| 研究課題/領域番号 |
25820024
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
岩村 幸治 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40332001)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 5軸加工機 / 自律分散型スケジューリング / マルチエージェント強化学習 |
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| 研究実績の概要 |
機械加工の分野で生産リードタイムを短縮するための方法として，5軸加工機による工程集約型の高能率生産が注目されている．本研究では，複数の種類の異なる5軸加工機およびジョブから構成される加工システムを対象として，マルチエージェント強化学習を用いた自律分散型のスケジューリングシステムの開発を目指す．このシステムでは，はじめに，各5軸加工機の仕様にカスタマイズされた5軸加工用CAMを用いて，加工可能なすべてのジョブのNCデータを作成しその加工時間を求める．次に，各5軸加工機におけるスケジュールを作成するのと同時に，各5軸加工機が実際に加工プロセスで使用するNCデータを決定する．
平成26 年度は，研究代表者および大学院生1 名により平成25年度にモデル化した5軸加工機エージェントおよびジョブエージェントが，ジョブ全体の生産リードタイムを最小化するNCデータおよびスケジュールを決定するためのマルチエージェント強化学習の手法を提案した．また，ジョブエージェントが，5軸加工用CAMソフトウェアを用いて作成したNCデータおよび加工時間を参照する3DCADデータベースを開発した．
今後，平成26年度に提案したマルチエージェント強化学習の手法を，平成25年度にモデル化した5軸加工機エージェントおよびジョブエージェントに実装し，自律分散型スケジューリングシステムを開発することで，複数の5軸加工機を用いた多品種少量生産において，ジョブ全体の生産リードタイムを最小化するNCデータおよびスケジュールを決定することができる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
5軸加工機エージェントおよびジョブエージェントが，ジョブ全体の生産リードタイムを最小化することを目的としてNCデータおよびスケジュールを決定するためのマルチエージェント強化学習の手法の検討に関して，当初の計画で想定していた以上に問題が複雑および困難であることから，検討に時間を要した事が計画がやや遅れている理由である．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題は，平成25年度および26年度の2年間で完了する予定であったが，マルチエージェント強化学習の手法の提案に関して当初の予定より時間を要したため，平成27年度までの3年間で研究を完了することに変更した．研究期間については変更を要したが，研究の内容については，当初の計画から変更無く遂行できると考えている．
具体的には，平成26年度に提案したマルチエージェント強化学習の手法を，平成25年度にモデル化した5軸加工機エージェントおよびジョブエージェントに実装し，自律分散型スケジューリングシステムを開発する．また，本研究の有効性を検証するため，開発した自律分散型スケジューリングシステムを用いて計算機実験を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究課題におけるマルチエージェント強化学習の手法の提案に時間を要したため，平成26年度に予定していた自律分散型スケジューリングシステムを開発するためのワークステーションの購入に至らなかったことが主な要因となり，当該年度の実支出額が減少した．
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| 次年度使用額の使用計画 |
自律分散型スケジューリングシステムの開発および開発したシステムの有効性を検証するために必要となる即応性の高いワークステーションおよび研究成果を国内外に公表するための論文投稿料，旅費などについて使用を予定している．
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