川Illr1…l……lll……lF＝‖＝＝＝‖＝＝＝‖＝＝＝＝＝‖‖＝‖‖＝＝＝＝‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝＝‖＝‖＝‖川‖……l川‖＝＝＝‖＝＝‖＝＝＝‖＝＝＝‖＝＝‖＝＝州‖‖‖‖…＝＝＝＝＝‖＝＝‖＝‖‖＝＝‖＝＝‖‖……ll…l＝＝‖州l‖＝‖＝＝‖＝＝……………＝＝州‖＝一利約論理プログラミングの探索手法と対話型スケジューリング

坂‖隆…lm＝…l州‖lr…………＝‖＝＝＝＝州…＝＝＝‖＝＝＝＝＝＝＝＝…………‖＝＝州＝……F‖‖＝＝＝＝＝州＝‖＝＝＝‖＝川帖＝…川l＝＝＝‖＝‖＝＝＝＝‖＝＝m＝‖＝‖‖……lトト州＝…………ll川‖＝＝‖＝＝＝‖＝＝‖川Ilr川Ill＝m‖i

わせ最適化問題の有力なツールとして注【」されている．

1． はじめにまた制約条件の追加，変更が解法と独立していて容易

産業の様々な分野でコンピュータ化が進む申，計両であるため，美川而での有効悼も指摘されている．制の分野はパズルを解くような頭脳労働の特色に加え，

約伝播アルゴリズムは非常に強力ではあるが，縮小さ長年の経験とノウハウを駆使して気配りの行き届いたれた探索空間を全て調べ上げるような方法では，現実計f叶が作られている現状から，なかなか酬tl職によるの規模の大きな問越を解くことは困難であり，何らか

手作業の領域をHない．鉄道の輸送・運鮎狛函はそののん法で探索範囲を更に絞り込むJ．ろ所探索が必要とな典型であると∴えるだろう．そのような計両問題の小る．

核を形成する制約条什は典型WJなオペレーションズリ

筆者■らは制約論叫プログラミングの特長を隼かし，

サーチやグラフ・ネットワークの1‡招建に、11てはまるケ

制約伝播による制約解iiliの結果得られる情報を＝いたースが少なくないが，付加的な制約の全てを綱拝する＝所帯索アルゴリズムを開発した［4］．本アルゴリズ

ことは，必安となる情事Ii二‡ii二や情報イく足の点からイ晶J▲能ムは最初にJ える角捌夫補の制約違反を比較的少ない変であるし，その【いから重要件の．高し−制約だけを進んで更によって解ii7するように機能する．これを実1祭の乗そ慮するようなl榔越のモデルであっても，条什付き制

務H交番作成に適用した検証では，全ての条件を満足

約のような離散的な制約が加わることによって，仰々する解が帝二接求まらない場合でも，条什を変えながらの関越に特化した解盲去の過川が困雉となる．

美行を繰り返す投降帥勺な方法によって解決できること

本稿で紹介する乗務員交番作成はJIミの乗務員の勤が分かった．また寺さ子られた実行可能解に対するり所的務のベー スとなる勤務順けを求める問題である．日勤

なクレームを改弄することに関してもrl司様に本アルゴから退勤までを単位とする数仁術1の勤務と休養11を並リズムの効果を確認できた．現実の問題は実用可能で

べ，数個の独卓二した勤務サイクルを構成することがIlあるか′テかの川析が微妙であり，．汁画作成担当者の、判的であり，イ川りグラフを定められた長さのサイクルに断に委ねられる場合が多い．したがって，制約条件の分割する最適化問題となる［3］．これは所謂集合分割

緩和や追加に対する解を机当者 が評仙し，巾び条什を【甘題に械するが，冥行輔龍な頂点部分登詔（巡「‖I路）

変更して（クレームを付けて）解を操作できなければを′巨収すること【rl休が厳しいl！り越であるため，−一般にならない．木稿の結果は，本アルゴリズムによってこ

この種のI汀J越に有効な近似解法である列隼成法は過川のような対話型スケジューリングの機能が実現可能で囚経である．その卜に上述したような多数の付加lく川iりあることをホしている．

約条什を満たさなければならず，fイヤ；業に頼らずに美以卜では開発アルゴリズムとそれを川いた実刑シス

子トー∫能（美川的）な計画を作成するコンピュータシス

テムの構成について述べ，乗務員交番作成システムにテムはこれまで実現できていなかった．

旭川した糸．一言果を紺介する．

このような厳しい問題に対する有効な手法に制約論

理フ「セグラミング［1］がある．これを過刷した解法では制約の無オ盾性に基づく制約伝播［2］のアルゴリズ

ムによって探索空間が大幅に縦′J、できるため，組み合
さかぐち たかし

2．制約論理プログラミング
開発アルゴリズムを．寵明する前に，基礎となる制約
論理ブ）ログラミング（CLP）について触れておく．

CLPはコンピュータを軌作させるためのプログラム（棚鉄迫総合技術研究所輸送情報抜術研究部

ソースとそれを解釈尖行する汎川ソフトウェア（ここ〒185−854（）‥こ1分寺高光町2−8−38

では制約論理システムと呼ぶ）によって矢場される．

16（16）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

充足問題を解く場介，プログラムソースの小では，まの仙となり全てのラベル付けに成功して終「する．こず月i順てノ条件を言已述し，続いて変数の伯を唯一一に決定すの例のようにCLPの制約解iiliは制約条件の整合件チる丁・順（ラベル付け）を．i已述する．

ェック，ラベル付けによってある変数のドメインが縮匝11の例に対しassign（11，W，X，Y，Z）を制約論理

小されると，それがIii】じ変数を持つ他の制約式の整介システムが実行する様f一を図2に示す．まず（2）の整介性チェックを誘発する．これは制約伝播と呼ばれる制件からZ≦7が I勺川＝ノZの候補（ドメイン）が縮′ト

約解消法であり，制約伝播を繰り返すことによって，されてZ∈（5，7〉となる．y∈i3〉というラベル付け

ラベル付けを実際に行うより抑こその吋能む組み合わが美行された場合，ガ∈11‥3†十3＝Z棉7〉よリZ∈〈5）とせの数を減少させ，最′J、I眼のトライ＆フエールによなるが，このドメインの縮小を′受けてZを変数に持って解を探索することができる什組みとなっている．

つ（3）の整合件を調べると3十5十Ⅳ∈1帖2）＝11より 肝例では52過りの解候補に含まれる仝2辿りの充足解のドメインが空となり，このラベル付けのオ盾が、判明が傾か3回の試行で得られる．変数の数，変数のドメする．次にy∈（4）というラベル付けに対してはオ盾

インサイズが大きい場合には更に大きな効果が期待でなく′受押され，続いてZのラベル付けZ∈（5）を実行

きる．

すると（2），（3）との整合性から芳，yのドメインが唯一

3．実用的な計画システムの要件
美川的で裡雉な計画システムを′夫現するためには次assign（N，W，Ⅹ，Y，Z）：・のことに備える必安がある．

W：：【0，1，2】，（1）笑覧本的な制約条件だけでなく，過川l甘題（現Ⅹ‥：【1，2，3】，場）にl■廿存の慣例・取り決めを調べて取り込む

Y：：［3，41，必要がある．

Z：：【5，7，8】，（2）・lil裾こ揃えた制約条什がイ1卜分で，その卜で求Ⅹ＋Y＝Z，

めた解にユーザがイく満を柿つ場合がある．

Y＋Z＋W＝N，（3）

labeling（W，Ⅹ，Y，Z）．（4）（：ミ）ユーザの要求が厳しく，全ての要求を満足する
解をl机産求めることが㈹難な場合がある．

図1充足問題のCIJI）（4）ある解に対するユーザのイ（満を解iiliする場合，元とかけ離れた解を提ホするとユーザは困惑する．
assign（11，W，Ⅹ，Y，Z）

卜．；山1），（2）に対してはシステム偉人時に過：l■主副】．み込J（1）

む制約条件や対話rIくノなインタフェースによって耽り込Ⅳ∈叩‥2ト∬∈il‥3トy∈i3，4トZ∈〈5∴8ト〃＝11

J（2），（3）

むて1iり約を解消できなければならない．上述のようにCLI）は制約解ii■jの機能が独−＝生と汎用性に優れていることから，これらの 夫・呪に過していると∴える．しノr＋y＝Z

かしその汎川アルゴリズムによる解空聞の縮′J、が卜分

y＋Z＋Iγ ＝11でない場合には（3）のような現象に陥る場合がある．（2），Z∈i5、7〉 ●．●（2）よリ（3）にjlこ過して∴えることは，段隅的な制約角紺■i機能が
4

′llヽ

︶
4

1−ノ

∈

y

（4）を考慮する必要がある．

；

Z

y∈〈3‡

必要だということである．ただし，尖現すべき機能は

︑l ノ
l

1．1ノ

つ︼

Ⅳ∈‡

20（）2年1‖1一

4．探索アルゴリズム
ここではある制約の集合に対する完全あるいはイく′完

Jr∈

図2 制約解消の様イー

︶

（2）より

（3）より

︵

〝∈￠

∈

Z∈‡5‡

全な解と，それに対するクレーム，つまり付加的制約）条什がり一えられたとき，リ・えられた解を改苦してクレ

succeedームに対する充足解を求める探索アルゴリズムについて述べる．不′ノこ仝な解には未決定の変数（nil）が含© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（17）17

まれることが許される．

●探索節点

本アルゴリズムは次の二つの動作を繰り返すことに○未探索節点

よって機能する．まず，改二吾すべき解（解候補）の近傍に探索範桝を絞ってり所探索を行う（部分解近傍探索）．次にある解候補の近傍探索全体が失敗し探索開始点j＝S

たとき，探索の中で巌も良く制約解消できた割りさ当て

探索深さb
J＝S＋b−1

を次の解候補として採川する（部分解の更新）．

4．1部分解近傍探索
決定したい変数を方z・（才＝1，…，邦），それに対応する解候補の値を〃〜∈Ⅳ∪†乃才／）（オ＝1，…，乃）とする．
●

hil点一→●i●っている変数から次に允

●

最良部分解

：！1したい変数を選択し選ばれた変数に伯を充当する ，●●探索の手順は， 末充；11で残という一対の操作を練り返す一・∴（では一般的なラベル付
探索の広さ＝Wh

けとrIi＝ニである．また，充1する変数の順序1をノ㍍l，

図31abeliIlgの探索範川ノ㍍2，…，プ㍍〃とする．このとき，探索開始一・よ∫，探索
探さカ，ドメイン長されノにおけるプ㍍，のラベル付け

に対して，解候補町に最も近い割り当てから順に7〟

1abeling（s，h，u），j）を次のように定義する．

仰のドメインに絞って割り当てを試行する．h…已の丁・labeling（s，h，W，j）：

続き中のd方ノ（〃方ノ，〃りは二つの割りこ11てプ㍍ノ∈〈〃汀ノ）とj㍍Jグ）ドメイン（〃1，〃2，…，ぴm），

プ㍍ノ∈〈モノZ■）の 近さを表す関数であり，個々のアプ

み，（び汀ノ，〃り≦d汀ノ（〃方ノ，ぴ…）（1≦オ≦研一1）

リケーションに依存するヒューリスティック関数であ

を求める．

る．

／一一l．

4．2 部分解の更新（＊）制約 プ㍍J∈（珂 を追加してCLPの

1abeling（s，h，乙t），1）はs，h，u）およtFui（i＝1…n）に制約解消を行い，

よって定まる探索範囲に解が存在しなければ探索に失成功した場合：敗（fail）する．ここで紺力過りの組み合わせ探索に

ノ＝乃ならば終イ（成功）．

対して図3のような箇所で割り三lぅてに失敗したとする

j＜nならば1abeling（s，h，Z｛t），j＋1）を行と，最も多くの変数の割り）さ与てに成功している割り三さ1てガを 最良部分解し＼とし，これを川いて解候補を更成功ならば終r（成功），

新する．元の解候補彷（オ＝1…〃）に対する最良部分解

失敗ならば（＊＊）へを〟z・（オ＝1…犯）とすると，新しい解候補〃；（才＝1‥・犯）
を次のように求める．

失敗した場合：〟z・（狛≠払拭

（＊＊）へ
′ 畑・＝

（＊＊）（∫≦ノ＜s十ゐ）＜（オ＜紺）＜（オ＜∽）の場合：

g←オ十1，（＊）へ（／・l／／ ′／／ソ）

4．3 探索範囲の移動

本アルゴリズムは上記の処理を交互に繰り返す．つ

上記以外の場合：まり，￣更新された部分解を川いて再探索を行う訳であ終r（失敗）．

なお，ん，紺は探索する広さを決める定数である．
1abeling（s，h，Lt），1）によって全体のラベル付けを失したときの探索範閃はlズ】3のようになる．変数ノ㍍ノるが，このとき探索開始一王（∫を∂（1≦∂≦ん）だけ後方に卜げて探索を行う（図4）．

したがって，アルゴリズム全体の流れは次のようになる．

l本アルゴリズムでは順序を決めるルールは規定しないが，後述する過川システムではCLf）の標準的なラベル付けノJ法であるfirst−fail法を川いている．通常CLPでは順序は動的に決定することが多し−が，ここでは簡単のため静的な（1）s←1．

順咋として説明する．

（4）∫＞邦ならば終r（失敗）．

柑（18）（2）1abeling（s，h，2i），1）に成功ならば終j （成功）．
（3）∫←s＋∂．

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乗務員交番の例

更新された解候補

最良部分解

図4 探索範囲の移動（5）解候補〃f（才＝1…乃）を更新して（2）へ．

5．対話型計画システムの構成
CLPの枠組みとここで述べた解法を用いれば，前番組というグループ単位に分かれて勤務している．冒
頭で述べたように，乗務員交番作成は乗務員の勤務と適当な数の休養日を過不足なく並べて，各組に対応する勤務サイクル（これを乗務員交番という）を構成する問題である．構成するサイクルの日数（長さ）は各組に所属する乗員数と一致する．中規模の乗務員区所

述した要件を滴たす対話型計画システムの以下の機能で日勤と泊まりを合わせて50〜100個の勤務があり，が実現できる．部分解の制約違反を解消するという素

乗務員交番の長さは短いもので2週間，長いものは朴な機能だけでこれらが全て実現できてしまうことに70日におよぶ．このような乗務員交番の作成に，JR注目して欲しい．

の各区所では専門の担当者がかかりきりで1週間程度

最適化：目的関数の暫定的な許容値を制約に持つ充足問題を解き，その解を解候補に，改善された許容値を要している．
図5に乗務員交番の例を示す．乗務員交番は図の勤務表をいわゆるカレンダー順に毎日シフトしながら勤の制約の下での改善解を探索する．
実行可能解の捷案：問題め複雑さと規模の大きさの務する．泊まり勤務が明ける日で，同日に出勤の無いため，実行可能解を求めることが困難な場合，幾つか

日はの制約を外した（あるいは緩和した）問題を先に解き，のように，前日の勤務が明けた日に再び出勤するケー

その解を解候補として外した制約を順次戻したときの

スもある．

−

を記している．なお，図中の勤務番号09

次に乗務員交番の作成条件を表1に示す．表中の太改善解を繰り返し探索する．
クレームに対する改善：実行可能解をさらに改善す字で示した制約時間・時刻はシフト可能な勤務を制限るため，解に対するクレームを取り込み制約を追加すしているが，実際の計画ではこれらの原則を僅かに緩る．クレームの対象となった解を解候補として，追加めなければ全体として効率の良い（評価の高い）交番

制約の下で改善解を探索する．このとき，近傍探索のが作成できない．問題（の一部）を勤務，休養日を頂効果によって変更箇所を比較的低く抑える．

点とするグラフの有向サイクル分割問題として扱うと評価指様相互の重み調整：目的関数は複数の評価指き，制約時間が緩和可能なため各項点の有向辺を限定

標によって構成されるが，各指標の満足度を計画者のできず，思惑通りにバランスさせるには，評価指標相互の重み在することになり解き難さの要因の一つとなっている．

を調整した上での再実行が必要となる．この調整によまた使用する辺の特定の組み合わせを禁止するようなって元の解に対する目的関数値が変化し，それに対し制約が多いため，前記の制限を緩和した上でも実行可て元の解を解候補とした改善を行えば，少ない試行錯能な有向サイクルを見つけることさえ困難である．

誤で対話的に各指標の満足度をバランスさせることができる．

7．開発アルゴリズムの適用
筆者らは開発アルゴリズムを適用し，第5節で示し

6．乗務員交番作成

た実用システムの機能を備える乗務員交番作成システ

JRの乗務員は免許の種類などによって幾つかの交
2002年1月号

できるだけ使用しない辺 ぱかりが多く存

ムの評価版を作成した．紙面の都合により機能の詳細© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（19）柑表1乗務員交番の作成条件
作 成 条 件制約〃）対象

休日

口
リ

休養時間

ロ

リ

ロ
ロ 公休F］し明大〃）勤務開始時刻J￣と（原則として）8時30分以降とする．
5 2日連続で澤夜′箭（コ」暗かL、J翌日5時）に2時間以l二乗務寸う場合は，勤務後ご4時間以上の休養時間を確保十ろ．
田 できろだけ多く叫木養目前‖に泊まり勤預明けを割り当てる．
u 畦董且前後の休養車間をできるだけ艮tミニ［旦二R 太′子二てホした原則確保十べき休養時間をできるだけ満足十る．

深夜乗務

口 ニiL】以1二連続て深夜帯にご時間以l二乗務十ろことを禁止十る．
リ 探在荷にご時間以上乗務十る勤務日∴≠＝引エリロ1以下〃）割合とすろ．
組間・組内のバ ロ 交番組の1‖当たりノ）ヤ均労働時間をできるだけ均等にする．
フンスり3

ロ 生番組（／‖日当たり〃）平均便乗距離を均等化する．（便乗‥・乗務員〃）移動〃ガニ机に列車を利用すろこと）
ニ〕 交番組の1F］当たりの入区・出区回数を均等化する．
その他

ロ 各交番組に対L，組軌二右折ちわた車稚魚許以外〔ハ列車に乗務十る勤拷ノ）割り当てを禁止する．
リ 希少な棄凝列車1乗務線区，宿泊地等を持っ勤務に／ついて，同じ属性明勤汚を別〃′）組に振り分ける．
3 ある交番経ては，日勤が連続十ろ場合H牒正せずに続けて勤務てきるように，間の休養時間を短く制限する．
・′1 前項の制限のある経では，日勤はできるだけ2日連続（無帰宅）となるように割り当てる．

※表中，F線で示Lた箇所は評価レ）対象となろ指標であり，作成拝所の内層に応じて総合的に評価するな説明は割愛するが，†iii述した作成条件を具体的に指ホ，調整できるほか，勤務を指定して特定の交番組への割リ1てを禁止できるなど，作成時に発隼することが仁思される制約を過：l二i二人力できるようになっている．
ユーザは希望する条什を人力後口動作成を起動する．
その結果を見て希望を変更または追加し，再度Fl動作
戊を実行して解を改善するという形で対話式に作成を進める．従来の対話式作成支援とは全く異なり，割り、1与てを実際に行うのはあくまでも計算機である［5］．
0．00

0．25

8．実問題を用いた実行例

0．50

0．75 1．00

X達成率
図6 ヱl麦過化順けと到達時l〜り

巌後に作成したシステムの実行例を紺介し，開発ア
ルゴリズムの有効件をホす．実行例はJRの中規模の区所（勤務数52，交番II数108，交番組数2）の実デ指標をIiq時に最適化した場介， Y→Ⅹ

ータを川いたものである．

について巌過化し，次いで（Yの・最通性を維持しな

まず初めに，最適化に関する段階的アプローチの有は，まずYがら）Ⅹについて最適化した場合，そしてⅩ→

効性が確認できる例を示す．ここで刷いた指標は糸‖牒JYの、ド均労働時間の美（Ⅹ）と，休養r用吊1にIl勤勤荷が榊を比較するため各軌跡間の計算時日射こ関する等iを■毒紡！

割り、11てられた数（Y）の2つである．両ガとも最小化

を肋線で付記した．指標を臣川割こ巌過化した場合は，したい指標であり，ここではⅩの卜l標値を0（1分未制約が厳しくなる後半の改葬に，他に比べて非常に時満），Yの［I標値を2とした．図6はこれに関する3間がかかっている．実は同時に最適化する指標の数が種顆の作成結果を比較したものである．各軸は得られ増えると，この差は更に顕著となるばかりか設定したた解のそれぞれの指標に対する達成率で，最初に見つLl標植を得ることもⅢ来なくなる．それに比べ段椚的かった解の達成率を（），「i標他の達成率を1とした植に最適化するムー法を採れば才旨標が増えても比較的安定である．（0，0）から（1，1）に達する3本の折れ線は3種した計算時l亘りで順次¶標伯を得ることができた．

はその道の場合である．また，それぞれの計算時

類の作成方法それぞれについて，作成開始から黄通解

もう−一つの例は，クレームに対する改善に関してアが得られるまでの軌跡を表す． ⅩY同時 は両方のルゴリズムの効果を調べたものである．まず前述の20（20）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

作成と対話型作成を両立させるコンセプトの下で開発した．この一見矛盾するような機能が実は実用計画シ■﹂■■．﹂﹁■■1■■﹁■

蕊を莞計欝i

二休．＿＿＿＿＿

ステムのアプローチとして最も重要であると考えてい至福！瀧打ち6￣7 ￣二 て席・一−ヤ，・一■ − ▲1【− 一十−一 − トー

：蘇

一

■︼−
LL
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ト−
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1﹁
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﹂﹁

札束論証

＝

…

る．そのようなシステムを実現するのに，ヒューリス

郎家‡：垣：［コ［廷40．42の入れ替えを指定

旦与（自動作成実行前）＿＿＿＿

テイクスを寄せ集めて局所的に制約解消する方法を用いたのでは，現実規模の問題は解けそうにないことは

璽＿L＿二」＿u＿ユ＿貧＿L＿二＿」＿塵

容易に予測が付く．ここで述べた部分解近傍探索は，局所探索でありながら解が存在しない領域は制約伝播
によって枝刈りされ，それに代わってドラスティックな探索領域の移動が発生することで，局所探索の欠点を解消している．筆者は，局所改善法に依らなければ
入れ替え修正案（自動作成実行後）使える解は得られないし，また実問題の多くはここで述べたような局所改善法によって解けるはずであ
図7 クレームに対する改善の例

ると考える．なぜなら，現にそのようにして実際に人間が解いているからである．制約論理の制約解消は先

Ⅹ，Yに更に指標を加えて実行し，対象となる区所で読みに相当するが，その上での本アルゴリズムの探索の実用に適う解を作成した．したがって得られた解はは人間の経験的な勘を模倣しているとは言えないだろ

非常に厳しい条件を満足している．それに対し，1，2

うか．

組双方の先頭の勤務（勤務40と勤務42）を入れ替えた
参考文献

いという要求が発生したことを想定し，単純に入れ替えて得られた解候補が図7の上側である．この解候補
は制約を考慮せずにクレームをそのまま取り入れたため，本来満たしていた幾つかの制約が滴たされなくな
り，実行不可能となっている．そこでこの解候補の制約解消を実行した結果が図の下側である．上下網掛けで示した所は，勤務のシフトが変更になった部分であ［1］Hentenryck P．Ⅴ．： Constraint Satisfaction using
COnStraintlogicprogramming，Art所cialIntellなence

58，113−159（1992）．
［2］例えば，HookerJ∴
Optimization

Logic−based Methods for，JohnWileyandSons，Inc．，NewYork（2000）．

［3］坂口隆，野末尚次： 制約論理による乗務員交番作成 ，り，僅か12箇所の変更で制約解消できている．なお

鉄道総研報告，Vol．10，No．4，29−34（1996）．

この制約解消に要した時間は30秒程であり，元の解［4］坂口隆，野末尚次： 乗務員勤務スケジューリングのを得るのに要した時間の1割程度で済んでいる．解候

CLP解法 ，日本応用数理学会年会講演予稿集，42−43

補は単に探索効率の面だけをみても有効に利用されて（1997）．

［5］坂口隆： コンピュータが計画する〜CLARSの挑いることが分かる．

戦− ，点虎児，Vol．56，No．12，18−21（1999）．

9．おわりに今回紹介した乗務員交番作成システムは，完全．自動

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（21）21