• 산업경영시스템학회지
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• 제31권4호
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• pp.106-113
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• 2008

본 논문에서는 유한용량 재진입 생산라인에서의 스케줄링 문제에 대한 유전자적 접근 방법을 제안하였다. 알고리즘에서 사용되는 염색체의 구조는 워크스테이션의 버퍼레벨에 대한 모든 가능한 경우를 고려하여 정의되었으며, 염색체의 각 유전자에는 그에 대응되는 시스템 상태에서 우선 순위를 갖는 작업 단계의 값이 할당되도록 하였다. 또한, 제안된 알고리즘의 구현 방법으로서 워크스테이션의 버퍼와 프로세싱 자원을 할당할 때 작업 간 우선 순위를 고려하는 동시에 각 워크스테이션의 로컬 유휴 상태를 지양하는 우선순위 기반 랜덤화 정책 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 기존에 무한용량 재진입 생산라인 스케줄링 문제에 많이 이용되었던 휴리스틱과 비교하여 보다 효율적임을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제34권4호
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• pp.189-196
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• 2011

In this paper, we propose a logical control-based actor-critic algorithm as an efficient approach for the approximation of the capacitated fab scheduling problem. We apply the average reward temporal-difference learning method for estimating the relative value functions of system states, while avoiding deadlock situation by Banker's algorithm. We consider the Intel mini-fab re-entrant line for the evaluation of the suggested algorithm and perform a numerical experiment by generating some sample system configurations randomly. We show that the suggested method has a prominent performance compared to other well-known heuristics.