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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 53 - 76 (24page)
- DOI
- 10.7838/jsebs.2022.27.4.053
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본 연구에서는 작업물 전용 이종병렬설비에서 납기지연시간과 셋업 횟수를 최소화하는 일정계획 문제를 고려한다. 본 연구에서 고려하는 일정계획 문제는 NP-hard 문제이고, 일반적인 이종병렬설비 문제에 셋업, 작업물 전용 설비 제약, 예방정비, 작업물 분할 제약이 추가되어 더욱 어려운 문제로 간주된다. 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 일정계획 수립 모델을 제안한다. 제안한 모델은 셋업 횟수, 납기지연시간, 작업물 분할비율 관점에서 설비에 연속적으로 할당되는 작업물들의 의존성을 학습할 수 있도록 설계되었다. 실험 결과, 제안하는 모델이 우선순위 규칙 기반의 일정계획 수립 모델보다 납기지연시간과 셋업 횟수를 최소화하는 일정계획을 도출하였다. 특히, 납기지연시간을 더 자주 발생시키는 일정계획 문제에서 다른 일정계획 수립 모델보다 높은 성능을 보였다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 연구
3. 제안 기법
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References
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