우리는 다목표통합공정계획화 및 일정작성문제(MOIPPS)문제에 대하여 유전알고리듬과 혼성화된 반디알고리듬을 리용하여 파레토풀이모임을 얻기 위한 방법을 제안하고 몇가지 성능평가문제들에 대한 계산실험을 통하여 효과성을 검증하였다.
특히 다목표를 가지는 통합공정계획화 및 일정작성(MOIPPS)문제는 거대한 탐색공간과 복잡한 기술적제한들을 가지며 효과적인 풀이를 얻는데서 상당한 어려움을 가지고있으며 이로부터 메타발견법에 기초한 풀이알고리듬들이 적극 도입되고있다.
유전알고리듬(GA)이 일정작성문제에 매우 적합한 염색체표현방식과 복잡한 풀이공간에서 풀이들을 효과적으로 탐색할수 능력을 가지고있는 한편 반디알고리듬(FA)는 빠른 수렴속도와 높은 다봉성탐색능력을 가지므로 아주 좋은 대역탐색능력을 가진다.
우리는 MOIPPS문제를 해결하기 위하여 GA와 FA의 우점을 결합한 혼성알고리듬(GAFA)을 개발하였다.
구체적으로 GA의 유전자부호화방식과 유전연산방식을 FA의 탐색흐레임워크에 결합하시키고 FA의 유인력에 기초한 이동방식을 GA의 교잡 및 변이연산자를 리용하여 재정의하였으며 3개의 MOIPPS문제에 대한 실험을 통하여 진행되여 제안된 혼성알고리듬의 효과성을 검증하였다.
이상의 연구결과는 잡지 《Journal of Industrial and Management Optimization》에 《Firefly algorithm hybridized with genetic algorithm for multi-objective integrated process planning and scheduling》(https://doi.org/10.3934/jimo.2024003)의 제목으로 출판되였다.
