近年、市場グローバル化が進む中、製品に対する市場ニーズは多様化しており、顧客ごとに仕様が異なる多品種少量生産方式への対応が重要となっている。
本研究では、プリント基板 (PCB) 製造工場を対象に、同一加工機械を複数回使用する生産プロセスをモデル化した上で、スケジューリング最適化に関する検討を行った。
静的な環境においては、遺伝的アルゴリズム (GA) および深層強化学習に基づく Deep Q-Network(DQN)を用いて最適化を行い，両手法の性能比較を実施した。
さらに、機械故障等による環境変動が発生する動的な環境で高速にスケジュールを生成可能な DQN により, 適応性能の向上を図った。
これらから静的および動的な生産環境におけるスケジューリングを検討する。