개선된 유전 알고리즘을 이용한 1차원부재의 최적배치

국문 초록 (Abstract)

기계 제작 및 건축 분야와 같이 많은 원자재를 사용하는 분야에서는 생산 단가를 줄이기 위한 노력을 해왔다. 생산 단가를 줄이기 위한 방법에는 두 가지가 있다. 첫 번째 방법으로는 못쓰고 버리는 원자재의 량을 최소화하는 것이고, 두 번째 방법으로는 재고량과 원자재의 시세를 감안하여 잘 사용하지 않는 원자재나 싼 원자재를 많이 사용하는 재고 문제를 고려한 방법이다. 지금까지는 이러한 분야에 대한 연구가 거의 없었으며, 최근에야 비로서 원자재의 량을 최소화하기 위하여 현장 경험을 바탕으로 한 휴리스틱한 방법을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 휴리스틱한 방법은 최적의 배치를 하는데 많은 시간이 필요한 단점이 있으며 재고 문제를 고려하지 않았다. 본 논문에서는, 최소의 소요 시간으로 버려지는 원재의 량을 최소화하는 부재의 조합을 찾을 수 있으며, 여러 원재들 중에서 정해진 개수만 사용거나 또는 정해진 개수 이상을 사용해야하는 원재가 있는 재고 문제를 해결할 수 있는 1차원 최적 배치 유전 알고리즘을 제안하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

We have made an effort to decrease the cost of productions in machinery or construction. There are two methods to decrease it. The first method is to minimize the origin material wasted and the second method is to consider the stock beams and the origin materials for the stock and the cost. there is not the study for this part until now and is the study using the huristic method based on their experiment in these days. However, it takes much times to do the first optimal arrangement in this method. In this paper, we can find the combination of the beam to minimize the quantity of origin material wasted, and propose the genetic algorithm for the first optimal arrangement to solve the stock problem that is the case of using the justified number of origin material or the case of using more than the justified number in many kind of origin material.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 1. 서론 = 1
• 1.1 연구 동기 = 1
• 1.2 연구목적 및 배경 = 2
• 2. 휴리스틱한 검색방법 = 5
• 2.1 조합최적화 문제 = 5
• 2.2 휴리스틱 검색법 = 6
• 3. 유전 알고리즘의 개요 = 12
• 3.1 유전 알고리즘 구성 = 13
• 3.2 유전 알고리즘 적용방법 = 14
• 3.2.1 교배방법 = 14
• 3.2.2 돌연변이 = 17
• 4. 유전 알고리즘을 이용한 최적화 수행 = 20
• 4.1 개체의 초기화 = 20
• 4.2 목적 함수 = 25
• 4.3 유전자 조작 = 26
• 4.4 재고 처리 문제 = 30
• 5. 시뮬레이션과 두 가지 방법의 비교 = 37
• 6. 결론 = 42
• ▣참고문헌 = 43