본 논문은 인공지능의 한 연구 분야인 다중 제약을 갖든 대학의 시간표 작성 문제를 해결하는 것으로서, 이를 위해 두 강좌 간의 시간 충동 제약과 요일 충동 제약을 동시에 표현 가능하도록 2-유형 에지(edge) 그래프를 정의하였다. 또한 이를 유전자 알고리즘으로 해결하는 방법을 제안하고 무작위 탐색의 효율을 높이기 위해 국부 탐색을 수행하는 방법을 소개하였다. 본 논문에서는 제안된방버버이 실험결과가 무작위 탐새고가비교하여 탐색 비용을 10000번의 반복횟수에서 평균 71% 달한 것으로 나타났다.
This paper describes a multi-constrained university timetabling problem that is a one of the field of artificial intelligent research area. For this problem, we propose the 2type edge graph that is can be represented time-conflict and day-conflict constraints simultaneously. The genetic algorithms are devised and considered for it. And we describe a method of local search in traditional random operator for its search efficiency. In computational experiments, the solutions of proposed method are average 71% costs that ware compared with solutions of random method in 10,000 iterations.
