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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조문수
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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본 논문은 반도체 제조공정의 Queue Time이라는 제한시간 내 진행해야 하는 제약시간과 작업의 도착시간, 배치생산이라는 특성을 반영한 일정계획 문제를 정의하고, Heuristic 방법인 Rule Based Priority Scheduling Algorithm과 Meta Heuristic Algorithm중 하나인 Genetic Algorithm을 문제의 해법으로 제시한다.
수리모델 Solver의 경우 문제의 복잡도가 커질수록 연산시간이 느려지는 것을 확인하였고, Rule Based Priority Scheduling은 우선순위를 위한 규칙을 모두 탐색하며, 조건과 일치하지 않을 경우 문제의 해결이 불가능 한 것을 확인하였다. 유전 알고리즘은 문제의 복잡도가 커지게 되더라도 해를 찾는 시간이 상당히 짧고, 최적해와 거의 근사한 결과를 산출한다는 것을 확인하였다.
수리모델 Solver의 경우 문제의 복잡도가 커질수록 연산시간이 느려지는 것을 확인하였고, Rule Based Priority Scheduling은 우선순위를 위한 규칙을 모두 탐색하며, 조건과 일치하지 않을 경우 문제의 해결이 불가능 한 것을 확인하였다. 유전 알고리즘은 문제의 복잡도가 커지게 되더라도 해를 찾는 시간이 상당히 짧고, 최적해와 거의 근사한 결과를 산출한다는 것을 확인하였다.
목차
국문초록 ⅴ영문초록 ⅵ제 1 장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구의 목적 및 구성 2제 2 장 관련연구 42.1 일정계획 문제 42.1.1 JSSP(Job Shop Scheduling Problem) 52.1.2 FSSP(Flow Shop Scheduling Problem) 6제 3 장 문제정의 및 알고리즘 93.1 문제정의 93.2 수리모델 103.3 알고리즘 133.3.1 Rule Based Priority Scheduling 133.3.2 Genetic Algorithm 15제 4 장 성능평가 204.1 실험환경 204.2 실험방법 204.3 성능평가 21제 5 장 결론 285.1 연구요약 285.2 향후연구 28참고문헌 29
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