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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
발행연도
1994.10
수록면
311 - 314 (4page)

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코스 스케줄링 문제는 복잡하게 연관되어 있는 많은 자원과 대부분의 기호적 제약 조건으로 이루어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 수학적 해결 기법에 기반을 두고 있는 기존의 OR(Operations Research)적 접근 방법보다 기호적 제약 조건에 기반을 두고 휴리스틱을 다루기에 효과적인 AI(Artificial Intelligence)적 접근 방법이 더 효율적이다. 본 연구는 AI적 접근 방법에 기반을 두고 코스 스케줄링 문제를 해결하는 시스템을 구현하는데 있어서 시스템을 메타-레벨의 제어를 통하여 초기 스케줄링(predictive scheduling)과 동적 재스케줄링(reactive scheduling)을 관리하도록 하였다. 먼저 메타-프로그램이 초기 스케줄링을 수행할 때에는 휴리스틱을 적용하여 해를 구하기 위한 탐색 공간을 크게 줄이도록 하였고, 문제에 적합한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 통해 불일치되는 해의 공간을 미리 검사하여 제외시킴으로써 백트랙킹의 발생횟수를 최소화하였다. 또한 이에 대한 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교, 분석하였다. 그리고 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타-프로그램이 동적 재스케줄링을 수행함에 있어서는 제약 조건을 이용한 휴리스틱을 적용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘의 모델을 제시하였다.

목차

요약

1. 서론

2. 문제 정의

3. 코스 스케줄링 문제에 적용된 해결 기법

4. 실험 결과

5. 동적 재스케줄링 모델

6. 결론 및 향후 연구

참고 문헌

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