This paper treats a genetic algorithm for ship scheduling problem in set packing formulation. We newly devised a partition based representation of solution and compose initial population using a domain knowledge of problem which results in saving calculation cost. We established replacement strategy which makes each individual not to degenerate during evolutionary process and applied adaptive mutate operator to improve feasibility of individual. If offspring is feasible then an improve operator is applied to increase objective value without loss of feasibility. A computational experiment was carried out with real data and showed a useful result for a large size real world problem.

본 연구에서는 대구광역시에 위치하고 있는 서변 펌프가압장에서 발생되는 수격압을 최소화하기 위해 사용되는 감압밸브와 공기밸브의 최적 위치결정과 감압밸브의 최적 열림정도를 도모하였다. 가압장에서 발생하는 펌프의 급정지에 기인한 수격현상은 특성선방법을 이용하여 모의를 하였다. 최적화 방법은 강력한 탐색능력을 가지고 있으며 특히 비선형 문제를 해결하는데 탁월한 성능을 가지고 있는 유전자 알고리즘을 이용하여 실시하였다. 유전자 알고리즘의 계산결과는 감압밸브의 열

빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색

In this paper, we codify the objective function that should be optimized by using Genetic Algorithm instead of Heuristic method to solve these problems. So, each bit that constitutes one structure can signify each commodity. Therefore, we can exchange customers without restriction if the traveling distance diminishes among the districts. Furthermore, even though the capacity of a customer's commodities exceeds that of a vehicle, the following vehicle can be allocated. Also, we obtained good result by testing with real data. To be brief, we can effectively allocate innumerable commodities, that have various magnitudes and weight, into restricted capacity of the vehicle by applying genetic algorithm that is useful in solving the problems of optimization.