2020 Fiscal Year Research-status Report
Development of evolutionary computation method for dynamic scheduling
| Project/Area Number |
20K04985
|
|---|
| Research Institution | Prefectural University of Hiroshima |
|---|
Principal Investigator |
広谷 大助 県立広島大学, 地域創生学部, 准教授 (30432686)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林田 智弘 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (20432685)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 動的スケジューリング問題 / 周期性 / 長期メモリ / 島モデル / 進化計算 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は最終目的である汎用性の高いディスパッチングルールを獲得するため，既存のディスパッチングルールを改良して新たなルールを獲得する必要があり，その前段階として最適化手法を確立することが必要であることにより，主に下記3つを目的として行った．まず，最適化を行う上でモデル化が必要であるから(1)動的スケジューリング問題のモデルの策定・定式化をし，その後そのモデルを用いて(2)長期メモリのある進化計算手法（遺伝的アルゴリズム(GA)および粒子群最適化(PSO)）の構築及びプログラム開発を行い，それを用いて(3)数値実験として上記問題に対する進化計算手法における「長期メモリ」の有効性の検証を行った．
その結果，(1)のモデル化については，従来研究の文献調査を行い，本研究に適合した動的スケジューリング問題のモデルを構築することができた．この際，周期性を考慮したモデルも併せて構築した．また，(2)のプログラム構築については(1)に長期メモリを組み込んだモデル具体的には島モデルGAを改良し，各島に特徴量を記憶する長期メモリを持たせたモデルをプログラミングによって構築し，概ね完了した．(3)の数値実験については，従来研究で提案された最適化手法よりも短時間で計算でき結果として評価尺度としたメイクスパンと納期遅れの重み付け和が良くなることを確認した．
これらの成果は日本オペレーションズ・リサーチ学会2021年度春季研究発表会で発表を行い，研究者と意見交換を行った．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2020年度に挙げた目標は概要に記載したように概ね達成した．しかし，新型コロナウイルスの影響により学会参加による研究発表及び意見交換が1回しかできなかったため，おおむね順調に進展しているとした．
|
| Strategy for Future Research Activity |
2021年はまず2020年度で行った数値実験を吟味し，最適化手法の改善を行う．その上で，当初の目的である現実社会における動的スケジューリング問題の調査及び定式化を行い，その下で遺伝的プログラミング(GP)を用いた長期メモリのある進化計算手法の構築及びプログラム開発を行う．更にこれまでモデル化を行った動的スケジューリング問題にこの進化計算手法を適用し，GPにより獲得したディスパッチングルールの検証を行う．
|
| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響により，学会参加が国内・国外問わず叶わなかったため，そのため本年度に繰り越して使用する．使用用途としては複数の国内・国際学会参加費及び参加が叶う場合には国内学会の旅費に使用する．
|
