JPH01201703A - リソース供給可能時間帯算出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （概要） 本発明は、リソース供給能力に制限のあるリソース源か
らリソース消費装置にとリソース供給するときに、リソ
ース供給できることになる時間帯を算出するためのリソ
ース供給可能時間帯算出装置に関し。

異なる種類のリソース源に対しても共通する手法でリソ
ース供給の可能な時間帯の算出が実現できるようにする
ことを目的とし。

リソース消費装置へのリソース供給可能な時間帯を算出
するためのリソース供給可能時間帯算出装置において、
リソース源のリソース供給量情報を時間に対して段階的
に変化する関数の形式で表して格納する供給パターン格
納手段と、リソース消費装置のリソース消費量情報を時
間に対して段階的に変化する関数の形式で表して格納す
る消費パターン格納手段とを備えるとともに、リソース
供給量情報とリソース消費量情報とを最大被包含四角形
に分解する最大被包含四角形分解手段と。

この最大被包含四角形分解手段により分解されるリソー
ス消費量情報の分解四角形がリソース供給量情報の分解
四角形に包含される状態となる時間帯を求める分解四角
形可能時間帯算出手段と、この分解四角形可能時間帯算
出手段により求められる時間帯の共通部分の時間帯を算
出する共通時間帯算出手段とを備えるよう構成するもの
である。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、米国の宇宙ステーションに建設される日本実
験モジュール（以下ＪＥＭという）で実施される材料実
験、ライフサイエンス、科学観測等の種々の実験（以下
ミッションという）のスケジューリングを行うためのミ
ッション・スケジューリング装置に適用されるリソース
供給可能時間帯算出装置に関するものである。

〔従来の技術〕

１９９０年代半ばに、米国の宇宙ステーションにＪＥＭ
が建設され、宇宙空間の無重力、高真空。

高エネルギー粒子等の環境を有効に利用して９種々のミ
ッションの実施が行われる予定である。このようなミッ
ションの実施のための運用計画は。

５年位のタイムスパンにわたる国際間の調整で長期計画
を作成の後９年間計画一８半期（４５日）計画−週間計
画−デイリイ計画の順に１段階的に具体化して作成され
る構成がとられている。

このように構成される運用計画の内、比較的長い期間の
計画であるところの年間計画から週間別画までの計画作
成は地上運用管制が行い、デイリイ計画の７日分にあた
る週間計画（ベーススケジュール）がオンボードのＪＥ
Ｍ統合管制にアップリンクされることになる。そして、
オンボードのクルーは、アノプリンクされたこのベース
スケジュールに基づきミッションを実施するとともに。

宇宙ステーションやＪＥＭの進捗状況によりベーススケ
ジュールの見直しが生じた場合には、自らがデイリイ計
画を作成してベーススケジュールを変更することになる
。

このように、ＪＥＭでは、オンボードのクルーに対して
、必要に応じてミッション運用のデイリイ計画を作成し
ていくという日常業務が課されるものである。このデイ
リイ計画の作成にあたって。

クルーは、ミッションの実施のために必要となる電力消
費量や流体消費量といったリソース消費量が、ＪＥＭの
リソース供給量の範囲内に収まるようにと考慮しながら
複数あるミッションの実験開始時刻を決定していかなけ
ればならない。第１２図に、ミッションの実施にあたっ
ての制限条件の一例を一覧表にして示す。この第１２図
にも示すように、１つのミッションの実施に加わるリソ
ースの制限条件は相当数あり、しかも１日に実施が予定
されているミッション数も１０個程度とかなりな数にな
ることから、ミッションの実施のためのスケジューリン
グの作成の負荷は、たとえ１日分であってもクルーにと
って相当大きなものになることが予想されている０例え
ば、ＦＭＰＴ　（第１次材料実験）の場合、１日分の類
似の実験スケジュール作成に２手作業で約１週間かかる
。

これから、クルーとの対話によってミッションのスケジ
ューリングを自動的に作成できるようにするミッション
・スケジューリング装置の開発の要求がでてきているの
である。このミッション・スケジューリング装置を完成
させるには、供給能力の限定されているリソース源から
リソース消費装置にとリソース供給できるための時間帯
を求めるところのリソース供給可能時間帯算出装置の開
発が不可欠となる。しかるに、ＪＥＭのような宇宙ステ
ーションで行われる実験への参加は我国でも今までに例
がなく１本発明の係わるミッション・スケジューリング
装置に対応する従来技術はないというのが現状である。

これから、全く新たな観点に立って、リソース供給可能
時間帯算出装置を構成させていく必要があるのである。

〔発明が解決しようとする問題点〕

以上に説明したように９本発明では、第１３図に示すよ
うな、地上運用管制と宇宙ステーションＪＥＭとの間で
連携して運用されることになるミッション運用のスケジ
ューリングシステム（第１３図では”ＭＩＳＥＳ″と略
しである）の提供を目的としているのである。このスケ
ジューリングシステムでは、ＪＥＭのリソース源のリソ
ース供給能力に制限があるとともに、できるだけ沢山の
ミッションを効率的に実施しなければならないことから
、スケジューリングの実現のためにリソース供給可能時
間帯算出装置を具備させていく必要がある。

しかるに、第１２図でも示したように、ＪＥＭに実装予
定のリソース源としては２例えば電力とクルーでもわか
るようにかなり性格を異にするものが混在することにな
る。しかも各ミッションが必要とするリソースの種類も
まちまちである。これから、リソース供給の可能な時間
帯の算出を計算機を使って盲目的に試行錯誤的に解いて
いこうとすると、第１４図に探索木を示すように、「ミ
ッション数の組み合わせの数」分の探索木、及び。

１つのミッションのスケジューリングに関し。

「スケジューリング可能時間帯の中の無限個の解の存在
可能性」があり、これらに関する探索数は。

いわゆる「組み合わせ的爆発」をもたらし、スケジュー
リングが実用的な時間内には求まらないという問題点が
でてくることになる。

本発明は、このような問題点を解決するために。

異なる種類のリソース源に対しても共通する手法により
リソース供給の可能な時間帯の算出が実現できるリソー
ス供給可能時間帯算出装置の提供を目的とするものであ
る。

〔問題点を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理説明図である。

図中、ｌは供給パターン格納手段であり、リソース源の
リソース供給量情報を格納する。このとき格納されるリ
ソース供給量情報は、すべてのリソース源について９時
間に対して段階的に変化する間数の形式で表されて格納
されるよう構成される。２は消費パターン格納手段であ
り、リソース消費装置のリソース消費量情報を格納する
。このとき格納されるリソース消費量情報もまた。すべ
てのリソース源について９時間に対して段階的に変化す
る関数の形式で表されて格納されるよう構成される。３
は最大被包含四角形分解手段であり。

供給パターン格納手段１に格納されるリソース供給量情
報のパターンと消費パターン格納手段２に格納されるリ
ソース消費量情報のパターンを、それらのパターンに量
大的に包含される四角形であるところの最大被包含四角
形で分解する。４は分解四角形可能時間帯算出手段であ
り、リソース消費量情報の最大被包含四角形がリソース
供給量情報の最大被包含四角形に包含される状態となる
時間帯をすべての最大被包含四角形の組み合わせについ
て求める。５は共通時間帯算出手段であり。

分解四角形可能時間帯算出手段４により求められる時間
帯の共通部分の時間帯を算出する。

〔作用〕

本発明では、リソース供給量情報とリソース消費量情報
がすべてのリソース源について時間に対して段階的に変
化する関数の形８式で表されるとともに、リソース供給
量情報とリソース消費量情報が最大被包含四角形にと分
解され、これらの最大被包含四角形の間で求められる包
含状態の時間帯の共通部分を算出することでリソース供
給可能時間帯が求められるので、リソース源の種類によ
らない統一的な手法でリソース供給可能時間帯の算出が
できることになる。

〔実施例〕

以下、実施例に従って本発明の詳細な説明する。

本発明を実現するためのシステム構成を第２図に示す。

図中、２０はＥＳＨＥＬＬ、２４はＵＤＦ、２５はＵＴ
ＩＬＩＳＰ、２６はＴＳＳ、２７はＦＯＲＴＲＡＮ、２
８はＧＳＰ、２９はスケジュールファイルである。エキ
スパートシステム構築ツールとしてのＥＳＨＥＬＬ２０
は、ＵＴＩＬＩＳＰ２５の環境下で動作して、推論エン
ジン２１と、知識ベースとなるフレームファイル２２及
びＫＳファイル２３を構築する。ＵＤＦ２４は。

ＵＴＩＬＩＳＰ２５の関数が使えるような形にするため
に設けられており、リソース供給残量等の計算をする。

ＦＯＲＴＲＡＮ２７とＧＳＰ２８はマンマシンインター
フェースの向上のために設けられており、スケジュール
ファイル２９には求められたミッション・スケジュール
が格納されることになる。

フレームファイル２２には、ＪＥＭの各リソース源のリ
ソース供給量情報を表すところのりソースフレーム２２
ａと、ＪＥＭで実施されることになる各ミッションのリ
ソース消費量情報を表すところのミッションフレーム２
２ｂが９意味ネツトワークの一表現であるところのフレ
ーム構造をもって格納されることになる。第３図にこの
リソースフレーム２２ａの一例を、また第４図にこのミ
ッションフレーム２２ｂの一例を示す。第３図に示すよ
うに、電力、クルーといったＪＥＭのリソース源のリソ
ース供給量は時間とともに変化することになるが９本発
明ではこれを段階状の関数で近似して表現し、このよう
にパターン化されたリソース供給量がリソースフレーム
２２ａで時刻と値のペアの組み合わせで表されることに
なる。そしてこのリソースフレーム２２ａには、リソー
ス供給量能力を表すところの面積が併せて記述されるよ
う構成される。同様に、第４図に示すように。

ミッションがその実施にあたって必要とするリソースの
消費量もまた時間に対しての段階状の関数で近似して表
現し、このようにパターン化されたミッションのリソー
ス消費量がミッションフレーム２２ｂで時刻と値のベア
の組み合わせで表されることになる。そしてこのミッシ
ョンフレーム２２ｂには、ミッションのリソース消費特
性を表すところの面積（全リソース消費量）、高さ（最
大リソース消費値）、長さ（消費時間）が併せて記述さ
れるよう構成される。

このように本発明では、ＪＥＭのすべてのリソース源に
対して５　リソース供給量とリソース消費量を段階的な
関数の形式で共通的に表現するよう構成するものである
。

次に、推論エンジン２１の作業領域として使われること
になる黒板について説明する。黒板とは意味ネットワー
クの一表現であって、属性とその属性のもつ値とを対応
付けるノードを基本単位として、このノード間をリンク
をもって意味付けるものである。本発明の黒板では、第
５図に示すように、“管理”、“計画”、“リソース”
、“解”という４種類のノードが用意されることになる
。

この管理ノードは、リソースの種類とスケジューリング
期間とミッションの種類とスケジューリング手法とを管
理し、計画ノードは、ミッションのスケジューリングの
ための特性データを管理し。

リソースノードはリソース供給パターンを管理するもの
である。そして、計画ノード間は、前計画と次計画とい
う関係で互いにリンクされ、計画ノードとリソースノー
ド間は、リソースの供給消費という関係で互いにリンク
されることになる。

次に、第６図に示す知識源遷移図に従って２本発明のミ
ッション・スケジューリング装置がどのようにしてミッ
ションのスケジューリングを実現することになるのかに
ついて説明する。ここで。

第６図に示す“初期設定ＫＳ”、　　“可能時間帯計算
ＫＳ”、“割付時刻決定ＫＳ”、“新パターン生成ＫＳ
″、＠スケジューリング成功ＫＳ″。

“スケジューリング失敗ＫＳ”及び　“バックトラ、り
ＫＳ”という知識源は、第２図で示したＫＳファイル２
３に格納されることになる。これらの知識源は推論の手
順を定めるもので、基本的には。

１Ｆ　　条件　　ＴＨＥＮ　　結論／行為という形式の
プロダクションルールによって記述されるものであり、
推論エンジン２１がフレームファイル２２の格納情報を
使ってこれらの知識源に基づいて推論を実行していくこ
とで、ミッションのスケジューリングが実現されること
になる。

（イ）初期設定ＫＳ 最初に実行されることになる初期設定ＫＳは。

作業領域の確保とミッションの順序付と初期値の設定を
行うための知識源である。この初期設定ＫＳの実行にお
いては、まずミッションのスケジューリングの際の制限
条件となるリソースの種類。

スケジューリング期間、スケジューリング・ミッション
名及びスケジューリング手法が黒板の管理ノードに設定
されることになる。

次に、リソースフレーム２２ａとミッションフレーム２
２ｂの格納データを使い、ミッションのスケジューリン
グの順序が決定されることになる。

この順序付は、下式に従ってリソース消費率の最も大き
いリソース（以下ＤＲと略す） 全ミックシン が求まると、スケジューリング手法が集中化スケジュー
リング（ミッションをスケジューリング期間の前半部に
集中させるスケジューリング）のときには、各ミッショ
ン毎に下式のＳｉを算出し。

＄ｉ＝α・ｋｉ＋β・１ｉ ｋｉ：ＤＲの消費面積の小さい順の通し番号ｊ！ｉ：Ｄ
Ｒの消費時間の短い順の通し番号α、β：消費面積と消
費時間の重み係数このＳｔの大きい順にスケジューリン
グの順序を定めるとともに９分散化スケジューリング（
ミッションをスケジューリング期間の全般に分散させる
スケジューリング）のときには、各ミッション毎に下式
のＳｔを算出し。

Ｓｉ＝α・ｋｉ−１ｒ−ｈｉ ｋｉ：ＤＲの消費面積の小さい順の通し番号ｈｉ：ＤＲ
の最大消費値の小さい順の通し番号α、γ；消費面積と
最大消費値の重み係数このＳｉの大きい順にスケジュー
リングの順序を定めることで求められることになる。

このような評価式に従ってスケジューリングの順序を定
めたのは、大きいものからバンキングしていった方が解
が求まり易いからであり、更に。

集中化スケジューリングのときには横長のパターンをも
つミッションが順序的に後になると、また分散化スケジ
ューリングのときには高さの高いパターンをもつミッシ
ョンが順序的に後゛になるとスケジューリングが困難に
なり易い゛からである。

このようにしてスケジューリングの順序付が定まると、
第５図にも示すように、この順序通りに黒板の管理ノー
ドの“ミッション名”を再登録（第５図の例ではＡ、−
Ａ、−Ｂｔ　）Ｌ直すとともに、計画ノードを生成して
この順序通りのミッション名を登録して、対応するリソ
ースノードにリンクポインタを張る処理を行う、そして
、スケジューリングの開始のために、第５図のグローバ
ル変数領域に計画１ノードに登録されている最もスケジ
ューリング順序の早いミッション名を登録（第５図の例
ではＡｓ）するとともに、計画１ノードがリンクするリ
ソースノードの“新パターン”に、各々のリソース源の
リソース供給量を表すところのリソースフレーム２２ａ
の供給パターンを設定することになる。

（ロ）可能時間帯計算ＫＳ 初期設定ＫＳに続いて実行されることになる可能時間帯
計算ＫＳは、先ず、グローバル変数領域の指している計
画ノードのミッションに対してリソース供給可能である
ところのスケジューリング可能時間帯を求める。

次に第７図に示すフローチャートに従って、このスケジ
ューリング可能時間帯を求めるための処理の概要につい
て説明する。最初にステップ１で。

リソース消費パターンを最大被包含四角形にと分解する
。第８図にその一例を示す、ここで最大被包含四角形と
は、リソース消費パターン上の１つおきの直角点（これ
によりパターン形状が特定される）を辺上に備える四角
形の内で、リソース消費パターンに最大的に包含される
ことになる四角゛形をいうものである。求められた最大
被包含四角形は、第８図にも示すように、　（縦２幅、
開始時刻）のリスト形式で表現されることになる。続り
ステソプ２で、ステップ１で求められた最大被包含四角
形の１つを選択する。そしてステップ３で。

今度は第９図に示すように、リソース供給パターンを最
大被包含四角形にと分解し、ステップ４で。

ステップ３で求められた最大被包含四角形の１つを選択
する。

続（ステップ５では、ステップ２で選択された四角形が
ステップ４で選択された四角形に入るか否かを調べ、入
るときには入りうる時間帯を求める。この処理は四角形
同士なので、リスト表現形式を用いることで藺草に実行
できることになる。

この処理により９例えば第８図の（７５，１０゜１０）
の四角形では１時間を（１５〜３０）増加させることで
第９図の（１００，２５，２５）の四角形に、また時間
を（６５〜８０）増加させることで第９図の（１００，
２５，７５）の四角形に包含できることが求まる。ステ
ップ６の判断で。

リソース供給パターンのすべての最大被包含四角形に対
してステップ５の処理が実行されたことがわかると、続
＜ステップ７で、ステップ５で求められた時間帯の論理
和をとる。この処理により。

第８図の（７５，１０，１０）の四角形については、（
１５〜３０）と（６５〜８０）という時間帯が求まるこ
とになる。

ステップ８の判断でステップ１で求めたすべての四角形
についてステップ７の処理が実行されたことがわかると
、続（ステップ９で、ステップ７で求めた時間帯の論理
積をとることでスケジューリング可能時間帯を算出する
。この処理により。

例えば第８図の（２５，２５，０）の四角形については
ステップ７の処理で（θ〜７５）という時間帯が求めら
れているので、第８図の（７５゜１０．１０）の四角形
の時間帯（１５〜３０゜６５〜８０）との論理積により
、第１Ｏ図に示すような（１５〜３０．６５〜７５）と
いうようなスケジューリング可能時間帯が求められるこ
とになる。

このように第７図に示すフローチャートを実行すること
で、１つのリソースに関してのスケジューリング可能時
間帯（リソース消費より大きなリソース供給ができる時
間帯）が求まるので、ミッションが複数のリソースを消
費するときには、第１１図に示すようにすべてのリソー
スに対して第７図のフローチャートを実行し、この実行
により求まるスケジューリング可能時間帯の更に論理積
をとることで真のスケジューリング可能時間帯が求めら
れることになる。このようにして求められるスケジュー
リング可能時間帯は、計画ノードの“スケジュール可能
時間帯”にと設定される。

更にこの可能時間帯計算ＫＳでは、求められたスケジュ
ーリング可能時間帯の中からスケジューリング時刻の候
補選定を行う、このスケジューリング候補時刻の選定は
、集中化スケジューリングのときには、スケジューリン
グ可能時間帯中にある妥当な時間幅Ｔの間隔をもって選
択されるとともに９時刻列の時刻順に従って優先度が定
められる。また分散化スケジューリングのときには、ス
ケジュール可能時間帯がある妥当な時間幅Ｔより長い場
合には、リソース残量パターンを検索して最も残量値の
大きい２点の時刻が、そしてスケジューリング可能時間
帯がＴより短い場合にはその両端の時刻がスケジューリ
ング時刻Φ候補とされ。

優先度はリソース残量の大きい順に従って定められる。

このような選択基準に従ってスケジューリング候補時刻
を選択したのは、ある時刻でスケジューリングが失敗し
たならばその近傍もまた失敗する可能性が高いことから
ある程度離れた時刻で再試行すべきだからであり、集中
化スケジューリングのときにはスケジューリング期間の
前半部にできるだけ多くのミッションを集中的に実施す
ることを最適化の目的としているからであり２分散化ス
ケジューリングのときにはリソース残量を平均的に消費
することをスケジューリング最適化の目的とするからで
ある。

このようにして求められたスケジューリング時刻の候補
は、優先順に従ワてソートされて計画ノ−ドの′候補時
刻゛にと設定される。

（ハ）割付時刻決定ＫＳ 可能時間帯計算ＫＳに続いて実行されることになる割付
時刻決定ＫＳは、計画ノードに設定されたスケジューリ
ング時刻の候補時刻中で最も優先順序の高い時刻を計画
ノードの“割付時刻”に設定するとともに、“候補時刻
”よりその時刻を削除するための知識源である。この知
識源を実行することで試行するスケジューリング時刻が
設定されることになる。

（ニ）新パターン生成ＫＳ 新パターン生成ＫＳは、スケジューリング時刻が設定さ
れたときに下式に従ってリソース供給残量を計算し。

リソース供給残量− （リソース供給量）−（リソース消費量）この計算によ
り求まるリソース供給残量をグローバル変数領域の指す
計画ノードの次の計画ノードがリンクするリソースノー
ドの１新パターン３にと設定する。

本発明では、すべてのリソース源についてリソース供給
量とリソース消費量を共に時間に対して階段的に変化す
る関数の形式で表しであるので。

これらの差分値として求まるリソース供給残量も同様に
時間に対して階段的に変化する関数の形式％式％ そして、＃ｒパターン生成ＫＳは、グローバル変数領域
が指す計画ノードを次の計画ノードに更新リンクさせて
９次のミッションのスケジューリングを行うために可能
時間帯計算ＫＳを発行するための知識源となっている。

従って、“新パターン゛に設定されるリソース供給残量
が９次のミッションへのリソース供給量としてセットさ
れて９次の優先順序のミッションのスケジューリングの
試行が実行されることになる。他方、この知識源は。

もしもすべてのミッションのスケジューリングが終了し
ていれば、スケジューリング成功ＫＳを発行する。

このように９本発明によれば、ミッションのスケジュー
リングを実行する可能時間帯計算ＫＳをすべてのリソー
ス源に対して共通にできるとともに、すべてのミッショ
ンに対しても共通にできることになる。

（ホ）バンクトラックＫＳ バンクトランクＫＳは、可能時間帯計算ＫＳの実行でス
ケジューリング可能時間帯かもとまらないときに、グロ
ーバル変数領域の指す計画ノードのミッションの“候補
時刻：が存在する場合には。

そのミッションのスケジェール解の候補で、試行されて
いないものが残っているから、それらを試行してみるた
めに、ａ’ｌＪ付は時刻決定ＭＳを発行する。又、“候
補時刻”が存在しない場合、そのミッションの解の候補
をすべて試行しても、そのミッションのスケジューリン
グができなかったことを意味し、従って１つ手前のミッ
ションのスケジューリングをやり直しく再試行）する必
要があるので、グローバル変数領域を、それが指す計画
ノードの前計画リンクが指す計画ノードに新たに設定し
直して、再びバックトランクＫＳに入るための知識源で
ある。他方、この際、１つ手前のミッションすら無くな
った場合、ヒユーリスティックに発生した探索木の技を
すべて探索し終えたことになるので、スケジューリング
失敗ＫＳを発行する。

このように、この知識源を実行することで、途中でスケ
ジューリングがうま（いかな（なったミッションのスケ
ジューリングが縦型探索の原理に基づき、再度試行され
ることになる。

（へ）スケジューリング成功ＫＳ すべてのミッションのスケジューリングが成功裏に終了
した時、この知識源が実行され、そのスケジュール解、
即ちすべてのミッションの実験開始時刻をクルーに知ら
せるとともに、第１５図で示した評価計算式に従って、
解の集中度合、若しくは分散度合の評価値を算出してク
ルーに知らせる。更に、要求に応じて、別解の探索に入
る場合。

バンクトラックＫＳを発行する。

（ト）スケジューリング失敗ＫＳ この知識源が起動されるのは、１つも解が見つからず、
スケジューリングが失敗に終わった場合か、別解をすべ
て探索し尽（して終了する場合であり、その旨をクルー
に知らせて終了する。

このように９本発明のリソース供給可能時間帯算出装置
を具備するミッション・スケジューリング装置では、推
論エンジン２１は、初朋設定ＫＳによって定められる優
先順序に従ってスケジューリングの対象となるミッショ
ンの順序を定め、そして可能時間帯計算ＫＳによって定
められるスケジューリング時刻順にその対象ミッション
のスケジューリングを実行していくことになる。

なお、第５図で用いた黒板はフレーム構造で実現するこ
とも可能であり、一方、リソースフレームとミッション
フレームはフレーム構造の意味ネットワークをもって説
明したが、これに限られることなく、これらはオブジェ
クト指向型の他の意味ネットワークによって表現するこ
とも可能である。更に本発明はＪＥＭに限られることな
く、リソース供給能力の限られている地上における実験
設備等に対しても同様な効果を発揮することができるの
である。

〔発明の効果〕

以上説明したように９本発明によれば、全く種類の異な
るリソース源に対しても、共通する手法によりリソース
消費装置へのリソース供給の可能な時間帯を算出できる
ことになる。従って本発明のリソース供給可能時間帯算
出装置を具備するミッション・スケジューリング装置は
、極めて実用性の高い装置として構成できることになる

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図。 第２図は本発明のシステム構成図。 第３図はリソースフレームの説明図。 第４図はミツシコンフレームの説明図。 第５図は本発明の黒板の構成図。 第６図は本発明の知識源遷移図。 第７図はスケジューリング可能時間帯を求めるためのフ
ローチャート。 第８図はリソース消費パターンの最大被包含四角形の説
明図。 第９図はリソース供給パターンの最大被包含四角形の説
明図。 第１０図はスケジューリング可能時間帯の説明図。 第１１図は複数のリソースを消費するときのフローチャ
ート。 第１２図はスケジューリングの制約条件の説明図。 第１３図はスケジヱーリングシステムの運用概念図。 第１４図は組み合わせ的爆発の説明図。 第１５図はスケジューリングの評価値の説明図である。 図中、１は供給パターン格納手段、２は消費パターン格
納手段、３は最大被包含四角形分解手段。 ４は分解四角形可能時間帯算出手段、５は共通時間帯算
出手段である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 リソース供給能力に制限のあるリソース源とこのリソー
   ス源からのリソースを消費するリソース消費装置とを備
   え、このリソース消費装置へのリソース供給可能な時間
   帯を算出するためのリソース供給可能時間帯算出装置に
   おいて、 リソース源のリソース供給量情報を時間に対して段階的
   に変化する関数の形式で表して格納する供給パターン格
   納手段（１）と、リソース消費装置のリソース消費量情
   報を時間に対して段階的に変化する関数の形式で表して
   格納する消費パターン格納手段（２）とを備えるととも
   に、 上記供給パターン格納手段（１）のリソース供給量情報
   と上記消費パターン格納手段（２）のリソース消費量情
   報とを最大被包含四角形に分解する最大被包含四角形分
   解手段（３）と、この最大被包含四角形分解手段（３）
   により分解されるリソース消費量情報の分解四角形がリ
   ソース供給量情報の分解四角形に包含される状態となる
   時間帯をすべての分解四角形の組み合わせについて求め
   る分解四角形可能時間帯算出手段（４）と、この分解四
   角形可能時間帯算出手段（４）により求められる時間帯
   の共通部分の時間帯を算出する共通時間帯算出手段（５
   ）とを備えることで、リソース消費装置へのリソース供
   給可能な時間帯を算出することを、特徴とするリソース
   供給可能時間帯算出装置。