(57)【要約】【課題】非常に大規模かつ複雑な生産システムなどのシステムにおいても、生産設備などの設備の最適な配置計画を迅速になすことができる設備のグルーピング方法およびグルーピング装置を提供する。【解決手段】グループ番号ｇを遺伝子的情報として有する所定数の個体ｎに対して遺伝的アルゴリズムによる操作により世代交代を所定世代させて最終世代（Ｎｒ＋１）を生成し、最終世代の中で所定の評価基準に対する適合度ＦＶが最適な個体ｎの遺伝子的情報に基づいて、各設備を各グループへ振り分けるものである。【選択図】  図３
2004287540.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所要数の設備を被処理材の処理手順に対応させて所要数のグループに振り分ける設備のグルーピング方法であって、
グループ番号を一次元配列の数値データ列とされかつその数値データ列の長さが設備の総数に対応した長さとされてなる遺伝子的情報として有する所定数の個体に対して遺伝的アルゴリズムによる操作により世代交代を所定世代させて最終世代を生成し、
最終世代の中で所定の評価基準に対する適合度が最適な個体の遺伝子的情報に基づいて、各設備を各グループへ振り分ける
ことを特徴とするグルーピング方法。
【請求項２】
数値データ列の初期値がランダムに設定されていることを特徴とする請求項１記載の設備のグルーピング方法。
【請求項３】
遺伝的アルゴリズムによる操作が、
当該世代の中で最も適合度の高い個体を所定数次世代に残すエリート保存と、
複数の親からその遺伝子的情報を受け継ぐ個体を生成する交叉と、
遺伝子的情報の一部を変化させる突然変異
とを含んでいることを特徴とする請求項１記載の設備のグルーピング方法。
【請求項４】
親の遺伝子的情報を交叉させる箇所がランダムに設定されることを特徴とする請求項３記載の設備のグルーピング方法。
【請求項５】
所定の評価基準が、各被処理材がグループ間を移動する回数とその被処理材との個数との積を全ての被処理材について積算してなる重み付け移動回数とされてなることを特徴とする請求項１記載の設備のグルーピング方法。
【請求項６】
各グループに振り分けられる設備の数に上限値および／または下限値が設けられていることを特徴とする請求項１記載の設備のグルーピング方法。
【請求項７】
グループ数に制限が設けられていることを特徴とする請求項１記載の設備のグルーピング方法。
【請求項８】
所要数の設備を被処理材の処理手順に対応させて所要数のグループに振り分ける設備のグルーピング装置であって、
グループ番号を一次元配列の数値データ列とされかつその数値データ列の長さが設備の総数に対応した長さとされてなる遺伝子的情報として有する所定数の個体に対して遺伝的アルゴリズムによる操作により世代交代を所定世代させて最終世代を生成し、最終世代の中で所定の評価基準に対する適合度が最適な個体の遺伝子的情報に基づいて、各設備を各グループへ振り分けるよう構成されてなる
ことを特徴とする設備のグルーピング装置。
【請求項９】
数値データ列の初期値がランダムに設定されていることを特徴とする請求項８記載の設備のグルーピング装置。
【請求項１０】
遺伝的アルゴリズムによる操作が、
当該世代の中で最も適合度の高い個体を所定数次世代に残すエリート保存と、
複数の親からその遺伝子的情報を受け継ぐ個体を生成する交叉と、
遺伝子的情報の一部を変化させる突然変異
とを含んでいることを特徴とする請求項８記載の設備のグルーピング装置。
【請求項１１】
親の遺伝子的情報を交叉させる箇所がランダムに設定されてなることを特徴とする請求項１０記載の設備のグルーピング装置。
【請求項１２】
所定の評価基準が、各被処理材がグループ間を移動する回数とその被処理材との個数との積を全ての被処理材について積算してなる重み付け移動回数とされてなることを特徴とする請求項８記載の設備のグルーピング装置。
【請求項１３】
各グループに振り分けられる設備の数に上限値および／または下限値が設けられてなることを特徴とする請求項８記載の設備のグルーピング装置。
【請求項１４】
グループ数に制限が設けられていることを特徴とする請求項８記載の設備のグルーピング装置。
【請求項１５】
所要数の設備を被処理材の処理手順に対応させて所要数のグループに振り分けるコンピュータに読み取り可能なプログラムであって、
グループ番号を一次元配列の数値データ列とされかつその数値データ列の長さが設備の総数に対応した長さとされてなる遺伝子的情報として有する第１世代の個体を各個体の遺伝子的情報をランダムに生成して所定数生成する手順と、
得られた個体の所定の評価基準に対する適合度を算出する手順と、
所定の基準に達した個体に対し遺伝的アルゴリズムによる操作により世代交代を所定世代させて最終世代を生成する手順と、
最終世代の個体の所定の評価基準に対する適合度を算出する手順と、
最終世代の個体の中で所定の評価基準に対し最適な適合度を有する個体を選択する手順と、
前記選択された個体の遺伝子的情報に基づいて設備のグルーピングをなす手順とを含んでいることを特徴とするコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項１６】
遺伝的アルゴリズムによる操作が、
当該世代の中で最も適合度の高い個体を所定数次世代に残すエリート保存と、
複数の親からその遺伝子的情報を受け継ぐ個体を生成する交叉と、
遺伝子的情報の一部を変化させる突然変異
とを含んでいることを特徴とする請求項１５記載のコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項１７】
親の遺伝的情報子を交叉させる箇所をランダムに設定する手順を含んでいることを特徴とする請求項１６記載のコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項１８】
所定の評価基準が、各被処理材がグループ間を移動する回数とその被処理材との個数との積を全ての被処理材について積算してなる重み付け移動回数とされていることを特徴とする請求項１５記載のコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項１９】
各グループに振り分けられる設備の数に上限値および／または下限値が設けられていることを特徴とする請求項１５記載のコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項２０】
グループ数に制限が設けられていることを特徴とする請求項１５記載のコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、設備のグルーピング方法およびグルーピング装置に関する。さらに詳しくは、生産設備などの設備を適切に配置する配置計画、特に膨大な種類の部品からなる製品の生産設備などの設備の配置計画を作成するのに適した設備のグルーピング方法およびグルーピング装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、各種製造業は、従来の少品種大量生産型から多品種少量生産型への移行が進み、製品によっては製造を要する部品が数百種類から数千種類に及ぶ場合もある。
【０００３】
このような製品を生産する生産システムは、その規模が非常に大きなものとなり、例えばガスタービンエンジンの生産システムのように、部品加工工場の工場群から１つの生産システムが形成されるといった場合もある。また、各部品を製造・加工する加工機械などの生産設備は、それぞれの部品と１対１に対応して設けられるのではなく、１つの生産設備が複数の部品の製造に利用され、かつ１つの部品が複数の生産設備を利用してあらかじめ定められた加工手順（加工工程）に沿って加工されていくのが通常である。
【０００４】
このため、生産設備のグルーピング、前掲の例では各工場への生産設備の振り分けが適切なものでないと、加工手順に沿って各部品を製造していく過程で、その材料であるワークを各工場の間で頻繁に移動しなければならないこととなり、生産性が低下して製造期間が長期化するとともに、製造コストも増大するといった問題がある。したがって、生産設備を適切に配置することが非常に重要である。
【０００５】
しかしながら、製造を要する部品の種類が増加し、生産システムが大規模化、複雑化するにつれて、最適な配置計画を作成する作業の難度は幾何級数的に増大していく。このため、従来よりベテラン設計者の経験と勘に頼りながら行われてきた生産設備のグルーピング方法では、前掲したような各種製造分野における生産形態の変遷によりもはや適切な対応がなし得なくなってきている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
本発明はかかる従来技術の課題に鑑みなされたものであって、非常に大規模かつ複雑な生産システムなどのシステムにおいても、生産設備などの設備の最適な配置計画を迅速になすことができる設備のグルーピング方法およびグルーピング装置を提供することを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１形態は、所要数の設備を被処理材の処理手順に対応させて所要数のグループに振り分ける設備のグルーピング方法であって、グループ番号を一次元配列の数値データ列とされかつその数値データ列の長さが設備の総数に対応した長さとされてなる遺伝子的情報として有する所定数の個体に対して遺伝的アルゴリズムによる操作により世代交代を所定世代させて最終世代を生成し、最終世代の中で所定の評価基準に対する適合度が最適な個体の遺伝子的情報に基づいて、各設備を各グループへ振り分けることを特徴とするグルーピング方法に関する。
【０００８】
本発明の第１形態においては、数値データ列の初期値がランダムに設定されているのが好ましい。
【０００９】
また、本発明の第１形態においては、遺伝的アルゴリズムによる操作が、当該世代の中で最も適合度の高い個体を所定数次世代に残すエリート保存と、複数の親からその遺伝子的情報を受け継ぐ個体を生成する交叉と、遺伝子的情報の一部を変化させる突然変異とを含んでいるのが好ましい。
【００１０】
さらに、本発明の第１形態においては、親の遺伝子的情報を交叉させる箇所がランダムに設定されるのが好ましい。
【００１１】
さらに、本発明の第１形態においては、所定の評価基準が、各被処理材がグループ間を移動する回数とその被処理材との個数との積を全ての被処理材について積算してなる重み付け移動回数とされてなるのが好ましい。
【００１２】
さらに、本発明の第１形態においては、各グループに振り分けられる設備の数に上限値および／または下限値が設けられているのが好ましい。
【００１３】
さらに、本発明の第１形態においては、グループ数に制限が設けられているのが好ましい。
【００１４】
本発明の第２形態は、所要数の設備を被処理材の処理手順に対応させて所要数のグループに振り分ける設備のグルーピング装置であって、グループ番号を一次元配列の数値データ列とされかつその数値データ列の長さが設備の総数に対応した長さとされてなる遺伝子的情報として有する所定数の個体に対して遺伝的アルゴリズムによる操作により世代交代を所定世代させて最終世代を生成し、最終世代の中で所定の評価基準に対する適合度が最適な個体の遺伝子的情報に基づいて、各設備を各グループへ振り分けるよう構成されてなることを特徴とする設備のグルーピング装置に関する。
【００１５】
本発明の第２形態においては、数値データ列の初期値がランダムに設定されてなるのが好ましい。
【００１６】
また、本発明の第２形態においては、遺伝的アルゴリズムによる操作が、当該世代の中で最も適合度の高い個体を所定数次世代に残すエリート保存と、複数の親からその遺伝子的情報を受け継ぐ個体を生成する交叉と、遺伝子的情報の一部を変化させる突然変異とを含んでなるのが好ましい。
【００１７】
さらに、本発明の第２形態においては、親の遺伝子的情報を交叉させる箇所がランダムに設定されてなるのが好ましい。
【００１８】
さらに、本発明の第２形態においては、所定の評価基準が、各被処理材がグループ間を移動する回数とその被処理材との個数との積を全ての被処理材について積算してなる重み付け移動回数とされてなるのが好ましい。
【００１９】
さらに、本発明の第２形態においては、各グループに振り分けられる設備の数に上限値および／または下限値が設けられてなるのが好ましい。
【００２０】
さらに、本発明の第２形態においては、グループ数に制限が設けられてなるのが好ましい。
【００２１】
本発明の第３形態は、所要数の設備を被処理材の処理手順に対応させて所要数のグループに振り分けるコンピュータに読み取り可能なプログラムであって、  グループ番号を一次元配列の数値データ列とされかつその数値データ列の長さが設備の総数に対応した長さとされてなる遺伝子的情報として有する第１世代の個体を各個体の遺伝子的情報をランダムに生成して所定数生成する手順と、得られた個体の所定の評価基準に対する適合度を算出する手順と、所定の基準に達した個体に対し遺伝的アルゴリズムによる操作により世代交代を所定世代させて最終世代を生成する手順と、最終世代の個体の所定の評価基準に対する適合度を算出する手順と、最終世代の個体の中で所定の評価基準に対し最適な適合度を有する個体を選択する手順と、前記選択された個体の遺伝子的情報に基づいて設備のグルーピングをなす手順とを含んでいることを特徴とするコンピュータに読み取り可能なプログラムに関する。
【００２２】
本発明の第３形態においては、遺伝的アルゴリズムによる操作が、当該世代の中で最も適合度の高い個体を所定数次世代に残すエリート保存と、複数の親からその遺伝子的情報を受け継ぐ個体を生成する交叉と、遺伝子的情報の一部を変化させる突然変異とを含んでいるのが好ましい。
【００２３】
また、本発明の第３形態においては、親の遺伝子的情報を交叉させる箇所をランダムに設定する手順を含んでいるのが好ましい。
【００２４】
さらに、本発明の第３形態においては、所定の評価基準が、各被処理材がグループ間を移動する回数とその被処理材との個数との積を全ての被処理材について積算してなる重み付け移動回数とされているのが好ましい。
【００２５】
さらに、本発明の第３形態においては、各グループに振り分けられる設備の数に上限値および／または下限値が設けられているのが好ましい。
【００２６】
さらに、本発明の第３形態においては、グループ数に制限が設けられているのが好ましい。
【００２７】
【作用】
本発明は、前記の如く構成されているので、多数の設備からなるシステムであっても、各設備を処理手順に応じた最適なグループに振り分けることができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら本発明を実施形態に基づいて説明するが、本発明はかかる実施形態のみに限定されるものではない。
【００２９】
図１に、本発明の一実施形態に係る設備のグルーピング方法に適用される設備のグルーピング装置（以下単に装置という）の概略構成を示す。なお、この実施形態では、設備は物を生産する生産設備とされる。
【００３０】
装置Ｋは、パソコンなどの電子計算機（コンピュータ）からなり、処理部１と入力部２と出力部３とデータベース４とを備える。
【００３１】
処理部１は、ＣＰＵ（ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ；  中央処理装置）および記憶装置を含み、後述する生産設備のグルーピングをなすグルーピングプログラムを実行する。ここで、生産設備のグルーピングとは、全生産設備を所要数のグループに振り分けることをいう。
【００３２】
入力部２は、キーボード、マウス、フレキシブルディスク読み取り装置などの情報入力機器を含み、グルーピングの基礎となる各種情報（以下、計画基礎情報という）、例えば各部品の加工手順、その加工に要する設備、各種設備の特徴や処理能力などを処理部１に入力する。
【００３３】
出力部３は、ディスプレイ装置、プリンタ装置、フレキシブルディスク書き込み装置などの情報出力機器を含み、処理部１が生産設備のグルーピングを実行して得られた生産設備のグルーピング結果を出力する。
【００３４】
データベース４は、計画基礎情報およびグルーピング結果を所定のフォーマットで保存する。
【００３５】
図２に計画基礎情報の一例を示す。計画基礎情報は、当該製品について使用される各部品（Ａ１、Ａ２、…、Ａ２９；総称して部品Ａとも記する）の数量、加工手順（工程）および各加工手順（１０、２０、…の順に実施される）において使用される生産設備（Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍ２９；総称して生産設備Ｍとも記する）についての情報を含む。
【００３６】
以下、図２の計画基礎情報を設例として参照しながら、生産設備のグルーピングについて説明する。
【００３７】
ここで、生産設備のグルーピングは、各部品Ａの材料であるワークを生産設備の各グループの間でなるべく移動させないように計画される。すなわち、各グループ間のワークの移動回数を評価指標（評価基準）とし、これを最適化するように生産設備のグルーピングが実施される。
【００３８】
なお、実施形態では、生産設備のグルーピングは、生産システムを構成する各工場のいずれに各生産設備Ｍを配置するかを決めることと同義とされる。
【００３９】
ここで、生産設備Ｍをグルーピングする際の原則は下記の通りである。
【００４０】
（イ）工場建屋数についての制約を考慮してグループ総数Ｎｇを設定する。設例では、グループ総数Ｎｇを「５」とする。
【００４１】
（ロ）配置される生産設備Ｍの数が極端に少ないグループや多いグループが出現しないように、設備数の上下限値を設定して各グループの設備数が設定された上下限値の範囲に収まるようにする。設例では、１つのグループに含まれる生産設備の数の下限値を「２」、上限値を「９」とした。なお、システムによっては上限値あるいは下限値のいずれか一方のみを設けるようにしてもよい。
【００４２】
そして、本生産設備のグルーピングでは、生産設備を適切にグルーピングする解法に、大規模で複雑な最適化問題の解法として定評のある遺伝的アルゴリズムを用いる。なお、遺伝的アルゴリズムとは、生物界に存在する遺伝法則を模してある問題に対する最適な解を求める手法であって、多数の解を遺伝的に変化させながらよりよい解を求めていく手法をいう。
【００４３】
以下、図を参照しながら遺伝的アルゴリズムを用いた生産設備のグルーピング処理について説明する。
【００４４】
図３のフローチャートに示すように、本処理は、生産設備の各グループに付されるグループ番号ｇ（ｇ＝１、２、…）を遺伝子的情報として有する個体（染色体）の集団を発生させ（ステップＳ１）、個体の適合度を生産設備Ｍの各グループＧの間におけるワークの移動回数に基づいて計算し（ステップＳ２）、計算された適合度を考慮しながら遺伝的アルゴリズムによる操作（エリート保存、交叉、突然変異など）により次世代の個体の集団を生成し（ステップＳ３）、適合度の高い個体を生成するのに十分な回数の世代交代を行って最終世代を生成し（ステップＳ４）、最終世代の中で適合度の最適な個体の遺伝子的情報に基づいて最適な解、すなわち各生産設備の属すべきグループを導出するものとされる。
【００４５】
以下、図３の各手順をより詳しく説明する。なお、図中、符号Ｓ１〜Ｓ５はステップ番号を示す。
【００４６】
ステップＳ１：個体発生
Ｓ１−１：遺伝子的情報の初期値の設定
一個体の遺伝子的情報（細胞内の染色体（ｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅ）に相当する。実施形態では遺伝子配列Ｕと称する）をグルーピングの対象である生産設備（Ｍ１、Ｍ２、…）の総数Ｎｍの長さを有する１次元配列の数値データ列により表す。
【００４７】
つまり、図４（ａ）に示すように、遺伝子配列Ｕは生産設備（Ｍ１、Ｍ２、…Ｍ（Ｎｍ））のそれぞれと対応する要素（Ｃ１、Ｃ２、…、Ｃ（Ｎｍ）；総称して遺伝子Ｃとも記する）を順番に１列に並べた構造とされる。
【００４８】
そして、図４（ｂ）に示すように、遺伝子配列Ｕの各遺伝子Ｃ１、Ｃ２、…、Ｃ（Ｎｍ）にグループ番号ｇの各値１、２、…、Ｎｇをランダムに代入するようにして、決められた数Ｎｕの初期解を生成する。つまり、第１世代の総数Ｎｕの個体の集団を生成する。また、次世代以降の集団の個体数も数Ｎｕとされる。ただし、図４（ｂ）では、グループ総数Ｎｇが値「５」である場合を示している。つまり、グループ番号ｇを値「１」、「２」、…、「５」のいずれかとしている。
【００４９】
また、電子計算機により実際に初期解を生成するときには、整数をランダムに発生させ、その整数をグループ総数Ｎｇで除した余りに１を加えて得られる値を各遺伝子Ｃ１、Ｃ２、…、Ｃ（Ｎｍ）に代入するようにして各個体が生成される。
【００５０】
Ｓ１−２：個体の発生個数
各世代の個体数Ｎｕは、最適解と思われる解が生成されやすく、かつ処理時間が極端に長くならないような個体数を実験的に求めるようにして決定する。設例では（部品総数２９）では個体数Ｎｕを２００とした。
【００５１】
ステップＳ２：適合度（ｆｉｔｎｅｓｓ  ｖａｌｕｅ）計算
個体ｎの適合度ＦＶ（ｎ）は、各グループの間でワークを移動させることを要する回数（移動回数という）に基づいて算出する。適合度ＦＶ（ｎ）算出の詳細な手順は以下の通り。
【００５２】
（イ）適合度ＦＶ（ｎ）を計算しようとする個体ｎの遺伝子配列Ｕの各遺伝子Ｃ１、Ｃ２、…、Ｃ（Ｎｍ）に格納されている数値（グループ番号ｇ）を参照し、それぞれの遺伝子Ｃと対応している生産設備Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍ（Ｎｍ）の所属グループを調べる。
【００５３】
（ロ）計画基礎情報（図２）を参照しながら、全ての部品Ａ１、Ａ２、…、Ａ２９についてワークを加工順序（工程）に従い対応する生産設備Ｍの間で移動させたときに、グループ間でワークを移動させることになる移動回数を算出する。
【００５４】
図２の設例でいえば、部品Ａ１２については、生産設備Ｍ３、Ｍ９、Ｍ１０、Ｍ３、Ｍ１１の順にワークを移動するため、適合度計算対象の個体ｎの遺伝子配列Ｕの中で生産設備Ｍ３、Ｍ９、Ｍ１０、Ｍ１１に対応する各遺伝子Ｃ３、Ｃ９、Ｃ１０、Ｃ１１に代入されているグループ番号ｇを調べ、遺伝子Ｃ３、Ｃ９、Ｃ１０、Ｃ３、Ｃ１１の順にグループ番号ｇを並べ、ワークを各グループの間で何回移動させる必要があるかを調べるようにして移動回数を算出する。この手順を全ての部品Ａ１、Ａ２、…、Ａ２９について実行する。
【００５５】
（ハ）適合度計算対象の個体ｎにおいて、部品Ａの個数に応じた重みを前掲（ロ）の手順で求めた当該部品Ａの移動回数に乗じ、その乗算結果の各部品Ａについての総和（以下、重み付け移動回数と称する）ＴＧ（ｎ）を算出する。
【００５６】
すなわち、下記式１にしたがって、重み付け移動回数ＴＧ（ｎ）を算出する。
【００５７】
【数１】
2004287540.tif 000003
【００５８】
ここに、
Ｔｉ：部品Ａ（ｉ）についてグループ間のワークの移動を要する回数
Ｎｉ：部品Ａの個数に応じた重み
とされる。
【００５９】
（ニ）下記式２により適合度ＦＶ（ｎ）を算出する。
【００６０】
ＦＶ（ｎ）＝１／ＴＧ（ｎ）                                        （２）
【００６１】
すなわち、重み付け移動回数ＴＧ（ｎ）の逆数として適合度ＦＶ（ｎ）が算出される。
【００６２】
ステップＳ３：操作
Ｓ３−１：エリート保存
次世代の個体集団を発生させる前に、当該世代の個体集団の中で最も適合度ＦＶ（ｎ）の高い所定数、ここでは１体の個体ｎをエリートとして無条件に次世代に残す。
【００６３】
Ｓ３−２：交叉
交叉とは、比例した確率により選択された複数の親の遺伝子的情報を受け継ぐ新しい個体を生成させることをいう。つまり、両親の遺伝子を受け継いだ子を生成する。
【００６４】
Ｓ３−２−１：交叉させる個体（親個体）の選択法
ランキング選択とルーレット選択とを組み合わせた手法によって親個体を選択する。
【００６５】
（あ）評価が高い順、つまり適合度ＦＶ（ｎ）が高い順に個体ｎをランク（順位）付けし、順位が高いものほど選択確率が高くなるように下記式３を用いて各個体ｎの選択重みｆ（ｎ）を設定する。すなわち、ここまでの手順がランキング選択の手法に対応する。
【００６６】
ｆ（ｎ）＝Ｒｌａｓｔ−Ｒ（ｎ）                                    （３）
ここに、
Ｒ（ｎ）：個体ｎの順位、Ｒｌａｓｔ：最下位の個体ｎの順位
とされる。
【００６７】
（い）下記式４を用いて各個体ｎの選択確率Ｐ（ｎ）を選択重みｆ（ｎ）に比例した値に設定する。
【００６８】
【数２】
2004287540.tif 000004
【００６９】
（う）各個体ｎに順番ｉ（ｉ＝１、２、…）を付ける。乱数Ｒｎｄ（ただし、Ｒｎｄ：  ０≦Ｒｎｄ＜１）を発生させ、発生させた乱数Ｒｎｄについて下記式５の条件を満足する個体ｎの順番ｉを求め、その順番ｉの個体ｎを親個体として選択する。前掲（い）およびこの（う）の手順がルーレット選択の手法に対応する。なお、各個体ｎの順番ｉの付け方は任意である。
【００７０】
【数３】
2004287540.tif 000005
【００７１】
例えば、４つの個体ｎに個体１、個体２、個体３、個体４と順番ｉを付け、このとき、ｉ番目の個体ｎの選択確率Ｐ（ｉ）がそれぞれ次のようであるとする。
【００７２】
（Ｐ（１）、Ｐ（２）、Ｐ（３）、Ｐ（４））＝（０．２、０．１、０．４、０．３）
このとき、乱数Ｒｎｄの値と選択される個体ｎとの関係は下記のようになる。
【００７３】
（ａ）０≦Ｒｎｄ＜０．２であれば、個体１が選択される。
【００７４】
（ｂ）０．２≦Ｒｎｄ＜０．３（＝０．２＋０．１）であれば、個体２が選択される。
【００７５】
（ｃ）０．３≦Ｒｎｄ＜０．７（＝０．３＋０．４）であれば、個体３が選択される。
【００７６】
（ｄ）０．７≦Ｒｎｄ＜１．０（＝０．７＋０．３）であれば、個体４が選択される。
【００７７】
（え）以上の手順（あ）〜（う）を繰り返し、交叉させる２体の親個体を選択する。ただし、１体目の親として選択された個体は２体目の選択候補からは除外し、２体の親が同一の個体になることがないようにする。
【００７８】
Ｓ３−２−２：交叉箇所
親個体の遺伝子配列Ｕの１箇所をランダムに選んで交叉させる。具体的には、下記手順（か）〜（く）による。
【００７９】
（か）整数ｊ（ｊ：ｊ＝０、１、…、（Ｎｍ−１））をランダムに発生させ、各親個体の遺伝子配列Ｕのｊ番目の遺伝子Ｃ（ｊ）と（ｊ＋１）番目の遺伝子Ｃ（ｊ＋１）との間を交叉点とする。
【００８０】
図５に、ランダムに発生された整数ｊと、各親個体（親１、親２）の遺伝子配列Ｕ上の交叉点の位置との対応を示す。
【００８１】
（き）各親個体の遺伝子配列Ｕをこの交叉点において２つの部分に分離する。以下、図４および図５の例では、図の左側の遺伝子Ｃの番号の若い方の部分を前半部分、右側の番号の大きい方の部分を後半部分と呼ぶ。
【００８２】
（く）図６に示すように、前半部分と後半部分とに分離された（同図（ａ）参照）各親個体（親１、親２）の後半部分を入れ替える（同図（ｂ）参照）ようにして次世代の２個体（子１、子２）を生成する。なお、以上の説明より明らかなように整数ｊが数「０」であるときは遺伝子Ｃの入れ替えは行われず、交叉は行われない。このときは親の２個体がそのまま次世代に移る。
【００８３】
Ｓ３−２：突然変異
生成された子の個体（次世代の個体）を一定の確率で、遺伝子配列Ｕの１つの遺伝子Ｃをランダムに選択し、それをランダムに変更するようにして、突然変異させる。具体的には以下の手順による。
【００８４】
（さ）０以上１以下の乱数を発生させ、その乱数の値があらかじめ定められた確率（突然変異確率と称する）Ｐｍ以下であれば、下記手順（し）〜（せ）を実行する。突然変異確率Ｐｍは通常は微少な値に設定される。設例では、Ｐｍ＝０．０３に設定した。
【００８５】
（し）１以上Ｎｍ以下の整数ｋをランダムに発生させ、遺伝子配列Ｕのｋ番目の遺伝子Ｃ（ｋ）を選択する。
【００８６】
（す）１以上Ｎｇ以下の整数ｑをランダムに発生させる。
【００８７】
（せ）整数ｑを前掲手順（し）で選択した遺伝子Ｃ（ｋ）の値（グループ番号ｇ）として代入する。
【００８８】
以上のステップＳ３の手順（エリート保存、交叉、突然変異）によりＮｕ個の個体を生成し、これにより次世代の個体集団を生成する。
ステップＳ４：前掲ステップＳ２およびステップＳ３の手順による世代交代を回数Ｎｒ繰り返して最終世代を生成する。
【００８９】
ここで、回数Ｎｒは最優秀個体の適合度が向上しなくなるような回数を実験的に求めるようにして設定する。設例では回数Ｎｒは３００回とした。
【００９０】
ステップＳ５：解導出
前掲ステップＳ２およびステップＳ３の手順を回数Ｎｒ繰り返すことによって第（Ｎｒ＋１）世代（最終世代）の集団を発生させた後、その中で最も適合度ＦＶ（ｎ）の高い個体ｎを解として選択する。
【００９１】
例えば、選択された個体ｎの遺伝子配列Ｕが（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５、Ｃ６）＝（１、３、２、２、１、３）であれば、遺伝子Ｃ１、Ｃ５に対応する生産設備Ｍ１、Ｍ５は、グループ番号１のグループに配置され、遺伝子Ｃ３、Ｃ４に対応する生産設備Ｍ３、Ｍ４はグループ番号２のグループに配置され、遺伝子Ｃ２、Ｃ６に対応する産設備Ｍ２、Ｍ６は、グループ番号３のグループに配置される。
【００９２】
図７に、前掲図２の設例に対して実施形態の生産設備グルーピング処理を実施した結果である最適解を表形式で示す。表中の値「１」および値「０」は、それぞれの部品Ａ（Ａ１、Ａ２、…、Ａ２９）について生産設備Ｍ（Ｍ１、Ｍ２、…、Ｍ２９）で加工が行われるか否かを示している。例えば部品Ａ１については生産設備Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４の欄が値「１」であり、これらの生産設備Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４のみで加工されることが分かる。
【００９３】
また、第１グループ、第２グループ、…はそれぞれグループ番号１、グループ番号２、…の各グループＧと対応している。
【００９４】
したがって、値「１」の生産設備Ｍが複数のグループＧに跨って存在している部品Ａ、図７では部品Ａ１３、Ａ２７、Ａ２８については、ワークＷをグループ間で移動させる必要があることになる。
【００９５】
しかしながら、この解における重み付け移動回数ＴＧは、部品Ａ１３について２（回）×１（個）、部品Ａ２７について１（回）×２（個）および部品Ａ２８について１（回）×２（個）の総計６（回）でしかなく、優秀な結果が得られているものといえる。
【００９６】
このように、実施形態の生産設備のグルーピング処理は、
【００９７】
（１）個々の生産設備Ｍに対応する遺伝子的情報、つまり遺伝子Ｃを順序付けて１列に並べたものを遺伝子配列Ｕとして設定し、
【００９８】
（２）各遺伝子Ｃにその値として生産設備Ｍの各グループＧのグループ番号ｇを所定の原則の下でランダムに格納するようにして数Ｎｕの初期解（個体の集団）を生成し、
【００９９】
（３）グループ間において各部品Ａのワークを移動する移動回数に基づいて、各個体ｎの適合度ＦＶ（ｎ）を計算するとともに、これを利用しつつ所定の遺伝的アルゴリズムによる操作（エリート保存、交叉、突然変異）を実施するようにして次世代の集団を生成し、
【０１００】
（４）この操作を所定回数Ｎｒ繰り返し実施することによって適合度の高い個体ｎを選択するようにして、ワークＷのグループＧ間の移動回数（重み付け移動回数）の少ない最適な解を導出する
ものとされる。
【０１０１】
したがって、製造される部品の種類が数百から数千種類存在するような製品の生産システム、例えばガスタービンエンジンの生産システムにおいても、各生産設備のグルーピングを最適にするといった、従来、熟練した設計者であっても解決が非常に困難であった大規模・複雑な最適化問題の解を短時間の内に導出することが可能となる。
【０１０２】
以上、本発明を実施形態に基づいて説明してきたが、本発明はかかる実施形態のみに限定されるものではなく、種々改変が可能である。例えば、実施形態では適合度をワークの設備間の移動回数を基準に算出されているが、適合度を算出する基準はワークの設備間の移動回数に限定されるものではなく、グルーピングをなす設備に応じて適宜設定でき、例えば設備の類似に基づいて適合度を算出するようにしてもよい。
【０１０３】
また、実施形態では設備は生産設備とされていが、本発明が適用される設備は生産設備に限定されるものではなく、各種設備とすることができる。
【０１０４】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば多数の設備から構成されるシステムにおける設備を最適なグループへの振り分けが迅速になし得るという優れた効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る生産設備のグルーピング方法が適用される生産設備のグルーピング装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本生産設備のグルーピング方法の理解を容易にするために用いた設例における計画基礎情報を示すテーブル図である。
【図３】本生産設備のグルーピング方法に用いた遺伝的アルゴリズムの所要手順を示す概略フローチャートである。
【図４】同遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子配列の構造を示した模式図である。
【図５】同遺伝的アルゴリズムによる操作で交叉点を設定するための原理を示す模式図である。
【図６】同遺伝的アルゴリズムによる操作としての交叉の態様を示す模式図である。
【図７】図２の設例に本生産設備のグルーピング方法を実施して得られた最適解を示すテーブル図である。
【符号の説明】
Ａ      部品
Ｃ      遺伝子
Ｋ      作成装置
Ｍ      生産設備
Ｎｍ    生産設備総数
Ｎｕ    個体数
Ｕ      遺伝子配列
１      処理部
２      入力部
３      出力部
４      データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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