抄録
ジョブショップ・スケジューリング問題の多くはNP完全となり, 現実に発生する大規模な問題の最適解を求めることはできない.このため, 実用的な規模の問題に対しても少ない計算量で効率よく精度の良い解を求めるための近似解法の開発が望まれている.本報では, GifflerとThompsonのアクティブ/遅れなしスケジュール生成アルゴリズムを利用して, 実行可能スケジュール集合が順列スケジュールからなるスケジューリング問題の効率的近似解法である複合ランダム・サンプル・スケジューリング法(CRSS)をジョブショップ・スケジューリング問題に対して発展させた拡張型CRSSを提案した.MuthとThompsonのベンチマーク問題を対象に数値実験を行い, 提案法によれば, 比較的短い計算時間で精度の良い近似解が得られることを示した.提案法の計算量はO(N^2M)であり, より大規模な問題に対しても適用可能である.
