自動車等の交通量の増大に伴う交通渋滞の緩和に対して, どの道路区間を建設すれば最も効率よく交通需要を処理できるかという最適道路網建設問題がある.この問題は, 一般的には非線形コストをもつ多品種流ネットワークデザイン問題と知られている.この問題の厳密解を求めるのは非常に難しく, 従来の研究では大規模な道路網建設問題に対する適用に問題が残されている.本研究では, 非線形整数計画問題として定式化したこの問題に対して効率的な三つのヒューリスティック解法(貪欲解法, 双対解法, ローカルサーチを用いた解法)および分枝限定法による解法を提案し, これらの解法を組み合せることによって規模の大きな道路網建設問題に対しても適用可能で効率的な解法を提案する.また同時に建設順序問題に対する効率的なヒューリスティック解法も提案する.

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生産システムなどさまざまな分野において, 競合する複数の目的の同時達成を追及する多目的計画法の開発が重要な課題となっている.本研究では, 食品素材をそれに含まれる栄養素の含有成分比により七つの食品群に分類し, 各種栄養素の摂取量を最適にするための多目的栄養摂取計画モデルを構築した.本モデルを多目的線形計画法によって解き, 非劣解端点集合を求めた.次ぎに, 得られた非劣解に関する情報を意思決定者にわかりやすく示すため, 各非劣解による諸栄養素の摂取状況を図形表現した.ここでは, 各種栄養摂取量の各目標値からの過不足に伴う影響を効果的に表現する図形として人体図形を選び, 人体図形の各図形要素やその色に各目的を対応させた.これを用いて非劣解端点集合のなかから選好解を選択するための対話型多目的意思決定システムを開発した.

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受注選択問題の純理論的モデルの解析については, いずれも生産能力が一定の場合に限定されている.他方, 生産能力が可変な能力切換問題は, 別個に論じられている.本研究は, 生産能力の切換えが可能な受注選択方策を持つジョブ・ショップの受注残数の制御方策について一考察を行っている.すなわち, 注文がポアソン到着に従うM<G, G>;/1(N)型生産モデルを提示し, セミ・マルコフ決定過程による定式化によって利得の最適化を行い, 能力切換えと受注選択の結合方策の2レベル構造に関する知見を示している.簡単のために, 受注選択には静的選択方策を採用し, 能力切り替えに要する時間と費用はゼロとしているが, 今後の展望としてこのモデルの拡張のみならず, 本研究と製品利益管理との関係を指摘している.

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期間山積計画方式において, 平均負荷時間および負荷量変動を考慮するときに, 加工時間の長いジョブの負荷期数をどの位にとればよいかという問題を検討した.ポアソン到着するジョブの加工時間は指数分布に従うものとし, ジョブ到着から納期までの許容時間は, 加工時間に納期係数を乗じて決まるものとした.ジョブの許容時間は計画期間によって区分されるが, 納期が到着の翌々期以降の計画期間にあるジョブを山積計画の対象とし, 山積計画の対象となるジョブによる負荷を, 複数の計画期間に均等に配分するという負荷方式を想定した.加工時間の長いジョブの負荷期数と, 平均負荷時間および総負荷量の変動係数の関係を解析した結果, 平均負荷時間が一定の下でもなおかつ, 加工時間の長いジョブの負荷期数を多くとれば, 総負荷量の変動係数をある程度まで減らすことができることを示した.

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本研究では表示情報と目の動きとの関係を, アイカメラを用いて一定時間間隔(33ms)で計測した視点の測定点から定量的に評価する方法を提案する.目の動きの評価尺度は, 視点分布の広さを示す二次元の視域楕円の面積, 動きの方向を示す相隣る測定値間の水平方向とのなす角度, そして動きの大きさを示す相隣る測定値間の移動距離から計算した視覚である.そして指標が小円指標(直径2.5mm)および一英文字(縦0.63mm, 横0.5cm)である一点表示, 3桁のデジタル数字の指標(縦2.2cm, 横2.0cm)8個が縦, 横, 斜め(±37.1)一列に表示された一列表示, 指標が棒グラフ, 折れ線グラフである図形表示の三つのモデルを見る場合の目の動きの解析を行った.その結果, 各表示モデルの特徴を視点分布の広さ, 視点の移動方向および移動量から明らかにすることができ, 提案した尺度の有効性が示された.

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本報は正規分布する特性が計数値として観測された場合に, 得られた計数値データに基づいて, もとの特性の正規分布の母数μ, σについて多重決定をすることのできる(T_U, T_L)同時管理図を提案するものである.この方法においては, 両側規格により正規分布に従う特性値を3項分布TN(n, π_U, π_L)に従う計数データ(N_U, N_L)として観測し, そのデータを逆正弦変換したものを2次元の同時管理図上に打点することによって工程が管理状態にあるか否かを判定し, もし工程が管理状態にないと判定する場合には母数μ, σがどのように変化したかについての具体的な推測すなわち多重決定を行うことができる.

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本報では具体例をとりあげて(T_U, T_L)同時管理図の作り方と実際的な使い方について述べる.次ぎにこの同時管理図の危険率と検出力をモンテ・カルロ実験によって計算し, 二方管理図と比較することによって同時管理図が有効なものであることをあきらかにする.

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作業集団設計目標の達成確率を予測するための多次元類型構成法(MDCP法)がすでに提示されている.MDCP法の役割は, 一つの設計目標を達成するかしないかの真の確率分布に出来るだけ近似するモデルをつくることである.そのモデルは, 作業集団を構成する個体の類型によって条件づけられた確率分布として定められる.その類型がそのモデルの良さをきめることになるが, 類型構成は, 属性空間上で個体間の属性の類似性に基づいてなされる.その空間は, 個体がもついくつかの属性項目に基づいて, 各個体を空間布置することによって構成される.属性項目の取り上げ方によって, モデルの良さは変化する.ここでは, その項目群のなかから適切なものを選定して, より良いモデルを構成する方法とその利用のための指針を提示する.ここで示される方法は, ヒューリスティックなものである.

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多目的計画問題において, 意思決定者の選好構造を表す単一の価格関数を定量的に一貫して同定することはきわめて困難であり, 価格関数を前提とした多目的解法を現実に適用するのは容易でない.そこで, 本研究では, 単一の価値関数を用いず, 目的群を絶対優先順位に基づいていくつかのグループにランク付けし, 各順位レベルの目的群に対してベクトル最大化, 価値最大化, 目標達成, 満足化からなる多目的最大化を順次行う一般的な多重多目的計画モデルを構築した.このモデルに対し, 絶対優先順位に沿って, 各順位レベルの目的群に関する選好解集合を求め, これを順次縮小していく対話型多重多目的計画法を提案した.そのさい, 競合関係にある目的群における競合度を評価するため多目的相互関連行列を提案し, これを用いて各順位レベルで非劣解集合を縮小し選好解集合を得る方法を示した.また, 本提案法を多目的栄養摂取計画モデルに適用し, その数値例を示した.

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