[논문 리뷰] Integrating Genetic Algorithm, Tabu Search Approach for Job Shop Scheduling

R. Thamilselvan, P. Balasubramanie|ArXiv.org|2009. 06. 27.

Scheduling and Optimization AlgorithmsEngineering참고 문헌 13인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 NP-완전한 작업장 스케줄링(JSS) 문제를 최소화하는 제작기간(makespan)을 목표로 하여 유전 알고리즘(GA)과 타부 검색(TS)을 융합한 하이브리드 메타휴리스틱을 제안한다. 이 방법은 GA를 통해 전역 탐색을 수행하고, TS를 통해 局소 강화를 실시하여, 개별적으로 사용할 경우보다 더 효율적으로 최적 또는 근사 최적의 해를 도출한다.

ABSTRACT

This paper presents a new algorithm based on integrating Genetic Algorithms and Tabu Search methods to solve the Job Shop Scheduling problem. The idea of the proposed algorithm is derived from Genetic Algorithms. Most of the scheduling problems require either exponential time or space to generate an optimal answer. Job Shop scheduling (JSS) is the general scheduling problem and it is a NP-complete problem, but it is difficult to find the optimal solution. This paper applies Genetic Algorithms and Tabu Search for Job Shop Scheduling problem and compares the results obtained by each. With the implementation of our approach the JSS problems reaches optimal solution and minimize the makespan.

연구 동기 및 목표

• NP-완전한 작업장 스케줄링(JSS) 문제의 계산적 비가역성 문제를 해결하기 위해.
• 유전 알고리즘의 전역 탐색 능력과 타부 검색의 국소 강화 기능을 융합하여 해의 품질과 수렴 속도를 향상시키기 위해.
• 일련의 작업과 기계들 사이에서 모든 작업을 완료하는 데 소요되는 총 시간인 제작기간을 최소화하기 위해.
• 단독으로 사용되는 GA 및 TS 방법과 비교하여 하이브리드 접근법의 성능을 평가하기 위해.
• 복잡한 스케줄링 문제 해결에 있어 하이브리드 메타휴리스틱의 효과성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 알고리즘은 각 염색체가 스케줄을 표현하는 작업 순서의 유전 표현을 사용한다.
• 교차 및 변이 연산자가 유전 알고리즘 단계에서 새로운 후보 해를 생성하기 위해 적용된다.
• 타부 검색은 국소 이웃 영역을 반복적으로 탐색하여 국소 최적해에 갇히는 것을 방지하기 위해 적용된다.
• 타부 목록은 최근에 탐색한 해를 다시 방문하는 것을 방지하여 다양화를 향상시킨다.
• 하이브리드 프레임워크는 GA 기반 탐색과 TS 기반 이용 간을 번갈아가며 해의 품질과 탐색 효율성의 균형을 유지한다.
• 적합도 평가 기준은 주 목표 함수인 제작기간 최소화에 기반한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 유전 알고리즘과 타부 검색의 통합이 개별적으로 사용될 경우보다 더 나은 제작기간 결과를 도출할 수 있는가?
• RQ2 표준 JSS 기준 테스트 케이스에서 하이브리드 접근법은 수렴 속도와 해 품질 측면에서 어떻게 성능을 발휘하는가?
• RQ3 타부 목록 메커니즘이 순환 방지를 통해 탐색 과정의 향상과 다양화를 어느 정도 향상시키는가?
• RQ4 전역 탐색 전략과 국소 탐색 전략의 조합이 최적 또는 근사 최적 스케줄을 더 빨리 식별하는 데 기여하는가?
• RQ5 다양한 작업장 스케줄링 인스턴스에 대해 하이브리드 알고리즘은 얼마나 강건한가?

주요 결과

• 하이브리드 GA-TS 접근법은 기준 작업장 스케줄링 인스턴스에 대해 최적 또는 근사 최적의 해를 도출하였다.
• 단독으로 사용되는 유전 알고리즘에 비해 수렴 속도가 크게 향상되었다.
• 타부 검색의 도입으로 국소 탐색 능력이 향상되어 국소 최적해에 갇히는 위험성이 감소하였다.
• 해 품질과 계산 효율성 측면에서 개별 GA 및 TS보다 본 연구에서 제안한 방법이 뛰어났다.
• 제작기간이 효과적으로 최소화되어 하이브리드 전략의 효과성을 입증하였다.
• 결과는 복잡한 스케줄링 문제 해결에 있어 전역 탐색(GA)과 국소 강화(TS) 간의 상호보완적 상호작용이 유효함을 검증한다.