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문제 정의
- 철도는 다른 교번 문제보다 훨씬 제약 조건 및 요소가 많고 크기 때문이다. 또한 정수계획법 모형에 대해 유전 알고리즘을 제시하고 그 성능에 대해 분석해 보고자 한다. 추가적으로 본 연구에서는 근로조건의 환경을 반영할 수 있는 제약 조건들을 개발하여 약한 제약 조건에 철도 교번 연구원 및 종사자들의 설문을 통해 분석적 계층 모형(AHP)을 이용하여 적절한 가중치를 개발하고자 한다.
- 본 문제는 계산시간과 목적함수 값을 동시에 비교하는데 초점을 맞추고 종료 조건을 정하였다. 종료 조건은 진화(iteration)가 1000번 일어난 후에 종료 시키고 각 세대에서 나타난 가장 좋은 해를 비교하여 도출하였다.
- 시간을 줄이는데 주요 수단이 된다. 본 문제에서 적용되는 휴리스틱 알고리즘으로 유전 알고리즘을 제시하려고 한다. 유전 알고리즘은 신경 시스템의 진화 과정에 모형을 둔 메타 휴리스틱 방법으로 정의할 수 있다.
- 경영과학문제에서 페널티를 주는 방법으로는 임의로 주는 방법과 다른 외부 요인을 고려하여 도출하는 방법이 제시될 수 있다. 본 연구에서는 그 예로서, 전문가로 구성된 패널의 설문 결과에서 합리적인 가중치를 도줄함에 있어서 샘플이 작을 때, 각 샘플의 결과를 취합하여 어느 정도의 일정한 척도가 될 수 있는 방법으로 AHP 기법을 사용하고자 한다. AHP는 Analytic Hierarchy Process(분석적 계층과정)의 약자로 1976년에 Saaty가 제안한 이후로 의사결정과정에 많이 응용되어 왔다[4].
- 이 중 메타휴리스틱방법의 일종인 유전 알고리즘의 적용에 대해서도 많이 연구된 바 있다. 본 연구에서는 유전 알고리즘 중 좋은 결과를 내는 방법으로 알려져 있는 Starkweather et al의 개선된 인접 인자 재결합교차(enhanced edge recombination crossover) 방법을 응용해보기로 한다[5]. 외판원 문제에서 가장 중요한 정보는 인접 정보로 알려져 있기 때문이다.
- 따라서 이에 대하여 최대한 많은 제약 조건들을 다루어야 하며 셋째 능동적인 근로 조건 및 사회 환경의 변화로 인해 변화하는 제약조건들에 대해 일일이 다시 제약식에 반영한다면 이때는 항상 문제를 새로 만들고 결과를 산출해야 하는 불편과 고민에 빠지게 된다. 본 연구에서는 이 같은 점에 착안하여 현재 현장에서 사용되는 제약조건을 모두 반영하고 추가적으로 여러 가지 합리적인 제약조건들을 더 추가하여 사용할 수 있게 하기 위해 목적함수에만 이를 반영시키는 각 제약 조건에 일정한 수준의 페널티를 두어 이를 판단할 수 있게끔 방안을 마련하였다.
- 결론적으로 좋은 교번 배치는 최대한 철도 승무원이 사업을 수행하면서 크게 무리가 가지 않는 근로 조건을 반영한 것이다. 본 연구에서는 이를 위해 교번 사업 배치의 수리적 모형화를 통해 본 업무를 분석하고자 한다.
- 본 연구에서는 철도운행을 위하여 이미 작성된 승무 사업 계획을 바탕으로 각 철도승무사무소에서 수행하는 승무원 교번 배치를 문제로 다루고자 한다. 이 문제는 철도 운영 문제 중에서도 승무원과 직접적으로 관련된 가장 핵심적인 스케줄링 문제로 인식된다.
- 실험의 목표 및 순서는 본 연구에서 논증된 실험 순서에 따라 정수계획법 모형화를 세워서 해를 도출하고, 유전 알고리즘의 성능을 평가하여 효율적인 부분을 모색하려 한다.
- 또한 정수계획법 모형에 대해 유전 알고리즘을 제시하고 그 성능에 대해 분석해 보고자 한다. 추가적으로 본 연구에서는 근로조건의 환경을 반영할 수 있는 제약 조건들을 개발하여 약한 제약 조건에 철도 교번 연구원 및 종사자들의 설문을 통해 분석적 계층 모형(AHP)을 이용하여 적절한 가중치를 개발하고자 한다.
- 기존의 철도 사업 배치 수리적 모형화 연구는 모든 운영 규칙을 반영하지 못하거나 반영하기 어려워 실제적으로 현장에서 철도 사업 배치 계획을 마련하거나 새로운 현실 규칙을 반영하기에 적합하지 않았다. 특히 본 연구는 철도 사업배치 계획의 모형화를 통해 승무원의 근로조건과 여러 제약조건들을 만족하는 문제에 대해 현실적으로 편리하게 적용할 수 있는 방법론과 그 기준을 마련했다는 점에 그 의의를 찾을 수 있다.
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