JP7028056B2 - 計画作成装置、計画作成方法およびプログラム - Google Patents
計画作成装置、計画作成方法およびプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7028056B2 JP7028056B2 JP2018096132A JP2018096132A JP7028056B2 JP 7028056 B2 JP7028056 B2 JP 7028056B2 JP 2018096132 A JP2018096132 A JP 2018096132A JP 2018096132 A JP2018096132 A JP 2018096132A JP 7028056 B2 JP7028056 B2 JP 7028056B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- tuple
- plan
- unit
- provisional
- importance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 60
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 41
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 31
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 30
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 11
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 40
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 17
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 7
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 7
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
生産計画や物流計画では、まず所定期間、具体的には1週間分や1ヶ月分の計画を作成し、計画に従って操業を開始した後、例えば数日後に、それまでに経過した期間における計画と実績とのずれに応じて計画を修正し、さらに経過した期間の分の計画を継ぎ足して作成することによって、再度、所定期間分の計画を用意する。このようなローリングとも呼ばれる計画の作成手法は、実操業において一般的である。ローリングを用いた計画の作成を多目的最適化問題として捉えた場合、問題構造自体は変わらず、各目的の重要度も基本的に変わらない。このため、過去に作成された計画を教師データとして捉え、これらの計画から各目的の重要度を抽出することができれば、抽出された重要度を用いて新たな期間の計画を作成することで、妥当な計画が作成できる蓋然性が高くなる(図1)。
図2は、本発明の一実施形態に係る、計画作成問題を多目的最適化問題として解決する計画作成方法の概略的な処理を示すフローチャートである。図2に示されるように、計画作成方法は、既作成計画および前提情報を取得する工程(S110)と、計算終了条件を設定する工程(S120)と、探索範囲およびタプル群を設定する工程(S130)と、タプルごとに仮計画を作成する工程(S140)と、仮計画と既作成計画との間の距離を計算する工程(S150)と、計算終了条件を満たすタプルが存在するか否かを判定する工程(S160)と、計算終了条件を満たすタプルが存在する場合にそのタプルを抽出し、抽出されたタプルに対応する重み係数に基づいて新たな期間に対する計画を作成する工程(S170)とを含む。
図3は、本発明の一実施形態に係る、計画作成問題を多目的最適化問題として解決する計画作成装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。図3に示されるように、計画作成装置100は、既作成計画取得部110と、終了条件設定部120と、タプル設定部130と、仮計画作成部140と、距離計算部150と、タプル抽出部160と、表示部170と、最適化部180とを備える。なお、図3を参照した説明では計画作成装置100の各部を実装するための具体的な手段について説明し、各部の機能の詳細については後述する。
既作成計画取得部110は、少なくとも1組の既作成計画および当該既作成計画の前提情報を取得する。ここで、既作成計画は過去に作成された計画を意味し、前提情報は計画を作成した際に前提とした情報を意味する。本実施形態の例では、既作成計画および前提情報として、多目的最適化問題Pを表す式(1)~式(6)と、以下の表1に示すようなコスト係数A、制約式の係数行列C、制約式の右辺定数b、および作成された計画(各購買量)xの値を取得する。
終了条件設定部120は、計画作成装置100における計算終了条件を設定する。本実施形態では、図2に示したように、工程S170で終了条件が満たされたと判定されるまで、工程S130~工程S160、すなわちタプル設定部130、仮計画作成部140、距離計算部150、およびタプル抽出部160による処理がループして実行される。本実施形態の例において、終了条件設定部120は、既作成計画取得部110が取得した前提情報に基づいて、後述するタプル抽出部160が抽出したタプルに対応する重み係数ごとに作成された仮計画x*と、既作成計画取得部110が取得した既作成計画xとの間の距離を終了条件に設定する。具体的には、終了条件設定部120は、以下に式(7)として示すようなL2ノルムを距離として用いて、距離が所定値(ここでは1)以下になることを計算終了条件に設定する。なお、式(7)においてxj *(j={1,2,…,10})は列ベクトルx*の各成分を表す。他の例において、終了条件設定部120は、処理のループ回数が所定値に到達することを計算終了条件に設定してもよい。あるいは、終了条件設定部120は、複数の条件の組み合わせ、具体的には例えば仮計画x*と既作成計画xとの間の距離が所定値以下になるか、または処理のループ回数が所定値に到達することを計算終了条件に設定してもよい。
タプル設定部130は、重み係数wの探索範囲、および探索範囲内で格子状に分布する重み係数wのタプル群を設定する。ここで、重み係数wは、作成しようとしている計画の目的関数に含まれる評価指標の重要度の例である。上述のように、本実施形態において重み係数wはΣwi=1,wi≧0(i=1,2,3)を満たすので、w3を(w1,w2)が決まれば自動的に決定される従属変数とし、w1,w2のみを独立変数とすることができる。それゆえ、本実施形態において、タプル設定部130は、w1,w2の2変数によって構成される2次元平面上に探索範囲を設定し、この探索範囲内で格子状に分布する重み係数(w1,w2)のタプル群を設定する。具体的には、最初に実行される処理のループにおいて、タプル設定部130は0≦w1≦1,0≦w2≦1、かつw1+w2≦1で規定される探索範囲を設定する。さらに、w1,w2のそれぞれについて分割数が10(またはタプル間隔が0.1)である場合、タプル設定部130は上記の探索範囲内に0.1間隔の格子状に分布するタプル群を設定する。具体的には、重み係数(w1,w2)のタプル群は、2次元平面上で(0.0,0.0),(0.0,0.1),(0.0,0.2),・・・のような格子点を形成する(図4参照)。
仮計画作成部140は、タプル設定部130が設定したタプル群に含まれる少なくとも1つのタプルについて仮計画x*を作成する。ここで、仮計画x*は、タプル(w1,w2)に対応する重み係数(自動的に決定される重み係数w3を含む)と、既作成計画取得部110が取得した各データセットに含まれる前提情報とに基づいて作成される。具体的には、仮計画作成部140は、式(1)~式(6)によって表される多目的最適化問題Pを、線形計画法を用いて最適化することによって仮計画x*を導出する。仮計画作成部140は、1つのタプル(w1,w2)について、各データセット(表1の例では、50組のデータセット)分の仮計画x*を作成する(図5参照)。なお、線形計画法による最適化計算は、例えば市販の数理計画法のソルバー(CPLEX(登録商標)のようなソフトウェア)を用いて実行することができる。
距離計算部150は、仮計画作成部140によって作成された仮計画x*のそれぞれについて、当該仮計画x*を作成するのに用いられた前提情報に対応する既作成計画xとの間の距離を算出する(図5参照)。以下の表2に示されるように、各タプル(w1,w2)について、各データセット(表2の例では、50組のデータセット)分の距離が算出される。後述するように、距離計算部150によって算出された距離は、仮計画x*の妥当性を評価する指標として用いられる。つまり、距離計算部150は、仮計画x*を既作成計画xとを比較することによって仮計画x*の妥当性を評価する仮計画評価部の例である。つまり、本実施形態では、仮計画x*の妥当性が既作成計画xとの間の距離によって評価される。なお、本実施形態において、距離計算部150が算出する距離は、終了条件設定部120が設定する計算終了条件で用いられる距離に対応する。従って、本実施形態において距離計算部150が算出する距離は、上記の式(7)に示したL2ノルムである。他の例では、L1ノルムなど他の手法で算出された距離が用いられてもよい。
タプル抽出部160は、既作成計画xに対する仮計画x*の妥当性に関する第1の条件を満たすタプル(w1,w2)を抽出する。ここで、本実施形態において、第1の条件は上記で説明した終了条件設定部120が設定する計算終了条件、すなわち仮計画x*と既作成計画xとの間の距離が1以下になることである。上記の通り、本実施形態では各タプル(w1,w2)について各データセット(表2の例では、50組のデータセット)分の距離が算出されるため、上記の計算終了条件は、あるタプル(w1,w2)について仮計画x*と既作成計画xとの間の距離がすべてのデータセットにおいて1以下になること、と読み替えられてもよい。図6に、図4の例において距離の平均値が最小であったタプル(w1,w2)の、各データセットにおける仮計画x*と既作成計画xとの間の距離を示す。この場合、データセット9,19などで距離が1を超えているため、計算終了条件は満たされない。
表示部170は、タプル抽出部160が抽出したタプルに対応する重み係数(w1,w2,w3)の値をディスプレイに表示する。例えば、図4に示された例において、2回目のループでタプル(w1,w2)=(0.44,0.34)が第1の条件、すなわち仮計画x*と既作成計画xとの間の距離がすべてのデータセットにおいて1以下になることを満たした場合、このタプルに対応する重み係数(w1,w2,w3)=(0.44,0.34,0.22)が表示部170によってディスプレイに表示される。なお、表示部170および表示部170によって実行される処理は、他の実施形態では省略されてもよい。この場合、抽出されたタプルに対応する重み係数の値は、ディスプレイに表示されることなく最適化部180に送信される。
最適化部180は、タプル抽出部160が抽出したタプルに対応する重み係数(w1,w2,w3)に基づいて、計画作成問題を最適化または準最適化する。具体的には、最適化部180は、新たな期間の計画に対応する制約式の係数行列A、コスト係数行列Cおよび制約式の右辺定数bと、タプル抽出部160が抽出したタプルに対応する重み係数(w1,w2,w3)とを式(1)~式(6)に与え、式(2)を満足する範囲で、目的関数Zが最小になるときの決定変数x(すなわち、最適解)を、線形計画法による最適化計算を行うことにより導出する。なお、線形計画法による最適化計算は、上述した仮計画作成部140の処理と同様に、例えば市販の数理計画法のソルバーを用いて実行することができる。表示部170は、最適化部180により導出された最適解の情報を表示してもよい。なお、仮計画作成部140および最適化部180で計画作成問題を多目的最適化問題として解決するにあたり、本実施形態では線形計画法を用いるが、ルールベース、メタヒューリスティックスなど、最適化、または準最適化のための他の手法が用いられてもよい。
上記で説明した例では、タプル設定部130が設定したタプル群に含まれるすべてのタプルについて仮計画作成部140が仮計画x*を作成し、距離計算部150がそれぞれのタプルについて仮計画x*と既作成計画xとの間の距離を算出し、タプル抽出部160が計算された距離に基づいてすべてのタプルの中から第1の条件を満たすタプルを抽出したが、他の例では処理の順序が異なっていてもよい。例えば、タプル設定部130が設定したタプル群に含まれる一部のタプルについて、仮計画作成部140、距離計算部150、およびタプル抽出部160の処理が先行して実行され、第1の条件を満たすタプルが発見された場合には残りのタプルについての処理を省略してもよい。
Claims (9)
- 計画作成問題を多目的最適化問題として解決する計画作成装置であって、
少なくとも1組の既作成計画および前記既作成計画の前提情報を取得する既作成計画取得部と、
計画の目的関数に含まれる評価指標の重要度の探索範囲、および前記探索範囲内で格子状に分布する前記重要度のタプル群を設定するタプル設定部と、
前記タプル群に含まれる少なくとも1つのタプルについて、前記タプルに対応する前記重要度および前記前提情報に基づく仮計画を作成する仮計画作成部と、
前記仮計画を前記既作成計画と比較することによって前記仮計画の妥当性を評価する仮計画評価部と、
前記妥当性に関する第1の条件を満たす前記タプルを抽出するタプル抽出部と、
前記抽出されたタプルに対応する前記重要度に基づいて前記計画作成問題を最適化または準最適化する最適化部と
を備える計画作成装置。 - 前記タプル抽出部は、前記第1の条件を満たす前記タプルがない場合に、前記妥当性に関する第2の条件を満たす前記タプルを抽出し、
前記タプル設定部は、前記抽出されたタプルを基準にして前記重要度の新たな探索範囲を設定し、前記新たな探索範囲内で格子状に分布する前記重要度の新たなタプル群を設定する、請求項1に記載の計画作成装置。 - 前記タプル抽出部は、前記第2の条件を満たす複数の前記タプルを抽出し、
前記タプル設定部は、前記抽出された複数のタプルのそれぞれを基準にして前記重要度の複数の新たな探索範囲および複数の新たなタプル群を設定する、請求項2に記載の計画作成装置。 - 前記新たな探索範囲は、前記探索範囲よりも小さく、
前記新たなタプル群が格子状に分布する間隔は、前記タプル群が格子状に分布していた間隔よりも小さい、請求項2または請求項3に記載の計画作成装置。 - 前記新たな探索範囲は、前記抽出されたタプルを含むタプル群が格子状に分布していた間隔に基づいて設定される、請求項2から請求項4のいずれか1項に記載の計画作成装置。
- 前記仮計画作成部は、前記タプル群から選ばれたタプルについて前記仮計画を作成し、
前記選ばれたタプルが前記第1の条件を満たす場合、前記仮計画作成部は前記タプル群に含まれる残りのタプルについて前記仮計画を作成しない、請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の計画作成装置。 - 前記仮計画作成部は、最初に前記タプル設定部が設定した探索範囲の中心に近い順に前記タプル群からタプルを選んで仮計画を作成する、請求項6に記載の計画作成装置。
- 計画作成問題を多目的最適化問題として解決する計画作成方法であって、
少なくとも1組の既作成計画および前記既作成計画の前提情報を取得する既作成計画取得工程と、
計画の目的関数に含まれる評価指標の重要度の探索範囲、および前記探索範囲内で格子状に分布する前記重要度のタプル群を設定するタプル設定工程と、
前記タプル群に含まれる少なくとも1つのタプルについて、前記タプルに対応する前記重要度および前記前提情報に基づく仮計画を作成する仮計画作成工程と、
前記仮計画を前記既作成計画と比較することによって前記仮計画の妥当性を評価する仮計画評価工程と、
前記妥当性に関する第1の条件を満たす前記タプルを抽出するタプル抽出工程と、
前記抽出されたタプルに対応する前記重要度に基づいて前記計画作成問題を最適化または準最適化する最適化工程と
をコンピュータが実行することを含む計画作成方法。 - 計画作成問題を多目的最適化問題として解決する計画作成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記計画作成装置は、
少なくとも1組の既作成計画および前記既作成計画の前提情報を取得する既作成計画取得部と、
計画の目的関数に含まれる評価指標の重要度の探索範囲、および前記探索範囲内で格子状に分布する前記重要度のタプル群を設定するタプル設定部と、
前記タプル群に含まれる少なくとも1つのタプルについて、前記タプルに対応する前記重要度および前記前提情報に基づく仮計画を作成する仮計画作成部と、
前記仮計画を前記既作成計画と比較することによって前記仮計画の妥当性を評価する仮計画評価部と、
前記妥当性に関する第1の条件を満たす前記タプルを抽出するタプル抽出部と、
前記抽出されたタプルに対応する前記重要度に基づいて前記計画作成問題を最適化または準最適化する最適化部と
を備えるプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018096132A JP7028056B2 (ja) | 2018-05-18 | 2018-05-18 | 計画作成装置、計画作成方法およびプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018096132A JP7028056B2 (ja) | 2018-05-18 | 2018-05-18 | 計画作成装置、計画作成方法およびプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019200695A JP2019200695A (ja) | 2019-11-21 |
JP7028056B2 true JP7028056B2 (ja) | 2022-03-02 |
Family
ID=68613191
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018096132A Active JP7028056B2 (ja) | 2018-05-18 | 2018-05-18 | 計画作成装置、計画作成方法およびプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7028056B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6919696B2 (ja) * | 2019-11-05 | 2021-08-18 | ダイキン工業株式会社 | 給湯装置 |
US11869034B2 (en) | 2019-11-26 | 2024-01-09 | Nec Corporation | Optimization device, optimization method, and recording medium |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006048212A (ja) | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Toshiba Corp | 広域水運用システムの運用計画作成装置およびその方法 |
JP2009030476A (ja) | 2007-07-25 | 2009-02-12 | Toshiba Corp | 発電プラントの運転最適化方法および運転最適化システム |
JP2012074007A (ja) | 2010-08-31 | 2012-04-12 | Fuji Electric Co Ltd | プラントの運転条件最適化システム、プラントの運転条件最適化方法、プラントの運転条件最適化プログラム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0744611A (ja) * | 1993-07-28 | 1995-02-14 | Fujitsu Ltd | 多目的最適化問題解決方法 |
JPH0836560A (ja) * | 1994-07-25 | 1996-02-06 | Hitachi Ltd | 多目的最適化方法 |
-
2018
- 2018-05-18 JP JP2018096132A patent/JP7028056B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006048212A (ja) | 2004-08-02 | 2006-02-16 | Toshiba Corp | 広域水運用システムの運用計画作成装置およびその方法 |
JP2009030476A (ja) | 2007-07-25 | 2009-02-12 | Toshiba Corp | 発電プラントの運転最適化方法および運転最適化システム |
JP2012074007A (ja) | 2010-08-31 | 2012-04-12 | Fuji Electric Co Ltd | プラントの運転条件最適化システム、プラントの運転条件最適化方法、プラントの運転条件最適化プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019200695A (ja) | 2019-11-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Anvari et al. | A dynamic modeling to measure lean performance within lean attributes | |
Wang et al. | A novel hybrid MCDM model combining the SAW, TOPSIS and GRA methods based on experimental design | |
Jalilvand-Nejad et al. | A mathematical model and genetic algorithm to cyclic flexible job shop scheduling problem | |
US20040030628A1 (en) | Asset management support system and method | |
CN109784984A (zh) | 一种生鲜门店智能订货*** | |
JP7028056B2 (ja) | 計画作成装置、計画作成方法およびプログラム | |
Sampath et al. | A decision-making framework for project portfolio planning at Intel Corporation | |
US20130041721A1 (en) | Art evaluation engine and method for automatic development of an art index | |
Wehner et al. | The Sustainability Data Science Life Cycle for automating multi-purpose LCA workflows for the analysis of large product portfolios | |
US20130191093A1 (en) | Systems for estimating new industrial plant operational readiness costs | |
JP2019067170A (ja) | 作業工数推定装置および作業指示システム | |
JP6489340B1 (ja) | 比較対象企業選定システム | |
Zeynali et al. | A hybrid fuzzy multiple criteria decision making (MCDM) approach to combination of materials selection | |
Polotski et al. | Combining predetermined and measured assembly time techniques: Parameter estimation, regression and case study of fenestration industry | |
Akan et al. | THE MOMENT INTEGRATED SOLUTION METHOD IN MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING. | |
CN104021437B (zh) | 一种基于有向图适应度评估的混合差分进化算法 | |
Pratama et al. | Line Balancing in Assembly Line Automotive Carrosserie (Body of a Car) Production Process at PT. XYZ | |
Yunzhi et al. | A game theoretic approach to product-mix resource allocation | |
Skołud | Market oriented approach to the production management on the operational level | |
JP5554674B2 (ja) | 損益分岐点シミュレーションシステム、方法、およびプログラム | |
Wolny et al. | Forecasting demand for products in distribution networks using R software | |
Ko et al. | A multi-criteria decision-making approach based on data envelopment analysis considering interval weights in defense sector | |
Fiala et al. | The Valuation of Organizational Capital. | |
US7962371B2 (en) | Commodity presenting method and system therefor | |
Myrodia et al. | Product portfolio optimization based on substitution |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210112 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20211126 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211130 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211224 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220118 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220131 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7028056 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |