• Title/Summary/Keyword: 일정계획법

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A method of Calculating Optimal Duration and Cost Using Monte Carlo Simulation and Linear Programming (몬테카를로 시뮬레이션과 선형계획법을 이용한 최적의 일정 및 비용 산정방법)

  • Kim Yong-Deuk;Lee Young-Dae
    • Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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    • 2004.11a
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    • pp.210-215
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    • 2004
  • In can occur to many problems on progressing step without close scope definition, interrelation definition between activities, resource plan, and schedule plan on planning step. But it have not closely defined performance system on planning step because of many constraints of domestic construction industry. Therefore this paper intends to discuss a method of calculating optimal cost and duration using Linear Programming that solves maximing or minimizing problems among decision making methodology and Monte Carlo Simulation that decreases to probability errors. With outcoms applying Linear programming and Monte Carlo Simulation for calculating optimal cost and duration, follow as : With outcomes applying Monte Carlo Simulation, it could calculate reliable estimator about project duration through removing various constraints. With outcomes applying Linear programming, it could calculate optimal value about project cost through defining various variables and constraints on many activities.

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A Hybrid of Neighborhood Search and Integer Programming for Crew Schedule Optimization (승무일정계획의 최적화를 위한 이웃해 탐색 기법과 정수계획법의 결합)

  • 황준하;류광렬
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.31 no.6
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    • pp.829-839
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    • 2004
  • 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.

실시간 일정 계획을 위한 지식 획득용 Intelligent Simulator의 개발

  • 김기태;우상복;박찬권;박진우
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 1997.04a
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    • pp.18-22
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    • 1997
  • FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.

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Requirements for Berth-Allocation Planning When Taking Pier-Available Resources and Submarine Support Service Request Schedules into Account (잠수함 지원업무 요구일정과 부두 가용자원을 고려한 선석할당계획)

  • Choi, Ji-Won;Choi, In-Chan
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.44 no.6
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    • pp.501-508
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    • 2020
  • His paper looks more closely at the Republic of Korea's (ROK) Navy submarine berth-allocation strategies, with the study's results ultimately resulting in the proposition of an integer programming model. Current submarine berth-allocation planning problems include the need for more minimal berth-shifting and general support service failures, as a lack of efficient submarine berth-allocation often leads to submarines unable to receive the support service they need due to the inadequacy of their assigned berths. Currently, the ROK Navy allocates berths by only taking available reserve resources and the full-capacity limits of support services into account. This paper expands upon this strategy, and proposes a model which would allow for submarine berth allocation planning to also take submarine support service scheduling into account, allowing for more efficient and timely submarine servicing. This proposed model in turn minimizes berth shifting, support service failures, and allows for full coordination with the submarine support service request schedule. The construction of this model was carried out through data gathered on the ROK Navy's fleets and forces, allowing for a more nuanced analysis of existing issues with submarine berth-allocation planning.

Crew Schedule Optimization by Integrating Integer Programming and Heuristic Search (정수계획법과 휴리스틱 탐색기법의 결합에 의한 승무일정계획의 최적화)

  • Hwang, Jun-Ha;Park, Choon-Hee;Lee, Yong-Hwan;Ryu, Kwang-Ryel
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.8 no.2
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    • pp.195-205
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    • 2002
  • Crew scheduling is the problem of pairing crews with each of the vehicles in operation during a certain period of time. A typical procedure of crew schedule optimization consists of enumerating all possible pairings and then selecting the subset which can cover all the operating vehicles, with the goal of minimizing the number of pairings in the subset. The linear programming approach popularly adopted for optimal selection of pairings, however, is not applicable when the objective function cannot be expressed in a linear form. This paper proposes a method of integrating integer programming and heuristic search to solve difficult crew scheduling problems in which the objective function cannot be expressed in linear form and at the same time the number of crews available is limited. The role of heuristic search is to improve the incomplete solution generated by integer programming through iterative repair. Experimental results show that our method outperforms human experts in terms of both solution quality and execution time when applied to real world crew scheduling Problems which can hardly be solved by traditional methods.

컨테이너 터미널에서 다수 야드 크레인의 이적작업 일정계획

  • Park, Yeong-Man
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.169-170
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    • 2015
  • 최근 컨테이너 터미널에서는 환적화물의 증가로 터미널내의 이적작업이 증가함에 따라 효율적인 이적작업 계획을 수립하고자 노력하고 있다. 본 연구는 블록내에서 다수의 야드 크레인이 운영되고 있는 경우에 주어진 시간내에 각 크레인 별 최적 이적작업 계획을 수립하는 문제에 대한 혼합정수법을 이용한 최적 수리모형을 제시하였다. 또한 실제 터미널에서 빠른 시간 안에 이적작업계획을 수립할 수 있는 발견적 기법을 제시하고 다양한 수치예제 실험을 통하여 유용성을 검증하였다.

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국내 지상파 디지털방송 전환계획의 기본 환경

  • 이광직
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.3 no.3
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    • pp.11-23
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    • 1998
  • 디지털 기술을 중심으로 한 급속한 기술혁신과 정보통신 시장의 대내 \ulcorner외적 개방으로 방송과 통신 등 미디어간의 융합화가 가속되고 미국, 영국, 일본 등 선진국들이 지상파 디지털TV 방송실시 계획을 발표 함으로서 방송의 디지털화는 기정 사실화 되었다. 또한 각국은 방송시장의 개방에 대응하여 방송산업의 경쟁력강화 및 이를 통한 문화적 정체성 확보에 고심하고 있다. 이러한 방송환경의 급속한 변화에 대응하여 21세기 멀티미디어/정보화 시대에 국내 방송산업의 활성화 및 국제경쟁력 강화를 위해서 국내 지상파 디지털TV 방송의 전환계획은 매우 중요하며 상당한 의미를 갖는다. 따라서 국내 지상파 방송의 디지털 전환계획을 수립하기 위해 기본적인 전환 일정, 디지털TV 방송 및 동시방송과 관련된 세부 전환 일정, 유료방송 관련 사항, 주파수 활용 계획, 전환비용, 산업체의 기술확보 계획, 디지털방송 관련 법/제도 등 주요 사항들을 여러 분야에서 연구하여 향후 추진방향을 제시하고자 각 관련기관들이 노력하고 있다. 본 고에서는 국내 지상파 방송의 디지털 전환과 관련된 주요 사항들에 대한 기본 배경 및 환경들을 중심으로 서술하고, 이를 기초로 관련 기관들로부터 의견을 수집하고, 외국의 사례를 참조하여 수행된 주요 사항들을 간략히 정리하였다.

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