ジョブショップ統合スケジューリングおよび車両経路計画問題のための新しいフレームワーク

科学分野:

• 製造工学
• ロボット工学
• オペレーションズリサーチ

背景:

• 従来の製造業は、小バッチなどの柔軟な需要に対処するのに苦労しています。
• 既存の輸送を伴うジョブショップスケジューリング問題（JSP-T）は、ロボット経路計画と衝突回避をしばしば無視しています。
• 柔軟な製造には、スケジューリング、タスク割り当て、および経路計画のための統合ソリューションが必要です。

研究 の 目的:

• ワークショップスケジューリング、マテリアルハンドリングロボットタスク割り当て、および競合のないパス計画のための統一されたフレームワークを開発すること。
• ハンドリング時間とロボットパスを統合することにより、最大完了時間（メークスパン）を最小限に抑えること。
• 柔軟な製造におけるジョブ変更への適応性を高めること。

主な方法:

• ハンドリング時間とロボットパスを組み込んだ拡張JSP-T問題モデル。
• 動的スケジューリングのための改良型深層Qネットワーク（DQN）。
• 競合のない経路計画のための優先度ベース検索（PBS）アルゴリズム。

主要な成果:

• 提案されたスケジューリングアルゴリズムは、PPOと比較してメークスパンを9.7%改善しました。
• PBSアルゴリズムは、複数のロボットに対して最適化され、競合のないパスを正常に生成しました。
• 統合フレームワークは、メークスパンとパス最適化においてパフォーマンスを向上させました。

結論:

• 新しいフレームワークは、柔軟な製造のためのスケジューリング、タスク割り当て、および経路計画を効果的に統合します。
• このアプローチは、動的なワークショップ環境における生産効率と適応性を向上させます。
• この方法は、複雑なロボットスケジューリングおよびナビゲーションの課題に対して堅牢なソリューションを提供します。