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.
A control panel layout method based on the constraint satisfaction problem(CSP) technique was developed to generate an ergonomically sound panel design. This control panel layout method attempts to incorporate a variety of relevant ergonomic principles and design constrains, and generate an optimal or, at least, a "satisfactory" solution through the efficient search algorithm. The problem of seeking an ergonomically sound panel design should be viewed as a multiple criteria problem, and most of the design objectives should be understood as constraints. Hence, a CSP technique was employed in this study for dealing with the multi-constraiants layout problem. The efficient search algorithm using "preprocess" and "look ahead" procedures was developed to handle the vast amount of computational effort. In order to apply the CSP technique to the panel layout procedure, the ergonomic principles such as spatial compatibility, frequency-of- use, importance, functional grouping, and sequence-of-use were formalized as CSP terms. The effectiveness of the developed panel layout method was evaluated by example problems, and the results clearly showed that the generated layouts took various ergonomic design principles into account.esign principles into account.
As one of the most important requirements for wireless sensor networks, prolonging network lifetime can be realized by minimizing energy consumption in cluster heads as well as sensor nodes. While most of the previous researches have focused on the energy of sensor nodes, we devote our attention to cluster heads because they are most dominant source of power consumption in the cluster-based sensor networks. Therefore, we seek to minimize energy consumption by minimizing the maximum(MINMAX) energy dissipation at each cluster heads. This work requires energy-efficient clustering of the sensor nodes while satisfying given energy constraints. In this paper, we present a constraint satisfaction modeling of cluster-based routing in a heterogeneous sensor networks because mixed integer programming cannot provide solutions to this MINMAX problem. Computational experiments show that substantial energy savings can be obtained with the MINMAX algorithm in comparison with a minimum total energy(MTE) strategy.
A constraint satisfaction problem (CSP) is a general framework that can formalize various application problems in artificial intelligence. In this paper, we will focus on an important subclass of distributed partial CSP called the distributed maximal CSP that can be applied to more practical kinds of problems. Specifically, we propose a method of solving distributed mammal CSPs using a combination of approximate and exact algorithms that yields faster optimal solutions than otherwise possible using conventional methods. Experimental results are presented that demonstrate the effectiveness of the proposed new approach.
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.
본 논문에서는 주파수 할당의 최적화를 위하여 제약만족문제의 모델링과 백트랙킹 탐색의 경험적 알고리즘을 제안한다. 연구의 목적은 주어진 서비스 영역에서 공동체 라디오 방송국의 개수를 최대화하면서 동시에 필요주파수를 최소화시키는 제약조건을 만족하는 주파수 할당이다. 본 연구는 효과적으로 해를 찾기 위하여 경험적 알고리즘을 제안하는데, 이것은 제한된 시간 안에 해를 찾는데 필요한 백트랙킹 횟수를 최소화하는 변수 순서와 값 순서에 관한 방법이다. 백트랙킹에서 불일치성을 늦게 발견하는 문제를 보완하기 위해서 일관성 강화기술 또는 제약 전파 방법을 사용한다. 백트랙킹 탐색과 일관성 강화 기술을 함게 사용함으로써 제약만족문제에 관한 보다 강력하고 효과적인 알고리즘을 얻을 수 있다. 본 논문은 또한 계산된 해와 이론적인 하한 값을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 성능 비교를 수행한다.
The erection in shipbuilding is the process to assemble all the blocks one by one in certain order and requires more leveled and efficient schedule than other processes do. However, erection schedule includes too many constraints to be systemized with simple programs and constraints are changed frequently. These difficulties make it rare to find automatic erection schedule generation system with load leveling ability. In this paper, a CSP (Constraint Satisfaction Problem)-based load leveling algorithm using a maximum load diminution technique is proposed and applied to the block erection scheduling of a dock in a shipyard. The result shows that it performs better than currently used scheduling method based on empirical logics. The maximum load of welding length and crane usage are reduced by 31.63% and 30.00% respectively. The deviation of resource usage amount also decreases by 8.93% and 7.51%.
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 완료시간을 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 기본적으로 다양한 제약조건을 만족해야 하는 제약만족 탐색 문제인 동시에, 각 선박의 희망 입출항 시간을 최대한 존중하면서 터미널의 운영 비용을 최소화할 수 있는 계획을 도출해야 하는 최적화 문제이기도 하다. 본 논문에서는 이 문제를 효과적으로 해결하기 위해 반복적 개선 탐색의 틀 내에서 제약만족 탐색기법을 적용하는 방안을 제시하고 있다. 실제 컨테이너 터미널에 대한 실험 결과 기존 알고리즘을 적용했을 때보다 더 좋은 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
강의시간표 문제(Lecture timetabling Problem)는 일주일을 기본으로 하는 특정 시간대 별로 학생(Course-class), 교수, 그리고 강의실과 같은 자원에 대한 스케줄링 문제로서 각각의 자원에 대하여 적절한 조합으로 제약조건들 사이의 충돌을 최소화하여 자원을 배치하는 할당문제이다. 강의시간표 문제는 수천 명 학생들에 대하여 개개인의 시간표를 작성해야 하므로 기하급수적으로 증가하는 탐색공간에 대하여 최악의 경우 탐색 시간이 지수적으로 증가하는 NP-complete Problem이다. 이러한 거대하고 복잡한 강의시간표 문제는 계층적으로 분할하여 기능별로 처리하면서 제약조건을 협상하도록 하는 각 모듈 단위의 에이전트를 구성하므로 좀 더 작고 단순한 문제로 변환될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 탐색 공간과 과잉-제약조건(Over-constraint)문제의 하나인 강의시간표 작성 문제를 분산제약조건 만족 문제 특성을 이용하고 다중 에이전트 구조를 사용하여 해결하는 강의시간표 자동화 시스템 설계를 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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