先端数理科学研究科ネットワークデザイン専攻博士前期課程２年の片桐瑠星さんが2023年電気学会電子・情報・システム部門技術委員会奨励賞を受賞しました。
この賞は、電気学会電子・情報・システム部門の各技術委員会が主催する研究会で発表された論文の中から35歳以下の若手研究者に対し、若手技術者にふさわしい優秀な論文に対して表彰されるものです。
〈受賞論文〉：片桐瑠星・福山良和・川口嵩平・高橋賢二郎・佐藤隆臣：
「実用的な生産シミュレータと初期確率行列設定方法を適用した整数型Population-Based Incremental Learningによる改良型生産計画の最適化方法の提案」電気学会 システム・スマートファシリティ合同研究会 ST-23-023、SMF-23-051 令和５年１１月２日
■生産計画に対し、従来、ジョブショップスケジューリング問題（以下、JSP）等の理想的定式化に基づいた研究が行われているが、JSPでは作業順序の１変数のみが最適化対象パラメータとなり、実現場での最適化対象パラメータと合致しない。従って、実現場での現実的な生産計画を立案するためには、生産計画ツールを用いて、ライン毎の生産割合等の実現場で決定される様々なパラメータを生産計画ツールで決定するブラックボックス最適化問題を解く必要がある。本論文では、実用的な生産シミュレータと独自の初期確率行列設定方法を適用した整数型Population-Based Incremental Learningによる改良型生産計画の最適化方法を提案した。提案法は、ある組立加工系工場の実際の１週間規模の生産計画に対し、従来法と比較して、より少ないシミュレータ評価回数で、より良質な生産計画を生成できることを確認した。
