정보가 없습니다.
Schlably와 기존 알고리즘의 Job shop문제 스케줄링 결과 비교
- 진은서
- 인천대학교
- 작품구분일반형
- 공개여부비공개
- 카테고리전자, 유통/물류
- 등록일2023-06-06
- 팀원(공동개발자)박윤주, 서가은, 진은서
- 출품 경진대회2023 인천대 산업경영공학과 졸업작품 전시회
- 0
- 0
- 576
상세설명
1. 수행배경
- 효과적인 jssp 스케줄링 방법을 찾기 위한 알고리즘 성능 비교
2. 수행기간
- 2023.03.08~2023.06.06
- 1주차~4주차 : 주제 선정
- 5주차~7주차 : Schlably 데이터 파일 생성
- 8주차~10주차 : CPLEX 및 GA 실행
- 11주차~12주차 : GA 기초 설정 변경 및 Tardiness 계산
- 13주차 ~14주차 : 최종데이터로 알고리즘 실행 및 결과 비교
3. 개발작품 설명
- 다양한 알고리즘(Schlably, CPLEX, Genetic Algorithm)에서 jssp 문제를 해결
- makespan, tardiness, 실행시간을 비교하여 가장 효과적인 알고리즘 제시
4. 활용방안
- job shop 문제를 스케줄링 할 때 알맞은 알고리즘을 선택하도록 도울 수 있다.
소개 영상
소개 슬라이드
정보가 없습니다.
기타자료
비공개 자료입니다.