| Budget Amount *help |
¥3,300,000 (Direct Cost: ¥3,300,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2005: ¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
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| Research Abstract |
本研究では,現代社会の複雑化にともない生起する生産情報の不完全性に柔軟に適応可能な生産システムの構成法として,強化学習を用いた自己組織的構成法を提案し,その構築を目的とする.具体的には,生産システムを,行動ルールを決定する内部構造として強化学習器を持った自律エージェントから構成されるマルチエージェントシステムとして構築する.自律エージェント間の役割分担の生成による協調的振る舞いの創発の結果として,不完全情報化においてしばしば発生するジレンマ的状況が解消可能となることが期待できる.具体的には,1.生産システムにおける情報と目的関数の観点からの理論的分析,2.強化学習を用いた自己組織化システムの構築,3.自己組織化過程の分析と,適用可能範囲の特定,実用化検討,という手順により研究を推進した.
本年度は,生産システムにおけるジレンマとして,工程計画と日程計画の間のジレンマと,生産性と作業者の稼働率の平準化のジレンマをとりあげ,提案手法がそれらの問題を解決することができることを示した.また,提案手法を分散計算機環境に適用し,その有効性を確認した.
1.生産システムにおけるジレンマ状況の解決
日程計画と工程計画の間のジレンマを解決するために,各機械の日程と工程に関する同時的意思決定の結果として,役割分担を生じながら,ジレンマを回避した計画が立案可能であることを示した.また,機械の学習の結果として,作業者の仕事割り当てを獲得する手法により,生産者の稼働率の平準化を保ちながら,高い生産性を獲得することが可能であることを示した.
2.自己組織的構成法によるシステムの構築
マルチエージェント学習システムを分散計算機環境においてモデル化し実験を行ったところ,各機械が通信を行いながら,機械間の役割分担を生じ,高生産性を実現する計画が立案可能であることを示した.
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