお、減少要求を示す「↓」が含まれていれば、更新装置１００は、当該減少要求「↑」が入力された評価指標Ｘｉの値が減少するように、評価指標Ｘｉの重みαｉを更新する。また、変更要求「ｘ→ｙ」が含まれていれば、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値が変更要求における変更後の値ｙとなるような評価関数Ｐ２を生成する。したがって、その次のエントリでは、その評価指標Ｘｉの値が評価関数Ｐ２を充足する必要がある。充足していなければ、計画立案者Ｈは、当該次のエントリにおいて、異なる変更要求の値ｙまたは増減要求を評価結果として入力することになる。   When the entry 615 is generated, the evaluation result of the previous entry 614 includes “↑” indicating an increase request. In this case, the updating apparatus 100 updates the weight αi of the evaluation index Xi so that the value of the evaluation index Xi to which the increase request “↑” is input increases. If “↓” indicating a decrease request is included, the updating apparatus 100 updates the weight αi of the evaluation index Xi so that the value of the evaluation index Xi to which the decrease request “↑” is input decreases. To do. If the change request “x → y” is included, the updating apparatus 100 generates an evaluation function P2 such that the value of the evaluation index Xi becomes the value y after the change in the change request. Therefore, in the next entry, the value of the evaluation index Xi needs to satisfy the evaluation function P2. If not satisfied, the planner H inputs a different change request value y or increase / decrease request as an evaluation result in the next entry.

図７は、評価ＤＢ１２５の記憶内容例を示す説明図である。評価ＤＢ１２５は、評価指標フィールド７０１と、重みフィールド７０２と、増減幅フィールド７０３と、実績情報フィールド７０４と、を有する。同一行における各フィールド７０１〜７０４の値の集合が評価情報となる１つのエントリを構成する。評価指標フィールド７０１は、評価指標Ｘｉを格納する記憶領域である。重みフィールド７０２は、式（１）に示した重みαｉを格納する記憶領域である。増減幅フィールド７０３は、重みαｉの増減幅Δαｉを格納する記憶領域である。増減幅Δαｉは、評価指標Ｘｉの評価結果として増減要求が与えられた場合に重みαｉに適用される。   FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the contents stored in the evaluation DB 125. The evaluation DB 125 includes an evaluation index field 701, a weight field 702, an increase / decrease width field 703, and a performance information field 704. A set of values of the fields 701 to 704 in the same row constitutes one entry serving as evaluation information. The evaluation index field 701 is a storage area for storing the evaluation index Xi. The weight field 702 is a storage area for storing the weight αi shown in Expression (1). The increase / decrease width field 703 is a storage area for storing the increase / decrease width Δαi of the weight αi. The increase / decrease width Δαi is applied to the weight αi when an increase / decrease request is given as an evaluation result of the evaluation index Xi.

実績情報フィールド７０４は、実績情報を格納する記憶領域である。実績情報７０４は、過去の評価指標Ｘｉの値（実績値）を含む。更新装置１００は、過去の実績値から確率密度関数７０５（たとえば、正規分布）を求める。確率密度関数７０５は、実績値が格納される都度更新される。更新装置１００は、今回の実績値の信頼性を担保するため、今回の実績値が確率密度関数７０５の信頼区間７０６（たとえば、９９．７％）内であるか否かを判断する。信頼区間７０６は、過去の実績範囲を示す。   The record information field 704 is a storage area for storing record information. The performance information 704 includes the value (actual value) of the past evaluation index Xi. The update device 100 obtains a probability density function 705 (for example, a normal distribution) from past performance values. The probability density function 705 is updated each time the actual value is stored. The update device 100 determines whether or not the current performance value is within a confidence interval 706 (for example, 99.7%) of the probability density function 705 in order to ensure the reliability of the current performance value. A confidence interval 706 indicates a past performance range.

＜更新処理手順例＞
図８は、更新装置１００による更新処理手順例を示すフローチャートである。更新装置１００は、マスタ更新処理（ステップＳ８０１）、挿入処理（ステップＳ８０２）、計画立案処理（ステップＳ８０３）を実行する。つぎに、更新装置１００は、計画立案処理（ステップＳ８０３）の立案結果データ１４１および評価指標値１４２を出力する（ステップＳ８０４）。これにより、計画立案者Ｈは出力デバイス２０４から立案結果データ１４１および評価指標値１４２を視認可能となる。 <Example of update procedure>
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of an update process procedure performed by the update apparatus 100. The update apparatus 100 executes a master update process (step S801), an insertion process (step S802), and a planning process (step S803). Next, the updating apparatus 100 outputs the planning result data 141 and the evaluation index value 142 of the planning process (Step S803) (Step S804). As a result, the planner H can visually recognize the plan result data 141 and the evaluation index value 142 from the output device 204.

更新装置１００は、フィードバックテーブル１２４への評価結果の入力完了を待ち受け（ステップＳ８０５：Ｎｏ）、入力が完了した場合（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、更新終了の指示を待ち受ける（ステップＳ８０６）。更新処理を継続する場合（ステップＳ８０６：Ｎｏ）、更新装置１００は、評価結果のフィードバック処理を実行し（ステップＳ８０７）、ステップＳ８０２に戻る。一方、計画立案者Ｈが立案結果データ１４１および評価指標値１４２に満足している場合など、更新処理を終了する場合（ステップＳ８０６：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、一連の処理を終了する。   The update device 100 waits for the completion of input of the evaluation result to the feedback table 124 (step S805: No), and when the input is completed (step S805: Yes), it waits for an update end instruction (step S806). When the update process is continued (step S806: No), the update apparatus 100 executes an evaluation result feedback process (step S807) and returns to step S802. On the other hand, when the planner H is satisfied with the plan result data 141 and the evaluation index value 142, for example, when the update process is finished (step S806: Yes), the update apparatus 100 finishes the series of processes.

図９は、図８に示したマスタ更新処理（ステップＳ８０１）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。更新装置１００は、マスタ更新要求１５１を待ち受ける（ステップＳ９０１：Ｎｏ）。マスタ更新要求１５１が受け付けられた場合（ステップＳ９０１：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、マスタ更新要求１５１が、制約条件の追加または削除であるか否かを判断する（ステップＳ９０２）。制約条件の追加または削除である場合（ステップＳ９０２：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、制約条件マスタ１２３に新規の制約条件を追加または制約条件マスタ１２３から制約条件を削除する（ステップＳ９０３）。そして、更新装置１００は、新規の制約条件の追加または制約条件の削除に伴い、制約条件マスタ１２３の優先度５０１を更新して（ステップＳ９０４）、挿入処理（ステップＳ８０２）に移行する。   FIG. 9 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the master update processing (step S801) shown in FIG. The update device 100 waits for a master update request 151 (step S901: No). When the master update request 151 is received (step S901: Yes), the update apparatus 100 determines whether the master update request 151 is an addition or deletion of a constraint condition (step S902). When it is addition or deletion of a constraint condition (step S902: Yes), the update apparatus 100 adds a new constraint condition to the constraint condition master 123 or deletes a constraint condition from the constraint condition master 123 (step S903). Then, the update device 100 updates the priority 501 of the constraint condition master 123 with the addition of a new constraint condition or the deletion of the constraint condition (step S904), and proceeds to the insertion process (step S802).

図１０は、図８に示した挿入処理（ステップＳ８０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。更新装置１００は、フィードバックテーブル１２４にエントリがあるか否かを判断する（ステップＳ１００１）。フィードバックテーブル１２４にエントリがない場合（ステップＳ１００１：Ｎｏ）、更新装置１００は、制約条件マスタ１２３に追加された新規な制約条件があれば、その内容を確認し、コンパイラ１１２で翻訳する（ステップＳ１００２）。   FIG. 10 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the insertion processing (step S802) shown in FIG. The update device 100 determines whether there is an entry in the feedback table 124 (step S1001). If there is no entry in the feedback table 124 (step S1001: No), the update apparatus 100 checks the content of the new constraint condition added to the constraint condition master 123 and translates it with the compiler 112 (step S1002). ).

つぎに、更新装置１００は、新規の制約条件の優先度５０１よりも１つ上位の優先度５０１の制約条件を特定する（ステップＳ１００３）。たとえば、新規の制約条件の優先度５０１が「２」であれば、更新装置１００は、優先度５０１が「１」の制約条件のエントリ５１１を制約条件マスタ１２３から特定する。つぎに、更新装置１００は、ステップＳ１００３で特定した制約条件がソルバ１１３中に記載されている行ｐ（ｐは整数）の次の行（ｐ＋１）行を、新規の制約条件の挿入行ｎに決定する（ステップＳ１００４）。   Next, the update device 100 identifies a constraint condition with a priority 501 that is one higher than the priority 501 of the new constraint condition (step S1003). For example, if the priority 501 of the new constraint condition is “2”, the updating apparatus 100 identifies the constraint condition entry 511 having the priority 501 of “1” from the constraint condition master 123. Next, the updating apparatus 100 sets the row (p + 1) next to the row p (p is an integer) in which the constraint specified in step S1003 is described in the solver 113 as the new constraint inserted row n. Determination is made (step S1004).

つぎに、更新装置１００は、ソルバ１１３の挿入行ｎに新規の制約条件を追加する（ステップＳ１００５）。そして、更新装置１００は、フィードバックテーブル１２４のエントリ６１１の計画立案試行回数フィールド６０１の値をｍ＝１に設定してエントリ６１１を生成し（ステップＳ１００６）、計画立案処理（ステップＳ８０３）に移行する。エントリ６１１は、計画立案試行回数ｍおよび制約条件の挿入行ｎが格納され、計画立案者Ｈからの評価結果が未入力の状態である。   Next, the update device 100 adds a new constraint condition to the insertion row n of the solver 113 (step S1005). The updating apparatus 100 sets the value of the planning trial number field 601 of the entry 611 of the feedback table 124 to m = 1 to generate the entry 611 (step S1006), and proceeds to the planning process (step S803). . The entry 611 stores the number of planning trials m and the insertion line n of the constraint condition, and the evaluation result from the planner H is not input.

また、ステップＳ１００１において、フィードバックテーブル１２４にエントリが存在する場合（ステップＳ１００１：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、後述する評価結果のフィードバック処理（ステップＳ８０７）で特定された挿入行ｎ（ステップＳ１２０８、Ｓ１２０９）に、新規の制約条件を追加して（ステップＳ１００７）、ステップＳ８０３に移行する。   If there is an entry in the feedback table 124 in step S1001 (step S1001: Yes), the update apparatus 100 inserts the inserted row n (steps S1208 and S1209) identified in the evaluation result feedback process (step S807) described later. ), A new constraint condition is added (step S1007), and the process proceeds to step S803.

一方、計画立案処理のステップＳ１１０３で解無しであった場合（ステップＳ１１０３：Ｎｏ)、更新装置１００は、挿入行ｎをインクリメント（１行追加）して挿入行ｎを更新し（ステップＳ１００８）、計画立案処理（ステップＳ８０３）に移行する。ここで、解なしとは、制約条件違反がある場合、所定の処理時間を超過したことにより解が得られなかった場合をいう。また、解があっても（ステップＳ１１０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０５に該当する解がなく選択できなかった場合は、ステップＳ１１０３の解なし（ステップＳ１１０３：Ｎｏ）として、ステップＳ１００８に移行する。すなわち、ソルバ１１３が計画立案実行中の場合は、より最適な挿入位置の探索を継続することになる。   On the other hand, when there is no solution in step S1103 of the planning process (step S1103: No), the update device 100 increments the insertion row n (adds one row) and updates the insertion row n (step S1008). The process proceeds to the planning process (step S803). Here, “no solution” means a case in which a solution is not obtained because a predetermined processing time is exceeded when there is a constraint condition violation. Further, even if there is a solution (step S1103: Yes), if there is no solution corresponding to step S1105 and the solution cannot be selected, it is determined that there is no solution in step S1103 (step S1103: No), and the process proceeds to step S1008. That is, when the solver 113 is executing the planning, the search for a more optimal insertion position is continued.

図１１は、図８に示した計画立案処理（ステップＳ８０３）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。計画立案処理（ステップＳ８０３）は、ソルバ１１３により実行される処理である。更新装置１００は、計画対象データ１３０を読み込み（ステップＳ１１０１）、計画対象データ１３０について、各マスタ１２１〜１２３を参照して計画立案を実行する（ステップＳ１１０２）。解（立案結果データ１４１）が得られた場合（ステップＳ１１０３：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、解ごとに式（１）の評価関数Ｐ１の値を算出する（ステップＳ１１０４）。具体的には、たとえば、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値を算出し、算出した評価指標Ｘｉの値とその重みαｉとを式（１）に代入して、評価関数Ｐ１の値を算出する。   FIG. 11 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the planning process (step S803) shown in FIG. The planning process (step S803) is a process executed by the solver 113. The update apparatus 100 reads the planning target data 130 (step S1101), and executes the planning with respect to the planning target data 130 with reference to the masters 121 to 123 (step S1102). When the solution (planning result data 141) is obtained (step S1103: Yes), the updating apparatus 100 calculates the value of the evaluation function P1 of the equation (1) for each solution (step S1104). Specifically, for example, the updating apparatus 100 calculates the value of the evaluation index Xi, substitutes the calculated value of the evaluation index Xi and its weight αi into the equation (1), and calculates the value of the evaluation function P1. To do.

そして、更新装置１００は、各評価指標Ｘｉが過去の実績範囲（信頼区間７０６）内である解を特定し、特定した解のうち評価関数Ｐ１の値が最大となる解を選択する（ステップＳ１１０５）。これにより、更新装置１００は、最も信頼性が高くかつ評価された解を自動的に選択することができる。なお、解の選択（ステップＳ１１０５）は一例であり、この処理に限定されない。たとえば、更新装置１００は、評価関数Ｐ１の値についてしきい値を設定しておき、しきい値以上であれば、その解を選択することとしてもよい。また、評価関数Ｐ２が生成されている場合（ステップＳ１２０５）、更新装置１００は、評価関数Ｐ２の制約を満たした解の中から選択する。   Then, the update device 100 identifies a solution in which each evaluation index Xi is within the past performance range (confidence interval 706), and selects a solution having the maximum value of the evaluation function P1 among the identified solutions (step S1105). ). Thereby, the update device 100 can automatically select the most reliable and evaluated solution. The solution selection (step S1105) is an example, and the present invention is not limited to this process. For example, the update device 100 may set a threshold value for the value of the evaluation function P1, and may select a solution if the threshold value is equal to or greater than the threshold value. When the evaluation function P2 has been generated (step S1205), the update device 100 selects from solutions that satisfy the constraints of the evaluation function P2.

一方、ステップＳ１１０３において、解がないと判断された場合（ステップＳ１１０３：Ｎｏ）、ステップＳ１００８に移行する。上述したように、解なしとは、制約条件違反がある場合、所定の処理時間を超過したことにより解が得られなかった場合をいう。また、解があっても（ステップＳ１１０３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０５に該当する解がなく選択できなかった場合は、ステップＳ１１０３の解なし（ステップＳ１１０３：Ｎｏ）として、ステップＳ１００８に移行する。なお、ソルバ１１３が更新装置１００と通信可能な外部装置に存在する場合には、外部装置がステップＳ１１０１、Ｓ１１０２を実行し、解を更新装置１００に送信することになる。   On the other hand, if it is determined in step S1103 that there is no solution (step S1103: No), the process proceeds to step S1008. As described above, “no solution” means a case where a solution is not obtained because a predetermined processing time is exceeded when there is a constraint condition violation. Further, even if there is a solution (step S1103: Yes), if there is no solution corresponding to step S1105 and the solution cannot be selected, it is determined that there is no solution in step S1103 (step S1103: No), and the process proceeds to step S1008. If the solver 113 exists in an external device that can communicate with the update device 100, the external device executes steps S <b> 1101 and S <b> 1102 and transmits the solution to the update device 100.

図１２は、図８に示した評価結果のフィードバック処理（ステップＳ８０７）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。更新装置１００は、計画立案者Ｈが入力したフィードバックテーブル１２４の計画立案試行回数ｍの評価結果を読み込む（ステップＳ１２０１）。更新装置１００は、計画立案試行回数ｍの評価結果が増減要求（「↑」または「↓」）を含むか否かを判断する（ステップＳ１２０２）。   FIG. 12 is a flowchart showing a detailed processing procedure example of the evaluation result feedback processing (step S807) shown in FIG. The update device 100 reads the evaluation result of the planning trial count m in the feedback table 124 input by the planner H (step S1201). The updating apparatus 100 determines whether or not the evaluation result of the planning trial count m includes an increase / decrease request (“↑” or “↓”) (step S1202).

増減要求を含む場合（ステップＳ１２０２：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍの対象となる評価指標Ｘｉの増減幅Δαｉを評価ＤＢ１２５から取得する（ステップＳ１２０３）。そして、更新装置１００は、ステップＳ１２０２で検出された増減要求の総数がしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０４）。しきい値以上である場合（ステップＳ１２０４：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍの対象となる評価指標Ｘｉについて評価関数Ｐ２を生成して（ステップＳ１２０５）、ステップＳ１２１０に移行する。   When the increase / decrease request is included (step S1202: Yes), the updating apparatus 100 acquires from the evaluation DB 125 the increase / decrease width Δαi of the evaluation index Xi targeted for the planning trial count m (step S1203). Then, the updating apparatus 100 determines whether or not the total number of increase / decrease requests detected in step S1202 is greater than or equal to a threshold value (step S1204). If it is equal to or greater than the threshold (step S1204: Yes), the updating apparatus 100 generates an evaluation function P2 for the evaluation index Xi that is the target of the planning trial count m (step S1205), and proceeds to step S1210.

増減要求の総数がしきい値以上（ステップＳ１２０４：Ｙｅｓ）であると、更新される重みαｉの総数もしきい値以上となり、更新後の評価関数Ｐ１では良い改善結果が得られないと考えられるため、更新装置１００は、挿入行ｎを更新しないようにする。したがって、評価関数Ｐ２というあらたな制約条件を充足した場合に限り、次の計画立案の試行でも新規の制約条件の挿入行ｎを再評価する。すなわち、更新される重みαｉの総数の増加にともなう評価関数Ｐ１の劣化を、評価関数Ｐ２により抑制することができる。   If the total number of increase / decrease requests is equal to or greater than the threshold (step S1204: Yes), the total number of updated weights αi is also equal to or greater than the threshold, and it is considered that a good improvement result cannot be obtained with the updated evaluation function P1. The updating apparatus 100 does not update the inserted row n. Therefore, only when the new constraint condition of the evaluation function P2 is satisfied, the inserted row n of the new constraint condition is re-evaluated in the next planning trial. That is, it is possible to suppress the deterioration of the evaluation function P1 due to the increase in the total number of updated weights αi by the evaluation function P2.

また、評価関数Ｐ２は、たとえば、対象となる評価指標Ｘｉに制約を与えることにより生成される。たとえば、評価関数Ｐ２は、下記式（２）により規定される。   Further, the evaluation function P2 is generated, for example, by constraining the target evaluation index Xi. For example, the evaluation function P2 is defined by the following equation (2).

Ｐ２＝Ｙｉ±β・・・（２）   P2 = Yi ± β (2)

Ｙｉは、たとえば、前回の評価指標Ｘｉの値であり、βはＹｉの範囲を規定するパラメータである。評価関数Ｐ２の値は、対象となる今回の評価指標Ｘｉの値である。評価関数Ｐ２は、ステップＳ１１０５の解の選択で用いられる。対象となる今回の評価指標Ｘｉの値が式（２）の右辺を充足しなかった場合は、解なしとなる。   Yi is, for example, the value of the previous evaluation index Xi, and β is a parameter that defines the range of Yi. The value of the evaluation function P2 is the value of the current evaluation index Xi as a target. The evaluation function P2 is used in selecting a solution in step S1105. When the value of the current evaluation index Xi as a target does not satisfy the right side of the equation (2), there is no solution.

また、ステップＳ１２０２において、計画立案試行回数ｍの評価結果が増減要求を含まない場合（ステップＳ１２０２：Ｎｏ）、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍの評価結果が数値変更要求（ｘ→ｙ）を含むか否かを判断する（ステップＳ１２０６）。数値変更要求を含む場合（ステップＳ１２０６：Ｙｅｓ）、最適な挿入行への到達容易性の向上を図るため、ステップＳ１２０５に移行する。すなわち、更新装置１００は、変更後の値を目標値とする評価関数Ｐ２を生成することになる。   In step S1202, when the evaluation result of the planning trial count m does not include an increase / decrease request (step S1202: No), the updating apparatus 100 determines that the evaluation result of the planning trial count m is a numerical value change request (x → y). It is judged whether it is included (step S1206). When a numerical value change request is included (step S1206: YES), the process proceeds to step S1205 in order to improve the reachability to the optimum insertion line. That is, the update device 100 generates the evaluation function P2 having the changed value as the target value.

数値変更要求を含まない場合（ステップＳ１２０６：Ｎｏ）、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍの評価結果は正否（○または×）のみである。   When the numerical value change request is not included (step S1206: No), the update apparatus 100 has only a correct / invalid (O or X) evaluation result of the planning trial count m.

正否のみである場合、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍより以前の計画立案試行回数の評価結果で、増減要求または数値変更要求があったか否かを判断する（ステップＳ１２０７）。具体的には、たとえば、計画立案試行回数ｍがｍ＝３（エントリ６１３）である場合、それより以前の計画立案試行回数ｍ＝１，２の評価結果は、正否のみである。したがって、この場合は、増減要求または数値変更要求がないと判断される。一方、計画立案試行回数ｍがｍ＝５（エントリ６１５）である場合、それより以前の計画立案試行回数ｍ＝１〜４の評価結果は、エントリ６１４で増加要求を含む。したがって、増減要求があったと判断される。   When it is only correct / incorrect, the updating apparatus 100 determines whether there is an increase / decrease request or a numerical value change request based on the evaluation result of the number of planning attempts before the number of planning attempts m (step S1207). Specifically, for example, when the planning trial count m is m = 3 (entry 613), the evaluation results of the planning planning trial count m = 1, 2 before that are only correct or incorrect. Therefore, in this case, it is determined that there is no increase / decrease request or numerical value change request. On the other hand, when the planning trial count m is m = 5 (entry 615), the evaluation result of the planning planning count m = 1 to 4 before that includes an increase request in the entry 614. Therefore, it is determined that an increase / decrease request has been made.

過去に増減要求または数値変更要求がない場合（ステップＳ１２０７：Ｎｏ）、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍの挿入行ｎを特定し（ステップＳ１２０８）、ステップＳ１２１０に移行する。具体的には、たとえば、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍの新たなエントリをフィードバックテーブル１２４に作成し、挿入行ｎをインクリメントして、フィードバックテーブル１２４の新たなエントリに格納する。すなわち、ステップＳ１２０７：Ｎｏ〜Ｓ１２０８の処理では、過去の評価結果がすべて正否であり、今回の評価結果もすべて正否であるため、挿入行ｎを１つ下のつぎの行に決定する処理となる。   When there is no increase / decrease request or numerical value change request in the past (step S1207: No), the updating apparatus 100 specifies the insertion row n of the planning trial count m (step S1208), and proceeds to step S1210. Specifically, for example, the updating apparatus 100 creates a new entry for the planning trial count m in the feedback table 124, increments the insertion row n, and stores the new entry in the feedback table 124. That is, in the processing of steps S1207: No to S1208, all the past evaluation results are correct and all the current evaluation results are also correct, so the inserted row n is determined to be the next row below. .

一方、増減要求または数値変更要求がある場合（ステップＳ１２０７：Ｙｅｓ）、更新装置１００は、以前の計画立案試行回数の評価結果から、挿入先となる以前の計画立案試行回数の挿入行ｎを特定する（ステップＳ１２０９）。具体的には、たとえば、更新装置１００は、今回の計画立案試行回数ｍがｍ＝６である場合、新規の制約条件の挿入先を、以前の計画立案試行回数ｍ＝１〜５の評価結果から、挿入先となる以前の計画立案試行回数ｍ＝１〜５の挿入行ｎ＝３〜６行目のいずれかに決定する。具体的には、たとえば、更新装置１００は、新規の制約条件の挿入先を、増減要求や数値変更要求を含まない正否のみの評価結果の挿入行ｎとしてもよく、また、正否のみの評価結果のうち正解（○）の総数が最大の評価結果の挿入行ｎとしてもよい。   On the other hand, when there is an increase / decrease request or a numerical value change request (step S1207: Yes), the update device 100 identifies the insertion line n of the previous planning trial count as the insertion destination from the evaluation result of the previous planning trial count. (Step S1209). Specifically, for example, when the current planning trial count m is m = 6, the updating apparatus 100 sets the insertion destination of a new constraint condition as an evaluation result of the previous planning trial count m = 1-5. From this, it is determined to be one of the inserted rows n = 3 to 6 in the previous planning trial number of times m = 1 to 5 as the insertion destination. Specifically, for example, the updating apparatus 100 may set the insertion destination of a new constraint condition as an insertion row n of only a correct / incorrect evaluation result that does not include an increase / decrease request or a numerical value change request. Among them, the total number of correct answers (◯) may be the insertion row n of the evaluation result.

すなわち、過去に増減要求や数値変更要求があって今回正否のみの評価結果となった場合、過去の増減要求や数値変更要求により、より最適な挿入位置に近づいていることを示している。したがって、このような場合には、挿入先を次の行にするよりも、過去の挿入行を採用した方が、最適な挿入位置を探索しやすくなる。したがって、その際には、より正解が多い評価結果の挿入行を採用するのが好ましい。エントリ６１６では、エントリ６１３の挿入行ｎ＝５が採用されている。この後、更新装置１００は、計画立案試行回数ｍをインクリメントして（ステップＳ１２１０）、ステップＳ１００１に戻る。   That is, if there is an increase / decrease request or a numerical value change request in the past and the evaluation result is only correct or incorrect this time, it indicates that the insertion position is closer to the optimum insertion position due to the previous increase / decrease request or numerical value change request. Therefore, in such a case, it is easier to search for the optimum insertion position when the past insertion row is adopted than when the insertion destination is the next row. Therefore, in that case, it is preferable to employ an insertion row of evaluation results with more correct answers. In the entry 616, the insertion line n = 5 of the entry 613 is adopted. Thereafter, the update device 100 increments the planning trial count m (step S1210) and returns to step S1001.

このように、本実施例の更新装置１００は、新規の制約条件が第１挿入位置に追加された計画立案プログラム（ソルバ１１３）の実行により得られた立案結果データ１４１に基づいて、立案結果データ１４１を評価する評価指標Ｘｉの値１４２を算出する算出処理（ステップＳ１１０４）と、評価指標Ｘｉの値１４２が出力された結果、評価指標Ｘｉに対する評価結果を取得する取得処理（ステップＳ８０５）と、取得された評価結果に基づいて、新規の制約条件の挿入先を第１挿入位置から第２挿入位置に変更する変更処理（ステップＳ８０７）と、を実行する。   As described above, the updating apparatus 100 according to the present embodiment uses the planning result data 141 based on the planning result data 141 obtained by executing the planning program (solver 113) in which the new constraint condition is added to the first insertion position. A calculation process (step S1104) for calculating the value 142 of the evaluation index Xi for evaluating 141, an acquisition process (step S805) for acquiring an evaluation result for the evaluation index Xi, as a result of outputting the value 142 of the evaluation index Xi, Based on the acquired evaluation result, a change process (step S807) for changing the insertion destination of the new constraint condition from the first insertion position to the second insertion position is executed.

これにより、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値１４２を出力デバイス２０４に出力した結果、計画立案者Ｈからのフィードバックである評価結果の入力に応じて新規の制約条件の挿入先をより最適な位置に自動的に更新することができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。また、計画立案者Ｈは、どの挿入位置が最適であるかが分からない状態で、立案結果データ１４１や評価指標Ｘｉの値１４２を参照して、評価指標Ｘｉにより立案結果データ１４１を評価するため、計画立案者Ｈの意向（評価結果）を反映して、新規の制約条件の挿入先をより最適な位置に自動的に更新することができる。したがって、挿入位置の微調整が可能となり、そのように最適化されたソルバ１１３により、計画立案の高精度化を実現することができる。   As a result, the update apparatus 100 outputs the value 142 of the evaluation index Xi to the output device 204. As a result, the update apparatus 100 can insert a new constraint condition more optimally according to the input of the evaluation result as feedback from the planner H. Can be automatically updated to location. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced. In addition, the planner H refers to the plan result data 141 and the value 142 of the evaluation index Xi and evaluates the plan result data 141 based on the evaluation index Xi without knowing which insertion position is optimal. Reflecting the intention (evaluation result) of the planner H, the insertion destination of the new constraint condition can be automatically updated to a more optimal position. Therefore, it is possible to finely adjust the insertion position, and it is possible to achieve high accuracy in planning with the solver 113 optimized as such.

また、更新装置１００は、計画立案プログラム（ソルバ１１３）に存在する既存の制約条件の優先度５０１と、新規の制約条件の優先度５０１と、に基づいて、新規の制約条件の挿入先を第１挿入位置に決定する決定処理（ステップＳ１００４）、決定された第１挿入位置に新規の制約条件を追加する追加処理（ステップＳ１００５）を実行する。また、算出処理（ステップＳ１１０４）では、更新装置１００は、新規の制約条件が追加された計画立案プログラム（ソルバ１１３）の実行により得られた立案結果データ１４１に基づいて、立案結果データ１４１の評価指標Ｘｉの値１４２を算出する。   Further, the update apparatus 100 determines the insertion destination of the new constraint condition based on the priority 501 of the existing constraint condition and the priority 501 of the new constraint condition that exist in the planning program (solver 113). A determination process for determining one insertion position (step S1004) and an additional process for adding a new constraint condition to the determined first insertion position (step S1005) are executed. In the calculation process (step S1104), the updating apparatus 100 evaluates the planning result data 141 based on the planning result data 141 obtained by executing the planning program (solver 113) to which a new constraint condition is added. A value 142 of the index Xi is calculated.

これにより、更新装置１００は、新規の制約条件の初期の挿入先（第１挿入位置）を自動的に決定することができる。したがって、計画立案者Ｈにとっては、どの挿入位置が最適であるかが分からない状態で、現時点で最適であろう挿入位置が自動的に決定されるため、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   Thereby, the update apparatus 100 can automatically determine the initial insertion destination (first insertion position) of the new constraint condition. Therefore, the planner H can automatically determine the optimum insertion position at the present time without knowing which insertion position is optimal, thereby reducing the maintenance load by the planner H. can do.

また、変更処理（ステップＳ８０７）では、更新装置１００は、計画立案プログラム（ソルバ１１３）が実行中である場合（ステップＳ１００７：Ｙｅｓ）、計画立案プログラム（ソルバ１１３）の計画立案試行回数ｍに基づいて、新規の制約条件の挿入先を第１挿入位置から第２挿入位置に変更する（ステップＳ１２０９）。   Further, in the change process (step S807), when the planning program (solver 113) is being executed (step S1007: Yes), the updating apparatus 100 is based on the number of planning trials m of the planning program (solver 113). The insertion destination of the new constraint condition is changed from the first insertion position to the second insertion position (step S1209).

これにより、ソルバ１１３は計画立案試行回数ｍを加算して更新することで、より最適な挿入位置の探索を自動的に継続することができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   Accordingly, the solver 113 can automatically continue the search for a more optimal insertion position by adding and updating the planning trial count m. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

また、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値１４２に基づいて、立案結果データ１４１を選択する選択処理（ステップＳ１１０５）を実行する。また、取得処理（ステップＳ８０５）では、更新装置１００は、選択された立案結果データ１４１と、立案結果データ１４１に対応する評価指標Ｘｉの値１４２と、が出力された結果、評価指標Ｘｉに対する評価結果を取得する。   In addition, the update device 100 executes a selection process (step S1105) for selecting the planning result data 141 based on the value 142 of the evaluation index Xi. Further, in the acquisition process (step S805), the updating apparatus 100 evaluates the evaluation index Xi as a result of outputting the selected planning result data 141 and the value 142 of the evaluation index Xi corresponding to the planning result data 141. Get the result.

これにより、更新装置１００は、立案結果データ１４１が複数得られた場合でも、最も挿入位置を最適化するであろう立案結果データ１４１を自動的に選択して、計画立案者Ｈに提供することができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   As a result, the update apparatus 100 automatically selects the plan result data 141 that will most optimize the insertion position and provides it to the planner H even when a plurality of plan result data 141 are obtained. Can do. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

また、算出処理（ステップＳ１１０４）では、更新装置１００は、複数の評価指標Ｘｉを集約して立案結果データ１４１を総合評価する第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値を算出し、選択処理（ステップＳ１１０５）では、更新装置１００は、前記第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値に基づいて、立案結果データ１４１を選択する。   Further, in the calculation process (step S1104), the updating apparatus 100 calculates a value of a first evaluation function (evaluation function P1) that aggregates a plurality of evaluation indexes Xi and comprehensively evaluates the planning result data 141, and performs a selection process ( In step S1105), the updating apparatus 100 selects the planning result data 141 based on the value of the first evaluation function (evaluation function P1).

これにより、更新装置１００は、計画立案者Ｈに対し、第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値により、現在の挿入位置における立案結果データ１４１の総合的かつ客観的な評価を提供することができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   Thereby, the update device 100 can provide the planner H with a comprehensive and objective evaluation of the planning result data 141 at the current insertion position, based on the value of the first evaluation function (evaluation function P1). it can. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

また、算出処理（ステップＳ１１０４）では、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値１４２の増減要求が評価結果に存在する場合、新規の制約条件が第２挿入位置に追加された計画立案プログラム（ソルバ１１３）の実行により得られた新たな立案結果データ１４１に基づいて、更新後の第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値を算出し、選択処理（ステップＳ１１０５）では、更新装置１００は、更新後の第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値に基づいて、立案結果データ１４１を選択する。   In addition, in the calculation process (step S1104), the update device 100, when a request to increase or decrease the value 142 of the evaluation index Xi exists in the evaluation result, the planning program (solver) in which a new constraint condition is added to the second insertion position. 113) based on the new planning result data 141 obtained by the execution of step 113), the updated first evaluation function (evaluation function P1) value is calculated, and in the selection process (step S1105), the updating apparatus 100 updates The planning result data 141 is selected based on the value of the later first evaluation function (evaluation function P1).

これにより、更新装置１００は、増減要求という計画立案者Ｈからのフィードバックにより、第１評価関数（評価関数Ｐ１）をより最適化することができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   Thereby, the update apparatus 100 can further optimize the first evaluation function (evaluation function P1) by feedback from the planner H that the increase / decrease request is made. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

また、変更処理（ステップＳ８０７）では、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値１４２の範囲を規定する第２評価関数（評価関数Ｐ２）を生成し（ステップＳ１２０５）、算出処理（ステップＳ１１０４）では、更新装置１００は、新規の制約条件が第２挿入位置に追加された計画立案プログラム（ソルバ１１３）の実行により得られた新たな立案結果データ１４１に基づいて、新たな立案結果データ１４１を評価する新たな評価指標Ｘｉの値１４２を算出して、更新後の第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値１４２を算出するとともに、新たな評価指標Ｘｉの値１４２が第２評価関数（評価関数Ｐ２）を充足するか否かを判断し、選択処理（ステップＳ１１０５）では、更新装置１００は、新たな評価指標Ｘｉの値１４２が第２評価関数（評価関数Ｐ２）を充足した場合に、更新後の第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値に基づいて、立案結果データ１４１を選択する。   In the change process (step S807), the update device 100 generates a second evaluation function (evaluation function P2) that defines the range of the value 142 of the evaluation index Xi (step S1205), and in the calculation process (step S1104). The updating apparatus 100 evaluates the new planning result data 141 based on the new planning result data 141 obtained by executing the planning program (solver 113) in which the new constraint condition is added to the second insertion position. A new evaluation index Xi value 142 is calculated, the updated first evaluation function (evaluation function P1) value 142 is calculated, and the new evaluation index Xi value 142 is calculated as the second evaluation function (evaluation function). It is determined whether or not P2) is satisfied, and in the selection process (step S1105), the update device 100 determines that the value 142 of the new evaluation index Xi is the second evaluation function ( If you satisfy the valence function P2), based on the value of the first evaluation function after update (evaluation function P1), selects the design result data 141.

これにより、第２評価関数を充足した立案結果データ１４１が得られるため、計画立案者Ｈからのフィードバックにより、第１評価関数（評価関数Ｐ１）をより最適化することができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   Thereby, since the plan result data 141 satisfying the second evaluation function is obtained, the first evaluation function (evaluation function P1) can be further optimized by feedback from the planner H. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

また、変更処理（ステップＳ８０７）では、更新装置１００は、増減要求の総数がしきい値以上である場合、第２評価関数を生成する（ステップＳ１２０５）。   In the change process (step S807), the update device 100 generates a second evaluation function when the total number of increase / decrease requests is equal to or greater than the threshold value (step S1205).

増減要求の総数がしきい値以上（ステップＳ１２０４：Ｙｅｓ）であると、更新される重みαｉの総数もしきい値以上となり、更新後の評価関数Ｐ１では良い改善結果（解）が得られないと考えられる。したがって、評価関数Ｐ２というあらたな制約条件を充足した場合に限り、次の計画立案の試行でも新規の制約条件の挿入行ｎを再評価する。すなわち、更新される重みαｉの総数の増加にともなう評価関数Ｐ１の劣化を、評価関数Ｐ２により抑制することができる。   If the total number of increase / decrease requests is equal to or greater than the threshold (step S1204: Yes), the total number of updated weights αi is also equal to or greater than the threshold, and a good improvement result (solution) cannot be obtained with the updated evaluation function P1. Conceivable. Therefore, only when the new constraint condition of the evaluation function P2 is satisfied, the inserted row n of the new constraint condition is re-evaluated in the next planning trial. That is, it is possible to suppress the deterioration of the evaluation function P1 due to the increase in the total number of updated weights αi by the evaluation function P2.

また、変更処理（ステップＳ８０７）では、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値１４２から他の値への数値変更要求が評価結果に存在する場合（ステップＳ１２０６：Ｙｅｓ）、評価指標Ｘｉの他の値に基づいて、評価指標Ｘｉの値１４２の範囲を規定する第２評価関数（評価関数Ｐ２）を生成し（ステップＳ１２０５）、算出処理（ステップＳ１１０４）では、更新装置１００は、新規の制約条件が第２挿入位置に追加された計画立案プログラム（ソルバ１１３）の実行により得られた新たな立案結果データ１４１に基づいて、新たな立案結果データ１４１を評価する新たな評価指標Ｘｉの値１４２を算出して、第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値を算出するとともに、新たな評価指標Ｘｉの値１４２が第２評価関数（評価関数Ｐ２）を充足するか否かを判断し、選択処理（ステップＳ１１０５）では、更新装置１００は、新たな評価指標Ｘｉの値１４２が第２評価関数（評価関数Ｐ２）を充足した場合に、第１評価関数（評価関数Ｐ１）の値に基づいて、立案結果データ１４１を選択する。   In addition, in the change process (step S807), the update device 100 determines that other values of the evaluation index Xi are present when a numerical value change request from the value 142 of the evaluation index Xi to another value exists in the evaluation result (step S1206: Yes). Based on the value, a second evaluation function (evaluation function P2) that defines the range of the value 142 of the evaluation index Xi is generated (step S1205), and in the calculation process (step S1104), the update device 100 uses a new constraint condition. Based on the new planning result data 141 obtained by the execution of the planning program (solver 113) added to the second insertion position, a new evaluation index Xi value 142 for evaluating the new planning result data 141 is obtained. The value of the first evaluation function (evaluation function P1) is calculated and the value 142 of the new evaluation index Xi is calculated as the second evaluation function (evaluation function P2). In the selection process (step S1105), the updating apparatus 100 determines that the first evaluation function is satisfied when the value 142 of the new evaluation index Xi satisfies the second evaluation function (evaluation function P2). The planning result data 141 is selected based on the value of (evaluation function P1).

評価結果に数値変更要求が含まれる場合（ステップＳ１２０６：Ｙｅｓ）、変更後の値を目標値とする評価関数Ｐ２を生成することで、次の計画立案の試行でも新規の制約条件の挿入行ｎを再評価する。すなわち、変更後の値を目標値とする評価関数Ｐ２を充足することにより、最適な挿入行への到達容易性の向上を図ることができる。   When a numerical value change request is included in the evaluation result (step S1206: Yes), by generating an evaluation function P2 with the changed value as a target value, a new constraint condition insertion line n is generated even in the next planning attempt. Reassess. That is, by satisfying the evaluation function P2 having the changed value as the target value, it is possible to improve the ease of reaching the optimum insertion row.

また、変更処理（ステップＳ８０７）では、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値１４２の正否のみが評価結果に存在する場合（ステップＳ１２０７：Ｎｏ）、新規の制約条件の挿入先を第１挿入位置から第２挿入位置として第１挿入位置が示す行の次の行に変更する。   In addition, in the change process (step S807), when only the correctness of the value 142 of the evaluation index Xi exists in the evaluation result (step S1207: No), the updating apparatus 100 sets the insertion destination of the new constraint condition as the first insertion position. To the next line after the line indicated by the first insertion position as the second insertion position.

これにより、挿入先が１つ下の行にシフトされるため、漏れのない挿入位置の探索を実行することができ、挿入位置の探索精度の向上を図ることができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   Thereby, since the insertion destination is shifted to the next lower row, it is possible to perform a search for an insertion position without omission and to improve the search accuracy of the insertion position. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

また、変更処理（ステップＳ８０７）では、更新装置１００は、評価指標Ｘｉの値１４２の増減要求または評価指標Ｘｉの値１４２から他の値への数値変更要求が以前の評価結果に存在し、かつ、評価指標Ｘｉの値１４２の正否のみが評価結果に存在する場合（ステップＳ１２０８：Ｎｏ）、新規の制約条件の挿入先を第１挿入位置から、第２挿入位置として、以前の評価結果に対応する以前の立案結果データ１４１が得られたときの新規の制約条件の挿入位置に変更する。   Further, in the change process (step S807), the updating apparatus 100 has an increase / decrease request for the value 142 of the evaluation index Xi or a numerical value change request from the value 142 of the evaluation index Xi to another value in the previous evaluation result, and When only the correctness of the value 142 of the evaluation index Xi exists in the evaluation result (step S1208: No), the insertion destination of the new constraint condition is changed from the first insertion position to the second insertion position, and corresponds to the previous evaluation result. It changes to the insertion position of the new constraint condition when the previous planning result data 141 is obtained.

これにより、過去の挿入行ｎに新規の制約条件を追加したソルバ１１３により再度計画立案を実行するため、過去に更新した評価関数Ｐ１や生成した評価関数Ｐ２により、過去の挿入行ｎを再評価することができる。したがって、最適な挿入行ｎの見逃しを抑制し、漏れのない挿入位置の探索を実行することができ、挿入位置の探索精度の向上を図ることができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   Accordingly, since the planning is performed again by the solver 113 in which a new constraint condition is added to the past insertion row n, the past insertion row n is reevaluated by the evaluation function P1 updated in the past and the generated evaluation function P2. can do. Therefore, it is possible to suppress the miss of the optimal insertion line n, perform a search for an insertion position with no leakage, and improve the search accuracy of the insertion position. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

また、変更処理（ステップＳ８０７）では、更新装置１００は、以前の評価結果が複数存在する場合、以前の評価結果における正否のうち正解の数に基づいて、以前の評価結果から特定の評価結果を特定し、新規の制約条件の挿入先を第１挿入位置から、第２挿入位置として、特定の評価結果に対応する以前の立案結果データ１４１が得られたときの新規の制約条件の挿入位置に変更する。   Further, in the change process (step S807), when there are a plurality of previous evaluation results, the updating apparatus 100 obtains a specific evaluation result from the previous evaluation result based on the number of correct answers among the correctness in the previous evaluation result. The insertion position of the new constraint is specified as the insertion position of the new constraint when the previous planning result data 141 corresponding to the specific evaluation result is obtained from the first insertion position as the second insertion position. change.

これにより、過去の挿入行ｎのうち最適な評価結果が得られた挿入行ｎに新規の制約条件を追加したソルバ１１３により再度計画立案を実行するため、過去に更新した評価関数Ｐ１や生成した評価関数Ｐ２により、過去の挿入行ｎを再評価することができる。したがって、最適な挿入行ｎの見逃しを抑制し、漏れのない挿入位置の探索を実行することができ、挿入位置の探索精度および探索効率の向上を図ることができる。したがって、計画立案者Ｈによるメンテナンスの負荷を低減することができる。   As a result, in order to execute the planning again by the solver 113 in which a new constraint condition is added to the inserted row n in which the optimum evaluation result is obtained among the past inserted rows n, the evaluation function P1 updated in the past is generated. The past insertion row n can be re-evaluated by the evaluation function P2. Therefore, it is possible to suppress the miss of the optimum insertion line n, perform a search for an insertion position without omission, and improve the insertion position search accuracy and search efficiency. Therefore, the maintenance load by the planner H can be reduced.

以上説明したように、本実施例によれば、計画立案者Ｈ側でソルバ１１３のメンテナンスが可能となり、生産停止を抑制することができる。また、ソルバ１１３のメンテナンス工数の削減が可能となり、保守者の緊急呼び出しや客先常駐の低減化が可能となる。また、フィードバックテーブル１２４や評価ＤＢ１２５への情報蓄積により、計画立案者Ｈのを把握して、今度の制約条件の追加に反映することができる。   As described above, according to the present embodiment, the solver 113 can be maintained on the planner H side, and production stoppage can be suppressed. Further, it is possible to reduce the maintenance man-hours of the solver 113, and it is possible to reduce the emergency call of the maintenance person and the customer resident. In addition, by accumulating information in the feedback table 124 and the evaluation DB 125, the planner H can be grasped and reflected in the addition of the constraint condition this time.

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。   The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described. A part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment. Moreover, you may add the structure of another Example to the structure of a certain Example. Moreover, you may add, delete, or replace another structure about a part of structure of each Example.

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。   In addition, each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。   Information such as programs, tables, and files for realizing each function is recorded on a memory, a hard disk, a storage device such as an SSD (Solid State Drive), or an IC (Integrated Circuit) card, an SD card, a DVD (Digital Versatile Disc). It can be stored on a medium.

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。   In addition, the control lines and the information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and do not necessarily indicate all the control lines and information lines necessary for the mounting. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.

Ｈ 計画立案者
Ｘｉ 評価指標
ｍ 計画立案試行回数
ｎ 挿入行
Δαｉ 増減幅
αｉ 重み
１００ 更新装置
１１０ プログラム群
１１３ ソルバ（計画立案プログラム）
１１４ 更新プログラム
１２１ 品種マスタ
１２２ 製造条件マスタ
１２３ 制約条件マスタ
１２４ フィードバックテーブル
１２５ 評価ＤＢ
１３０ 計画対象データ
１４１ 立案結果データ
１４２ 評価指標値
１５１ マスタ更新要求
１５２ 評価結果入力
２０１ プロセッサ
２０２ 記憶デバイス H Planner Xi Evaluation index m Number of planning trials n Insertion row Δαi Increase / decrease width αi Weight 100 Update device 110 Program group 113 Solver (planning program)
114 Update Program 121 Product Master 122 Manufacturing Condition Master 123 Restriction Condition Master 124 Feedback Table 125 Evaluation DB
130 planning target data 141 planning result data 142 evaluation index value 151 master update request 152 evaluation result input 201 processor 202 storage device

Claims (14)

プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する更新装置であって、
前記プロセッサは、
新規の制約条件が第１挿入位置に追加された計画立案プログラムの実行により得られた立案結果に基づいて、前記立案結果を評価する評価指標の値を算出する算出処理と、
前記算出処理によって算出された評価指標の値が出力された結果、前記評価指標に対する評価結果を取得する取得処理と、
前記取得処理によって取得された評価結果に基づいて、前記新規の制約条件の挿入先を前記第１挿入位置から第２挿入位置に変更する変更処理と、
を実行することを特徴とする更新装置。 An update device having a processor for executing a program and a storage device for storing the program,
The processor is
A calculation process for calculating a value of an evaluation index for evaluating the planning result based on a planning result obtained by executing the planning program in which a new constraint condition is added to the first insertion position;
As a result of outputting the value of the evaluation index calculated by the calculation process, an acquisition process for acquiring an evaluation result for the evaluation index;
Based on the evaluation result acquired by the acquisition process, a change process for changing the insertion destination of the new constraint condition from the first insertion position to the second insertion position;
An update apparatus characterized by executing 請求項１に記載の更新装置であって、
前記プロセッサは、
前記計画立案プログラムに存在する既存の制約条件の優先度と、前記新規の制約条件の優先度と、に基づいて、前記新規の制約条件の挿入先を前記第１挿入位置に決定する決定処理と、
前記決定処理によって決定された第１挿入位置に前記新規の制約条件を追加する追加処理と、を実行し、
前記算出処理では、前記プロセッサは、前記追加処理によって前記新規の制約条件が追加された前記計画立案プログラムの実行により得られた立案結果に基づいて、前記立案結果の評価指標の値を算出する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 1,
The processor is
A determination process for determining an insertion destination of the new constraint condition as the first insertion position based on the priority of the existing constraint condition existing in the planning program and the priority of the new constraint condition; ,
An additional process of adding the new constraint condition to the first insertion position determined by the determination process;
In the calculation process, the processor calculates a value of an evaluation index of the planning result based on a planning result obtained by executing the planning program in which the new constraint condition is added by the adding process.
An update device characterized by that. 請求項１に記載の更新装置であって、
前記変更処理では、前記プロセッサは、前記計画立案プログラムが実行中である場合、前記計画立案プログラムの試行回数に基づいて、前記新規の制約条件の挿入先を前記第１挿入位置から第２挿入位置に変更する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 1,
In the change process, when the planning program is being executed, the processor changes the insertion destination of the new constraint condition from the first insertion position to the second insertion position based on the number of trials of the planning program. Change to
An update device characterized by that. 請求項１に記載の更新装置であって、
前記プロセッサは、
前記評価指標の値に基づいて、前記立案結果を選択する選択処理を実行し、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記選択処理によって選択された立案結果と、前記立案結果に対応する前記評価指標の値と、が出力された結果、前記評価指標に対する評価結果を取得する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 1,
The processor is
Based on the value of the evaluation index, executes a selection process for selecting the planning result,
In the acquisition process, the processor acquires an evaluation result for the evaluation index as a result of outputting the planning result selected by the selection process and the value of the evaluation index corresponding to the planning result.
An update device characterized by that. 請求項４に記載の更新装置であって、
前記算出処理では、前記プロセッサは、複数の前記評価指標を集約して前記立案結果を総合評価する第１評価関数の値を算出し、
前記選択処理では、前記プロセッサは、前記第１評価関数の値に基づいて、前記立案結果を選択する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 4,
In the calculation process, the processor calculates a value of a first evaluation function that aggregates a plurality of the evaluation indexes and comprehensively evaluates the planning result;
In the selection process, the processor selects the planning result based on a value of the first evaluation function.
An update device characterized by that. 請求項５に記載の更新装置であって、
前記算出処理では、前記プロセッサは、前記評価指標の値の増減要求が前記評価結果に存在する場合、前記新規の制約条件が前記第２挿入位置に追加された計画立案プログラムの実行により得られた新たな立案結果に基づいて、更新後の第１評価関数の値を算出し、
前記選択処理では、前記プロセッサは、前記更新後の第１評価関数の値に基づいて、前記立案結果を選択する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 5,
In the calculation process, the processor is obtained by executing a planning program in which the new constraint condition is added to the second insertion position when a request to increase or decrease the value of the evaluation index exists in the evaluation result. Based on the new planning result, calculate the value of the updated first evaluation function,
In the selection process, the processor selects the planning result based on the value of the updated first evaluation function.
An update device characterized by that. 請求項６に記載の更新装置であって、
前記変更処理では、前記プロセッサは、前記評価指標の値の範囲を規定する第２評価関数を生成し、
前記算出処理では、前記プロセッサは、前記新規の制約条件が前記第２挿入位置に追加された計画立案プログラムの実行により得られた新たな立案結果に基づいて、前記新たな立案結果を評価する新たな評価指標の値を算出して、前記更新後の第１評価関数の値を算出するとともに、前記新たな評価指標の値が前記第２評価関数を充足するか否かを判断し、
前記選択処理では、前記プロセッサは、前記新たな評価指標の値が前記第２評価関数を充足した場合に、前記更新後の第１評価関数の値に基づいて、前記立案結果を選択する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 6,
In the change process, the processor generates a second evaluation function that defines a range of values of the evaluation index,
In the calculation process, the processor evaluates the new planning result based on a new planning result obtained by executing the planning program in which the new constraint condition is added to the second insertion position. Calculating the value of the new evaluation index, calculating the value of the updated first evaluation function, determining whether the value of the new evaluation index satisfies the second evaluation function,
In the selection process, when the value of the new evaluation index satisfies the second evaluation function, the processor selects the planning result based on the value of the updated first evaluation function.
An update device characterized by that. 請求項７に記載の更新装置であって、
前記変更処理では、前記プロセッサは、前記増減要求の総数がしきい値以上である場合、前記第２評価関数を生成する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 7,
In the change process, the processor generates the second evaluation function when the total number of increase / decrease requests is equal to or greater than a threshold value.
An update device characterized by that. 請求項５に記載の更新装置であって、
前記変更処理では、前記プロセッサは、前記評価指標の値から他の値への変更要求が前記評価結果に存在する場合、前記評価指標の他の値に基づいて、前記評価指標の値の範囲を規定する第２評価関数を生成し、
前記算出処理では、前記プロセッサは、前記新規の制約条件が前記第２挿入位置に追加された計画立案プログラムの実行により得られた新たな立案結果に基づいて、前記新たな立案結果を評価する新たな評価指標の値を算出して、前記第１評価関数の値を算出するとともに、前記新たな評価指標の値が前記第２評価関数を充足するか否かを判断し、
前記選択処理では、前記プロセッサは、前記新たな評価指標の値が前記第２評価関数を充足した場合に、前記第１評価関数の値に基づいて、前記立案結果を選択する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 5,
In the change process, when a change request from the value of the evaluation index to another value exists in the evaluation result, the processor calculates a range of the value of the evaluation index based on another value of the evaluation index. A second evaluation function is defined,
In the calculation process, the processor evaluates the new planning result based on a new planning result obtained by executing the planning program in which the new constraint condition is added to the second insertion position. And calculating a value of the first evaluation function, determining whether the value of the new evaluation index satisfies the second evaluation function,
In the selection process, when the value of the new evaluation index satisfies the second evaluation function, the processor selects the planning result based on the value of the first evaluation function.
An update device characterized by that. 請求項１に記載の更新装置であって、
前記変更処理では、前記プロセッサは、前記評価指標の値の正否のみが前記評価結果に存在する場合、前記新規の制約条件の挿入先を、前記第１挿入位置から、前記第２挿入位置として前記第１挿入位置が示す行の次の行に変更する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 1,
In the change process, when only the correctness of the value of the evaluation index exists in the evaluation result, the processor changes the insertion destination of the new constraint condition from the first insertion position to the second insertion position. Change to the line following the line indicated by the first insertion position,
An update device characterized by that. 請求項１に記載の更新装置であって、
前記変更処理では、前記プロセッサは、前記評価指標の値の増減要求または前記評価指標の値から他の値への変更要求が以前の評価結果に存在し、かつ、前記評価指標の値の正否のみが前記評価結果に存在する場合、前記新規の制約条件の挿入先を、前記第１挿入位置から、前記第２挿入位置として、前記以前の評価結果に対応する以前の立案結果が得られたときの前記新規の制約条件の挿入位置に変更する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 1,
In the changing process, the processor has a request for increasing or decreasing the value of the evaluation index or a request for changing the value of the evaluation index to another value in a previous evaluation result, and only whether the value of the evaluation index is correct or not Is present in the evaluation result, and the previous planning result corresponding to the previous evaluation result is obtained by using the insertion position of the new constraint as the second insertion position from the first insertion position. Change to the insertion position of the new constraint
An update device characterized by that. 請求項１１に記載の更新装置であって、
前記変更処理では、前記プロセッサは、前記以前の評価結果が複数存在する場合、前記以前の評価結果における前記正否のうち正解の数に基づいて、前記以前の評価結果から特定の評価結果を特定し、前記新規の制約条件の挿入先を、前記第１挿入位置から、前記第２挿入位置として、前記特定の評価結果に対応する以前の立案結果が得られたときの前記新規の制約条件の挿入位置に変更する、
ことを特徴とする更新装置。 The update device according to claim 11, comprising:
In the changing process, when there are a plurality of the previous evaluation results, the processor specifies a specific evaluation result from the previous evaluation result based on the number of correct answers among the correct / incorrect in the previous evaluation result. The insertion of the new constraint when the previous planning result corresponding to the specific evaluation result is obtained with the insertion destination of the new constraint as the second insertion position from the first insertion position Change to position,
An update device characterized by that. プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する更新装置による更新方法であって、
前記プロセッサは、
新規の制約条件が第１挿入位置に追加された計画立案プログラムの実行により得られた立案結果に基づいて、前記立案結果を評価する評価指標の値を算出する算出処理と、
前記算出処理によって算出された評価指標の値が出力された結果、前記評価指標に対する評価結果を取得する取得処理と、
前記取得処理によって取得された評価結果に基づいて、前記新規の制約条件の挿入先を前記第１挿入位置から第２挿入位置に変更する変更処理と、
を実行することを特徴とする更新方法。 An update method by an update device comprising: a processor that executes a program; and a storage device that stores the program,
The processor is
A calculation process for calculating a value of an evaluation index for evaluating the planning result based on a planning result obtained by executing the planning program in which a new constraint condition is added to the first insertion position;
As a result of outputting the value of the evaluation index calculated by the calculation process, an acquisition process for acquiring an evaluation result for the evaluation index;
Based on the evaluation result acquired by the acquisition process, a change process for changing the insertion destination of the new constraint condition from the first insertion position to the second insertion position;
The update method characterized by performing. 計画立案プログラムを記憶する記憶デバイスにアクセス可能なプロセッサに、
新規の制約条件が第１挿入位置に追加された前記計画立案プログラムの実行により得られた立案結果に基づいて、前記立案結果を評価する評価指標の値を算出する算出処理と、
前記算出処理によって算出された評価指標の値が出力された結果、前記評価指標に対する評価結果を取得する取得処理と、
前記取得処理によって取得された評価結果に基づいて、前記新規の制約条件の挿入先を前記第１挿入位置から第２挿入位置に変更する変更処理と、
を実行させることを特徴とする更新プログラム。 A processor accessible to a storage device for storing a planning program;
A calculation process for calculating a value of an evaluation index for evaluating the planning result based on a planning result obtained by executing the planning program in which a new constraint condition is added to the first insertion position;
As a result of outputting the value of the evaluation index calculated by the calculation process, an acquisition process for acquiring an evaluation result for the evaluation index;
Based on the evaluation result acquired by the acquisition process, a change process for changing the insertion destination of the new constraint condition from the first insertion position to the second insertion position;
An update program characterized in that the program is executed.

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