두 가지 해 표현을 사용하는 하이브리드 진화 알고리즘을 통한 하이브리드 플로우샵 스케줄링 문제 해결

고전적인 플로우샵 스케줄링 문제의 확장으로서, 하이브리드 플로우샵 스케줄링 문제(HFSP)는 대규모 산업 생산 시스템에 널리 존재하며 그 복잡성과 유연성 때문에 도전적인 문제로 여겨진다. 인코딩과 휴리스틱 디코딩 접근법에 기반한 진화 알고리즘은 HFSP 해결에 효과적인 것으로 나타났다. 그러나 자주 사용되는 인코딩 및 디코딩 전략은 해 공간의 제한된 영역만 탐색할 수 있어 후반부에 성능이 만족스럽지 못한 결과를 초래한다. 본 논문에서는 제작 기간 최소화를 위해 두 가지 해 표현을 사용하는 하이브리드 진화 알고리즘(HEA)을 제안한다. 먼저, 제안된 HEA는 순열 기반 인코딩 표현과 두 가지 휴리스틱 디코딩 방법을 사용하여 해 공간을 탐색하며 유망한 영역을 찾는다. 그 후, 상호배타 그래프 표현에 기반한 타부 탐색(TS) 절차가 도입되어 추가 최적화를 위해 탐색 공간을 확장한다. 중요 경로에 중점을 둔 두 가지 고전적인 이웃 구조가 문제 특화된 역방향 스케줄로 확장되어 TS를 위한 후보 해를 생성한다. 제안된 HEA는 기존 문헌의 3가지 공용 HFSP 벤치마크 세트, 총 567 인스턴스에서 평가되었으며 최신 알고리즘들과 비교되었다. 광범위한 실험 결과는 제안된 HEA가 다른 알고리즘보다 훨씬 우수함을 보여준다. 또한 제안된 방법은 285개의 어려운 인스턴스에서 새로운 최적 해를 발견하였다.