학술논문
Hybrid Genetic Algorithm for Integrated Process Planning and Scheduling Problem
이용수 11
- 영문명
- 하이브리드 유전알고리즘을 이용한 통합공정일정계획 최적화
- 발행기관
- 한국산업경영시스템학회
- 저자명
- Chunghun Ha(하정훈)
- 간행물 정보
- 『한국산업경영시스템학회 학술대회』2018년 춘계학술대회 논문집, 13~13쪽, 전체 1쪽
- 주제분류
- 공학 > 산업공학
- 파일형태
- 발행일자
- 2018.05.12
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국문 초록
본 연구는 통합공정일정계획(Integrated Process Planning and Scheduling; IPPS)의 최적화를 위한 계산 효율성이 높은 탐욕적 휴리스틱과 유전알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 결합한 하이브리드형 유전 알고리즘을 제안한다. IPPS는 기존의 공정계획과 일정계획을 동시에 풀고자하는 NP-Hard 문제이다. 특히, 본 연구에서 다루는 IPPS는 tool related constraints가 포함된 것으로서 전통적인 GA는 수행도중 infeasible schedule을 빈번히 발생시킨다. 제안하는 방법의 아이디어는 전체적인 schedule의 구조에 영향을 미치는 operation의 sequence와 machine의 결정은 GA의 procedure를 따르고, 목적함수의 부분계산이 가능한 tool과 Tool Access Direction(TAD)는 greedy heuristics을 통하여 infeasibility를 해소하자는 것이다. 이를 통하여 계산시간의 급격한 증가 없이 또는 기존에 비해 계산시간을 감소시키면서 좋은 품질의 해를 구할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 benchmark problems을 이용하여 성능을 평가한다.
영문 초록
목차
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참고문헌
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