Thesis or Dissertation ゼロサプレス型BDDを用いた動的生産プランニングの統合的計画法に関する研究

髙橋, 啓太

The global market has become increasingly dynamic, unpredictable and customer-driven. Manufacturing industries require new control methods for manufacturing system, which has agility, reconfigurability and extensibility, to maintain the front line in the competition among companies. Moreover, such a control method also needs exibility to adapt dynamic changes, such as machine breakdowns, order cancellation and so on. Production planning is the planning phase in manufacturing system. In this study, key decisions for the creation of production plans are defined as production-planning attributes. Production-planning attributes correlate complexly in production-planning problems. Traditionally, the production-planning problem splits sub-problems based on experiences, because of the complexity. However, such approaches make solution space over-restricted and make it difficult to find a better solution. The objective of this paper is to propose a representation of combinations of alternatives in production-planning attributes by using Zero-Suppressed Binary Decision Diagrams (ZDDs) before the optimization. The ZDD represents only feasible combinations of alternatives that satisfy constraints in the production planning. Moreover, a genetic algorithm that solves production-planning problems with ZDDs is proposed. Experimental results applied to sample-planning problem demonstrate the proposed methods are efficiently used for production planning and for dealing with dynamic changes.
世界の市場はよりグローバルに,動的に,予測不可能に,そして顧客第一という状況へと変化している.そのような状況下で製造企業は企業間競争において,第一線を維持するために敏捷さ,再構築性,再構成、拡張性をもつ新たな生産システムを制御するための手法を導入しなければならない.加えて,それら手法は,動的変化に対応するために高いフレキシビリティと適応性の能力を兼ね備えて置く必要がある.生産システムの計画である生産プランニング分野では,その問題構造の複雑性から経験的に部分問題へと分割し,項目間の優先度を設定して決定することが多く行われてきた.しかし,市場の変化や動的変化に柔軟に対応するためには,順次段階的なアプローチではなく,統合的なアプローチにより計画に費やすスパンを短くし全体としての最適化を行うことが求められる.このような統合的なアプローチは,全体の決定変数を同時に考慮する必要があり,組合せ数が膨大になるという課題がある.本論文では,このような課題に資する提案として,最適化を行う前段階としてゼロサプレス型BDD(Zero-Suppressed Binary Decision Diagram,以下ZDD)を用い,制約を満たす組合せのみを表現する制約充足解空間を作成し,解空間を限定した上で遺伝的アルゴリズム(Genetic algorithm,以下GA)による最適化を行う方法を提案する.生産プランニング分野において,そのような研究はこれまでに無く,高い新規性をもつ.これら手法を例題に適用し,ZDDによる統合的な生産プランニング問題の制約充足解空間表現,及びZDDを探索対象としたGAによる解探索の有効性を示す.
ix, 104p
Hokkaido University(北海道大学). 博士(情報科学)

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