日本包菱学会露VbjL3」Vb.‘α994）

一般論文

動的計画法によるレトルト食品の加熱殺菌温度プロフィールの最適化
寺島好己．野中保雄蕊。
OptimizationofRetortTemperatureProfiIe
duringThermalProcessingofConductionHeatingFoods
inRetortablePouchesusingDynamicProgramming
YoShimiTERAⅡＭＡ｡，ＹａｓｕｏＮＯＮＡＫＡ.。

Ａｄｙｎａｍｉｃｐｍ画nmmingalgoIithmwasdevelopedtodeterminetheoptimum”tort
tempemtm℃ｐ１℃filefOroptimizingqualityr℃tentionfOraglvensterilizingvalueduIing
sterilizationofconductionheatingfOodspackedin”tortablepouches
Todesclibethechangesinsensoryandnutritionalpmperties,theC-value(Ohlsson,1980）
ｗａｓｅｍｐｌｏｙｅｄａｓｗｅｌｌａｓｉｎｔｈｅｐｍｅｖｉｏuspape塩ＴｈｅobjectivefunctionfOrvolumeavemge
orsurfaceC-valuewasminimized,providedafinalF-valuemthecenterwasconstmined
Theoptimal”torttemperatu1℃pmfilesdetennmedbythispmcedu妃fbrbothvolume
ave画gｅａｎｄｓｍｆａｃｅＣ－valuewereconsidemablysimilartoｔｈｏｓｅｐ妃ｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｅｐ1℃vlous
pape恵ThismethodmaybeapplicabletotheheattreatmentofcannedfOodsfbroptimizing
qualityretentiondulingheatstenlization・
Keywords：Thermalpmcessing,SteriUzation,Optimization,DynamicpIDgmmming,Optimal
control，Retort，Retorttemperatu1℃，Retorttemperatu１℃pmfUe，Retortablepouch

缶詰食品やレトルト食品などの加熱殺菌においては、所定の殺菌効果を達成しながら、品質面での劣化をできるだけさけるようにすることが理想的であるが、そのためにはレトルト温度のプロフィールをどのようにすればよいかということは重要な問題である。本報では前報までと同様に－次元熱伝導をあてはめることができるレトルトパウチ詰食品のような偏平な被加熱体を対象とし、動的計画法を応用して最適なレトルト温度プロフィールの探索をこころみた。その結果､Ｃｖ値の体積平均を対象にした場合も、表面のCv値を対象にした場合も前報までに報告した最適プロフィールとほぼ似たプロフィールが得られた。動的計画法を応用したこの探索法は、缶詰食品の殺菌における品質保持を考える場合にも適用可能である。
キーワード：力[I熱殺菌、殺菌、最適化、動的計画法､最適制御、レトルト、レトルト温度、レトルトパウチ、東洋製罐（株）技術本部（〒230神奈川県横浜市翻見区下野谷町1-8）：TOYOSEIKANKAISHA,LTD.,Technical
Headquarters,PlasticContamerTechnicalDepartment，１－８，Shitanoya-cho,Tsurumi-ku,Yokohama-shio
Kanagawa,２３０．･東京理科大学工学部経営工学科（〒162束京都新宿区神楽坂1-3）：DepartmentofManagement
Science,FacultyofTechnology,ScienceUniversityofTokyo,1-3,Kagurazaka,Shmjuku-ku,Tokyo，１６２－２２９－

血腕蝿騒潅艮Pプロフィールの鑓箇化

1.緒言

2.1微生物や栄養素などの破壊速度

時間tがOから冷却終了時間Ｔまで経過した
前報では－次元熱伝導をあてはめることができるレトルトパウチ詰食品のような偏平なとき、ある－定量の微生物を破壊し栄養素などをできるだけ多く残存させるためにはどう

被加熱体を対象とし、変分法による最適制御

したらよいかということであるが、それにの方法を応用して、多段型レトルト温度の最適化をこころみたが、Ｃｖ値!)の体積平均を対象にした場合も、表面のCv値を対象にした場
合も、結果は前報までに得られたプロフィー
ルとよく似たプロフィールが得られた。

は、前報までに述べたように殺菌学でＦ値、Cv値として知られている量に関し、Ｆ値を一定としＣｖ値を最小にするという問題を解けばよいことになる。ここでは－次元的な熱伝導を想定し、Ｆ値は中心を対象にすることに最適化の方法としては、種々のレトルト温

し、Ｃｖ値の体積平均をＣＭとすると、ＦとＣＭ

度プロフィールを与えて最適プロフィールにはつぎのように表わされる。

近ずく方法2)、多変数関数の最小化の方法3)、

F-I:…（ ；誌)戯c卿－１:士 I:fxpe;ﾗ菱;颪 )dxd（（２）

前報で用いた変分法による最適制御の方法`）
および動的計画法などを応用して最適なプロフィールを探索する方法があるが、レトルト(1)

温度の最適化に動的計画法が応用された例は

ただし、見あたらない。食品の乾燥に適用された例とＺ１ＤＺ２

しては、Brookら`)の研究があり多段型の乾:微生物や栄養素などのＤ値】)をもとの値の1/10にするのに必要な温度変化

００s,８２ｓ :標準温度'’

燥機の最適な大きさと稼働条件とを求めていｏる。評価関数はエネルギーコストであり最８，ａ

終的な水分含有量と品質面での許容値を拘束Ｔ条件としている。

:被加熱体の温度:被加熱体の中心温度:被加熱体の厚みの1/２:冷却終了時間

本報では、前報と同様に－次元熱伝導をあ

被加熱体の表面のＣｖ値を対象にする場合てはめることができるレトルトパウチ詰食品には式（2）は表面温度を対象にすればよい。

のような偏平な被加熱体について、厚み方向の中心でのＦ値を一定にするという条件で、2.2動的計画法による最適制御問題`）

Browningreactionを対象にし、Ｃｖ値の体積

加熱殺菌において、所定の殺菌効果を達成

平均または表面におけるＣｖ値を最小にする

しながら、栄養素や、テクスチニアなどの品という見方から、動的計画法を応用して最適

質面での劣化をできるだけさけるようにするなレトルト温度プロフィールの探索をこころという問題は、動的計画法による最適制御問

みた。

題にあてはめることができる。しかし、この

2.理論

種の問題が解析的に解けるのは、ごく限られた場合であって、一般には解析解が求まらない場合が多いので、ここでは数値解について－２３０－

日本包菱学会華ＶｂＬ３｣Vb.‘α994）

最小値、と定義するとつぎの式が成り立つ。

考えてみることにする。

最適制御系は、状態方程式と評価関数とで特徴ずけられる多段決定過程と考えられる。

此(x)=min[鼻｡L(x(k△Tlu(k△T))△T］‐minIL[x((N-n)川｡((N-n)△Tm`↑＋､nm[鼻鰄沖(k△ＴＭ(k△T)]△T]｝

いま、状態方程式が、つぎのように表わされる制御系を考える。

－:÷-GＭ（３）

ｘ（O）＝Ｃ（４）ただし、ｘは状態変数､ｕは制御変数を表わす。Ｃは定数である。

つぎの評価関数が最小になるように制御変数ｕを決めるという問題である。

’－１:LＭｄ１（５）Ｇ（x,ｕ）△Ｔに変換するので、つぎの関数
再帰方程式を得る。
Ｌ(x)＝ｍｍ[Ｌ(x､ｕ)ＡＴ＋ｆ-,(ｘ＋Ｇ(x，ｕ)△Ｔ)］（９）

ただし、ｎ＝１，２，．．．，Ｎ

f,(x)＝ｍin[Ｌ(x,ｕ)△Ｔ］(10）

関数再帰方程式は、ｔ＝ＴのＮ段階から出発

従来、つぎのような解法がよく知られている。この問題を解くために、まず、Ｏ≦ｔ≦Ｔ（８）

式（６）より制御変数ｕは状態ｘを状態ｘ＋

し時間的には逆向きに計算して行く。

の時間間隔をＮ個の等しい間隔△Ｔ＝Ｔ／Ｎ

しかしながら、木報の問題では－次元熱伝に分ける。つぎに微分方程式(3)を差分方程導における温度分布を状態変数とし、レトル式に近似しなければならない。最も簡単な近ト温度を制御変数と定義するが、ｎ段階過程

似はが始まるときの温度分布の群を実際に与え、

ｘ（(ｋ＋１）△Ｔ）

レトルト温度を適当に選んで､、－１段階過程＝ｘ（ｋ△Ｔ）＋Ｇ（ｘ（ｋ△Ｔ),ｕ（ｋ△Ｔ)）△Ｔの温度分布の群と接続することは困難であ

（６）

る。

である。同時に式(5)で与えられる評価関数

なぜなら、－次元熱伝導における温度分布は、時間t＝Ｏから、段階過程が始まるまでのをローＩ

Ｊ＝ＺＬ（ｘ（ｋ△Ｔ),ｕ（ｋ△Ｔ)）ＡＴ
ｋｐＯ

(7)

レトルト温度によって左右されるので、、段階過程が始まるときの温度分布の群をレトルと近似する。そうすると、この問題はつぎのト温度の経過を考えずに人為的に与えること

ように変換される。式(6)で定義される離散はほとんど不可能であるからである。以上よ系が与えられたとき、制御変数列ｕ（O)，ｕ

り、従来の方法は本報の問題にはそのまま適(△Ｔ）……,ｕ（(Ｎ－１）△Ｔ）を式（７）で用できないことになる。

与えられる評価関数が最小になるように決定

そこで、ここでは、つぎのように考えることにする。－次元熱伝導において、被加熱体する問題である。

ｆｉＫｘ）＝状態ｘからはじめ、ｔ＝Ｔ＝Ｎ△の表面温度をレトルト温度に等しいとした場

Ｔで終わる、段階の過程に対する評価関数の合、厚み方向の温度分布を状態変数とし、し－２３１－

血噸殺菌濃Zrプロフィールの混透V階

トルト温度を制御変数として、有限要素法のいまかりにｎ段（(ｎ－１）△Ｔ≦ｔ≦ｎ△Ｔ）

表現を使うと、制御系の状態方程式はつぎののt＝、△Ｔの時点である温度分布が与えられように表わされる。

たと仮定すると、式（13）よりレトルト温度[K］｛０（t十Ａt)）＝｛８（t)）(11）(０（O)）＝Ｃ(12）

ただし、（８(t)） :時間tでの温度分布［K］:変換マトリックスを適当に選べば、ｔ＝（ｎ－１）△Ｔにおける温度分布が求まる。この温度分布と同じ温度分布を、－１段のｔ＝（、－１）△Ｔですでに離散化されている温度分布の群の中からさがして両者を接続させればよい。

このように変換すると、この問題は式（11）しかしながら、ｔ＝、△Ｔで温度分布を与えの条件で式(5)の評価関数が最小になるようることは、前に述べた理由により無理であるに制御変数ｕを求める問題になる。

ので以下のように考える。レトルト温度を適前にも述べたように、まず、Ｏ≦ｔ≦Ｔの時

当に選べば、ｎ－１段のｔ＝（、－１）△Ｔでの間間隔をＮ個の等しい間隔△Ｔ＝Ｔ／Ｎに分ある温度分布とｎ段のt＝、△Ｔでのある中心

け､ｔ＝Ｔからｔ＝Ｏに向けて、１段階､２段階、温度０１とを結びつけることができる。すな……、Ｎ段階とする。ここで、ｘ（t）＝｛ｅ

わち、ｎ段のt＝ｎ△Ｔでａを含む温度分布が(t)）とおけば、式（11）は、つぎのように表求まるが、この温度分布と先のレトルト温度わされる。

を組み合わせて、式（13）よりｎ－１段のｔ＝[K］ｘ（(ｋ＋１）△Ｔ）＝ｘ（ｋ△Ｔ）（13）(、－１）△Ｔでの温度分布を求めたと考えればよいことになる。

評価関数は式（７）がそのまま使えるので、問題はつぎのように整理できる。

このようにして、各段で離散化された０１を含む温度分布の群を接続することができる。

式（13）で定義された離散系が与えられた式（14）と式（10）のｘとｕとはつぎのようとき、式（７）で与えられる評価関数が最小にに解釈する。

なるように、ｕ(O),ｕ(△T),……,ｕ（(Ｎ－Ｎｘ＝ｘ(O)＝Ｃｕ＝ｕ(O）、=ｌ

１）△Ｔ）を決定するという問題に帰着する。
ｆ,（x）＝状態ｘから出発し、ｔ＝Ｏで終わる、段階の過程に対する評価関数の最小値、と定義すると、式（13）より制御変数ｕは状態

Ｎ－１ｘ＝ｘ(ＡＴ）ｕ＝ｕ(△Ｔ）ｎ=２

Ｎ－２ｘ＝ｘ(2△Ｔ）ｕ＝ｕ(2ＡＴ）ｎ=３
１ｘ＝ｘ((Ｎ-1)△Ｔ）ｕ＝ｕ((Ｎ-1)△Ｔ）、=Ｎ

xを時間と逆向きに状態[K]ｘに変換するのでつぎの関数再帰方程式が得られる。この場

ここで、ｆｂ＝Ｏであることはいうまでもない。

合、式（10）はそのまま使える。

式（14）より、現在の状態がｘで残りの段

Ｌ(x)＝ｍｍ[Ｌ(x,ｕ)△Ｔ＋f､-,([Ｋ]ｘ)］（14）

残りｎ段と残り、－１段との温度分布の接続
はつぎのように考える。

数がｎのとき、評価関数の最小値は現在のＬ(X,ｕ)△Ｔ(時間間隔△Ｔでの評価関数の値）とfm-I（[K］ｘ）［つぎの状態から出発する残りの（、－１）段階に対する評価関数の最小－２３２－

日本包鍵学会露ＶｂＬ３ﾉVb.‘α９９の②いま、レトルト温度を適当に選べば、①

値］との和を最小にすることにより求められで求めた、＝１段の終了時点での温度分布のる。

関数再帰方程式は、ｔ＝ＯのＮ段階から出発
し、時間的には前向きに計算を進めて行く。

群と、＝２段の終了時点で離散化されたｅ,とを結びつけることができる。
すなわち、ｎ＝２段の終了時点で離散化されこれは、従来の方法とは全く逆の順序になた０１を含む温度分布の群が求まるが、この温る。

度分布の群とレトルト温度を組み合わせて、
2.3評価関数6）式（13）より、、＝１段の終了時点で離散化さ問題は、2.1で述べたように、Ｆ値を￣定にれた０，を含む温度分布の群を求めたと考えしてＣＭの値を最小にするということである

れば､各段で離散化された８，を含む温度分布

ので、つぎのような評価関数を考える。

の群を接続することができる。こうしてＬ

I:…ei蒜;)dFFc(一定）（'5）

J-I:去砂臣淵d蕊｡‘（'6）＋11:．xpEl竜;lii)｡［
ただし、ルラグランジュの未定乗数(x）がきまる。
このようにして、ｎ＝Ｎ段（(Ｎ－１）△Ｔ≦t≦Ｎ△Ｔ’１段階）まで進めればよいのである。

計算には、被加熱体の厚み方向の温度０が必要であるが、一次元熱伝導の場合、周囲の温度が時間によって変化するときの、被加熱体の厚み方向の温度０の理論解は、Duhamel

被加熱体の表面のＣｖ値を対象にする場合には、式（16）の右辺第１項は表面温度のみの定理を使うと、つぎの式（17）のように求められる。

を対象にすればよい。

８(x,t)＝0.l5iAnexp(－日t)Ｑ+い)jiiA.…I-M-で)'c…

3.結果および考察

（17）

ただし、

3.1数値計算の手順①計算は最後のＮ段階から出発する。まず､、＝1段(O≦ｔ≦△Ｔ、Ｎ段階）を計算する。初期温度０．を与え、ｔ＝△Ｔにおける中００：初期温度ｕ（t)：周囲温度
ａ：温度伝導蝉ａ：厚みの1／２

了時点で離散化された０１を含めた温度分布

A…in(竺ﾃL菰)/(ニテL葱）
風－．(ﾆﾃｰL割
c…(等上"計の群が決まっていることになる。

ｘ：厚みの中心からの距離

心温度０，を離散化する。

８．と離散化された０１とから、各々の組み合わせに対して、レトルト温度ｕが計算でき、Ｍｘ）が決定できる。このとき、ｎ＝１段の終－２３３－

』噸懸歯温度プロフィールの混酋化、ｚ]＝１０(℃)、ｚ２＝２５(℃)7)、０，s＝121．

○ｇ

０－ｕ,－(u`－u1-1)FIA仁xp[-日{t-(i－１)△T)]Ｑ

づ、1（℃）＝２５０（。F)、０２s＝１００（℃）

￣－(u1-1-uI-2)FIA園exp[－且(ｔ－(i－２)△T}]Ｑ則

ｚｚは栄養素や色やテクスチュアなどのうちのどれを対象にするかによってことなるが、ここでは、Browning｡‐(u，-u】)潟Amexp[-且（ｔ－１．△T}]ｑ

reaction7)を対象にした。

西一(u1-8．)l1iA緯xp[-日（ｔ－０．△T)]ｑ

3.2.2標準型プロフィール（1段型）（18）

Ｆｉｇ．２のような標準型プロフィール
に関し、100℃から150℃のレトルト温

ただし、（i－１）△Ｔ＜ｔ≦ｉ△Ｔ、ｉ＝１，２，…,Ｎ＋１
i-N＋１は冷却領域である。

度範囲で、式（16）の評価関数のラグラ
ンジュの未定乗数スを種々変えて、レトルト温度と加熱時間の最適化の計算を行なった。加熱時間tbを任意に与えると、初期温度００とレトルト温度の上限と下限から、ｔ＝thにおける中心温度８，の範囲が求まるが、その範囲で0.1℃きざみに中心温度０，を離散化
した。

th

tf

FiglSequenceofmultiplesteps

式（17）を使って、レトルト温度がＦｉｇｌのように表わされる場合の被加熱体の温度を求めるとつぎの式（18）が得られる。

th3.2最適レトルト温度プロフィール

tf

Fig2Standardprocess

3.2.1諸係数

数値計算は、－次元熱伝導を対象にし、被ＦやＣＭの値は約1secきざみで計算したが、加熱体の表面温度はレトルト温度とし、温度前報と同様に冷却領域では中心温度が70℃

計算には理論解を用いた。

より低くなった時点で計算を打ち切った。ＣＭ

被加熱体の厚みは１０(m、)、温度伝導率はの値は厚みを１０分割してＣｖ値を計算しその9.6（ｍｍ２／ｍin)7》、初期温度は2０（℃）とし平均をとった。計算が終了したとき､－０．０２５

冷却温度は2０（℃）とした。また、その他の≦Ｆ－Ｆｃ≦0.025を満たす計算結果から式

各係数は次の通りである。Ｆｃ＝５．０（ｍin)、(16）の評価関数Ｊが最小になる解を選んだ。

－２３４－

日本包装学会畦vblL3ハｂ４ａｇ９４）て、115℃から150℃のレトルト温度範囲で、TablelStandardpmcess
Ｆ

ＣＭ

202.0

4.987933

28.12481

205.0

4.983062

28.11906

熱時間の最適化の計算を行なった。その結果

208.0

4.979074

28.12764

をＴａｂｌｅ２に示す。ラグランジュ未定乗数

１１１

tlu

》》》

式（16）の評価関数のラグランジュの未定乗ｕ数スを種々変えて、レトルト温度u,、ｕ２と加は、スー１，２，～10,50,100,150,200,250

Units：ｕ（℃),ｔｈ（sec),Ｆ（ｍin),ＣＭ（ｍin）と変化させたが、同じ結果が得られた。
TabIe2の計算結果は逐次計算の結果とほぼ以下の諸計算も同様である。

計算結果をＴａｂＩｅｌに示すが､ＣＭが最小に一致していることがわかる。

なるのはレトルト温度が約135℃、加熱時間

ＴａｂＩｅ２Ｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｔｗｏｓｔｅｐｓ

は約205secのときであることがわかる。ラ

果が得られた。この結果は加熱時間t､､ＣＭを115.09も含めて前報までの計算結果とほとんど一致■●□

115.10

５００

115.05ｔｈ翫麺躯100,150,200,250と変化させたが、同じ結

ｕ２

鏥羽ね
鎚鉛弱

ｕｌ
１１１

グランジュ未定乗数は、スー１，２，～10,50,ＦCＭ5.01010226.73244

4977171

26.67197

5,10105

26.78218

Units：ｕ,，ｕ２（℃),ｔｈ（sec),Ｆ（ｍin),ｑ,（ｍin）

している。
３．２．３２段型プロフィール

3.2.4多段型プロフィール

Ｆｉｇ．３のような２段型の場合、前報で述べ標準型と２段型の場合について、動的計画

たように、レトルト温度u,とu2を変化させて法による最適化の計算結果は、逐次計算によ逐次計算で最適値を求めると、ｕｍｕ２の最適る計算結果とほとんど一致した。そこでＦｉｇ．

値はそれぞれ約115℃、約136.5℃であり、加１のような多段型の場合について､式（16）の熱時間thは約235secであった。

評価関数に関し、レトルト温度と加熱時間のＦｉｇ．３のような２段型プロフィールに関し最適化の計算を行なった。離散化する中心温度のきざみは標準型と２段型の計算の場合と同様に0.1℃とし、各段の時間間隔△Ｔは中心
ｕ２

温度のきざみと実際の計算を考慮して△Ｔ＝
15secとした。前報までの結果からレトルトｕｌ

温度の最適プロフィールには一つのピークがあると考えられるので、まず最終段までの段
数ＮＦを与え、この段数を固定しピークの段

NMを変えて計算しどの段がピークとして最Ｕｃ

適であるかを決定する。そして、つぎに段数ｔｈｔｆＦｉｇ３Ｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｔｗｏｓｔｅｐｓ

NFを変えて、そのときのピークの最適段ＮＭを決める。
このようにしてＮＦとＮＭの組み合わせがで－２３５－

2噸Ｉ鰡騒､齪墜プロフィールの血趣Ｍ「

1６０

Tab1e3Comparisonoftwomethodsfor
volumeavaragecook-vaIue（CM）

１

０

２
８

０

（県）①旨二日のＱＥｇ］』。》①塵Ｍｅｔｈｏｄｕｍｔｈ

CHI

Ｆ

Ｍ－３

141.60330.054.989803

25.76035

Ｍ－４

14379330.005004708

25.83147

４０Units：ｕｍ（℃)，ｔｈ（sec)，Ｆ（ｍin),ＣＭ（ｍin）
Note，Ｍ－３：Optimizationmethodusedmthe
prev10uspaper０M-4：Optimizationmethodusedinthis
paper

５

0

Ｔｉｍｅ（ｍ、）Table4Comparisonoftwomethodsfｏｒｓｕ｢facecook-vaIue（Cv）＝330.0（sec）
Ｆ ＝5.004706(ｍ、）ＣＨ ＝25.83147(ｍin）tｈＭｅｔｈｏｄｕｍｔｈ

Fig4BestsequenceofmultipIestepsshowing
minimumvolumeaveragecook-vaIue（Ｃｌ､）

Ｆ

Cｖ

Ｍ－３

129.81605.934.99137341.88865

Ｍ－４

133.43615.005.00416942.90759

Units：ｕｍ（℃)，ｔｈ（sec)，Ｆ（ｍin),ＣＭ（ｍin）
Note,Ｍ－３：Optimizationmethodusedinthe

きるが、その中から式（16）の評価関数が最小になる組み合わせを選んだ。式（16）のラ

prev10uspaper

M-4：Optimizationmethodusedmthis

グランジュ未定乗数は、スー１，２，～10,50,

paｐｅｒ

100,150,200,250と変化させたが、スー１～１０のときに評価関数の最小値が得られた。

の結果とほぼ似たプロフィールが得られた。

その計算結果をFig.４に示すが、前報まで

最高温度um、加熱時間th、ＣＭなどの前報の緒・栗との比較をＴａｂｌｅ３に示す。最高160０

加熱時間、ＣＭともほぼ同じである

２ｌ

ことがわかる。しいていえば、ＣＭ０の値がわずかに小さい前報の方がよ

８いプロフィールであると考えられ
る。

４．

０

（Ｐ）①目一日②ロ日の一一』Ｂ①虜

温度は本報の方がわずかに高いが、また、Ｆｉｇ．５に表面のＣｖ値を対
0

0

５

10

Ｔｉｍｅ（ｍ、）象にした場合の計算結果を示すが、この場合も前報までの結果とほぼ似

ｔｈ＝６１５０（sec）
Ｆ＝5.004169(ｍin）Ｃｖ＝42.90959(ｍ、）たプロフィールが得られた。

Ｔａｂｌｅ４より、表面の場合は最高

Fig5BestsequenceofmuItiplestepsshowingminimum
swfacecook-vaIuｅ（Cv）－２３６－

温度um､加熱時間t､､Ｃｖ値とも前報とはわずかに異なっていることがわ日本包菱学会誌ＶｂＬ３」Vb.‘α994）

かる･Ｃｖ値は前報の方が小さいので､前報の値の計算の面でいくぶん劣るようであるが、方がよいプロフィールであると考えられる。

これは中心温度の離散化のきざみ、厚みの分

前報と本報の結果の違いは、中心温度を0.1

割数、各段の時間間隔およびラグランジュの℃おきに離散化したこと、厚みの分割数（前未定乗数の決め方などが影響していると考え

報では20分割､本報では10分割）および各段られる。

の時間間隔を15secにしたことなどが影響していると考えられる。

<引用文献＞

１）Ohlsson,Ｔ､,Ｊ・FoodSci.,４５，８３６（1980）

4.結論

２）寺島好己、野中保雄、日本包装学会誌、３(3)，１５２（1994）

動的計画法による最適制御問題に関して、従来の数値解法はそのまま本報の問題にはあてはめることができないので、従来の解法と時間的に全く逆の解法を考えてみた。

３）寺島好己、野中保雄、日木包装学会誌、３(3)，164（1994）

４）寺島好己、野中保雄、日本包装学会誌、３(4)，２１７（1994）

この解法を用いて、多段型レトルト温度プ
ロフィールの最適化をこころみたが､Ｃｖ値の体積平均を対象とした場合も、表面のCv値を対象とした場合も、計算結果は前報までに得られたプロフィールとほぼ似たプロフィール

５）BTook,ＲＣ・andBakker-Arkema,Ｆ､Ｗ､，
Ｊ・FoodProcEng，２，１９９（1978）６）尾形克彦､“ダイナミック･プログラミング"、培
風館、ｐ､239（1980）

7）Ohlsson,Ｔ､,Ｊ・ＦｂｏｄＳｃｉ.,４５，８４８（1980）が得られた。前報の結果と比較すると、最適(原稿受付1994年１月１８日）(審査受理1994年７月１９日）－２３７－