• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1702-1710
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• 2009

본 논문은 rework 발생확률을 고려하는 병렬기계 스케줄링 문제를 위해 문제공간기반 탐색 알고리즘을 제안한다. 각 기계와 작업유형별로 rework 발생확률이 존재하며 이것은 자동화된 공정에서 과거데이터로부터 산출가능하다. 스케줄링 문제의 데이터 벡터 (가공시간, 납기, 셋업시간, rework확률)를 교란시킴으로써 이웃해를 생성하고 이로부터 도출된 해는 EDDR이라는 효과적인 휴리스틱을 이용하여 평가한다. 제안된 알고리즘은 납기지연의 최대값과 rewok 발생 작업수로 평가함으로써 제품의 품질과 납기수준을 동시에 고려할 수 있도록 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4174-4181
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• 2010

본 논문은 비안정적인 재작업 발생확률이 존재하는 제조공정을 위한 적응형 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 Q-학습 알고리즘은 강화학습 기반의 Q-학습과 인공신경망을 결합한 알고리즘으로써 재작업확률이 불안정한 상황의 제조공정에 대해 학습을 통해 적응력을 가질 수 있도록 고안되었다. 제안 알고리즘은 평균지연시간을 척도로 그 성능을 평가하였고, 기존의 작업할당 알고리즘들과 다양한 실험 시나리오를 기반으로 비교함으로써 그 우수성을 보이도록 한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.1180-1180
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• 2010

본 연구는 비안정적인 rework 발생 확률 자체가 납기 및 제품 품질에 매우 나쁜 영향을 미치는 복잡한 제조공정을 대상으로 rework 발생 확률의 변화에 따라 작업의 투입정책(dispatching policy)을 동적으로 변화시킬 수 있는 스케줄링 기법을 제안한다. 본 연구에서는 강화학습(reinforcement learning) 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변화하는 rework 발생 확률을 기반으로 작업 투입정책의 모수를 동적으로 조정함으로써 효율적인 투입계획을 수립하는 적응형 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 다양한 현실적인 시나리오를 개발하여 그 성능을 테스트한다.