2004 Fiscal Year Annual Research Report
経験知と創発技術の融合による動的スケジューリングとMESモデルによる性能検証
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15560098
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
大場 史憲 広島大学, 大学院・工学研究科, 教授 (10081267)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江口 透 広島大学, 大学院・工学研究科, 助手 (80253566)
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| Keywords | 動的スケジューリング / 優先規則 / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / 分散オブジェクト / AGV / 衝突回避 / デッドロック |
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| Research Abstract |
予測不可能な変化に対応するアジャイル生産において高い生産性能を実現するために,経験知と創発技術の融合による新しい動的スケジューリング技法を確立し,その技法をMES(生産実施)モデルへ適用することによってその性能を検証することを目的として研究を行った.以下に,本年度の研究実績の概要を述べる.
1.経験知と創発技術の融合技法開発の継続
昨年度に引き続き,動的環境で性能の良い優先規則(スケジューリングルール)を階層型ニューラルネットワークに学習させ,そこから理解可能なルールの抽出を試みた.単項式で表されるルールを抽出することで,ほぼ理解可能で,なおかつ,ニューラルネットワークよりもロバストなルールを抽出できることを確認した.
また,性能の良い優先規則と遺伝的アルゴリズムを融合することによって,リアルタイムスケジューリングと定期的最適化を融合したスケジューリング法を実現し,数値実験によって処理時間などが不確実な環境で有効であることを確認した.
2.生産系と搬送系のインターフェースの構築
生産系と搬送系のインターフェースをJAVA言語とHORBによる分散オブジェクト技術を用いて構築した.
3.搬送系の運行管理方策の改善
生産実施プロトタイプ(MESモデル)の基本形はこれまでの研究で完成している.本年度は,使用するAGVの台数を5台に増やし,衝突回避やデッドロック回避の実験を行った.狭い場所にあまりにも多くの搬送要求が集中した場合にデッドロック状態に陥る場合があり,継続して研究を行っている.
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