| 研究課題/領域番号 |
20510148
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
大野 勝久 愛知工業大学, 経営学部, 教授 (50026118)
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| 研究分担者 |
田村 隆善 名古屋工業大学, 工学研究科, 教授 (70093101)
中出 康一 名古屋工業大学, 工学研究科, 教授 (50207825)
岩瀬 雅治 文京学院大学, 経営学部, 非常勤講師 (70213288)
鈴木 達夫 愛知工業大学, 経営学部, 教授 (00064949)
近藤 高司 愛知工業大学, 経営学部, 教授 (60121357)
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| 研究期間 (年度) |
2008 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2010年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2009年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2008年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | サプライチェーンの最適制御 / かんばん方式の最適設定 / ニューロDPアルゴリズム / 強化学習 / 近似DP / シミュレーション / マルコフ決定過程 / 確率最適制御 / SCMの最適化 / 一般化かんばん方式 / 先行需要情報 |
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| 研究概要 |
本研究は,現実の不確実環境下における多拠点JITサプライチェーンの最適運用を目指して開発を進めてきた,ニューロDPアルゴリズムSBMPIMのさらなる性能向上のため,その基準政策として当初一般化かんばん方式を採用していた。しかし相性が悪く,基準政策を最適設定したかんばん方式に変更した結果,計算時間を1/100に短縮して所要メモリーも減少した,所期の性能を持つSBMPIMアルゴリズムを開発することができた。
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