Adaptive Hybrid Genetic Algorithm Approach to Multistage-based Scheduling Problem in FMS Environment

FMS환경에서 다단계 일정계획문제를 위한 적응형혼합유전 알고리즘 접근법

In this paper, we propose an adaptive hybrid genetic algorithm (ahGA) approach for effectively solving multistage-based scheduling problems in flexible manufacturing system (FMS) environment. The proposed ahGA uses a neighborhood search technique for local search and an adaptive scheme for regulation of GA parameters in order to improve the solution of FMS scheduling problem and to enhance the performance of genetic search process, respectively. In numerical experiment, we present two types of multistage-based scheduling problems to compare the performances of the proposed ahGA with conventional competing algorithms. Experimental results show that the proposed ahGA outperforms the conventional algorithms.

본 논문에서는 유연제조시스템(FMS)에서 다단계스케줄링 문제를 효율적으로 해결하기 위한 적응형 혼합유전 알고리즘(ahGA) 접근법을 제안한다. 제안된 ahGA는 FMS의 해를 개선시키기 위하여 이웃탐색기법을 사용하며, 유전탐색과정에서의 수행도를 향상시키기 위해 유전알고리즘(GA)의 파라메터들을 조정하기 위한 적응형 구조를 사용한다. 수치실험에서는 제안된 ahGA와 기존의 알고리즘들 간의 수행도를 비교하기 위하여 두가지형태의 다단계스케줄링문제를 제시한다. 실험결과는 제안된 ahGA가 기존의 알고리즘들 보나 더 뛰어난 수행도를 보여주고 있다.