先進のスケジューリングロジック
サクラスケジューラには、先進のメタ戦略である ラグランジュ緩和（分解・調整）法 に基づく4種類のスケジューリングロジックと、遺伝的アルゴリズム に基づく4種類のスケジューリングロジックが搭載されています。すべてのスケジューリングロジックでフォワードおよびバックワードのスケジューリングが可能です。
- LR_G_Scheduler（デコードに貪欲法を使う）
- LR_S_Scheduler（デコードに探索法を使う）
- LR_H_Scheduler（デコードに探索法と貪欲法を使う）
- LR_T_Scheduler（デコードにGiffler & Thompson法を使う）
- GA_G_Scheduler（デコードに貪欲法を使う）
- GA_S_Scheduler（デコードに探索法を使う）
- GA_H_Scheduler（デコードに探索法と貪欲法を使う）
- GA_T_Scheduler（デコードにGiffler & Thompson法を使う）
マルチコアCPU対応・並列化ロジック
ラグランジュ緩和（分解・調整）法と遺伝的アルゴリズムの各種スケジューリングロジックは、マルチコア CPU に対応した並列処理を行うスケジューリングロジックです。コア数が多いほど、そして論理プロセッサ数が多いほど計算時間が短くなります。
下表は、論理プロセッサ数の異なる PC でのラグランジュ緩和（分解・調整）法（LR_G_Scheduler）と遺伝的アルゴリズム（GA_G_Scheduler）の計算時間を一覧した表です。ここで、ジョブ数は 200（作業数は 2,000程度）、品目数は 1,000、機械数は 50、人員数は 20、治具数は 50 で、機械の 30% が段取りを必要とする設定で計算しています。
計算時間の作業数依存性
下図は、サクラスケジューラのラグランジュ緩和（分解・調整）法（LR_G_Scheduler）と遺伝的アルゴリズム（GA_G_Scheduler）の作業数依存性を表しています。ここで、品目数は 1,000、機械数は 100、人員数は 50、治具数は 50 で、機械の 30% が段取りを必要とする設定で計算しています。また、考慮した時刻の数は 30万（約 7ヶ月）です。CPU が Intel(R) Core i7-4700QM、メモリ 16GB の家庭用ノートパソコンで計算しています（以下同様です）。
下図は、ラグランジュ緩和（分解・調整）法の目的関数値、平均リードタイム、総段取時間を 1 とした場合の遺伝的アルゴリズムの相対値を表しています。
下図は、ラグランジュ緩和（分解・調整）法と遺伝的アルゴリズムの最適化による目的関数値の改善率の作業数依存性を表しています。
計算時間の機械数依存性
下図は、サクラスケジューラのラグランジュ緩和（分解・調整）法（LR_G_Scheduler）と遺伝的アルゴリズム（GA_G_Scheduler）の機械数依存性を表しています。ここで、ジョブ数は 200（作業数は 2,500程度）、品目数は 1,000、人員数は 50、治具数は 50 で、機械の 30% が段取りを必要とする設定で計算しています。また、考慮した時刻の数は 30万（約 7ヶ月）です。
下図は、ラグランジュ緩和（分解・調整）法の目的関数値、平均リードタイム、総段取時間を 1 とした場合の遺伝的アルゴリズムの相対値を表しています。
下図は、ラグランジュ緩和（分解・調整）法と遺伝的アルゴリズムの最適化による目的関数値の改善率の機械数依存性を表しています。
計算時間の加工時間依存性
下図は、サクラスケジューラのラグランジュ緩和（分解・調整）法（LR_G_Scheduler）と遺伝的アルゴリズム（GA_G_Scheduler）の加工時間依存性を表しています。ここで、ジョブ数は 200（作業数は 2,500程度）、品目数は 1,000、機械数は 100、人員数は 50、治具数は 50 で、機械の 30% が段取りを必要とする設定で計算しています。また、考慮した時刻の数は 30万（約 7ヶ月）です。
下図は、ラグランジュ緩和（分解・調整）法の目的関数値、平均リードタイム、総段取時間を 1 とした場合の遺伝的アルゴリズムの相対値を表しています。
下図は、ラグランジュ緩和（分解・調整）法と遺伝的アルゴリズムの最適化による目的関数値の改善率の加工時間依存性を表しています。
平均リードタイムのジョブ数依存性
下図は、サクラスケジューラのラグランジュ緩和（分解・調整）法（LR_G_Scheduler）の稼働率重視ロジック、短納期重視ロジック、納期厳守ロジックの作業数依存性を表しています。ここで、品目数は 100、機械数は 50、人員数は 20、治具数は 50 で、1ジョブの平均作業数が 6 作業の設定で計算しています。
上図から分かるように、稼働率重視ロジックの平均リードタイムがジョブ数が多くなるに従って長くなっています。これは、「リードタイムの跳ね上がり」と呼ばれる現象です。稼働率重視ロジックでは、各マシンの稼働率が非常に高くなっています。稼働率が高くなると、各ジョブのリードタイムが長くなる現象を表しています。
標準データでの各種処理時間
下表は、品目数 3万、工順数 3万、ワークセンタ数 15万、マシン数 300、ジョブ数 7千で作業（工程）数 3万の場合の各種処理時間の一覧です。ここで、CPU が Intel(R) Core i7-4700QM、メモリ 16GB の家庭用ノートパソコンで計測しています。考慮した時刻の数は 60万（約 13ヶ月）です。