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학술저널
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강민구 (아주대학교) 오지웅 (카를로) 이유철 (클래드코리아 원주) 박기진 (아주대학교) 박상철 (아주대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제25권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
67 - 76 (10page)
DOI
10.7315/CDE.2020.067

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One-dimensional cutting stock problem (1DCSP) is a problem mainly applied in the pipes, cables, and paper rolls industries, and it is a problem of minimizing the trim loss of the stock while satisfying the demand of orders. 1DCSP can be solved by the integer linear programming to get an optimal solution. However, the computation time is exponentially increased depending on the number of types of orders and its quantity demanded. Although many heuristic methods have been proposed to solve the problem, it is difficult to develop a heuristic method that always provides a good solution to various problems due to the performance that is highly dependent on problem domain. In this paper, we propose a method to generate observations by producing various 1DCSPs, and then use the artificial neural network (ANN) algorithm to select the heuristic method that provides a good near-optimal solution for any 1DCSP. ANN models were implemented using the Sequential module of TensorFlow 2.0 Keras. According to the experimental results, the minimum value of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), accuracy, precision and recall are found with specific combination of parameters of batch size, epoch number and optimizer.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Heuristics for 1DCSP
3. Developing ANN Models for 1DCSP
4. Performance Evaluation
5. Conclusions
References

참고문헌 (17)

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