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本研究では、長期にわたって運用される工場などの設備を対象に、期によって変化する物流や設備に関する要件の変化を考慮した、新しい設備配置計画のモデル化と解法のためのアルゴリズムの開発を目的とする。昨今の経済状況の変化に見られるように、当初の需要見込から大幅な変化が生じた場合需要の変化に合わせて最初の設備計画から設備の稼動や配置の計画を動的に変更する必要が生じる。本年度は、そのような変化に応じて運用予算の制約とその範囲内における設備容量の確保を考慮した設備配置計画問題モデルと、その問題の解法としてメタヒューリスティクスを中心とした進化的な計算法によるアルゴリズムの開発を行った。具体的には遺伝的アルゴリズム、タブーサーチ、シミュレーテッドアニーリングの手法を適用したアルゴリズムを作成し、これらの性能について数値例を用いた計算実験を通じて比較検討を行った。その結果、実験した範囲でのことであるが、設備数の増減によりそれぞれの手法の有効性に違いが見られた。これは問題データの特徴による面も考えられ、更なる分析が必要であることもわかった。また、この問題は複数の期における配置問題を扱う必要があり、既存の1方法より高速な計算が求められるため、これまでの方法を改良したアルゴリズムを開発した。その結果、2次元における多数の設備配置問題のために近傍作成方法と近傍探索順序を改良したアルゴリズムを開発し、これまでの計算時間を大幅に短縮することが可能となった。また、多階層の問題のためにも分枝限定法を元にしつつ対称性に着目して探索領域を少なくする計算法を開発し、既存の方法よりも計算効率を向上させることができた。
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