Constructing a distributed management system has its own advantages in addressing the issue of implementing a quick responsive management system in dynamically changing environment of enterprise. We suggest a basic scheduling methodology applicable to a distributed production management system. A new concept of "flexible schedule" is introduced as a tool to accommodate dynamically changing situations of job shops. Then a search technique (referred to as CSP-CBA search) is presented to obtain such a schedule for the job shop scheduling problem, which is converted into a constraint satisfaction problem(CSP), by using the constraint based analysis(CBA). This approach is tested on more than 100 test problems. The results show that the suggested approach required shorter CPU time and solved more problems in given time than another fixed schedule method.
객체기반 예약스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP; Constraint Satisfaction Problem)와 객체지향개념(Object-Oriented Concepts)을 기반으로 승무원 객체들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 운항스케줄 보드에 배정하는 기법이다. 본 논문에서는 객체기반 예약스케줄링기법을 항공운항 스케줄에 적용하여 승무원(운항승무원, 객실승무원)들의 운항 스케줄 만족도를 향상시키고, 승무원들에 대한 인력관리상의 문제점들을 해결하고자 하였다 특히, 승무원들의 운항스케줄에 대한 만족도를 향상시키기 위해서 전체승무원 선호도보드를 이용하였다. 승무원들의 스케줄 우선순위에 따라서 자원(타임 슬롯)을 배정하고, 자원에 대한 승무원들의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 승무원들이 가지는 보드의 타임 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용하였다. 또한 실제로 항공운항 스케줄링을 모의실험해서 승무원들의 운항 스케줄 만족도를 살펴보았다.
복합 스케줄링 문제는 컴퓨터의 기획(planning), 스케줄링(scheduling), 제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem, CSP), 객체지향개념(object-oriented concept), 에이전트 시스템(agent system) 등의 여러 분야와 관련이 있다. 사용자의 선호도를 고려한 기법은 제약만족문제와 객체지향개념을 스케줄링에 적용하여 복합 스케줄링 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 기법을 예약 문제에 적용하여 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다 특히 고객들의 만족도를 놀이기 위해서 고객들의 선호도를 고려하여 스케줄링을 한다. 객체에 근거한 예약 스케줄링 기법은 객체 지향 개념을 기반으로 하여 라 객체들이 사건들을 가지고 있으며, 이 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 보드에 배정하는 기법이다 각 객체들은 전체적인 만족 도를 고려하면서 그 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 예약 스케줄링을 할 때 제약은 전역 제약과 지 역 제약으로 구성된다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역 제약으로 사용하고, 각 객체가 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 사건의 배정을 실패하지 않고 백크래킹을 최소화하도록 알을 보는(look-ahead) 백크래킹 기법을 사용하여 전체 객체들의 만족 도를 높였다.
공간 계획 시스템(Spatial Layout Planning System)은 사용자의 요구에 따라 사각의 자원을 일정 공간 안에 할당하고 사용자의 만족도를 최대화함으로써 공간 효율성을 최적화하는 시스템이다. 공간 계획 문제는 방대한 범위의 공간을 탐색해야 하므로 시간과 공간적 측면에서 높은 복잡도(Complexity)를 갖는 문제이다. 또한 특정 영역의 수정 요구나 재설계 요구와 같은 사용자의 동적인 요구 사항들을 수용할 수도 있어야 한다. 본 논문에서는 CSP(Constraint Satisfaction Problems) 해결 기법 기반의 자원 할당법을 이용함으로써 효과적으로 공간 계획 문제를 해결할 수 있도록 하였으며 사용자의 요구에 따라 변화되는 제약조건은 지능형 사용자 인터페이스 모델을 통해 좀 더 향상된 결과가 도출될 수 있도록 설계 및 구현하였다. 또한, 2차원 도면에서의 수정 요구에 대한 편이성과 시각적 검증을 위해 웹 환경 하에서의 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 이용한 3차원 도면을 보여준다.
분산제약조건만족문제(Distributed CSP)는 변수와 제약 조건들이 다수의 에이전트에 분산되어 있는 제약조건만족문제를 말한다. 이 개념은 인공지능 분야의 다양한 문제들에게 폭 넓게 적용 할 수 있으며 또한 이와 유사하게, 에이전트 행동들의 일치된 조합을 찾기 위한 멀티에이전트 시스템의 다양한 응용 문제들(분산 자원할당문제, 분산 스케줄링문제, 분산 번역업무 등)이 모두 분산 제약조건만족문제에 속한다고 할 수 있다. 분산제약조건만족문제는다수의 자율적으로 동작하는 에이전트들의 상호작용과 그들 간의 협조에 의해 모든 에이전트들이 갖고 있는 변수들의 값과 그들 간에 존재하는 제약 조건들이 일치(consistency)하는 값을 효율적으로 찾기 위한 양질의 알고리즘 개발에 관한 연구 분야로서 최근에 와서는 멀티에이전트 시스템을 이용하여 분산 제약조건만족문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 비동기/병행적인 탐색 과정에서 모든 에이전트들이 그들의 시험적인 값들을 조건에 일치하는 값으로 변경하기 위해 각 에이전트의 우선순위를 동적으로 변경할 수 있게 함으로써 불 일치된 변수의 값을 탐색이 진행되는 동안에도 수정이 가능하도록 하여, 기존 비 동기 되돌림알고리즘의 개선 대상인 되돌림(backtracking)의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 멀티에이전트의 동적 우선순위탐색 알고리즘을 제안하였다.
열차운용이라 함은 열차의 출발과 도착 시간을 나타내는 열차번호들에 여러 객차들로 구성된 하나의 열차를 일컫는 열차 다이아(train DIAgram)들을 여러 제약조건을 고려하여 배정함으로서 열차 번호가 열차 다이아에 의해 운행될 수 있도록 열차운용 다이아를 작성하는 작업이다. 이러한 작업을 다수의 스케줄링 전문가들이 스케줄링 할 경우 많은 시간과 노력을 감수해야만 하며, 전문가의 실수로 인해 오류가 발생할 가능성이 있다. 뿐만 아니라, 복잡한 스케줄의 특성상 운용 비용이 적게 드는 스케줄 결과를 이끌어 내기가 어렵다. 본 연구에서는 열차운용 시스템을 구성하기 위해서 현재 철도청에서 사용하는 시스템을 분석하여, 열차운용 스케줄링 시스템을 모델링 하였고, 이에 모델링한 시스템을 바탕으로 CSP(Constraint Satisfaction Problems: 제약조건 만족 문제) 해결 기법을 적용하여 계산시간 및 계산 복잡성 면에서 효율적인 스케줄링을 행함과 동시에 비용 최적 함수를 적용함으로서 열차 운용 비용이 최소가 되는 열차운용 스케줄링 시스템을 구현하였다. 더불어, 시스템모델 검증과정의 하나로 과거 운용되었던 새마을호 열차시간표와 열차 데이터를 사용하여 열차 운용 및 운용 비용의 최적화를 실험하였다.
A heuristic method TABU-CSP using Tabu Search (TS) is described for solving Constraint Satisfaction Problems (CSPs). The method is started with a complete but inconsistent solution of a binary CSP and obtained in prespecified number of iterations either a consistent solution or a near optimal solution with an acceptable number of conflicts. The repair in the solution at each iterative step is done by using two heuristics alternatively. The first heuristic is a min-conflicts heuristic that chooses a variable with the maximum number of conflicts and reassigns it the value which leads to the minimum number of conflicts. If the acceptable solution is not reached after the search continued for a certain number of iterations, the min-conflict heuristic is changed and the variable selected least number of times is chosen for repair. If an acceptable solution is not reached, the method switches back to the min-conflict heuristic and proceeds further. This allowed the method to explore a different region of search space space for the solution as well as to prevent cycling. The demonstration of the method is shown on a toy problem [9]which has no solution. The method is then tested on various randomly generated CSPs with different starting solutions. The performance of the proposed method in terms of the average number of consistency is checked and the average number of conflicts is conflicts is compared with that of the Branch and Bound(BB) method used to obtain the same solution. In almost all cases, the proposed method moves faster to the acceptable solution than BB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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