본 논문은 조선업에서 평블럭을 생산하는 패널블럭조립공장의 일정계획 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘의 적용 방안을 제시하고 있다. 패널불럭조립공장의 일정계획은 작업장별 평준화와 각 작업장내에서의 일자별 부하 평준화라는 두가지 목표를 가지고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 유전알고리즘을 계층적으로 나누어 적용하였다. 상위단계 유전알고리즘은 작업장별 부하 평준화를 담당하며 하위단계 유전알고리즘은 상위단계 유전알고리즘의 결과를 바탕으로 각 작업장내에서 일자별 부하 평준화의 최적화를 담당한다. 실험 결과, 유전알고리즘에 의한 일정계획이 수작업에 의한 방법보다 처리시간이 짧게 소요되고 부하 평준화의 측면에서 더 좋은 해를 얻을 수 있음을 확인하였다.
대형 조선소에서 하루 수십, 수백 개의 블록 이동이 있고 이동량이 많아지면 트랜스포터의 수, 운전기사, 신호수의 요구 증가를 야기해 비용 증가에 영향을 미친다. 또한 조선소에서 블록 이동은 공정 사이의 흐름에 영향을 미치며 전체 일정을 지연시킬 수도 있다. 그러므로 잘짜여진 블록 이동문제는 생산성 증가과 총 비용 감소에 있어 중요하다. 트랜스포터를 이용하여 블록을 이동하는데 트랜스포터란 고가의 특수운반차량으로 조선소에서 종류별(수백톤급)로 보유하고 있다. 트랜스포터는 가용 중량 이상의 블록을 이동할 수 없는데 이 때 두 대 이상의 차량을 결합하여 운반할 수 있다. 본 연구에서는 블록 무게와 트랜스포터의 적재 용량을 고려한 트랜스포터의 일정계획 문제를 다룬다. 계획된 공정 시간에 맞춰 블록이 도착할 수 있도록(지연시간 최소화)하는 모형을 정의하고 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 실험을 통해 최적화 모형과 휴리스틱 알고리즘의 효과를 검증하고자 한다.
한국 프로야구 일정계획은 SLSP(Sports League Scheduling Problem)분야의 문제로서 전형적인 조합최적화 문제이다. 본 연구는 한국 프로야구 일정계획 문제의 제약 조건을 분석하고, 다양한 목적함수에 대해 검토하였다. 또한 이를 효과적으로 풀기 위하여 TTSA(Simulated Annealing for the Traveling Tournament)을 사용하였다. TTSA는 TTP(Traveling Tournament Problem) 문제를 풀기 위해 제안된 방법으로 가능해와 비가능해 영역을 동시에 탐색하여 빠른 시간 안에 좋은 해를 구할 수 있다. 실험은 2005년도 한국 프로야구 리그 일정을 바탕으로 하였으며, 그 결과 팀들의 이동 거리의 총합 최소화, 가장 이동거리가 긴 팀의 이동거리 최소화, 팀 간의 이동거리차이 최소화 측면에서 각각 14%, 22%, 21% 더 좋은 일정을 얻을 수 있었다.
현재의 예방정비계획 운영 방법은 KPX에서 발전 사업자들로부터 희망하는 자신들의 발전기 예방정비계획 일정을 받아서 공급예비력 기준을 만족하면 승인을 해주는 방법으로 진행되고 있다. 이는 경제적인 부분을 예방정비계획 수립에 반영하지 못하고 계통의 신뢰도 측면만을 판단하는 것으로 생각할 수 있다. 따라서 발전비용을 최소화하는 예방정비계획 최적화 모델을 적용하여 예방정비계획 수립 시 경제성을 반영하려 한다. 이를 통해 연발전비용을 낮추면서 연평균 SMP 또한 낮춤으로서 한전과 발전사업자 모두에게 이익을 가져다 줄 수 있는 것이다. 따라서 본 연구에서는 비용 최소화를 목적함수로 하는 tool을 적용한 예방정비계획 최적 값과 기존의 예방정비계획을 공급예비율, 계통한계가격(System Marginal Price, SMP), 발전비용 세 가지로 나눠 비교하고 신뢰도와 경제성을 고려한 최적 예방정비계획을 수립하였다.
탑재 공정 계획은 도크 공기를 만족토록 탑재 전략과 탑재 블록 순서를 결정하는 것이며, 탑재일정 계획은 결정된 탑재 순서에 따라 블록의 탑재일을 결정하는 것이다. 일정 계획에 따라 부하 분포가 다양한 양상을 보이며, 이는 생산 비용에 영향을 미친다. 제한된 가용 자원을 효율적으로 사용하면서 최단 공기에 탑재를 완료할 수 있는 최적의 공정 계획을 수립하기 위해서는 공정 계획과 일정 계획의 다양한 조합에 대해 시뮬레이션해 볼 수 있어야 한다. 최적 탑재 공정 계획 시스템 구축을 위해서는 탑재 순서를 자동으로 생성하는 시스템과 부하 평준화 시스템이 요구된다. 본 논문에서 탑재 순서 자동 생성 방안을 약술하였다. 부하 평준화는 같은 도크 기간에 건조하는 모든 선박에 대해 동시에 행하여야 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 이럴 경우 탐색 범위가 매우 넓어짐으로 효율적인 최적화 기법이 필요하다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용한 부하 평준화 시스템을 구현하였다. 본 시스템 개발로 일정 계획이 고려된 다양한 공정 계획 시뮬레이션이 가능하다.
컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 접안 위치와 접안 시기 및 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간가지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 여러 선박들 사이의 시간적 공간적 제약관계를 준수하고 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 선호 위치와 희망 입출항 시간을 최대한 준수해야 하는 최적화 문제이기도 하다. 기존의 연구에서는 제약만족탐색기법을 사용하여 초기계획을 수립한 후 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하였다. 본 논문에서는 반복적 개선 탐색 도중에 도출되는 해의 정보를 이용하여 새로운 제약조건을 추가함으로써 다음 제약만족 탐색 시 보다 쉽게 더 충은 해를 찾을 수 있도록 하였으며 이 방법을 기존의 휴리스틱 교정기법과 결합하여 휴리스틱 교정기법의 성능을 향상시켰다.
본 연구는 컨테이너 터미널에서 선박의 선적작업을 위한 선석배정 및 크레인 할당문제를 동시에 결정하는 문제를 다루고 있다. 실제 컨테이너 터미널에서 고려하고 있는 다양한 형태의 제약을 고려하여 선석계획 및 크레인할당 문제에 대한 혼합정수모델을 제시하였다. 제안된 문제에 대해 좋은 해를 짧은 시간 안에 구하기 위하여 발견적 해법을 제시하였다.
전원설비 투자계획은 주어진 기간 하에서 최적 발전기 투입용량 및 시기를 결정하는 문제이다. 전원설비의 준공일정은 다양한 사회적 요인의 영향으로 불확실성에 노출되어 있다. 본 논문에서는 전원설비 준공 불확실성을 고려한 전원설비 계획 문제를 제시한다. 발전설비의 준공지연 불확실성은 이산 확률론적 밀도함수를 갖는 확률변수로 표현된다. 최적화 문제에서 확률변수를 고려하기 위해 2단계 확률론적 계획법이 도입된다. 주문제-부문제로 분해된 최적화 문제는 쌍대함수 정보를 교환하는 반복연산을 수행하여 최적 전역해에 도달할 수 있다.
컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 선석을 배정하고 접안 시기와 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간까지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 본적으로 서로 시간적 공간적으로 복잡한 제약 관계에 있는 여러 선석들과 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 희망 입출항 시간을 최대한 존중하면서 터미널의 운영비용을 최소화할 수 있는 계획안을 도출해야 하는 최적화 문제이기도 하 다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 제약만족 탐색기법을 동원하여 먼저 제약조건을 만족하는 해를 찾은 뒤, 제약조건을 만족하는 범위 내에서 보다 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정 기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하는 방안을 제시하고 있다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 현장 전문가가 만족할 만한 수준의 일정 계획을 신속하게 수립할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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