2017 Fiscal Year Research-status Report
不確実性を有する離散型生産システムの統合的な意思決定支援環境の開発
| Project/Area Number |
16K06844
|
|---|
| Research Institution | Nagoya University |
|---|
Principal Investigator |
橋爪 進 名古屋大学, 工学研究科, 講師 (60242913)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
矢嶌 智之 名古屋大学, 工学研究科, 助教 (80262864)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 離散事象システム / 不確実性 / プロセス完了時間 / 混合整数計画問題 / ベイジアンネットワーク / 構造学習 / アントコロニー最適化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，不確実性を有する離散型生産システムを対象に，システム構成の最適設計手法，運用方策の最適化手法，異常診断法，制御系設計手法を開発し，離散型生産システムの設計・制御・運用に係る意思決定を支援するための統合的な意思決定支援環境の開発を行うことである．このなかで平成29年度は，システム構成の最適化手法の開発を行うとともに，運用方策の最適化に利用するためにシステム内の因果関係を表すモデルとしてベイジアンネットワークを用い，操業データからのベイジアンネットワークの構造学習について検討を行った．システム構成の最適化は平成28年度から続くものであり，生産システムの処理順序を表すグラフに処理時間の不確実性を表す確率分布がつけられたモデルが与えられたとき，そのもとでプロセス全体の完了時間（平均とばらつき）を改善するための処理装置の構成を求める問題である．この問題に対して平成28年度はヒューリスティックな近似解法を考案したが，平成29年度は混合整数計画問題(MILP)として定式化して汎用ソルバーで解けるようにするとともに，この問題のあるサブクラスに対して計算負荷を下げるための工夫を行った．一方，ベイジアンネットワークの構造を学習する問題はNP困難であることが知られており，この問題を効率かつ精度よく解くために，メタヒューリスティック解法の１つであるアントコロニー最適化法を利用した方法を提案し，数値計算によるその有効性および特徴を示した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成29年度の計画は，不確実性を有する離散型生産システムを対象に，システム構成の最適化手法の開発，運用方策の最適化手法の開発，異常回避制御器設計手法の開発であった．これに対する評価は，以下のようである．
・システム構成の最適化手法の開発：生産システムの処理順序を表すグラフに処理時間の不確実性を表す確率分布がつけられたモデルが与えられたとき，そのもとでプロセス全体の完了時間（平均とばらつき）を改善するための処理装置の構成を求める問題をMILPとして定式化した．これにより，汎用ソルバーを利用して問題を解くことができる．また，あるサブクラスの問題に対しては計算負荷を下げるための工夫を示すことができた．
・運用方策の最適化手法の開発：運用方策の最適化をシステマチックに行うためには，システムに含まれる不確実性を何らかのモデルで表現しなければならない．そこで，操業データからベイジアンネットワークの構造を学習する方法を示した．この構造学習問題はNP困難な問題であり，アントコロニー最適化手法を用いることにより，実用時間内で精度良い構造を学習することができた．
・異常回避制御器設計手法の開発：異常回避を行うコントローラとして，与えられた異常のみを回避すればよい場合から，生産効率が多少落ちても構わないから単純なものでよい場合など，状況やユーザの考え方によってどのようなものを設計するかが変わってくる．そこで，いくつかの実現例を提示できるような設計法について検討を行った．ただし，その方法の妥当性，計算効率についての考察はこれからである．
以上より，達成度は「おおむね順調に進展している」と評価した．
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画および平成29年度の実績およびその達成度より，平成30年度は以下のことを行う予定である．
(1) システム構成の最適化手法：実績の欄で述べたように，システム構成に関する最適化問題をMILPとして定式化した．そしてあるサブクラスに対して計算負荷を低減するための工夫を行ったが，そのクラスの拡張について検討する．
(2) 運用方策の最適化手法の開発：不確実性を含む生産システムの最適な運用方策を導けるかどうかは，システムに含まれる不確実性のモデル化の精度に大きく依存する．そこで，モデル化の精度向上について検討するとともに，他の拡張モデル（例えば階層型ベイジアンネットワーク）について検討する．
(3) 異常回避制御器設計手法の開発：平成29年度では，異常を回避するコントローラとしていくつかの実現例を提示できるような設計法について検討を始めたばかりであり，引き続き検討を進める．
|
| Causes of Carryover |
（理由）次年度使用額が生じた理由は，発表予定であった大会や研究会の日程が重なって発表回数が減るとともに開催場所が近く，旅費が想定よりかなり少なくなったことが１つの原因である．また，物品費を安く抑えることができたこともある．
（使用計画）これまで研究代表者と研究分担者は同じ研究室に所属しており，研究設備を共有していた．しかし，平成30年度から研究代表者の所属機関が変更になることから，当初の計画に加えて，研究分担者と同じ研究設備環境にするために使用するとともに，研究分担者との研究打ち合わせに使用する予定である．．
|
Research Products
(5 results)
