이 논문은 다목적 공정순서계획 알고리즘을 소개한다. 공정순서계획이란 가용한 기계들을 이용하여 원재료를 가공 완료된 부품으로 변형해주는 최적 공정순서들을 결정하는 일이다. 어느 컴퓨터 지원 공정계획 시스템에서나, 가공작업 순서의 결정은 부품 가공이나 부품 도면상의 기술적인 요구사항들을 충족시켜주기 위한 가장 중요한 활동 중의 하나이다. 여기서, 목표는 생산시간, 생산비용, 기계가동률 또는 이들을 복합적으로 만족시켜주는 최적 가공순서를 생성하는 일일 것이다. 파레토 스트라튬 니치 큐비클 (PS NC) 유전 알고리즘이 두 가지 상호 배타적인 기준인 생산비용과 생산품질을 동시에 최적화 시켜주는 가공순서들을 찾는데 이용되었다. 예제에 의한 검증은 제안된 PS NC 유전자 알고리즘이 공정계획문제에 있어서 효과적이며 효율적인 결과를 가져오는 것을 보여준다.
This paper presents a process routing (PR) algorithm with multiple objectives. PR determines the optimum sequence of operations for transforming a raw material into a completed part within the available machining resources. In any computer aided process planning (CAPP) system, selection of the machining operation sequence is one of the most critical activities for manufacturing a part and for the technical specification in the part drawing. Here, the goal could be to generate the sequence that optimizes production time, production cost, machine utilization or with multiple these criteria. The Pareto Stratum Niche Cubicle (PS NC) GA has been adopted to find the optimum sequence of operations that optimize two conflicting criteria; production cost and production quality. The numerical analysis shows that the proposed PS NC GA is both effective and efficient to the PR problem.
