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문제 정의
- 각 작업장에서 기계대수와 로컬버퍼의 수들의 조합으로 형성되는 수많은 시스템구성들 때문에 full enumeration 에 의한 최적 구성결정이 불가능한 경우를 고려 해보자.
- 최적해를 결정하는 과정에서 주어진 시스템구성의 성능평가 횟수를 줄여서 최적화문제를 빠르게 해결하기 위해서는 좋은 초기해가 필요하다. 그와 같은 초기해를 얻기 위하여 본 연구에서는 발견적 알고리즘을 개발하였다.
- 본 연구는 FMS의 도입 타당성검토 이후부터 운영문제에 이르는 전 과정 중 세부설계 단계에서 발생하는 문제인 일정수준 이상의 생산능력을 보장하면서 최소의 구성비용을 가지는 FMS 구성요소를 결정하는 수학적 모델을 개발하는데 있다.
- 본 연구에서는 각 작업장 앞에 제한된 크기의 로컬버퍼가 존재하는 현실적인 FMS 모형에서 최소의 시스템 구성비용을 투자하여 일정수준 이상의 생산능력을 제공하는 FMS의 구성요소 즉각 작업장에서의 최적 기계대수, 로컬버퍼의 크기 및 시스템내의 가용파레트수를 결정하는 해법절차를 개발하였다.
- 본 연구에서는 일정 수준 이상의 생산능력을 보장하며 전체시스템의 구성비용을 최소화시킬 수 있는 최적 FMS구성을 선택하는 문제로서 제한된 크기의 로컬버퍼를 가질 경우 작업물의 투입이 블로킹되므로 작업물의 투입율과 산출율이 서로 달라지는 경우의 모형을 다룬다. 성능평가방법은 Yao-Buzacott의 알고리즘[1, 9, 10]을 적용한다.
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