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동적 로트결정을 위한 Meta-heuristics 기법: 해법 접근의 비교 검토

전문가 제언: ○ 로트결정 문제는 궁극적으로 최적화 문제로 귀결되는데 최적화 문제의 해를 구하기 위해 여러 가지 최적화 알고리즘이 적용될 수 있다. 메타-휴리스틱(Meta-heuristics) 방법들의 복잡도에 따른 발생하는 여러 문제점들을 해결하기 위한 것이다.

○ 메타-휴리스틱 방법들의 복잡도에 따른 발생하는 여러 문제점들을 해결하기 위한 대안으로써 대표적인 근사 최적화 기법인 반응표면 기법(RSM, Response Surface Method), 신경망 기법(RN, neural network), 크리깅 기법(Kriging method) 등에 대한 연구와 메타-휴리스틱 방법들과의 비교 검증이 필요하다. 이러한 최적화 근사 기법은 비선형적 거동에 대한 근사 특성을 이용한다.

○ 실제적인 로트결정 문제를 해결하기 위해서는 불확실성을 고려할 수 있는 최적화 알고리즘이 요구되는데 통계적인 최적화 방법(Stochastic algorithm)에 대한 연구와 기존의 메타-휴리스틱 방법과의 통합에 대한 연구와 응용이 필요하다.

○ 산업현장에서의 실질적인 로트결정을 수행하기 위해서는 이산적인 로트결정과 계획 문제에 대한 해를 제공할 수 있는 메타-휴리스틱 방법에 기반을 둔 연구가 절실히 필요하다.

○ 로트결정 문제를 효율적으로 해결하기 위해서는 수학적인 최적화 이론 연구와 이론 보완을 수행하여야 한다. 또한 국부적인 최적 해가 아닌 절대적인 최적 해를 구할 수 있는 최적화 알고리즘 개발에 대한 연구가 요구된다.

저자: Jans, R; Degraeve, Z; AF Jans, Raf; Degraeve, Zeger
자료유형: 학술정보