우선순위기반 GA을 사용한 다목적 공급 체인망의 최적화

국문 초록 (Abstract)

공급 체인망(Supply Chain Network) 기반 생 산 유통 시스템에서는 제품의 주문, 재료 및 부품의 조달, 제품의 생산 및 배송과 같은 여 러 단계의 공급 체인으로서 네트워크 모델로 정식화한다. 일반적으로 공급 체인망은 공급자 ( s u p p l i e r ) -제조(ma n u f a c t u r i n g ) -배송(transportation & storage)-고객(customer)으로 구성된 3 단계의 공급 체인망에서는 다수의 제약 조건을 가진 다목적 네트워크 모델로서 정식화되어 NP-hard 조합 최적화 문제가된다. 따라서 이러한 다목적 네트워크 모델들은 종래의 해법으로는 풀기가 매우 힘들다. 따라서 본 논문에서는 다목적 네트워크 모델의 최적화를 이행하기 위하여 메타 휴리스틱 기법들 중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘을 이용한 해법에 다루고자 한다. 여기에서는 유전 알고리즘의 유전자 표현을 우선순위 기반 인코딩과 디코딩을 사용하고, 평가로서는 랜덤 가중치 부과법과 적응 가중치 부가법을 이용하여 수치 실험을 통해 그 성능에 대하여 비교를 한다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 1. 다목적 공급 체인망
• 2. 다목적 공급 체인망 모델과 정식화
• 3. 우선 순위 기반 GA에 의한 해법
• 4. 수치 실험
• 5. 결론
• 참고 문헌