1. MIP를 통해 PM까지 반영한 Scheduling 계획 수립 → 고장률 반영한 Scheduling 변경 (혹은, Stage-II 이용)
2. GA를 통한 Scheduling 수립 - Stochastic한 요소 반영
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방법1 (Deterministic) |
방법2 (Stochastic) |
| Search |
MIP (or MILP) |
GA |
| PM 반영 |
수리적 PM 결정 (Stage II 추천, 연산 난이도) |
Simulation with Decoding |
| BreakDown 처리 |
평균 고장률 이용 : repair time : Penalty Term |
고장률 함수 기반 확률적 발생 |
| Evaluation |
Single deterministic Makespan |
Multiple replication |
- Deterministic 방법에 대해서 Setup time + Q-Time + PM까지 포함한 MIP는 안풀릴 수도 있다.
→ Gurobi를 이용한다고 가정) : 시간 제한에 따라 달라짐.
- 시간 내 풀림 : 그대로 사용
- 풀리지 않음 : Time Limit 설정 후 best feasible solution 사용
- 원체 ㅈㄴ 복잡함 = stage II로 구성
- MIP를 통한 Code (Deterministic)
→ data set은 우선 다른걸 쓰긴 했는데… failure (이 안에 pm 요소 존재) 요소만 제외하고 완성함.
→ Stage I 기준이며, Stage II를 생각해야 할듯.
- Simulation을 통한 Code (Stochastic)
무엇을 해야 할까?
- 작성된 Code를 바탕으로, Parameter, Decision Variables, Constraint 정리