JPH04321171A - 工程計画作成装置 - Google Patents
工程計画作成装置Info
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- JPH04321171A JPH04321171A JP3090287A JP9028791A JPH04321171A JP H04321171 A JPH04321171 A JP H04321171A JP 3090287 A JP3090287 A JP 3090287A JP 9028791 A JP9028791 A JP 9028791A JP H04321171 A JPH04321171 A JP H04321171A
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- solution
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
-
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- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- General Factory Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、種々のプラント建設工
程計画作成において、満たさなければならない制約条件
を満たしつつ最良の計画案を効率よく自動作成する装置
に関する。
程計画作成において、満たさなければならない制約条件
を満たしつつ最良の計画案を効率よく自動作成する装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】プラント据え付け工程計画において、人
的資源の平準化を目的とした工程計画作成支援装置が、
「特開昭６３−１９３７９ 号」に出願されている。こ
れは、その中で解かれるべき組み合わせ最適化問題の解
法に反復法を用いる。また、一般の組み合わせ最適化問
題の解法として、線形計画法および分枝限定法を用いた
ものがエリス・エル・ジョンソン等の「大規模計画モデ
ルに対する０−１整数計画問題の解法」，オペレーショ
ン リサーチ，３３巻，４号，７月−８月１９８５（
ＥＬＬＩＳＬ．ＪＯＮＳＯＮ ｅｔ ａｌ．，Ｓｏｌｖ
ｃｉｎｇ ０−１ Ｉｎｔｅｇｅｒ Ｐｒｏｇｒａｍｍ
ｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ Ａｒｉｓｉｎｇｆｒｏｍ
Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｍｏｄｅ
ｌｅｓ，Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｓｅａｒｃｈ，Ｖｏ
ｌ．３３．Ｎｏ４．Ｊｕｌｙ−Ａｕｇｕｓｔ １９８５
）で論じられており、また、遺伝進化アルゴリズムの組
み合わせ最適化問題への適用が「小圷，須貝，平田，遺
伝的要素を取り入れた改良型アニーリーング法によるブ
ロック配置手法、電子常通信学会論文誌Ａ、Ｊ７３−Ａ
−１，８７／９７（１９９０）」で論じられている。
的資源の平準化を目的とした工程計画作成支援装置が、
「特開昭６３−１９３７９ 号」に出願されている。こ
れは、その中で解かれるべき組み合わせ最適化問題の解
法に反復法を用いる。また、一般の組み合わせ最適化問
題の解法として、線形計画法および分枝限定法を用いた
ものがエリス・エル・ジョンソン等の「大規模計画モデ
ルに対する０−１整数計画問題の解法」，オペレーショ
ン リサーチ，３３巻，４号，７月−８月１９８５（
ＥＬＬＩＳＬ．ＪＯＮＳＯＮ ｅｔ ａｌ．，Ｓｏｌｖ
ｃｉｎｇ ０−１ Ｉｎｔｅｇｅｒ Ｐｒｏｇｒａｍｍ
ｉｎｇ Ｐｒｏｂｌｅｍｓ Ａｒｉｓｉｎｇｆｒｏｍ
Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｍｏｄｅ
ｌｅｓ，Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ Ｒｓｅａｒｃｈ，Ｖｏ
ｌ．３３．Ｎｏ４．Ｊｕｌｙ−Ａｕｇｕｓｔ １９８５
）で論じられており、また、遺伝進化アルゴリズムの組
み合わせ最適化問題への適用が「小圷，須貝，平田，遺
伝的要素を取り入れた改良型アニーリーング法によるブ
ロック配置手法、電子常通信学会論文誌Ａ、Ｊ７３−Ａ
−１，８７／９７（１９９０）」で論じられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記の工程計画作成支
援装置は反復法による逐一的方法を用いているため、大
規模な計画案作成には多くの時間がかかる。また、組み
合わせ最適化問題を解く従来法は、分枝限定法などの解
の逐次的な探索的な探索法か、遺伝アルゴリズムやモン
テカルロ法といった確率的要素を取り入れた手法等によ
って実現されているが、時間的制約により探索範囲が限
られるので、一般に得られた最適解が大域的最適解であ
るという保証はない。
援装置は反復法による逐一的方法を用いているため、大
規模な計画案作成には多くの時間がかかる。また、組み
合わせ最適化問題を解く従来法は、分枝限定法などの解
の逐次的な探索的な探索法か、遺伝アルゴリズムやモン
テカルロ法といった確率的要素を取り入れた手法等によ
って実現されているが、時間的制約により探索範囲が限
られるので、一般に得られた最適解が大域的最適解であ
るという保証はない。
【０００４】本発明の目的は、解の探索効率を高めるこ
とにより探索範囲を広げ、大域的最適解を得る可能性を
大きくしその方法を工程計画作成へ適用することにある
。
とにより探索範囲を広げ、大域的最適解を得る可能性を
大きくしその方法を工程計画作成へ適用することにある
。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、最適化問題を解くための最適解の探索手
段、探索手段の実行過程で得られる可能解から別の可能
解を合成する合成手段、得られた可能解を探索手段の実
行過程にフィードバックさせ探索を効率化するフィード
バック手段を備え、工程計画作成の際の組み合わせ最適
化問題を解くようにしたものである。
に、本発明は、最適化問題を解くための最適解の探索手
段、探索手段の実行過程で得られる可能解から別の可能
解を合成する合成手段、得られた可能解を探索手段の実
行過程にフィードバックさせ探索を効率化するフィード
バック手段を備え、工程計画作成の際の組み合わせ最適
化問題を解くようにしたものである。
【０００６】
【作用】探索手段は、系統的に、あるいは逐一的に、あ
るいは解析的に解を探索していこうとする。合成手段は
、確率的に、あるいは近似的に、早期に大域的最適解に
近い可能解を得ようとする。フィードバック手段は、探
索手段の実行過程で得られる可能解に関する情報と合成
手段によって得られる解に関する情報を探索手段へ、探
索点を制御して探索効率を高める方向に作用する形でフ
ィードバックする。
るいは解析的に解を探索していこうとする。合成手段は
、確率的に、あるいは近似的に、早期に大域的最適解に
近い可能解を得ようとする。フィードバック手段は、探
索手段の実行過程で得られる可能解に関する情報と合成
手段によって得られる解に関する情報を探索手段へ、探
索点を制御して探索効率を高める方向に作用する形でフ
ィードバックする。
【０００７】
【実施例】以下、制約充足問題の解法を用いた探索手段
と遺伝進化アルゴリズムを用いた合成手段により、人的
資源平準化を目的とした工程計画を作成する場合に対す
る、本発明の一実施例を詳細に説明する。図１に本実施
例を実現するための装置構成例を示す。探索処理装置３
は、探索プログラム格納部１に格納されたプログラムを
用いて本実施例で示す数値解析的な解の探索を行い、制
約充足解その他のデータをデータ格納装置２に格納する
。その間並行して、合成処理装置６は合成プログラム格
納部７に格納された遺伝進化プログラムを用いて解の合
成を行い、合成解その他のデータをデータ格納装置５に
格納する。探索処理装置３と合成処理装置７の間では、
フィードバック処理装置４を介して探索解に関する情報
および合成解に関する情報がやりとりされ探索手段に対
する制御が行われる。
と遺伝進化アルゴリズムを用いた合成手段により、人的
資源平準化を目的とした工程計画を作成する場合に対す
る、本発明の一実施例を詳細に説明する。図１に本実施
例を実現するための装置構成例を示す。探索処理装置３
は、探索プログラム格納部１に格納されたプログラムを
用いて本実施例で示す数値解析的な解の探索を行い、制
約充足解その他のデータをデータ格納装置２に格納する
。その間並行して、合成処理装置６は合成プログラム格
納部７に格納された遺伝進化プログラムを用いて解の合
成を行い、合成解その他のデータをデータ格納装置５に
格納する。探索処理装置３と合成処理装置７の間では、
フィードバック処理装置４を介して探索解に関する情報
および合成解に関する情報がやりとりされ探索手段に対
する制御が行われる。
【０００８】図２に、本手法による、人的資源の平準化
を目的とした工程計画作成の処理手順を示す。図３に工
程計画を表すのに用いられる統合的工程計画図およびそ
の人的資源山積みを示し、表１に工程計画の種類と種々
の制約条件を示す。
を目的とした工程計画作成の処理手順を示す。図３に工
程計画を表すのに用いられる統合的工程計画図およびそ
の人的資源山積みを示し、表１に工程計画の種類と種々
の制約条件を示す。
【０００９】
【表１】
【００１０】人的資源の平準化とは、表１のような種々
の制御条件下で必要な人的資源のピークを抑え、図３の
ような人的資源の山積みがなるべく平坦になるよう工程
計画を作成することである。
の制御条件下で必要な人的資源のピークを抑え、図３の
ような人的資源の山積みがなるべく平坦になるよう工程
計画を作成することである。
【００１１】図２において、まず処理８で、各工程の作
業期間，作業順序，日程に対する各種制約を表すために
適当な変数を使った条件式が作成される。例えば、図４
に示すように、Ｍ日間の各日に対応する０〜１の間の値
をとる実数変数Ｘｉ０〜Ｘｉ（Ｍ＋０）を考え、必要日
数Ｎｉ 日の第ｉ工程を、その作業が行われる日にｊの
ついて変数Ｘｉｊを１としてその他のＸｉｊを０とする
ことで表し、同じく０〜１の間の値をとる実数変数Ｙｉ
１〜Ｙｉ（Ｍ＋１），Ｚｉ１〜Ｚｉ（Ｍ＋１）を考え、
第ｉ工程の開始日がｂ日、終了日がｅ日であることを、
Ｙｉｂ＝１，Ｚｉ（ｅ＋１）＝１としてその他Ｙｉｊ，
Ｚｉｊを０とすることで表した場合、作業期間や工程間
の作業順序の制約，人的資源山積みピークの高さの制約
は、これらの変数を使い各工程ｉに対して以下のような
条件式で表される。
業期間，作業順序，日程に対する各種制約を表すために
適当な変数を使った条件式が作成される。例えば、図４
に示すように、Ｍ日間の各日に対応する０〜１の間の値
をとる実数変数Ｘｉ０〜Ｘｉ（Ｍ＋０）を考え、必要日
数Ｎｉ 日の第ｉ工程を、その作業が行われる日にｊの
ついて変数Ｘｉｊを１としてその他のＸｉｊを０とする
ことで表し、同じく０〜１の間の値をとる実数変数Ｙｉ
１〜Ｙｉ（Ｍ＋１），Ｚｉ１〜Ｚｉ（Ｍ＋１）を考え、
第ｉ工程の開始日がｂ日、終了日がｅ日であることを、
Ｙｉｂ＝１，Ｚｉ（ｅ＋１）＝１としてその他Ｙｉｊ，
Ｚｉｊを０とすることで表した場合、作業期間や工程間
の作業順序の制約，人的資源山積みピークの高さの制約
は、これらの変数を使い各工程ｉに対して以下のような
条件式で表される。
【００１２】まず、作業期間の式による表現を（数１）
〜（数５）に示す。（数１）はＸｉｊ〜ＸｉＭのうちで
Ｎｉ 個だけ１であることを表す。（数２）はＹｉ１〜
Ｙｉ（Ｍ＋１）のうちで１個だけ１であることを表す。 （３）はＺｉ１〜Ｚｉ（Ｍ＋１）のうちで１個だけ１で
あることを表す。（数４）は（数２），（数３）とあわ
せてＹｉｊ，Ｚｉｊが０または１であることを表す。（
数５）は、Ｘｉｊはｊに関して連続して１となる（０１
１０１１などが現れない）ことを表す。
〜（数５）に示す。（数１）はＸｉｊ〜ＸｉＭのうちで
Ｎｉ 個だけ１であることを表す。（数２）はＹｉ１〜
Ｙｉ（Ｍ＋１）のうちで１個だけ１であることを表す。 （３）はＺｉ１〜Ｚｉ（Ｍ＋１）のうちで１個だけ１で
あることを表す。（数４）は（数２），（数３）とあわ
せてＹｉｊ，Ｚｉｊが０または１であることを表す。（
数５）は、Ｘｉｊはｊに関して連続して１となる（０１
１０１１などが現れない）ことを表す。
【００１３】Ｘｉ０＝０，Ｘｉ（Ｍ＋０）＝０
【００１
４】
４】
【数１】
【００１５】
【数２】
【００１６】
【数３】
【００１７】
【数４】
【００１８】
【数５】
【００１９】次に、作業順序の制約および日程の制約の
式による表現を（数６）〜（数１０）に示す。（数６）
は第ｉ工程の開始日がｐ日以前であることを表す。（数
７）は第ｉ工程の開始日がｑ日以後であることを表す。 （数８）は第ｉ工程の終了日がｒ日以前であることを表
す。（数９）は第ｉ工程の終了日がｓ日以後であること
を表す。（数１０）は工程ｂの開始が工程ａの終了後で
あることを表す。（数１１）は工程のｂの終了が工程ａ
の終了後であることを表す。
式による表現を（数６）〜（数１０）に示す。（数６）
は第ｉ工程の開始日がｐ日以前であることを表す。（数
７）は第ｉ工程の開始日がｑ日以後であることを表す。 （数８）は第ｉ工程の終了日がｒ日以前であることを表
す。（数９）は第ｉ工程の終了日がｓ日以後であること
を表す。（数１０）は工程ｂの開始が工程ａの終了後で
あることを表す。（数１１）は工程のｂの終了が工程ａ
の終了後であることを表す。
【００２０】
【数６】
【００２１】
【数７】
【００２２】
【数８】
【００２３】
【数９】
【００２４】
【数１０】
【００２５】
【数１１】
【００２６】最後に、（数１２）は人的資源山積みピー
クの高さに対する制約であり、各日における総必要人員
がＰ人以下である（山積みのピークがＰ以下である）こ
とを表す。
クの高さに対する制約であり、各日における総必要人員
がＰ人以下である（山積みのピークがＰ以下である）こ
とを表す。
【００２７】
【数１２】
【００２８】以上のような条件式をすべて満たすＸｉｊ
，Ｙｉｊ，Ｚｉｊを求める制約充足問題を考えると、そ
の解がそのまま人的資源山積みのピークがＰ人以下の工
程計画を表す。そこで図２において、初め処理９でＰを
適当に大きな値に定め、処理１０で山積みピークの高さ
の制約（式１２）およびその他の各種制約条件式とをあ
わせて制約充足問題を作成し、処理１１で充足解が存在
するかどうかを充足問題を実際に解くかまたは充足性に
対する必要条件等を用いるかして判定する。解が存在し
なければ処理１５に移り、工程計画作成不可能である旨
表示して処理を終了する。処理１１で解が存在すれば、
求解処理１２，遺伝進化操作処理１３およびＰの更新処
理１４へ移る。処理１２では実際に、最急降下法，共役
勾配法等最適化手法またはその他解析的な求解法を用い
て充足解が求められる。
，Ｙｉｊ，Ｚｉｊを求める制約充足問題を考えると、そ
の解がそのまま人的資源山積みのピークがＰ人以下の工
程計画を表す。そこで図２において、初め処理９でＰを
適当に大きな値に定め、処理１０で山積みピークの高さ
の制約（式１２）およびその他の各種制約条件式とをあ
わせて制約充足問題を作成し、処理１１で充足解が存在
するかどうかを充足問題を実際に解くかまたは充足性に
対する必要条件等を用いるかして判定する。解が存在し
なければ処理１５に移り、工程計画作成不可能である旨
表示して処理を終了する。処理１１で解が存在すれば、
求解処理１２，遺伝進化操作処理１３およびＰの更新処
理１４へ移る。処理１２では実際に、最急降下法，共役
勾配法等最適化手法またはその他解析的な求解法を用い
て充足解が求められる。
【００２９】処理１３は、それまでに処理１２で求めら
れた解、または処理１３の操作によって合成された解を
親として遺伝進化操作により別の解を子孫として合成す
る処理である。処理１３は、他の部分の処理と並行した
並列処理装置によって行われ、各時点での合成解中で山
積みのピークの最大値がもっとも小さい最良解の最大ピ
ーク値Ｐ′を出力して処理１４へ渡す。
れた解、または処理１３の操作によって合成された解を
親として遺伝進化操作により別の解を子孫として合成す
る処理である。処理１３は、他の部分の処理と並行した
並列処理装置によって行われ、各時点での合成解中で山
積みのピークの最大値がもっとも小さい最良解の最大ピ
ーク値Ｐ′を出力して処理１４へ渡す。
【００３０】処理１４では、処理１２で求められた解の
山積みピークの最大値Ｐ′および処理１４が行われる時
点で処理１３から出力された合成解中で最小のピーク値
Ｐ″およびＰ−１の内で最小のものを次のＰの値として
更新し、再び処理１０へ戻って制約充足問題を解く操作
を繰り返す。処理１０，１１，１２，１４のループによ
りＰを減少させていき、あるＰ以下で制約充足が不可能
となった場合、処理１５にてＰ−１の時の制約充足解を
山積みピークが最小となる工程計画として表示，出力し
て、処理を終了する。
山積みピークの最大値Ｐ′および処理１４が行われる時
点で処理１３から出力された合成解中で最小のピーク値
Ｐ″およびＰ−１の内で最小のものを次のＰの値として
更新し、再び処理１０へ戻って制約充足問題を解く操作
を繰り返す。処理１０，１１，１２，１４のループによ
りＰを減少させていき、あるＰ以下で制約充足が不可能
となった場合、処理１５にてＰ−１の時の制約充足解を
山積みピークが最小となる工程計画として表示，出力し
て、処理を終了する。
【００３１】図１の装置構成例では、例えば図２の処理
１０，１１，１２は探索処理装置で、処理１３は合成処
理装置で、処理１４はフィードバック処理装置で、その
他の部分はいずれかの装置に付属させるか別の入出力装
置で設けて、それぞれ行わせればよい。
１０，１１，１２は探索処理装置で、処理１３は合成処
理装置で、処理１４はフィードバック処理装置で、その
他の部分はいずれかの装置に付属させるか別の入出力装
置で設けて、それぞれ行わせればよい。
【００３２】処理１３を並列動作させることは、処理１
３によりある時点でＰ−１，Ｐ′より小さな山積みピー
クＰ″を持つ解が合成され、処理１４でＰをＰ″まで大
幅に減少させることができる可能性があるため、全体の
処理の効率が向上するという効果が期待できる。
３によりある時点でＰ−１，Ｐ′より小さな山積みピー
クＰ″を持つ解が合成され、処理１４でＰをＰ″まで大
幅に減少させることができる可能性があるため、全体の
処理の効率が向上するという効果が期待できる。
【００３３】処理１３での遺伝進化操作を行う装置は、
変数Ｘｉｊ，Ｙｉｊ，Ｚｉｊを使った工程計画を表す変
数列どうしから別の工程計画を表す変数列を合成できる
ような遺伝オペレータが適当に定められ、それによって
解の合成を行うものである。例えば最も簡単には、図５
に示すように、各工程を互いに作業順序の制約で結ばれ
ているグループに分け、２つの工程計画を表す変数列に
対し、お互いに独立なグループ間で変数列の交換を行う
という交配規則を設けることにより、解の合成を実現す
ることができる。
変数Ｘｉｊ，Ｙｉｊ，Ｚｉｊを使った工程計画を表す変
数列どうしから別の工程計画を表す変数列を合成できる
ような遺伝オペレータが適当に定められ、それによって
解の合成を行うものである。例えば最も簡単には、図５
に示すように、各工程を互いに作業順序の制約で結ばれ
ているグループに分け、２つの工程計画を表す変数列に
対し、お互いに独立なグループ間で変数列の交換を行う
という交配規則を設けることにより、解の合成を実現す
ることができる。
【００３４】
【発明の効果】探索手段に加え、確率的に、あるいは近
似的に、早期に大域的最適解に近い可能解を得ようとす
る合成手段を有し、お互いにフィードバック手段によっ
て探索手段の探索効率を高める方向に作用させることに
より、より早期に探索範囲を広げ、またはより早期に最
適解に近づき、全体の処理の効率を向上させる効果を得
る。
似的に、早期に大域的最適解に近い可能解を得ようとす
る合成手段を有し、お互いにフィードバック手段によっ
て探索手段の探索効率を高める方向に作用させることに
より、より早期に探索範囲を広げ、またはより早期に最
適解に近づき、全体の処理の効率を向上させる効果を得
る。
【図１】本発明の一実施例である人的資源平準化を目的
とした工程計画装置の装置構成例のブロック図。
とした工程計画装置の装置構成例のブロック図。
【図２】図１の処理フローチャート。
【図３】工程計画を表すのに使用される統合的工程計画
図および人的資源の山積みを表した説明図。
図および人的資源の山積みを表した説明図。
【図４】各工程の作業期間の変数による表現の仕方を示
す説明図。
す説明図。
【図５】本発明における解の合成部を遺伝進化アルゴリ
ズムで実現した場合に必要な遺伝オペレータの例を示す
説明図。
ズムで実現した場合に必要な遺伝オペレータの例を示す
説明図。
１…探索プログラム格納部、２，５…データ格納装置、
３…探索処理装置、４…フィードバック処理装置、６…
合成処理装置、７…合成プログラム格納装置。
３…探索処理装置、４…フィードバック処理装置、６…
合成処理装置、７…合成プログラム格納装置。
Claims (8)
- 【請求項１】最適化問題を解くための最適解の探索手段
、探索手段の実行過程で得られる可能解から別の可能解
を合成する合成手段、得られた可能解を探索手段の実行
過程にフィードバックさせ探索を効率化するフィードバ
ック手段を備えたことを特徴とする工程計画作成装置。 - 【請求項２】請求項１において、探索手段あるいは合成
手段から得られる複数の可能解から合成規則によって別
の可能解を合成する手段を用いた工程計画作成装置。 - 【請求項３】請求項１において、探索手段あるいは合成
手段から得られる可能解を変形規則によって変形させて
別の可能解を生成する手段を用いた工程計画作成装置。 - 【請求項４】請求項１において、目的関数を制約条件と
して与え、制約値を変化させることにより最適化を行う
手段を用いた工程計画作成装置。 - 【請求項５】請求項１において、組み合わせの枝刈りを
する数え上げアルゴリズムを用いた工程計画作成装置。 - 【請求項６】請求項１において、フィードバック手段が
探索手段による可能解と合成手段による可能解を比較し
て探索手段内の探索点を制御する手段を用いた工程計画
作成装置。 - 【請求項７】請求項１において、探索手段による解の探
索と合成手段よる解の合成を並列処理によって行わせる
手段を用いた工程計画作成装置。 - 【請求項８】請求項１において、目的関数を制約条件と
して与え制約値を変化させることにより最適化を行う探
索手段と、遺伝進化アルゴリズムを用いて解の合成を行
う合成手段とを備えた工程計画作成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3090287A JPH04321171A (ja) | 1991-04-22 | 1991-04-22 | 工程計画作成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3090287A JPH04321171A (ja) | 1991-04-22 | 1991-04-22 | 工程計画作成装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04321171A true JPH04321171A (ja) | 1992-11-11 |
Family
ID=13994315
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3090287A Pending JPH04321171A (ja) | 1991-04-22 | 1991-04-22 | 工程計画作成装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04321171A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008036812A (ja) * | 2006-07-11 | 2008-02-21 | Mitsubishi Electric Corp | 加工条件探索装置 |
| JP2013152648A (ja) * | 2012-01-25 | 2013-08-08 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 計画作成装置、計画作成方法および計画作成プログラム |
| JP2017165407A (ja) * | 2010-10-22 | 2017-09-21 | トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ，インコーポレイティド | 障害物の近くに車両を駐車させるための方法及びシステム |
-
1991
- 1991-04-22 JP JP3090287A patent/JPH04321171A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008036812A (ja) * | 2006-07-11 | 2008-02-21 | Mitsubishi Electric Corp | 加工条件探索装置 |
| JP2017165407A (ja) * | 2010-10-22 | 2017-09-21 | トヨタ モーター エンジニアリング アンド マニュファクチャリング ノース アメリカ，インコーポレイティド | 障害物の近くに車両を駐車させるための方法及びシステム |
| JP2013152648A (ja) * | 2012-01-25 | 2013-08-08 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 計画作成装置、計画作成方法および計画作成プログラム |
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