2021 Fiscal Year Research-status Report
Developing Fast Algorithms based on Advanced Evolutionary Algorithms with Machine Learning and Applying to Real-time based Manufacturing and Logistics Systems
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19K12148
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| Research Institution | Fuzzy Logic Systems Institute |
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Principal Investigator |
玄 光男 一般財団法人ファジィシステム研究所, 研究部, 特別研究員 (20095003)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川上 浩司 京都先端科学大学, 工学部, 教授 (90214600)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 進化算法(EA) / 差分進化法(DE) / 粒子群最適化(PSO) / 機械学習(ML) / 生産計画・スケジューリング / 持続可能な物流とリバース・ロジスティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
一般に半導体の各種部品の生産工程は実時間内のスケジューリング問題であり，特に各種素子は所定の処理時間内での要求仕様の必然性から，制約時間内で完了できない時には不良品となり生産効率に影響を及ぼす。本研究の目的は先端的進化計算と機械学習を活用した高速スケジューリング算法を開発し，生産・物流システムの最適化問題等に応用することである。
1．ハイブリッド型多目的進化計算ベースのアルゴリズム開発研究：最近注目を集めているハイブリッド型多目的進化算法を発展させるため，従来のPSO手法に多方向更新を組み合せた新しい進化算法を開発し，国際誌に報告・提案した(論文-[1,4])。
2．フレキシブルジョブショップスケジューリング問題への応用研究： NP困難な問題とされるジョブショップスケジューリング問題(JSP)への各種進化算法による28種類のベンチマークテスト問題に対する解法効率を各々比較実験し，遺伝的アルゴリズムによる解法の有効性を実証明らかにし国際誌に掲載した(論文-[2]) 。
3．再使用・再生産・リサイクルの閉ループSCモデル：再使用・再生産・リサイクルを統合した持続可能なロジスティクスの事例研究に，ハイブリッド型HGAとPSOを組み併せた先端的進化算法を活用した研究論文を国際誌に掲載した(論文-[3])。
4. 複数モード資源制約付きプロジェクト問題：非常時等に対処する施設や工場拡張に伴う計画・実施のスケジューリングは重要な社会問題の一つである。本研究では各種アクティブが不確定で三角ファジィ数でモデルを定式化し，協調共進化算法(COEA)を活用し，相互適応型GAとセルフ適応分割法を組み併せた多目的進化計算法を開発した。事例研究はプレハブ施設構築例で従来手法と提案手法の性能評価を行い，有効性を明らかにし，国内会議で発表・提案した(学会発表-[6])。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
1．ハイブリッド型多目的進化アルゴリズムの開発: 進化過程を促進させるために従来の2つの進化算法(PSOとDE)を組み合せた多目的進化アルゴリズムを開発し，フローショップスケジューリング問題に提案手法を実証する研究である。進化収束を早めるために新たに差分進化(DE)の組合せによって探索活動を促進させることで，Pareto最適解候補からベスト最良解を決定し，提案手法によるべンチマークテスト問題で数値実験を行い、その有効性の他手法と比較する研究開発を実施した。
2．フレキシブル・ジョブショップ・スケジューリング問題(FJSP)への応用研究: 生産・物流システムの製造・配送過程で発生する不確実的要因を確率分布で表わし，数理モデルを定式化し，実践的応用研究を総括評価し，不確定なスケジューリング問題を解くために効率的な多目的進化算法の研究を行なった。
3．持続可能な物流問題への応用研究: 閉ループ型サプライチェーンやリバース・ロジスティクスモデル等の持続可能な物流のネットワークモデルに関する研究は，HGAとPSOを組み合せた先端的進化算法を開発し，再使用・再生産・リサイクルの閉ループネットワークモデルを統合した持続可能なロジスティクスの事例研究を開発した。
4．ハイブリッド協調共進化算法の開発とその応用研究: 近年，高速処理を要するスケジューリング問題は，GPUユニットを組み込んだPC環境上で協調共進化算法のような先端的進化算法の開発が注目されている。本研究ではグローバルな探索としてファジィロジックコントローラを組み込んだハイブリッド型GAと教員-学習ベース最適化法(Teaching-Learning-based Optimization; TLBO)を活用し，更にPSO法を組み合せた新たなハイブリッド型進化算法GA-PSO-TLBOを開発し，物流配送問題への応用研究を行なった。
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| Strategy for Future Research Activity |
1．ハイブリッド型多目的進化アルゴリズムの研究開発: 進化過程を促進させるために多目的PSOに多方向探索に併せて差分進化を組み合せたハイブリッド型多目的PSO+DEを開発し，分散型フローショップスケジューリング問題に応用する。世界標準のNSGA-IIやSPEA2等との比較実験を行い，ベンチ―マークを実行結果の評価を行う。
2．フレキシブル・ジョブショップ・スケジューリング問題への応用研究: 生産・物流システムの製造・配送過程で発生する不確実的要因を確率分布で表わし，ハイブリッド型進化算法による実践的な応用研究を総括評価する研究を進める。
3．持続可能な物流問題への応用研究: 企業価値創出や競争力を高めるためのリサイクルとしてのリバース・ロジスティクス(RL)や閉ループ型サプライチェーン(CLSC)モデル等を反映した持続可能な物流のネットワークモデルに関するが研究が注目されている。SDGsに関連する本研究では，ハイブリッド型HGAとPSOを組み合せた先端的進化算法を開発して，再使用・再生産・リサイクルの閉ループネットワークモデルを統合した持続可能なロジスティクス問題に関する事例研究の計画である。
4．工学的設計最適化問題へのハイブリッド型進化算法の開発研究：工学的設計最適化問題の目的関数には多数のロカール解を伴う多峰性問題が伴う。従来の最適解法では初期値によってはロカール解に陥る事例が多く，その改善策はグローバルな解法としてGAをベースにし，TLBOやJayaアルゴリズムを組み合せたハイブリッド型進化算法の開発が求められている。本研究ではハイブリッド型GA+PSO+TLBOアルゴリズムやハイブリッド型GA+Jayaアルゴリズムを開発し，設計最適化問題で実施しその有効性を試みる。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス(COVID-19)の影響で，2021年度も国内外のほとんどの会議や研究会がオンライン開催となった．学会参加に伴う費用は主に登録費だけで，物品費や人件費も所属先訪問も不可能となり，予算の多くを次年度(令和4年度)に繰り越す結果になった.
次年度の使用計画は下記のとおりです．
合計額: 1,012,855円
物品費: 250,000円, 旅費: 600,000円, 人件費・謝金: 150,000円, その他: 12,855円
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