進化技術とその生産・物流システムへの応用

摘要

近年，情報通信技術の急速な普及に伴って，各種企業の生産・物流過程における意思決定はグローバルで迅速かつ的確な情報の活用と合理的な解決法が求められている．これらの現実的な意思決定問題は一般に組合せ最適化モデルで定式化される場合が多く，進化技術における進化アルゴリズムは従来の理論に基づく最適化手法に比べ頑健性が高く，未知のシステム環境に対してもその環境を具体的に厳密な数学モデルの定式化する必要がないため，幅広く各種最適化問題に対し柔軟な適用性・実用性を有している．本解説論文では，生産・物流情報システムにおける組合せ最適化問題例を紹介し，これらの問題解決法として遺伝的アルゴリズムによる活用例を解説することにより，生産物流システムの高生産力と高効率化への動機付けを行う事である．%Many combinatorial optimization problems from industrial engineering in real-world are very complex in nature and quite hard to solve them by conventional techniques. Simulating the natural evolutionary process of human beings results in stochastic optimization techniques called evolutionary algorithms (EAs), which can often outperform conventional optimization methods when applied to difficult real-world problems in the responsible computational time. In this survey paper, we provide a survey of the current state-of-the-art in the use of EA in manufacturing and logistics systems. In order to demonstrate the EAs which are powerful and broadly applicable stochastic search and optimization techniques, we deal with the following combinatorial optimization problems: process planning models, layout design models, flexible job-shop scheduling problems, resource constrained project scheduling problems, multi-stage logistics models, manufacturing & transportation models and reverse logistics models.