An Application of Genetic Algorithm for Efficient Grating Allocation

효율적인 그레이팅 배치를 위한 유전 알고리즘의 적용

D/In modern production industries, computer aided systems have been improving the efficiency and convenience of the various stages of work. However. as the complexity of computerized production systems increases, various techniques are still necessary. The problem we addressed occurs in computer systems that automatically make manufacturing process plans in the metal grating manufacturing industry. In the grating layout design, the key to saving the manufacturing cost is to find a design with the minimal number of cutting operations. The proposed genetic algorithm explores the feasible alternatives within the space until an optimal solution is obtained.

현대의 산업공정에서 CAD(Computer-Aided Design)는 설계 및 생산에 관련된 다양한 분야에서 빠져서는 안 될 중요한 분야로 자리매김 하였다. 그러나 생산 설계의 복잡도가 증가 할수록, 그와 관련된 다양한 공학 기술들이 필요로 하게 되었다. 이 논문에서는 CAD기반의 그레이팅 설계 자동화 시스템에서 분할을 고려하는 배치에 대하여 다룬다. 그레이팅 설계 디자인에서 생산 비용 절감의 핵심은 분할을 최소로 하는 디자인을 설계하는 것이다. 이를 해결하기 위하여 그레이팅 분할 배치 문제에 유전 알고리즘을 적용하여 근사 해를 탐색한다. 각 제약 조건들에 우선순위를 두어 적합도를 측정하고, 분할 섹션들을 해 집합으로 구성하여 교배와 선택 연산을 수행함으로써 해를 구하고 시뮬레이션을 통해서 제안된 방법의 효율성을 평가한다.