Abstract
Methods based on integer programming have been shown to be very effective in solving various crew pairing optimization problems. However, their applicability is limited to problems with linear constraints and objective functions. Also, those methods often require an unacceptable amount of time and/or memory resources given problems of larger scale. Heuristic methods such as neighborhood search, on the other hand, can handle large-scaled problems without too much difficulty and can be applied to problems having any form of objective functions and constraints. However, neighborhood search often gets stuck at local optima when faced with complex search spaces. This paper presents ,i hybrid algorithm of neighborhood search and integer programming, which nicely combines the advantages of both methods. The hybrid algorithm has been successfully tested on a large-scaled crew pairing optimization problem for a real subway line.
정수계획법에 기반 한 기법들은 다양한 승무일정계획 최적화 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 정수계획법은 대상 문제의 제약조건 및 목적함수가 모두 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있으며 문제의 규모가 클 경우 과도한 수행 시간과 메모리 자원을 요구하게 된다. 반면 이웃해 탐색 기법과 같은 휴리스틱 탐색 기법은 대상 문제의 제약조건이나 목적함수의 형태에 관계없이 쉽게 적응이 가능하다. 그러나 이웃해 탐색 기법은 복잡한 탐색 공간을 탐색할 경우 국소 최적해에 도달한 후 국소 최적해로부터 쉽게 빠져나오지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이웃해 탐색 기법과 정수계획법의 장점을 효과적으로 결합하기 위한 방안을 제시하고 있으며 실제 운행중인 지하철 승무일정계획 문제에 적용해 봄으로써 대규모 승무일정계획 최적화 문제에 성공적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
