Q&A
初めての質問です.（yahoo知恵袋的な質問法になってしまいますがご了承ください）
現在, 卒業研究で生産計画の最適化について取り組んでいる大学生です.
いずれは遺伝的アルゴリズムを用いて複雑な生産計画のスピーディな立案ができればと考えています.
簡単に説明すると例えば5日間で4つの銘柄（要素）{A1,A2,B1}を2台の機械（X,Y）で生産する際, 総バッチ数の最小化で生産を行うためのプログラムを作りたいのですが, どういう関数を用いればいいのか分からず全く進みません.
要素のデータに関しては
要素名（番号, 生産量（トン）, 生産開始可能日, 生産完了日, 使用可能機械）として
A1(1,8,1,5,XY)
A2(2,6,1,5,X)
B1(3,4,2,5,Y)
ちなみにAの生産後にBを生産する場合は, 銘柄切り替え日数として１日空けなければいけないという制約条件を加えています.
機械の生産可能量関して, X = 2t/日 と Y = 4t/日と設定します.
こういう問題だと, 使用コマの最小化で考えれば,
--1 2 3 4 5
X A2 A2 A2
Y A1 A1 B1
といった結果になるのは想像つきます.
問題はこれをどうpythonで書くのか分かりません.
なかなかpythonと生産スケジューリング問題が絡んだ教材が見つからず, 途方に暮れています.
おすすめの教材（できれば遺伝的アルゴリズムと生産スケジューリング問題の関わったもの）と, python学習のアプローチをご教授していただければと思います.
よろしくお願いいたします.
回答1件
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ベストアンサー
自分なりに軽く調べて良さげと思った教材を紹介します。
卒検ということで遺伝アルゴリズムについてあまり詳しくないと推察しますので、まずは以下の記事を読むといいでしょう。
遺伝的アルゴリズム(Python)でマリオをクリアしたかったのに・・・
初心者向けに書いてある内容(さらに初心者向けの記事も紹介している)で、マリオという馴染み深く応用性の高い題材を用いている記事です。
次に、以下の記事にて、遺伝アルゴリズムを用いたスケジューリング問題を解いています。
遺伝的アルゴリズムでナーススケジューリング問題（シフト最適化）を解く
生産スケジューリング問題ではありませんが、「人員(機械)の配置」という点で少しはつながる点があるかと思います。
最後に、海外の記事になります(「product scheduling GA python」でググりました)が、以下の記事で生産スケジュール問題の最適化を行っています。
Scheduling with ease: Cost optimization tutorial for Python
この記事は、遺伝的アルゴリズムでも問題になる「評価関数の設計」について、コード付きで書いてあります。余力があったら読んでみてください。
投稿2019/10/07 04:45
総合スコア1029
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2019/10/07 08:23
2019/10/07 09:50