存储介质、计划方法和信息处理设备与流程

1.本文讨论的实施方式涉及存储介质、计划方法和信息处理设备。


背景技术：

2.执行用于在多个类型的目标对象上依次执行工作的步骤计划。
3.日本特许专利公布第6-196899号和日本特许专利公布第2008-65751号作为相关技术被公开。


技术实现要素：

4.[技术问题]
[0005]
当确定每个类型的顺序时，在一些情况下，同一类型是连续的。在这种情况下，相同的工作可能会重复，并且工作效率可能会降低。考虑使用目标跟踪方法以针对每个类型均衡工作线中的处理顺序(被称为进入工作线中的馈送顺序)。同时，即使当使用目标跟踪方法时，也可能发生局部拥塞。
[0006]
在一个方面中，目的是提供一种计划程序、计划方法和信息处理设备，其能够抑制进入工作线中的馈送顺序中的局部拥塞。
[0007]
[问题的解决方案]
[0008]
根据实施方式的一个方面，一种非暂态计算机可读存储介质，其存储使至少一个计算机执行处理的计划程序，该处理包括：指定用于处理多个类型的对象的工作线中的多个类型的对象的处理顺序；针对多个类型的对象中的每一个，指定多个类型之一的对象的数量与多个类型的对象的总数量的比率；获取出现概率，该出现概率通过从处理数量和比率的乘积中减去确定了处理顺序的类型的对象的数量来获得；通过使用出现概率选择下一个要处理的类型；以及根据完成选择的类型的数量与多个类型的总数量的完成比率来改变选择的频率。
[0009]
[发明的有益效果]
[0010]
可以提供一种计划程序、计划方法和信息处理设备，其能够抑制进入工作线中的馈送顺序中的局部拥塞。
附图说明
[0011]
图1是描述多类型混流生产的概述的图；
[0012]
图2a和图2b是示出多类型混流工作方法中的工作顺序的图；
[0013]
图3a至图3c是示出目标跟踪方法的图；
[0014]
图4a和图4b是描述根据产品选择状态动态调整产品选择的原理的图；
[0015]
图5a是示出根据实施方式1的信息处理设备的总体配置的框图，以及图5b是示出信息处理设备的硬件配置的框图；
[0016]
图6是示出由信息处理设备执行的计划处理的示例的流程图；
[0017]
图7a至图7f是示出根据实施方式2的产品选择的图；
[0018]
图8是示出实施方式2中计算的出现概率的图；
[0019]
图9是示出根据实施方式2的计划处理的示例的流程图；
[0020]
图10是示出根据实施方式2的计划处理的示例的流程图；以及
[0021]
图11是在由输出单元输出的结果被输出至行进机器的情况下的框图。
具体实施方式
[0022]
在描述实施方式之前，将描述多类型混流生产的概述。
[0023]
各种部件的库存存储在仓库的宽阔空间中。用于生产多个类型的产品的每个部件都存储在这样的仓库中。容纳多个相同部件的每个部件箱被容纳在预定的部件架中。工厂中的工作所需要的部件在仓库中被拾取出来。
[0024]
在这些部件的拾取工作期间，在一些情况下，工人从每个部件架上的部件箱中收集部件，或行进机器(自动引导车辆(agv))自动收集部件。例如，如图1所示，行进机器201行进至容纳指定要收集的部件的部件架，并且拾取该部件。对于每个产品，拾取一个或更多个部件。对于每个产品类型，所需要的部件中的至少一些是不同的。
[0025]
对于每个产品类型，将一组所需要的部件依次馈送至工厂的工作线中。因此，用于生产每个产品的工作是在工厂中依次执行的。例如，对于由行进机器201拾取的每个产品类型的每个组，馈送装置202根据指定的馈送顺序将该组依次馈送至工作线中。
[0026]
图2a和图2b是示出多类型混流工作方法中的工作顺序的图。根据多类型混流工作方法，不同类型的产品根据预定的顺序被依次馈送至一个工作线中，并且在工作线上依次移动。作为示例，假设产品a至产品c作为多个不同的产品类型被加工。对于每个产品类型，加工一个或更多个产品。对于每个产品，所需要的工作中的至少一部分是不同的。
[0027]
如图2a所示，产品a流动之后，产品b流动，并且然后产品c、产品a、产品b和产品c按该顺序流动。由于在图2a的示例中相同的产品不连续流动，因此每个部件的供应频率被无偏差地分布。由于不必重复相同的工作，因此工作效率不会降低。
[0028]
相比之下，在图2b中，产品a流动之后，产品a流动，并且然后产品b、产品b、产品c和产品c按该顺序流动。由于在图2b的示例中相同的产品连续流动，因此每个部件的供应频率是有偏差的。由于必须重复相同的工作，因此工作效率可能会降低。
[0029]
因此，期望使产品馈送至工作线中的顺序均衡。例如，考虑通过使用目标跟踪方法来抑制每个产品的顺序中的偏差。目标跟踪方法是从每个产品中选择对于每个索引(馈送时间)具有高出现概率的产品的方法。
[0030]
图3a至图3c是示出目标跟踪方法的图。作为示例，假设在工作线上加工六个产品a、四个产品b和两个产品c。如图3a所示，首先，针对每个产品类型计算出现概率的基值。出现概率的基值是每个类型的产品数量与产品总数量的比率。由于产品总数量是12，因此产品a的基值是6/12＝1/2。产品b的基值是4/12＝1/3。产品c的基值是2/12＝1/6。
[0031]
接下来，对于每个馈送时间，计算每个产品类型的出现概率。馈送时间＝1表示将第一产品馈送至工作线中的工作。馈送时间＝n表示将第n产品馈送至工作线中的工作。出现概率被计算为馈送时间
×
基值-(直到该时间该产品类型被选择的次数)。
[0032]
如图3b所示，当馈送时间＝1时，产品a的出现概率为0.5，产品b的出现概率为
0.33
…
，并且产品c的出现概率为0.16
…
。由于在目标跟踪方法中选择具有最高出现概率的产品类型，因此产品a被选择作为第一馈送产品。此时，产品a被选择的次数为1，并且产品b和产品c被选择的次数为0。
[0033]
当馈送时间＝2时，产品a的出现概率为0，产品b的出现概率为0.66
…
，并且产品c的出现概率为0.33
…
。因此，产品b被选择作为第二馈送产品。此时，产品a和产品b被选择的次数为1，并且产品c被选择的次数为0。
[0034]
当通过相同的过程确定每个产品进入工作线中的馈送顺序时，如图3c所示，输出产品a、产品b、产品c、产品a、产品b、产品a和产品a的顺序。虽然每个产品的馈送顺序以该顺序在某种程度上被均衡，但是产品a在途中被连续地馈送至工作线中。可能以这种方式连续选择相同产品的原因是，对于每个产品，出现概率的基值不同。例如，由于对于量大的产品，出现概率的基值是高的，因此被连续选择的可能性是高的。
[0035]
考虑通过引入间隔约束和连续性约束来控制局部稀疏和拥塞。间隔约束是诸如“指定产品必须间隔开x或更多间隔”的约束。连续性约束是“指定产品必须不连续y或更多”等的约束。同时，在该方法中，由于用户必须设置间隔约束和连续性约束的值，因此每次目标产品或每个产品的工作数量改变时，用户必须重置这些值。在这种情况下，用户的工时数趋于增加。
[0036]
在以下实施方式中，将描述一种配置，在该配置中，通过根据直到该时间的产品选择状态动态调整每个馈送时间的产品选择，使难以选择最近选择的产品，从而抑制局部拥塞。
[0037]
[实施方式1]
[0038]
首先，将描述根据产品选择状态动态调整产品选择的原理。图4a和图4b是描述上述原理的图。图4a以与图3a相同的方式示出了出现概率的基值。
[0039]
根据实施方式1，针对每个馈送时间计算每个产品的出现概率，并且根据每个产品类型的选择状态校正每个产品类型的出现概率。
[0040]
由于馈送时间＝1并且尚未选择产品类型，因此不考虑校正值。因此，当馈送时间＝1时，出现概率被计算为馈送时间(＝1)
×
基值。因此，如图4b所示，产品a的出现概率为0.5，产品b的出现概率为0.33
…
，并且产品c的出现概率为0.16
…
。因此，选择产品a作为第一馈送产品。此时，产品a被选择的次数为1，并且产品b和产品c被选择的次数为0。
[0041]
在馈送时间＝2之后，如在图3b中，馈送时间
×
基值-(直到该时间该产品类型被选择的次数)被计算为出现概率。同时，对于每个产品类型，当在与基值的倒数(小数部分被向下舍去)对应的范围内选择了产品类型时，从出现概率中临时减去校正值。
[0042]
例如，对于每个产品类型，确定产品类型是否在与基值的倒数对应的最近馈送时间中被选择。对于产品a，基值的倒数是2，因此确定产品a是否在直到该时间的最近两个馈送时间中被选择。对于产品b，基值的倒数是4，因此确定产品b是否在直到该时间的最近四个馈送时间中被选择。对于产品c，基值的倒数是6，因此确定产品c是否在直到该时间的最近六个馈送时间中被选择。
[0043]
在图4b的示例中，基值用作校正值的示例。对于馈送时间＝2，产品a的出现概率为0，产品b的出现概率为0.66
…
，并且产品c的出现概率为0.33
…
。由于在馈送时间＝1的情况下选择产品a，因此从出现概率0中减去基值0.5，并且出现概率被校正为-0.5。在这种情况
下，产品b被选择作为第二馈送产品。此时，产品a和产品b被选择的次数为1，并且产品c被选择的次数为0。
[0044]
当馈送时间＝3时，产品a的出现概率为0.5，产品b的出现概率为0，并且产品c的出现概率为0.5。由于在馈送时间＝1的情况下选择产品a，因此从出现概率0.5中减去基值0.5，并且出现概率被校正为0。由于在馈送时间＝2的情况下选择产品b，因此从出现概率0中减去基值0.33
…
，并且出现概率被校正为-0.33
…
。在这种情况下，产品c被选择作为第三馈送产品。此时，产品a至产品c被选择的次数为1。
[0045]
当馈送时间＝4时，产品a的出现概率为1，产品b的出现概率为0.33
…
，并且产品c的出现概率为-0.33
…
。由于在馈送时间＝2的情况下选择产品b，因此从出现概率0.33
…
中减去基值0.33
…
，并且出现概率被校正为0。由于在馈送时间＝3的情况下选择产品c，因此从出现概率-0.33
…
中减去基值-0.16
…
，并且出现概率被校正为-0.5。在这种情况下，产品a被选择作为第四馈送产品。此时，产品a被选择的次数为2，并且产品b和产品c被选择的次数为1。
[0046]
当馈送时间＝5时，产品a的出现概率为0，产品b的出现概率为0.66
…
，并且产品c的出现概率为-0.16
…
。由于在馈送时间＝4的情况下选择产品a，因此从出现概率0.5中减去基值0.5，并且出现概率被校正为0。由于在馈送时间＝3的情况下选择产品c，因此从出现概率-0.16
…
中减去基值-0.16
…
，并且出现概率被校正为-0.33
…
。在这种情况下，产品b被选择作为第五馈送产品。
[0047]
在下文中，以相同的方式，针对每个产品类型计算出现概率，并且根据在与基值的倒数对应的范围内存在或不存在选择来减去和校正该校正值。基值的倒数具有所选择的间隔的平均值的含义。因此，通过校正被称为所选择的间隔的平均值的区段的出现概率，可以抑制在小于所选择的间隔的平均值的间隔处的选择。例如，在6次(产品c的基值的倒数)的馈送时间中，从出现概率中减去校正值。因此，在6次的馈送时间中，选择产品c变得困难。另一方面，对于产品a，仅在2次(基值的倒数)的馈送时间中从出现概率中减去校正值，使得难以连续选择产品a，并且所选择的馈送时间之间的间隔也减小。因此，产品a优先于产品c被选择，并且在工作顺序中抑制了大量产品a的局部拥塞。
[0048]
例如，校正值不受限制。例如，每个产品类型共有的固定值可以用作校正值。该固定值可以是由用户可调整的值。作为校正值，可以使用每个产品类型的基值
×
系数α。该系数α可以是由用户可调整的值。
[0049]
图5a是示出根据实施方式1的信息处理设备100的总体配置的框图。如图5a所示，信息处理设备100包括产品信息存储单元10、基值计算单元20、基值存储单元30、顺序计算单元40、顺序存储单元50、输出单元60等。
[0050]
图5b是示出信息处理设备100的硬件配置的框图。如图5b所示，信息处理设备100包括cpu 101、随机存取存储器(ram)102、存储装置103、输入装置104、显示装置105等。
[0051]
cpu 101为中央处理单元。cpu 101包括一个或更多个核。ram 102是暂时存储要由cpu 101执行的程序、要由cpu 101处理的数据等的易失性存储器。存储装置103是非易失性存储装置。作为存储装置103，例如，可以使用只读存储器(rom)、诸如闪存的固态驱动器(ssd)、由硬盘驱动器驱动的硬盘等。存储装置103存储计划程序。输入装置104是诸如键盘或鼠标的输入装置。显示装置105是诸如液晶显示器(lcd)的显示装置。通过cpu 101执行计
划程序，实现了产品信息存储单元10、基值计算单元20、基值存储单元30、顺序计算单元40、顺序存储单元50和输出单元60。诸如专用电路的硬件可以用作产品信息存储单元10、基值计算单元20、基值存储单元30、顺序计算单元40、顺序存储单元50和输出单元60。
[0052]
图6是示出由信息处理设备100执行的计划处理的示例的流程图。基值计算单元20从产品信息存储单元10获取产品信息，并且针对每个产品类型计算基值和基值的倒数(步骤s1)。产品信息包括每个产品类型的数量和每个产品类型中包括的产品的总数量(产品总数量)。每个产品的基值是每个类型的产品数量与产品总数量的比率。对于每个产品，基值存储单元30存储基值和基值的倒数。
[0053]
接下来，顺序计算单元40创建具有与产品总数量对应的元素的数组result(步骤s2)。进入至工作线中的每个产品类型的馈送顺序被登记在数组result中。数组result存储在顺序存储单元50中。
[0054]
接下来，顺序计算单元40将变量j替换为0(步骤s3)。变量j用于确定馈送次数，通过馈送次数来指定要馈送的产品类型。在尚未指定任何产品类型的状态下，变量j为0。
[0055]
接下来，顺序计算单元40确定变量j是否小于产品总数量(步骤s4)。利用该处理，可以确定是否针对与产品总数量对应的产品指定了馈送顺序。
[0056]
在步骤s4中确定“是”的情况下，顺序计算单元40通过使用目标跟踪方法计算每个产品类型的出现概率(步骤s5)。利用该处理，通过与图3b中相同的过程来计算出现概率。例如，出现概率被计算为馈送时间
×
基值-(直到该时间该产品类型被选择的次数)。
[0057]
接下来，对于每个产品类型，顺序计算单元40检查数组result的从(j-基值的倒数)至(j-1)的范围，并且对每个产品类型的选择次数进行计数(步骤s6)。
[0058]
接下来，根据步骤s6中的计数结果，顺序计算单元40从被选择一次或多次的产品类型的出现概率中减去校正值(步骤s7)。因此，校正了每个产品类型的出现概率。
[0059]
接下来，在执行步骤s7之后，顺序计算单元40将具有最高出现概率的产品类型登记在数组result[j]中(步骤s8)。result[j]表示第j索引。
[0060]
接下来，顺序计算单元40将变量j加1(步骤s9)。此后，从步骤s4再次进行执行。在步骤s4中确定为“否”的情况下，针对产品总数量的每个产品指定了顺序，使得结束流程图的执行。在这种情况下，输出单元60输出指定的顺序。输出顺序显示在显示装置105上。
[0061]
在本实施方式中，当通过目标跟踪方法选择下一馈送时间要馈送的产品时，根据直到该时间的产品选择状态动态调整馈送频率。因此，由于选择最近被选择的产品变得困难，因此可以抑制局部拥塞。
[0062]
[实施方式2]
[0063]
将在实施方式2中描述通过使用目标跟踪方法创建耦合各个产品类型的树结构并且更新每个节点的概率的方法。
[0064]
如图7a所示，以与实施方式1相同的方式，假设产品a的基值为6/12＝1/2，产品b的基值为4/12＝1/3，并且产品c的基值为2/12＝1/6。
[0065]
接下来，如图7b所示，顺序计算单元40通过贪心法以基值的升序创建树结构，使得各个节点处的基值之和为(1/2)n。因此，对各个产品类型进行分组。节点指的是在树结构中连接各个产品类型的情况下的每个连接点。在图7b的示例中，在产品b和产品c连接在一起的节点处的基值之和为1/2。所有产品连接在一起的最后节点处的基值之和为1/1，对应于n
＝0。在以这种方式创建的树结构中，具有低基值的产品类型形成共享一个节点的一个组。
[0066]
接下来，如图7c所示，顺序计算单元40通过使用目标跟踪方法计算每个产品类型的出现概率。由于当馈送时间＝1时尚未选择产品类型，因此出现概率具有与基值相同的值。图8示出了计算的出现概率的示例。图8还示出了产品b的出现概率和产品c的出现概率的总值。从树结构的头部(所有产品类型的连接点)开始，顺序计算单元40在每个节点处跟随具有较高出现概率的节点。在图7c的示例中，产品a的出现概率为1/2，并且产品b和产品c的出现概率之和为1/2，它们是相同的值。在这种情况下，优先考虑具有较低基值的产品类型。因此，产品b和产品c优先。接下来，由于产品b的出现概率为1/3，并且产品c的出现概率为1/6，因此选择产品b。
[0067]
接下来，对于馈送时间＝2，顺序计算单元40根据出现概率＝馈送时间
×
基值-(直到该时间该产品类型被选择的次数)计算每个产品类型的出现概率。因此，产品a的出现概率为1，产品b的出现概率为-1/3，产品c的出现概率为1/3，并且产品b和产品c的出现概率之和为0。在这种情况下，如图7d所示，选择产品a。
[0068]
接下来，对于馈送时间＝3，顺序计算单元40根据出现概率＝馈送时间
×
基值-(直到该时间该产品类型被选择的次数)计算每个产品类型的出现概率。因此，产品a的出现概率为1/2，产品b的出现概率为0，产品c的出现概率为1/2，并且产品b和产品c的出现概率之和为1/2。在这种情况下，如图7e所示，产品a的出现概率为1/2，并且产品b和产品c的出现概率之和为1/2，它们是相同的值。在这种情况下，优先考虑具有较低基值的产品类型。因此，产品b和产品c优先。接下来，由于产品b的出现概率为0，并且产品c的出现概率为1/2，因此选择产品c。
[0069]
在下文中，以相同的方式针对每个馈送时间计算每个产品类型的出现概率。图7f和图8示出了结果。输出产品b、产品a、产品c、产品a、产品b、产品a、产品b、产品a、产品c、产品a、产品b和产品a的馈送顺序。根据该示例，抑制了对相同产品类型的连续选择。
[0070]
由于每个节点处的基值之和为(1/2)n，因此难以在短时间段内选择相同的产品类型。由于使用了目标跟踪方法，因此包括最近选择的产品类型的节点的出现概率降低，而其他节点的出现概率增加。由于具有低基值的产品类型被分组为节点，因此可以抑制对这些产品类型的连续选择，并且可以抑制具有高基值的产品类型的稀疏和拥塞。
[0071]
图9和图10是示出根据实施方式2的计划处理的示例的流程图。基值计算单元20从产品信息存储单元10获取产品信息，并且计算每个产品的基值(步骤s11)。基值存储单元30存储每个产品的基值。
[0072]
接下来，顺序计算单元40通过排列产品类型来创建list，使得基值以升序排列(步骤s12)。
[0073]
接下来，顺序计算单元40设置min_n＝min(log2(list[0]中产品类型的基值)
×
(-1))(步骤s13)。
[0074]
接下来，顺序计算单元40确定min_n是否大于0(步骤s14)。
[0075]
在步骤s14中确定“是”的情况下，顺序计算单元40从list中提取具有小于2
min_n-1
的基值的元素，并且将该元素存储在candidate中(步骤s15)。
[0076]
接下来，直到candidate变空为止，顺序计算单元40从candidate的头部和末端逐个重复地提取元素，并且将通过组合两个元素获得的节点添加至list(步骤s16)。两个基值
的总值被设置为新节点的基值。
[0077]
接下来，顺序计算单元40通过以升序对基值进行排序来更新list(步骤s17)。此后，从步骤s13再次重复执行。
[0078]
在步骤s14中确定“否”的情况下，完成针对每个产品类型的树结构。基于list中的节点，顺序计算单元40创建树结构(步骤s18)。
[0079]
接下来，顺序计算单元40创建具有与产品总数量对应的元素的数组result(步骤s19)。将进入至工作线中的每个产品类型的馈送顺序登记在数组result中。
[0080]
接下来，顺序计算单元40将变量j替换为0(步骤s20)。变量j用于确定馈送次数，通过馈送次数来指定要馈送的产品类型。在尚未指定任何产品类型的状态下，变量j为0。
[0081]
接下来，顺序计算单元40确定变量j是否小于产品数量(步骤s21)。利用该处理，可以确定是否针对与产品总数量对应的产品指定了馈送顺序。
[0082]
在步骤s20中确定“是”的情况下，顺序计算单元40通过使用目标跟踪方法计算每个产品类型的出现概率(步骤s22)。利用该处理，通过与图3b中相同的过程来计算出现概率。例如，出现概率被计算为馈送时间
×
基值-(直到该时间该产品类型被选择的次数)。
[0083]
接下来，顺序计算单元40从树的末端到头部更新每个节点的出现概率(步骤s23)。
[0084]
接下来，顺序计算单元40从树的头部开始依次选择具有较高出现概率的每个节点，并且将到达末端的产品登记在数组result[j]中(步骤s24)。result[j]表示第j索引。
[0085]
接下来，顺序计算单元40将变量j加1(步骤s25)。此后，从步骤s20再次进行执行。在步骤s20中确定为“否”的情况下，针对产品总数量的每个产品指定了顺序，使得结束流程图的执行。在这种情况下，输出单元60输出指定的顺序(步骤s26)。输出顺序显示在显示装置105上。
[0086]
此外，在本实施方式中，当通过目标跟踪方法选择下一馈送时间要馈送的产品时，根据直到该时间的产品选择状态动态调整馈送频率。因此，由于选择最近选择的产品变得困难，因此可以抑制局部拥塞。
[0087]
尽管在上述每个示例中，由输出单元60输出的结果被输出至显示装置105，但是该结果可以输出至在仓库中自动行进的行进机器201。图11是示出这种情况的框图。如图11所示，由输出单元60输出的结果被输出至行进机器201和馈送装置202。行进机器201从每个部件架上的部件产品箱收集产品，使得实现从输出单元60接收的馈送顺序。由输出单元60输出的结果可以被输出至馈送装置202。在这种情况下，馈送装置202根据指定的馈送顺序将每个产品类型的每个组依次馈送至工作线中。行进机器201包括cpu、ram、存储装置等，并且例如，用于控制行进机器201的行进路线等的控制程序等存储在存储装置中，指示从输出单元60接收的馈送顺序的顺序信息存储在ram中，并且cpu基于控制程序和顺序信息来控制行进机器201的操作。馈送装置202包括cpu、ram、存储装置等，并且例如，用于控制要由馈送装置202执行的馈送处理等的控制程序等存储在存储装置中，指示从输出单元60接收的馈送顺序的顺序信息存储在ram中，并且cpu基于控制程序和顺序信息来控制馈送装置202的操作。
[0088]
对于上述每个示例，产品是根据预定顺序在工作线中要处理的对象的示例。顺序计算单元40是选择单元的示例，其在依次指定用于处理多个类型的对象的工作线中的多个类型的对象的处理顺序的处理中，指定每个类型的对象的数量与多个类型的对象的总数量
的比率作为基值，针对各个类型中的每一个，计算通过从处理数量和基值的乘积中减去具有已经确定的处理顺序的类型的对象的数量而获得的值作为出现概率，并且通过使用计算的出现概率来选择下一个要处理的类型。
[0089]
尽管上面已经详细描述了本公开内容的实施方式，但是本公开内容不限于这样的特定实施方式，并且可以在权利要求中描述的本公开内容要点的范围内进行各种修改和改变。

技术特征：
1.一种非暂态计算机可读存储介质，其存储使至少一个计算机执行处理的计划程序，所述处理包括：指定用于处理多个类型的对象的工作线中的所述多个类型的对象的处理顺序；针对所述多个类型的对象中的每一个类型，指定所述多个类型之一的对象的数量与所述多个类型的对象的总数量的比率；获取出现概率，所述出现概率通过从处理数量和所述比率的乘积中减去确定了所述处理顺序的类型的对象的数量来获得；通过使用所述出现概率选择下一个要处理的类型；以及根据完成所述选择的类型的数量与所述多个类型的总数量的完成比率来改变所述选择的频率。2.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述选择包括：根据所述完成比率校正所述出现概率；以及根据经校正的出现概率选择下一个要处理的类型。3.根据权利要求2所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述校正包括：当指定了所述处理顺序的类型在与所述比率的倒数对应的处理次数中被选择时，校正所述出现概率。4.根据权利要求2所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述校正包括从所述出现概率中减去所述比率。5.根据权利要求1所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述选择包括：将所述多个类型分成多个组，使得所述多个类型中的每一个的所述比率之和为(1/2)
n
；针对每个组选择所述出现概率之和最高的组；以及通过在所选择的组中选择出现概率最高的类型来选择下一个要处理的类型。6.根据权利要求5所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，所述选择包括：当所述出现概率的总值对于所述多个组相同时，选择包括较低比率的组。7.一种用于计算机执行处理的计划方法，包括：指定用于处理多个类型的对象的工作线中的所述多个类型的对象的处理顺序；针对所述多个类型的对象中的每一个，指定所述多个类型之一的对象的数量与所述多个类型的对象的总数量的比率；获取出现概率，所述出现概率通过从处理数量和所述比率的乘积中减去确定了所述处理顺序的类型的对象的数量来获得；通过使用所述出现概率选择下一个要处理的类型；以及根据完成所述选择的类型的数量与所述多个类型的总数量的完成比率来改变所述选择的频率。8.一种信息处理设备，包括：选择单元，其：指定用于处理多个类型的对象的工作线中的所述多个类型的对象的处理顺序，针对所述多个类型的对象中的每一个，指定所述多个类型之一的对象的数量与所述多个类型的对象的总数量的比率，获取出现概率，所述出现概率通过从处理数量和所述比率的乘积中减去确定了所述处
理顺序的类型的对象的数量来获得，通过使用所述出现概率选择下一个要处理的类型，并且根据完成所述选择的类型的数量与所述多个类型的总数量的完成比率来改变所述选择的频率。

技术总结
一种非暂态计算机可读存储介质，其存储使至少一个计算机执行处理的计划程序，该处理包括：指定用于处理多个类型的对象的工作线中的多个类型的对象的处理顺序；针对多个类型中的每一个指定多个类型之一的对象的数量与多个类型的总数量的比率；获取出现概率，该出现概率通过从处理数量和比率的乘积中减去确定了处理顺序的类型的对象的数量来获得；通过使用出现概率选择下一个要处理的类型；以及根据完成选择的类型的数量与多个类型的总数量的完成比率来改变选择的频率。成比率来改变选择的频率。成比率来改变选择的频率。


技术研发人员：岛田大地
受保护的技术使用者：富士通株式会社
技术研发日：2022.10.27
技术公布日：2023/7/26