| Research Abstract |
今年度は,まず,個々の現場小集団をそれぞれ一つの意思決定エージェントとしてモデル化した.任意の現場エージェントは,改善案の好ましさを,毎期,ある尺度で比較しており,その選好尺度の値の大きい改善案から優先的に開始しようと行動する.また,状況に応じて,技術者小集団も一つの意思決定エージェントとなり,個々の改善案に対して独自の選好尺度の大きい改善案から優先的に開始しようと行動する.なお,各意思決定エージェントの,任意の改善案に対する選好尺度は,それによって当該エージェントにもたらされる総利益額を制約リソースの消費量で割った値として与えた.技術者エージェントが工数や予算の配分権を所持して,いる場合,現場エージェントが各期に新しい改善を開始するためには,それに必要な工数および予算を技術者エージェントから提供してもらう必要がある.このとき,技術者エージェントは技術者サイドの選好尺度の高いものから優先的に工数や予算を割り当てたいと考え,各現場エージェントは,自現場の改善案で,現場サイドの選好尺度の高いものから優先的に工数や予算を割り当てて欲しいと考える.それらの優先順位は一般には一致するとは限らないので,期に一度,各エージェントが集まった会議などを通じて,工数と予算の配分について交渉するような状況を考え,それぞれが順に少しずつ妥協していって,最終的に実行可能解に到達するような交渉アルゴリズムによってモデル化した.簡単な数値実験の結果,ロス間に連関がない場合は,制度設計による改善効果の違いはほとんどみられないが,連関が強くなるに従って,違いが大きくなっていくことなどがわかった.提案したエージェントシミュレーションモデルに,検討対象の生産システムに対応した生産システムシミュレーションモデルを組み合わせることで,生産システムの形態に応じた詳細な検討を進めることが今後の課題となる.
|
