The course timetabling problem is a problem assigning a set of subjects to the given classrooms and different timeslots, while satisfying various hard constraints and soft constraints. This problem is defined as a constraint satisfaction optimization problem and is known as an NP-complete problem. Various methods has been proposed such as integer programming, constraint programming and local search methods to solve a variety of course timetabling problems. In this paper, we propose an iterative improvement search method to solve the problem based on constraint programming. First, an initial solution satisfying all the hard constraints is obtained by constraint programming, and then the solution is repeatedly improved using constraint programming again by adding new constraints to improve the quality of the soft constraints. Through experimental results, we confirmed that the proposed method can find far better solutions in a shorter time than the manual method.
In this paper, we show an application of constraint logic programming to the operation scheduling on machines in a job shop. Constraint logic programming is a new genre of programming technique combining the declarative aspect of logic programming with the efficiency of constraint manipulation and solving mechanisms. Due to the latter feature, combinatorial search problems like scheduling may be resolved efficiently. In this study, the jobs that consist of a set of related operations are supposed to be constrained by precedence and resource availability. We also explore how the constraint solving mechanisms can be defined over a scheduling domain. Thus the scheduling approach presented here has two benefits: the flexibility that can be expected from an artificial intelligence tool by simplifying greatly the problem; and the efficiency that stems from the capability of constraint logic programming to manipulate constraints to prune the search space in an a priori manner.
제약식 프로그래밍과 최적화 솔버는 공통된 문제를 풀기 위한 해법으로서 서로 다른 영역에서 발전되어왔다. 특히 제약식 확산법과 선형 계획법은 두 영역의 주된 기법으로서 조합 최적화 문제를 푸는데 함께 사용될 수 있는 통합가능한 보완 기법들이다. 지금까지 이를 통합하기 위한 시도는 주로 한 기법을 다른 기법의 모형 틀안에 포함시키는 것이었다. 본 논문은 둘의 통합을 통한 잇점들은 충분히 사용하기 위해서는 모형 역시 통합될 필요가 있음과 그 모형 통합의 틀을 보이고 그 틀 안에서 어떻게 두 기법의 솔버의 수준으로 통합되어 새로운 혼합 솔버를 구축할 수 있는지를 보인다.
제약 만족 최적화 문제는 복잡한 제약 조건을 포함하는 동시에 비용을 최소화하는 최적화 문제로 정의된다. 지역 탐색과 제약 프로그래밍은 각각 이와 같은 문제의 해결을 위한 도구로서 활용되어 왔다. 본 논문에서는 탐색 성능 향상을 위해 지역 탐색과 제약 프로그래밍을 결합하는 방안을 제시하고 있다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색을 사용한다. 그러나 지역 탐색만을 사용할 경우 제약 조건을 모두 만족하는 실행 가능한 이웃해를 생성하는 것이 매우 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 이웃해 생성을 위한 도구로 제약 프로그래밍을 도입하였다. 가중치가 부여된 N-Queens 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 통해 탐색 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권2호
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pp.61-80
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2016
The wireless mesh network (WMN) is a next-generation technology for data networking that has the advantage in cost and the flexibility in its construction because of not requiring the infra-structure such as the ethernet. This paper focuses on the optimal link scheduling problem under the wireless mesh network to effectuate real-time streaming by using the constraint programming. In particular, Under the limitation of half-duplex transmission in wireless nodes, this paper proposes a solution method to minimize the makespan in scheduling packet transmission from wireless nodes to the gateway in a WMN with no packet transmission conflicts due to the half-duplex transmission. It discusses the conflicts in packet transmission and deduces the condition of feasible schedules, which defines the model for the constraint programming. Finally it comparatively shows and discusses the results using two constraint programming solvers, Gecode and the IBM ILOG CP solver.
본 연구에서 제약식프로그래밍을 이용하여 제약식 있는 동적계획법 모형을 푸는 한 방법을 제시한다. 현재 제약식 있는 동적계획법을 다루는 방법은 각 단계별 제약식들의 상태를 일반적인 동적계획법의 상태공간에 추가하여 마치 제약식이 없는 동적계획법 방식을 적용하는데 반해, 이 연구에서 제시하는 방식은 제약식의 상태가 제약식프로그래밍의 변수 도메인으로 표현되고 저장된다. 계산에 있어서도 일반적인 동적계획법의 벨만방정식의 해법과 함께 제약식을 다루기 위한 제약식프로그래밍의 확산-추론 방법을 사용하는 하이브리드 방식을 따른다. 이 두가지 방식의 비교를 위해 특별히 장기 자동차 렌탈 문제를 제시하고 이 문제의 단순화된 모형을 중심으로 다른 방식으로 해결하는 과정을 보고 그 장단점을 논한다.
The course timetabling problem is a kind of very complex combinatorial optimization problems, which is known as an NP-complete problem. Sometimes a given course timetabling problem can be accompanied by many constraints. At this time, even if only one constraint is violated, it can be an infeasible timetable. Therefore, it is very difficult to make an automated course timetabling system for a complex real-world course timetabling problem. This paper introduces an automated course timetabling system using constraint programming. The target problem has 26 constraints in total, and they are expressed as 24 constraints and an objective function in constraint programming. Currently, we are making a timetable through this system and applying the result to the actual class. Members' satisfaction is also much higher than manual results. We expect this paper can be a guide for making an automated course timetabling system.
Constraint Programming is an appealing technology for modeling and solving various real-world problems. and metaheuristic is the most successful technique available for solving large real-world vehicle routing problems. Constraint Programming and metaheuristic are complementary to each other. This paper describes how iterative improvement techniques can be used in a Constraint Programming framework(LOG Solver and ILOG Dispatcher) for Vehicle Routing Problem. As local search gets trapped in local solution, the improvement techniques are used in conjunction with metaheuristic method.
Resource Constrained Dynamic Multi-Projects Scheduling (RCDMPS) is intended to schedule activities of two or more projects sequentially arriving at die shop under restricted resources. The aim of this paper is to develop a new problem solving method for RCDMPS to make an effect schedule based by constraint programming. The constraint-based scheduling method employs ILOG Solver which is C++ constraint reasoning library for solving complex resource management problems and ILOG Schedule which is a add-on library to ILOG Solver dedicated to solving scheduling problems. And this method interfaces with ILOG Views so that the result of scheduling displays with Gantt chart. The scheduling method suggested in this paper was applied to a company scheduling problem and compared with the other heuristic methods, and then it shows that the new scheduling system has more preference.
In this paper we present a model for the maintenance routing construction and the trainset allocation (maintenance routing problem). The model solves the maintenance routing problem using column generation algorithm which was used to combine constraint programming and linear programming. Ilog-cplex was used to solve the linear programming model and Ilog-solver was used to solve the constraint programming model. The computational experience is also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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