• 경영과학
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• 제29권2호
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• pp.143-155
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• 2012

The purpose of this study is to formulate and solve the scheduling problem to heat-treatment process in forging process and apply it to industries. Heat-treatment is a common process in manufacturing heavy forged products in ship engines and wind power generators. Total complete time of the schedule depends on how to group parts and assign them into heat furnace. Efficient operation of heat-treatment process increases the productivity of whole production system while scheduling the parts into heat-treatment furnace is a combinatorial problem which is known as an NP-hard problem. So the scheduling, on manufacturing site, relies on engineers' experience. To improve heat-treatment process schedule, this study formulated it into an MIP mathematical model which minimizes total complete time. Three methods were applied to example problems and the results were compared to each other. In case of small problems, optimal solutions were easily found. In case of big problems, feasible solutions were found and that feasible solutions were very close to lower bound of the solutions. ILOG OPL Studio 5.5 was used in this study.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.563-570
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• 2004

Genetic algorithms have been successfully applied to various optimization problems belonging to NP-hard problems. The sequential ordering problems(SOP) and the job shop scheduling problems(JSP) are well-known NP-hard problems with strong influence on industrial applications. Both problems share some common properties in that they have some imposed precedence constraints. When genetic algorithms are applied to this kind of problems, it is desirable for genetic operators to be designed to produce chromosomes satisfying the imposed precedence constraints. Several genetic operators applicable to such problems have been proposed. We call such genetic operators precedence-preserving genetic operators. This paper presents three existing precedence-preserving genetic operators: Precedence -Preserving Crossover(PPX), Precedence-preserving Order-based Crossover (POX), and Maximum Partial Order! Arbitrary Insertion (MPO/AI). In addition, it proposes two new operators named Precedence-Preserving Edge Recombination (PPER) and Multiple Selection Precedence-preserving Order-based Crossover (MSPOX) applicable to such problems. It compares the performance of these genetic operators for SOP and JSP in the perspective of their solution quality and execution time.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권4호
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• pp.310-330
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• 2012

Scheduling is an important tool for a manufacturing system, where it can have a major impact on the productivity of a production process. In manufacturing systems, the purpose of scheduling is to minimize the production time and costs, by assigning a production facility when to make, with which staff, and on which equipment. Production scheduling aims to maximize the efficiency of the operation and reduce the costs. In order to find an optimal solution to manufacturing scheduling problems, it attempts to solve complex combinatorial optimization problems. Unfortunately, most of them fall into the class of NP-hard combinatorial problems. Genetic algorithm (GA) is one of the generic population-based metaheuristic optimization algorithms and the best one for finding a satisfactory solution in an acceptable time for the NP-hard scheduling problems. GA is the most popular type of evolutionary algorithm. In this survey paper, we address firstly multiobjective hybrid GA combined with adaptive fuzzy logic controller which gives fitness assignment mechanism and performance measures for solving multiple objective optimization problems, and four crucial issues in the manufacturing scheduling including a mathematical model, GA-based solution method and case study in flexible job-shop scheduling problem (fJSP), automatic guided vehicle (AGV) dispatching models in flexible manufacturing system (FMS) combined with priority-based GA, recent advanced planning and scheduling (APS) models and integrated systems for manufacturing.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권5호
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• pp.241-246
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• 2015

스테레오 대응 문제(Stereo Correspondent Problem)를 해결하기 위해 다양한 방법들이 시도되고 있지만 정확도의 편차가 심하다. 이 중 입력영상의 세그먼테이션 정보를 이용하여 접근하는 방법은 인간의 인식과 유사하여 많은 연구가 진행되고 있다. 세그먼트 정보와 초기 시차(disparity)값을 이용하여 단일한 해만을 구하는 기존 방법을 본 논문에서는 NP-hard 문제로 시각을 전환하여 해결하는 새로운 방법으로 제안하였다. 제안한 방법의 유용성 검증을 위해 잘 알려진 실험 데이터로 실험하고 그에 따른 결과를 분석하였다. 기존 방식에 비해 제안된 방법은 시간에서는 불이익이 있지만 정확도에서는 어느 정도 유용한 결과를 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.323-328
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• 2006

단백질 분석에 사용하는 이차원 젤 영상에서 단백질은 반점으로 나타난다. 같은 세포에서 추출한 두 젤 영상을 비교하면 같은 단백질은 비슷한 위치의 반점으로 나타난다. 정상 세포와 암 세포의 젤 영상을 비교하면 달라진 단백질을 알 수 있으므로 이는 신약개발의 중요한 정보가 된다. 젤 영상은 생물학적 실험 방법으로 만들어지므로 반점의 위치가 일정하지 않아 자동으로 정합하기 매우 어렵고, 이 문제는 NP-hard임이 밝혀졌다. NP-hard 문제를 푸는 방법으로 신경회로망이 널리 쓰이므로 그 중 젤 영상 정합에 적당한 홉필드 신경망으로 문제를 해결하였다. 두 젤 영상의 반점의 위치와 거리를 매개변수로 하는 에너지 함수를 정의하였고, 이 에너지 함수가 최소로 되는 두 반점이 같은 단백질이라 판정한다. 에너지 함수는 검토중인 반점뿐만 아니라 이웃한 반점도 함께 검사하도록 하여 단순한 거리 개념만이 아니라 전체 반점의 형태를 반영하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.341-346
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• 2008

Minimum Weight Triangulation (MWT) 는 최적화 문제로서 주어진 그래프에 대한 최소 무게 삼각화를 계산하는 문제이다. 본 문제는 많은 다른 그래프 문제들처럼 일반 그래프에 대하여 NP-hard 계열의 문제로 알려져 있으며 지금까지 simulated annealing 및 유전 알고리즘 등 heuristic algorithm 들이 제시되어 왔다. 본 논문에서는 MWT 문제에 대하여 GA-FF 라 불리우는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 그성능이 기존의 유전 알고리즘보다 더욱 효율적임을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.73-82
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• 2011

메타 휴리스틱 알고리즘을 이용해 TSP (Traveling Salesman Problem) 문제를 풀고자 하는 많은 시도가 이루어지고 있다. TSP 문제는 대표적인 NP_Hard 문제로 탐색 알고리즘이나 최적화 알고리즘을 실험하는데 많이 사용되고 있으며, 복잡한 사회의 많은 문제들의 표준 모델로 제시되고 있다. 본 논문에서는 2009년 제안된 MINE 알고리즘을 TSP 에 적용시켜 메타 휴리스틱 알고리즘으로서의 탐색성능을 알아보고자 하였다. 이에 S-MINE (Search - MINE) 알고리즘을 제안하였으며, TSP 에 적용하여 그 결과를 고찰하였다.

• 경영과학
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• 제24권1호
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• pp.63-76
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• 2007

To realize the mass customization entails the optimized supply chain design for efficiently producing and delivering the various products. In this study, we considered the problem obtaining the optimized production policy under the situation wherein the multiple products are apportioned into multiple parallel production facilities. More specifically, the production set-up costs incurs according to whether the production facilities are utilized or not. The facility-dependent set-up costs increase the problem complexity in solving the production apportioning problem for multiple products. This problem can be formulated as concave minimization problem, which is known as NP-hard problem. In this paper, a heuristic algorithm is proposed to solve two conjoint problems : one is to select the cost-effective facilities from alternative multiple production facilities and the other is to apportion the production lot to those selected facilities.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.601-607
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• 2010

본 논문의 목적은 보다 빠르고 수월하게 현장의 상황을 반영하여 NP-hard 철도 궤도 유지보수 일정계획을 최적화할 수 있는 Binary Artificial Bee Colony Algorithm (BABC) 휴리스틱 알고리즘을 제안하는 것이다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하여 빠른 시간 또는 사용자가 제시하는 시간 내에 최적해 또는 최선 해를 제시할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하여 30, 60, 100, 200개 작업의 궤도 유지보수 일정계획 문제의 실험 및 분석을 통하여 목적식 값을 최대화할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.609-612
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• 2008

G = (V, E) 를 단순 무방향성 그래프라 하자. Minimum Vertex Cover (MVC) 문제는 C 를 V 의 부분 집합이라 할 때 모든 간선들이 C 내의 최소 한 개 정점과 인접하게 되는 최소 집합 C 를 계산하는 것이다. 다른 많은 그래프 이론 문제와 마찬가지로 본 문제도 NP-hard 문제임이 증명되었다. 본 논문에서는 MVC 문제를 위한 LeafGA 라는 새로운 유전 알고리즘을 제시하며 또한 제시된 알고리즘을 널리 알려 진 기준 그래프들에 적용함으로써 그 효용성을 보인다.