시스템을 유지하게 하지만 예방정비 자체에 과다하게 비용이 지출되어 오히려 전체 비용 증대가 이루어 질 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 가장 경제적인 예방정비 시점을 결정하는 최적화 문제를 연구한다.
기존 유전자 알고리즘을 이용한 정비정책 연구는 Consecutive-(r,s)-out -of-(m,n): F 시스템의
시스템을 구축하려 하고 있다. 본 프로젝트는 Family Mart와 Food Merce의 Main depot사이의 수요/공급 시스템을 VRP(Vehicle Routing Problem)로 모델화 시켜 최적화시킬 수 있는 방안을 모색할 것이다. 이를 위해 먼저 서울 북부 지역의 Family Mart와 Main depot의 위치 정보, 어느 특정일의 수요 정보, 배송 트럭의 용량 등
시스템에 미치는 영향은 매우 적은 반면 여러 요소들이 함께 변화할 때 요소들의 조합이 전체 시스템에 주는 영향은 매우 크게 된다. 유전자 알고리즘의 병렬탐색의 특성은 방대한 적합도 지형에서 셀 수 없이 많은 요소들의 조합이 있음에도 작은 부분만을 표본 삼아 짧은 시간 안에 최적 혹은 좋은
시스템을 집중적으로 살펴보고자 하였다. 전문가 시스템은 인공지능에 있어서 최근 활발히 연구되고 있는 분야이며 현실적으로 다양한 곳에서 적용되고 있다. 특히 경영분야에 있어서도 전문가 시스템이 활용되고 있다.
전문가 시스템에 대해 알아보기 전에 인공지능에 대한 개괄적으로 살펴
Ⅰ. 알고리즘의 자료구조
1. 자료 객체(Data object)
유한 또는 무한개의 원소를 가진 집합이다.
2. 자료구조(Data structure)
객체의 집합과 그들의 관계 및 operation(연산)을 정의한다.
3. 자료 객체란
자료 객체란 원소를 말한다. 예를 들면 정수의 자료 객체는 1,2,3,...이다.
자료구조란 원소에 연산