@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00033772,
 author = {高田, 智治 and 佐能, 克明 and 福村, 聡 and Tomoharu, Takada and Katuaki, Sanou and Satoshi, Fukumura},
 issue = {93(1995-MPS-003)},
 month = {Sep},
 note = {鉄鋼業における板取り問題を解くためのニューラルネットワークについて報告する。この板取り問題は、ある決まった幅と長さを持つ鉄の板から、需要家の要求する様々なサイズの矩形を無駄なく取り出す問題である。適用したニューラルネットワークのモデルはホップフィイールドモデルの範疇に入るが、非等式制約も扱えるように拡張してある。このニューラルネットワークの性能は、現在稼働しているエキスパートシステムと比較して評価した。結果としては、熟練者の知識をもとに探索を行うエキスパートシステムに比べ、ニューラルネットワークは同程度の求解時間で、より最適な解を求めることが可能となった。, A Neural network model for solving an assortment problem found in the iron and steel indstry is discussed in this paper. The problem arises in the yard where steel plate is cut into rectangular pieces. The neural network model can be categorized as a Hopfield model, but the model is expanded to handle inequality constraints. The performance of the neural network was evaluated by comparison with an existing expert system. The results showed that the neural network has the potential to identify in a short time near-optimal solutions to the assortment problem.},
 title = {鉄鋼業における板取り問題へのニューラルネットワークの適用},
 year = {1995}
}