시뮬레이션은 분석적인 방법으로 해결할 수 없거나 표현하기가 어려운 문제를 현실 세계와 최대한 비슷하게 컴퓨터상에서 모델링하고, 결정 변수에 대한 시뮬레이션을 수행하여 수행도 결과를 주는 방법이다. 그러나 시뮬레이션은 시스템 수행도를 최적화할 수 있는 결정 변수의 값을 찾아주지 못하는 단점이 있다. 이러한 시뮬레이션 기법의 문제점을 해결하고자 최적화 기법을 시뮬레이션에 적용하여 사용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 최적해를 탐색시에 개체군을 사용하기 때문에 전역적 해를 찾을 확률이 다른 기법들보다 높은 유전자 알고리즘을 시뮬레이션에 적용시킨다.
본 연구에서는 제약 조건을 갖는 문제에서는 이진 코딩 유전자 알고리즘 보다 효과적이라고 알려진 실수 코딩 유전자 알고리즘을 생산 시스템의 시뮬레이션 최적화에 적용한다. 실수 코딩 유전자 알고리즘의 적용시에 재생산 연산자는 교체를 수반한 잔여확률분포 선택 기법을 사용하고, 교배 연산자는 단순 교배 기법을 사용한다. 돌연변이 연산자는 세대에 따라 탐색 영역을 조절해 줄 수 있는 동적 돌연변이 기법을 사용한다.

Abstract
 1. 서론
 2. 시뮬레이션 모델
 3. 실수코딩 유전자 알고리즘
  3.1 재생산 연산자
  3.2 교배 연산자
  3.3 돌연변이 연산자
 4. 실험 및 분석
  4.1 재생산 연산자 실험
  4.2 교배 연산자 실험
  4.3 돌연변이 연산자 실험
 5. 결론
 참고문헌

• 박경종(광주대학교 경영학부)