A Study on Genetic Algorithm-Based Optimal Scheduling Techniques

抄録

本研究では, 近代の生産システムにおいて重要な諸スケジューリング問題を取り上げ, それらの遺伝的アルゴリズムに基づく効率的な解法に関する研究を行った.この種の問題は, 複雑な制約を持つ組合せ最適化問題となり, 従来の単純遺伝的アルゴリズムの適用では, 解くことが非常に困難であることが指摘されている.本研究では, このような問題に対して, 遺伝的アルゴリズムを適用する場合の問題点を明らかにし, より一般的なアプローチとしての遺伝的アルゴリズムを検討した.本研究で取り扱う問題の本質は, ある制約条件の下で, 問題におけるいくつかの要素の組合せ, あるいは並替えを見つけ出すことである.したがって, 提案する一般的なアプローチは, 次の2つのステップから構成される:(1)遺伝的アルゴリズムを利用して, より良い組合せと並替えを見つけ出し, (2)その組合せと並替えを基に, 発見的手法により問題の解を決定する.また, 取り扱う問題, すなわち資源の制約を持つプロジェクト・スケジューリング問題, ジョブショップ・スケジューリング問題, 並列マシン・スケジューリング問題及びファジィ車両ルーティング・スケジューリング問題の特徴に適合した染色体表現及び遺伝的操作を提案し, ハイブリッド型遺伝的アルゴリズムを構築している.さらに, 多くのベンチマーク問題を用いた数値実験により, 提案する手法の有効性を検討している.