최적화 알고리즘
개요
이 화면은 무엇인가요? APS 스케줄 최적화에 사용할 알고리즘(유전알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링, 타부 서치 등)과 그 파라미터(모집단 크기, 변이확률, 수렴 조건 등)를 설정하는 화면입니다.
누가 사용하나요?
- APS 계획자: 최적화 알고리즘 선택 및 튜닝
- 시스템 관리자: 알고리즘 성능 모니터링
언제 사용하나요?
- 최적화 알고리즘을 신규 등록하거나 파라미터를 조정할 때
- 기존 알고리즘의 성공률이 낮아 다른 알고리즘을 시도할 때
- 오더 규모에 맞는 적절한 알고리즘을 선택할 때
주요 기능
1. 알고리즘 설정
무엇을 하나요?: 최적화 알고리즘의 유형과 핵심 파라미터를 설정합니다.
어떻게 사용하나요?:
- 알고리즘유형을 선택합니다 (GA/SA/Tabu/PSO/CP-SAT/MILP/RL/Heuristic/Hybrid)
- 알고리즘 특화 파라미터를 입력합니다:
- GA: 모집단크기, 변이확률, 교차확률, 선택방법
- SA: 초기온도, 냉각계수, 이웃해생성 방법
- Tabu: 타부 리스트 크기 (parameters JSON)
- 종료조건(최대실행시간, 최대반복횟수, 수렴임계값)을 설정합니다
💡 팁: 권장 오더 범위(minmax)가 표시됩니다. 오더 수가 50개 이하면 정확해법(CP-SAT, MILP), 50500개면 메타휴리스틱(GA, SA), 500개 이상이면 휴리스틱 또는 하이브리드가 효과적입니다.
2. 성능 모니터링
무엇을 하나요?: 알고리즘별 누적 실행 횟수, 성공률, 평균 수렴시간을 추적합니다.
업무 흐름에서의 위치
입력 항목 가이드
| 항목 | 설명 | 입력 방법 | 예시 |
|---|---|---|---|
| 설정코드 | 설정 고유 코드 | 직접 입력 (필수) | OPT-GA-001 |
| 설정명 | 설정 이름 | 직접 입력 (필수) | 유전알고리즘 v2 |
| 알고리즘유형 | 알고리즘 분류 | 선택 (필수) | ga |
| 모집단크기 | GA 모집단 수 | 정수 입력 | 100 |
| 변이확률 | 변이 발생 확률 | 숫자 입력 (0~1) | 0.05 |
| 최대실행시간(초) | 실행 제한 시간 | 정수 입력 (필수) | 300 |
| 수렴임계값 | 수렴 판단 기준 | 숫자 입력 | 0.001 |
| 기본알고리즘 | 기본 사용 여부 | 토글 (필수) | true |
자주 묻는 질문 (FAQ)
어떤 알고리즘을 선택해야 하나요?
| 상황 | 추천 알고리즘 | 이유 |
|---|---|---|
| 소규모 (50개 이하) | CP-SAT, MILP | 최적해 보장 |
| 중규모 (50~500개) | GA, SA | 좋은 해를 합리적 시간 내 탐색 |
| 대규모 (500개 이상) | Heuristic, Hybrid | 빠른 실행, 규모 확장성 |
| 실시간 재스케줄링 | Heuristic, RL | 초고속 응답 |
처음에는 GA(유전알고리즘)를 기본으로 시작하고, 최적화 실행이력에서 결과를 비교하며 조정하는 것을 권장합니다.
참고: 데이터 구조
테이블 및 관계 상세
테이블: aps_optimization_config
주요 컬럼: config_code, config_name, algorithm_type, algorithm_class, population_size, mutation_rate, crossover_rate, initial_temperature, cooling_rate, time_limit_sec, max_iterations, convergence_threshold, recommended_order_range_min/max, total_runs, success_rate_pct, is_default, is_active
주요 연관 테이블: 목적함수가중치(aps_objective_weights), 최적화실행이력(aps_optimization_history)