조합최적화 문제

소개글

"조합최적화 문제"에 대한 내용입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론
1. 필요성
2. 문제점
3. 기존 접근 방법
4. 해결방법
5. 조합 최적화 정의
6. 대표적인 문제
7. 순회 세일즈맨 문제
8. 강화학습을 이용한 접근방법

Ⅲ. 결론

Ⅳ. 참고문헌

본문내용

I. 서론
제조업 제품의 생산방식이 고도화되고 복잡해짐으로 인하여 생산능력을 효율적으로 사용하기가 어려워지고 있다. 제조공정의 효율성을 방해하는 대표적인 요인으로는 작업 물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용이 있다. 특히 반도체 공저오가 같이 고가의 생산 장비를 사용하는 공정은 장비의 효율적인 사용이 매우 중요하다. 이러한 측면에서 최근에 강화학습을 이용한 조합 최적화 문제해결을 통하여 스케줄링문제를 해결하고 있는데 본 보고서에서는 이에 대해 알아보도록 하겠다.

II. 본론
1. 필요성
- 효과적인 일정계획 수립 시스템의 도입은 막대한 비용을 절감시킬 수 있는 최선의 방안이다.
-> 작업물 종류 변경 횟수를 최소화 + 납기 준수를 최대화
- 상호 충돌하는 의사결정인 납기 준수를 최대화하는 것과 작업물 종류 변경으로 인한 작업 준비 비용을 최소화하는 것 사이에서 균형을 유지하는 것은 매우 어렵다.
- 예) 반도체/LED Photo 공정 : 작업물 종류변경시 Mask를 교체해야 하며, 타이어 가류 공정에서는 타이어 모양이 새겨진 몰드를 교체해야 하므로 작업 준비 비용이 발생한다.

참고 자료

https://makinarocks.github.io/Neural-Combinatorial-Optimization/
유우식(2019), 납기 위반 및 셋업 최소화를 위한 강화학습 기반의 설비 일정계획 모델