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m기계플로샵문제에 있어서 총지연시간 최소화: 발견적 방법 및 유사발견적 방법의 고찰과 평가

전문가 제언: ○ 플로샵 일정(flowshop scheduling) 문제는 조합으로 최적화하는 문제 중에 하나이다. 플로샵에는 m개 기계(machine)로 처리해야할 n개 작업(job)이 있다. 이 문제에 대한 일반적인기준은 최장완료시간(maximum completion time), 최소화 또는 공정시간(makespan), 그리고 작업 만기일이 있을 경우에 총지연시간(toatal tardiness)을 최소화하는 것을 목적으로 하고 있다.

○ 정확한 해는 순열(permutation) 일정으로 구하거나, 분지한계(branch and bound) 기법으로 구한다. 그러나 이 방법은 약간의 작업과 기계수가 둘 이상에 되면 거의 실행이 불가능하다. 이에 우선처리규칙(despatching rule)과 구조적(constructive) 및 개량 발견적 방법(improvement heuristics)이 제시되었으며, 뒤이어 변형발견적 방법(metaheuristics)이 제기되었다.

○ 지금까지, 각 연구별로 제한된 기법 비교가 있었으나, 본 연구에서는 전체적인 비교기준 설정 후에 기준에 의해 문제를 생성하고 해를 구하여 RDI(Relative Deviation Index)를 구하여 ANOVA와 Friedman test를 실시하고 Tukey intervals로 표정(表定)을 하여, 여러 기법을 비교해보았다.

○ 비교 결과 발견적 방법 중에는 Kim, Lim, 그리고 Park이 제안한 ENS2와 ENS1이 다른 발견적 방법보다 우수했다. 일반적으로 변형발견적 방법은 발견적 방법보다 우수했으며, 변형적 방법 중에서는 simulated annealing 기법으로 국지탐색을 하는 방법이 우수 했다.

○ 지금까지, 변형발견적 방법은 simulated annealing(모의풀림), tabu search(금기탐색), genetic algorithm(유전자계산법) 등이 기본인데, 이외에 전혀 다른 기법으로 좋은 결과를 얻을 수 있는 방안을 개발하는 문제가 대두되고 있다.

저자: Eva Vallada, Ruben Ruiz, Gerardo Minella
자료유형: 학술정보