309 進化型ニューラルネットワークを用いた構内物流の効率化に関する研究(OS3-2 生産システムの最適化手法)
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概要
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Logistics in production systems become including high variety and small-lot products, and just-in-time delivery is also required to fulfill customer needs. It is important to build proper plan to improve efficiency of the logistics. In this study, multi-agent learning based scheduling method for logistics based on evolutionary artificial neural networks (EANN) is proposed. It is expected that both near optimal and adaptive solution can be obtained according to cooperation among learning agents. Computer simulation is conducted to confirm the validity of the proposed method.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2010-03-12
著者
-
貝原 俊也
神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
-
藤井 信忠
東京大学
-
貝原 俊也
神戸大学
-
貝原 俊也
神戸大学 大学院工学研究科 情報知能学専攻
-
藤井 信忠
神戸大学 大学院 システム情報学研究科
-
貝原 俊也
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
藤井 信忠
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
陳 楠
神戸大学
-
藤井 信忠
神戸大学
-
藤井 信忠
神戸大学 大学院システム情報学研究科
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