ニューロ・ダイナミックプログラミングによる生産ラインの最適制御に関する研究
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概要
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故障を考慮した多工程生産ラインにおいて, 単位時間当たりの平均総費用を最小化する最適発注・生産政策を求める問題を時間平均マルコフ決定過程として定式化する.しかし, マルコフ決定過程は工程数の増大と伴に次元の呪いを引き起こし, 事実上解くことができない.そこで, 大規模問題を解く近似手法として近年研究が進められている強化学習ともよばれている, ニューロ・ダイナミックプログラミングを適用する.本論文では, 修正政策反復法の値決定ルーチンにシミュレーションを用いるアルゴリズムSBMPIMを新たに提案し, 数値実験により厳密解ならびに既存のアルゴリズムとの比較を行う.さらに, 最適かんばん枚数を用いたJIT生産ラインにおける平均費用と比較し, 最適制御による効果を明らかにする.これらの結果, SBMPIM以外の既存のアルゴリズムであるSMART, SBPIは収束せず, またJIT生産ラインはSBMPIMによる平均総費用を7%以上増加させることが示された.
- 社団法人日本経営工学会の論文
- 2003-12-15
著者
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