大規模動的な生産システムにおける高性能で理解可能なディスパッチング規則の発見

发现大规模动态生产系统中高性能且可理解的调度规则

基本信息

  • 批准号:
    17760108
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.96万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2005
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2005 至 2006
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本年度の成果概要を以下に示す.(1)半導体生産システムを対象とした高性能なルールの獲得大規模動的な生産環境である半導体生産システムにおいて,高性能なリアルタイムスケジューリングのための優先規則(ディスパッチング・ルール)をニューラルネットワークで構成する方法を検討した.スケジューリングの目的をサイクルタイムの最小化とし,小規模問題を学習事例として,SA法を適用してニューラルネットワークの結合加重を探索した.ここでのニューラルネットワークは,万能近似器であるシグモイド関数を出力関数にもつ構造とした.大規模未学習問題への汎化能力を確保するため,生産システムの規模の変化に応じて調整可能な目標サイクルタイムを設定して学習する方法を考案した.この方法によって,大規模動的な半導体生産システムにおいて高性能な優先規則を作成できることを,従来提案されているルールとの比較実験によって確認した.(2)高性能なニューラルネットワークからの理解可能なルールの抽出上述した方法で得られたニューラルネットワークから,理解可能で高性能な優先規則を抽出した.まず,得られたニューラルネットワークを用いたリアルタイムスケジューリングを行いながら,その入出力事例を多数収集した.収集した事例からのルール抽出のためのニューラルネットワークとして,product unitを出力関数に持つ構造のネットワークを用意し,忘却つき構造学習法によって簡素なルールを抽出した.その結果,簡素化しすぎると性能が悪化するが,忘却の程度を適度に調整して簡素化すると,むしろ大規模問題に対する汎化能力が向上し,なおかつ,`ある程度理解可能な単項式型の優先規則を抽出できることを確認した.それによれば,サイクルタイムを小さくするには,目標サイクルタイムを基準としたスラック値が小さいほど,また,残りサイクル時間の推定値が大きいほど優先度を高くすることが有効であると解釈することが出来た.
今年的结果如下:(1)在半导体生产系统中获取半导体生产系统的高性能规则,这是一个大规模的动态生产环境,我们研究了一种用于使用神经网络进行高表现实时调度的优先规则(调度规则)的方法。调度的目的是最大程度地减少周期时间,并使用小规模的问题作为学习示例,我们使用SA方法来搜索神经网络的综合重量。在这里,神经网络是用Sigmoid函数(通用近似器)作为输出函数构建的。为了确保大规模学习问题的概括能力,我们决定使用生产系统的规模。设计了一种方法来设置并了解可以根据更改进行调整的目标周期时间。该方法证实,可以通过与常规提议的规则进行比较实验,可以在大规模的动态半导体生产系统中创建高性能优先规则。 (2)从高性能神经网络中提取可理解的规则。从使用上述方法获得的神经网络中提取了可理解和高性能优先规则。首先,在使用获得的神经网络进行实时调度时,收集了许多输入和输出案例。作为从收集的情况中提取规则的神经网络,我们收集了许多输入和输出示例。我们准备了具有单元作为输出功能的结构网络,并使用遗忘的结构学习方法提取了简化的规则。结果,如果遗忘的水平过于简化,则性能会恶化,但是通过适度调整忘记的程度以提高大规模问题的概括能力,甚至提取在某种程度上可以理解的不优先规则。据此,可以将其解释为有效减少周期时间,因为基于目标周期时间的松弛值较小,并且估计的周期时间较小,并且估计周期时间剩余越高,优先级就越高。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ニューラルネットワークによる半導体生産システムのリアルタイムスケジューリング
使用神经网络实时调度半导体生产系统
ニューラルネットワークを用いた半導体生産システムのスケジューリング
使用神经网络进行半导体生产系统的调度
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结合特定知识和通用求解方法开发高性能调度方法
  • 批准号:
    19K04105
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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