スケジュール最適化問題における事例に基づく探索制御知識の獲得
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概要
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ジョブショップスケジューリング問題などのNP完全な組合せ最適化問題を探索的に解く際には、組合せ爆発を避けるために、当該の問題に固有な構造やドメイン固有の知識を用いて探索空間を狭める工夫が必要である。しかし、現実の生産現場などにおけるスケジューリング問題は、相反する目的関数や制約条件が複雑に相関する悪構造問題であるため、解を高品質に保ちながら、効率的な探索を行なうために有効な問題構造や制御知識を、ドメインの専門家から獲得するのは大変困難である。近年、説明による一般化の手法を用いて、スケジュール生成、修正過程における探索制御知識を学習する試みがなされているが、学習できる知識の形式などに強い制限があり、一般的なスケジュール最適化問題での有効性は未確認である。筆者らはスケジューリング問題における統合的な問題解決、知識獲得の枠組として、事例ベース推論を用いて専門家の複雑な目的関数を帰納的に獲得し、反復修正により適応的にスケジュール最適化を行なうシステムCABINSの開発を行なってきた。本稿では、CABINSによるスケジュール最適化を効率化するための探索制御知識を、過去の事例から獲得する手法を提案し、実験を通じてその有効性を確認する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-09-27
著者
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