KR20180081240A - 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템 - Google Patents

국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20180081240A
KR20180081240A KR1020170002225A KR20170002225A KR20180081240A KR 20180081240 A KR20180081240 A KR 20180081240A KR 1020170002225 A KR1020170002225 A KR 1020170002225A KR 20170002225 A KR20170002225 A KR 20170002225A KR 20180081240 A KR20180081240 A KR 20180081240A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
destinations
transportation
departure
event
transporting
Prior art date
Application number
KR1020170002225A
Other languages
English (en)
Inventor
박용국
이민구
Original Assignee
전자부품연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 전자부품연구원 filed Critical 전자부품연구원
Priority to KR1020170002225A priority Critical patent/KR20180081240A/ko
Priority to PCT/KR2017/009683 priority patent/WO2018128244A1/ko
Publication of KR20180081240A publication Critical patent/KR20180081240A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers
    • G06Q10/08355—Routing methods

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템이 제공된다. 본 수송 스케줄링 방법은 다수의 출발지 정보, 다수의 목적지 정보, 다수의 수송자원 정보를 입력받고, 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하고, 다수의 출발지와 목적지는 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다. 이에 의해, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화를 통해 이벤트 개최 과정을 포괄하는 수송 최적화 스케줄링의 토대를 마련할 수 있게 된다.

Description

국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템{Optimized Scheduling Method and System for Pre-Transportation, Transportation and Post-Transportation on National and International Events}
본 발명은 수송 최적화를 위한 스케줄링 알고리즘에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다양한 이벤트에서 발생하는 참여자의 수송을 이벤트 개최 전 과정에 걸쳐 효율적으로 지원하기 위한 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에 관한 것이다.
종래의 경우 다양한 국내외 이벤트 개최시 이벤트 주최측에서 참여자 혹은 참여팀의 수송과 관련한 사전 계획들을 준비하는 과정은 존재하나 대부분의 경우 주최측 담당자의 관리에 의존하여왔으며 IT기술을 적용한 수송 최적화 스케줄링 시뮬레이션을 위한 알고리즘 및 방법의 적용은 전무한 상황이다.
소규모 이벤트 뿐만 아니라 특별히 대형 이벤트인 스포츠 분야에서도 수송과 관련하여 사전 계획들을 준비하지만 사전 계획들의 오류와 현장에서의 잦은 운영 실수로 다양한 문제를 야기해왔다.
따라서 이러한 문제를 사전에 방지하고 이벤트 개최전, 이벤트 개최시, 이벤트 개최후를 포괄하여 이벤트 개최 전 과정에서 참여자 혹은 참여팀의 원활한 수송을 지원하기 위해서는 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 시뮬레이션을 위한 알고리즘이 요원한 상황이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 이벤트 개최전, 이벤트 개최시, 이벤트 개최후를 포함하여 이벤트 개최 전 과정에서 참여자 혹은 참여팀의 원활한 수송을 지원하기 위한 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 수송 스케줄링 방법은, 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계; 다수의 목적지 정보를 입력받는 단계; 다수의 수송자원 정보를 입력받는 단계; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
생성 단계는, 오픈 맵의 API를 통해 출발지들과 목적지들 간의 거리와 실시간 교통정보를 획득하여 이용할 수 있다.
생성 단계는, 수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 생성할 수 있다.
생성 단계는, 의사결정 행렬을 구성하는 단계; 처음 세대를 생성하는 단계; 세대를 구성하는 각 개체 마다 적합도 함수를 계산하는 단계; 엘리트 유전자를 결정하는 단계; mutation 기반으로 다음 세대 생성을 반복하는 단계; 및 적합도 함수 값이 가장 우수한 값을 스케줄 생성을 위한 해로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다.
계산 단계는, 인원 수송을 못하게 되는 개체에 대해, 수송하지 못한 인원의 수에 기초한 페널티를 적용할 수 있다.
계산 단계는, 수송 인원 대비 초과 배차의 경우, 초과 용량에 기초한 페널티를 적용할 수 있다.
생성된 스케줄에 따를 경우, 인원들을 요구되는 시간 전에 수송 가능한지 판단하는 단계; 및 수송 불가능한 것으로 판단되면, 수송자원을 추가하고 스케줄을 재생성하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수송 스케줄링 방법은, 재생성 단계는, 수송자원을 추가하면서, 수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 재생성할 수 있다.
출발지의 인원들은 국가별 및 팀별로 그룹화되고, 팀별로 수송자원이 별도로 배정될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 수송 스케줄링 시스템은, 다수의 출발지 정보, 다수의 목적지 정보 및 다수의 수송자원 정보를 입력받는 입력부; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 수송 스케줄링 방법은, 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계; 다수의 목적지 정보를 입력받는 단계; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 수송 스케줄링 시스템은, 다수의 출발지 정보 및 다수의 목적지 정보를 입력받는 입력부; 및 다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고, 다수의 출발지와 목적지는, 이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 따르면 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화를 통해 이벤트 개최 과정을 포괄하는 수송 최적화 스케줄링의 토대를 마련할 수 있게 된다.
뿐만 아니라 본 발명의 실시예들에 따르면 이벤트 개최전, 개최시, 개최후의 이벤트와 이벤트를 둘러싼 주위 상황 및 조건에 따라 사용자가 자유롭게 변수를 입력하여 비용 및 시간 최적화 관점에서 수송 스케줄링을 할 수 있도록 사용자의 자유도와 편의성을 극대화할 수 있게 된다.
나아가 본 발명의 실시예들에 따르면 이벤트 개최전, 개최시, 개최후의 비용 최적화 측면의 스케줄링과 이벤트 개최 시간을 고려한 요구되는 추가 수송 자원의 정보 도출을 통한 시간 최적화 측면의 스케줄링을 동시에 지원할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 2는 각국 이벤트 참가단 도착 공항, 숙소, 경기장, 차고지 정보 입력 화면을 예시한 도면,
도 3은 차량 정보 입력 화면을 예시한 도면,
도 4는 팀 정보 입력 화면을 예시한 도면,
도 5는 사전 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시한 도면,
도 6 및 도 7은 사전 수송 스케줄링 결과를 예시한 도면,
도 8은 이벤트 개최중 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시한 도면,
도 9 및 도 10은 차량 추가에 의해 시간 최적화된 이벤트 개최중 수송 스케줄링 결과를 예시한 도면,
도 11은 사후 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시한 도면,
도 12 및 도 13은 사후 수송 스케줄링 결과를 예시한 도면,
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 시스템의 블럭도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예에서는, 국내외 이벤트에서 항상 발생하게 되는 수송 스케줄링과 관련하여 공항과 숙박장소간, 숙박장소와 이벤트 개최지간, 이벤트 개최지와 숙박장소간의 사전/개최/사후에 참여자 혹은 참여팀들의 수송을 효율적으로 지원하기 위한 방안으로, 비용과 시간측면의 조건들을 기반으로 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법을 제시한다.
여기서, 이벤트는, 스포츠 이벤트, 상업 이벤트(박람회, 전시회 등), 문화 이벤트(콘서트, 공연 등), 교육/과학 이벤트(학술대회, 세미나 등), 정치 이벤트(취임식, 수여식 등) 등을 포함하며, 그 종류와 규모 및 시기 등을 불문한다.
이벤트 개최전, 이벤트 개최시, 이벤트 개최후를 포괄하여 이벤트 개최 전 과정에서 참여자 혹은 참여팀의 원활한 수송을 지원하기 위한 수송 최적화는 비용경제적인 측면과 시간적인 측면을 둘 다 고려하여 설계되어야 하는데, 일반적으로 충분한 수송자원을 확보하게 되면 비용이 많이 들지만 그만큼 수송에 소요되는 시간을 줄일 수 있고 예산상의 문제로 충분한 수송자원을 확보하지 못하는 경우 수송에 소요되는 시간은 늘어나되 소요 비용은 줄일 수 있다.
따라서 본 발명의 실시예에서는 이러한 비용과 시간의 트레이드 오프 관계를 기반으로 이벤트 특성을 반영하여 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링을 수행하며, 구체적으로는 도 1에 제시된 바와 같다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 먼저 이벤트 참가팀별 참여자수를 입력받는다(S110). 국가별로 참여팀마다 전용 차량을 배정하는 것을 원칙으로 하기 때문에 각국 참여팀별 참여자수 입력이 필요하다.
한편 각국 참여팀별 도착공항/숙소/이벤트 개최지 DB(255)에는, 각국 참여팀별 도착공항과 숙소 및 도착해야할 이벤트 개최지가 DB화 되어 있다. 오픈 플랫폼(예: SK Tmap)의 Open API를 통해 도착공항과 숙소간, 숙소와 이벤트 개최지간의 실제 도로상의 거리와 실시간 교통정보를 획득하여 저장하고 반복적으로 업데이트 한다.
이에 Open map상의 위치 및 경로를 확인한다(S120). 구체적으로 S120단계에서는 사전 구축되어 있는 각국 참가팀별 도착공항/숙소/이벤트 개최지 DB(255)를 통해 이벤트 개최전(공항->숙소), 이벤트 개최시(숙소->개최지), 이벤트 개최후(개최지->숙소)간의 이동 소요시간이 실시간 교통정보를 바탕으로 예측되고, 해당 이동 루트가 오픈 맵상에 도식화되어 사용자에게 전달된다.
다음 수송자원 정적 정보를 입력받는다(S130). 여기서는 각국 참여팀에 대한 전용 차량을 고려하기 위해 주최측이 준비하거나 sponsorship을 통해 확보한 차량, 혹은 이벤트 개최 과정중에 고장등과 같은 contingency 상황을 고려하여 현재 가용한 차량을 기준으로 비용 혹은 시간 최적 스케줄링을 하기 위한 용량, 연비, 연료비용 및 운행 경비와 같은 정적 정보가 입력된다.
그리고 수송자원 동적 정보를 입력받는다(S140). 이는 주최측이 가용할 수 있는 다양한 수송 자원 정보를 입력하는 절차이다. 수송자원의 수송용량별 종류와 대수를 입력하고 수송자원별 현재 위치와 출발 시간을 각각 입력하여 비용 및 시간 최적화 시뮬레이션에 적용한다. 추가적으로 시간 최적화 시뮬레이션을 위해 각국 참여팀별로 해당 이벤트 개최지의 도착시간에 대한 제한 요건을 추가적으로 입력한다.
이후 입력된 정보들 바탕으로 비용최적화 및 시간최적화 알고리즘을 수행한다(S150). 비용최적화 및 시간최적화 알고리즘은 다음의 절차로 수행된다.
먼저 의사결정 행렬을 구성한다(S151). 여기서는 수송자원과 팀간의 행렬 및 유전자의 형태와 길이를 결정한다.
유전자는 정수의 형태이며 이 정수 값은 팀의 번호이다. 팀의 번호는 0부터 시작해서 n-1까지 존재(n개의 팀의 경우)한다.
유전자의 길이는 각 차량과 동일한 길이를 가지도록 설계하는데, 가변 유전자의 경우 교배 후 다음 세대로 대치 시에 문제가 발생하기 때문이다. 이에 따라 유전자의 길이는 차량 기준에서 정하며, 구체적으로는 다음과 같다.
a) 각 차량이 필요로 하는 유전자의 길이는 차량이 해당 팀(숙소 또는 경기장)이 들리는 필요 횟수 이므로 팀 중에 가장 많은 팀의 인원을 차량용량이 가장 적은 값으로 나눈 수를 적용한다.
b) 이 때 차량의 숫자가 팀의 숫자 보다 적은 경우 모든 팀을 수용 못할 수 있으므로 a에서 구한 수에 팀의 숫자를 곱하고 차량 숫자로 나눈 값을 각 차량의 유전자 길이로 사용한다.
c) 따라서 한 세대의 유전자의 길이는 b에서 구한 값을 차량숫자로 곱한 값이 된다.
다음 의사결정을 위한 first generation을 생성한다(S152).
위에 설명한 것과 같이 유전자는 팀의 번호를 나타내는데, 차량이 운행을 안하는 경우를 표시해야 하므로 그 경우는 팀의 번호를 벗어난 n으로 표기한다.
첫 세대는 각 유전자마다 0에서 n사이의 랜덤 값을 생성하고, 위와 같은 하나의 개체를 입력받은 세대 당 개체 수 만큼 생성한다.
이후 각 개체 마다 적합도 함수를 계산한다(S153).
적합도 함수는 최소의 비용을 계산하기 위한 함수로, 유전자 정보(어떠한 팀을 들리는가)를 통해 각 차량마다 운행한 거리, 운행한 시간을 계산하며, 운행한 거리를 통해 실제 비용을 계산(유류비, 고정비용등)한다.
모든 인원이 수송되어야 하므로 만약 모든 인원을 수송하지 못했을 때의 페널티 값이 미리 설정(이를 테면 50000으로 설정)되어 있으며, 이에 따라 수송되지 못한 인원 당 어떠한 값을 곱해서 페널티를 적용한다.
또한, 필요이상으로 많은 차량을 배차 시키는 것을 피하기 위해 차량 중 최대 용량 값 이상을 넘는 초과 배차의 경우 역시 페널티 값을 부과한다. 이를 테면 200명이 있는 숙소에 250명을 수송할 수 있을 정도의 차량이 배차되었다면 [250-200-(차량중의 최대 용량)] * k 의 값을 페널티로 적한다. 예를 들어 k 값은 50000으로 설정가능하다.
위의 값(실제 운행비용, 고정비, 페널티 값을 더한 값)을 운행 비용으로 T라고 설정하고, 시간 제한이 있을 경우와 없을 경우를 구분하여 시간 비용을 계산한다.
우선 전체 비용에 대한 시간 비용의 가중치를 계산하기 위해 시간 비용 상수를 계산하고, 시간 제한이 있을 경우는 시간 제한 값(초 단위)을 Lt라고 했을 경우 위의 운행 비용 T를 이용해서 T2/Lt2 로 설정한다. 시간 제한이 없을 경우의 시간 비용 상수는 T2/(4 * 60 * 60)2 로 설정한다.
위 상수를 이용해 최종 적함도 함수 값을 구하는데 시간 제한이 없는 경우는
Figure pat00001
로 하고,
시간 제한이 있는 경우는 시간 제한을 만족하지 못했을 때는
Figure pat00002
로 하며,
시간 제한이 있는 경우 시간 제한을 만족했을 경우는
Figure pat00003
로 한다.
다음 엘리트 gene decision을 수행한다(S154).
엘리트는 입력 받은 만큼 비율의 숫자를 개체 수에서 적함도 함수의 값에 따라 1위부터 잘라서 설정하게 되는데, 예를 들면 개체수가 300이고 엘리트의 비율이 5퍼센트라면 300 * 0.05 = 15가 되어 15개의 엘리트 개체를 설정하게 된다.
15개의 엘리트 개체를 적합도 값의 순서대로 정렬해서 늘어놓고 나머지 300-15=285개의 개체를 포함해서 300개의 한 세대를 결정한다.
그리고 mutation 기반의 next generation을 생성한다(S155).
교배하기 전에 엘리트 개체는 다음 세대의 개체에 그대로 반영하고 교배를 실행한다. 교배는 한 세대 내의 모든 개체 중(엘리트 개체를 포함)에 적합도 값이 우수한 것 일수록 교배 할 시에 개체로 선택될 확률이 높아진다.
룰렛 휠 방법으로 교배할 부모 개체를 선택하며, 선택된 2개의 개체를 교배 할 때는 유전자를 3등분 하여 2개의 커팅 지점을 설정한다. 즉, 0부터 1/3 지점까지는 부모1의 유전자를, 2/3부터 끝 지점 까지는 부모2의 유전자를 물려받고 사이의 1/3부터 2/3 지점은 부모1의 유전자를 물려 받되 순서를 섞어주도록 한다.
또한 순서 교차와 2점 교차를 병용한 형식으로 설계하고, 교배를 실행한 후에 일정한 확률에 따라서 각 개체마다 유전자의 위치를 변경하는 것으로 돌연변이를 생성한다.
이후 생성된 다음 세대의 적합도 함수 다시 계산하고 엘리트를 다시 설정한다.
다음 mutation 기반으로 반복적으로 세대를 생성한다(S156). S156단계는 세대수-1 만큼 반복한다.
적합도 함수 값이 가장 우수한 값을 해로 설정하고, 만약 모든 인원이 수송되지 않았거나 시간 제한 설정시에 시간 제한내에 수송을 완료하지 못하면 해를 null 값으로 하고 해가 없음을 표시한다.
이후 비용 최적스케줄링 결과를 출력한다(S160). 구체적으로 이벤트의 개최전(공항->숙소), 이벤트 개최시(숙소->개최장소), 이벤트 개최후(개최장소->숙소)의 수송 최적화에 의한 각국 참여팀 전용 수송 자원의 시간대별 배차를 나타내는 스케줄링 결과에 대한 이동경로를 텍스트로 표현하고 오픈맵상에 도식할 뿐만 아니라 스케줄링 정보를 시계열로 그래프로 보여주고 비용 최적화 관점의 총 운행비용 결과를 제공한다.
그리고 각국 참여팀별로 해당 이벤트 개최지의 이벤트 시작전 도착 완료 시간에 대한 제한 조건(예를 들어, 이벤트 시작 1시간전 혹은 2시간전)이 있다면 우선적으로 S160단계의 비용 최적스케줄링에 의해 요구되는 시간 안에 도착하는지의 여부를 판단한다(S170).
만일 요구되는 시간을 초과하게 되면 요구되는 시간 안에 들어올 수 있도록 필요한 추가 수송 자원의 대수를 계산하게 된다(S180). 이때 수송자원의 추가 시 추가된 수송자원의 종류마다 시간 스케줄링을 계산하고 요구되는 시간을 만족시키는 추가 수송자원 중 비용이 최소화되는 수송자원의 종류와 대수를 선택하게 된다.
구체적으로, 각기 다른 종류(수송 용량)의 차량을 하나씩 번차례로 추가하면서, 추가된 차량 종류마다 시간 플래닝을 계산하고, 요구되는 시간을 만족시키는 추가 방식들 중 비용이 최소화되는 추가 방식(차량의 종류와 대수)를 선택하게 된다.
다음 시간 관점의 수송 최적화에 의한 각국 참여팀 전용 수송 자원의 시간대별 배차를 나타내는 스케줄링 결과에 대한 이동경로를 텍스트로 표현하고 오픈맵상에 도식할 뿐만 아니라 스케줄링 정보를 시계열로 그래프로 보여준다(S190).
지금까지 설명한 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법을 스포츠 이벤트를 위한 수송 최적화에 적용하는 과정에서 제공되는 사용자 인터페이스 화면들을 도 2 내지 도 13에 제시하였다.
구체적으로, 도 2에는 각국 이벤트 참가단 도착 공항, 숙소, 경기장, 차고지 정보 입력 화면을 예시하였고, 도 3에는 차량 정보 입력 화면을 예시하였으며, 도 4에는 팀 정보 입력 화면을 예시하였다.
또한, 도 5에는 사전 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시하였고, 도 6 및 도 7에는 사전 수송 스케줄링 결과를 예시하였다.
그리고, 도 8에는 이벤트 개최중 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시하였고, 도 9 및 도 10에는 차량 추가에 의해 시간 최적화된 이벤트 개최중 수송 스케줄링 결과를 예시하였다.
한편, 도 11에는 사후 수송 스케줄링을 위한 입력 화면을 예시하였고, 도 12 및 도 13에는 사후 수송 스케줄링 결과를 예시하였다.
도 14는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 시스템의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 시스템은, 도 14에 도시된 바와 같이, 통신부(110), 입력부(220), 연산부(230), 출력부(240) 및 저장부(250)를 포함한다.
통신부(210)는 사용자 단말 및 오픈 맵을 제공하는 포털 서버와 통신가능하도록 연결된다.
입력부(220)는, 도 1의 S110단계, S130단계 및 S140단계를 통한 정보 입력에 필요한 사용자 인터페이스 화면을 통신부(210)를 통해 사용자 단말에 제공하고, 입력된 정보를 저장부(250)의 DB에 저장한다.
연산부(230)는 저장부(250)의 DB에 저장된 정보를 이용하여, 도 1의 S150단계 내지 S190단계를 통해 이루어지는 알고리즘들을 수행하여 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링을 수행한다. 수행 결과는 저장부(250)에 저장된다.
출력부(240)는 연산부(230)에 의한 알고리즘 수행결과를 통신부(210)를 통해 사용자 단말에 제공한다.
지금까지, 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에서는, 이벤트 개최전, 개최시, 개최후를 포괄하는 사전/개최/사후 수송 스케줄링을 수행하며, 이벤트 개최지 수에 대한 제한이 없고, 이벤트 개최지 마다 도착시간이 다를 경우에도 스케줄링이 가능함은 물론 도착시간을 만족할 수 있는 추가적인 수송자원을 도출할 수 있다.
뿐만 아니라, 본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에서는, 수송자원의 출발지가 현재 이벤트 개최지, 차고, 숙박장소등 어디에 있던 간에 상관없이 스케줄링이 될 수 있으며, 수송자원의 수송용량을 사용자가 정의하여 사용할 수 있고, 수송자원들의 수송을 위한 출발 시간이 각기 다르더라도 스케줄링이 가능하다.
나아가, 본 발명의 실시예에 따른 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템에서는, 실시간 교통정보와 거리를 반영하여 이동경로를 텍스트로 표현하고 오픈맵상에 도식하고, 스케줄링 정보를 시계열로 그래프로 보여주며, 이벤트와 이벤트를 둘러싼 주위 상황 및 조건에 따라 사용자가 자유롭게 변수를 입력하여 비용 및 시간 최적화 관점에서 수송 스케줄링을 할 수 있도록 사용자의 자유도와 편의성을 극대화한다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
110 : 통신부
120 : 입력부
130 : 연산부
140 : 출력부
150 : 저장부

Claims (12)

  1. 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계;
    다수의 목적지 정보를 입력받는 단계;
    다수의 수송자원 정보를 입력받는 단계; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 수송 스케줄링 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    생성 단계는,
    오픈 맵의 API를 통해 출발지들과 목적지들 간의 거리와 실시간 교통정보를 획득하여 이용하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    생성 단계는,
    수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 생성하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    생성 단계는,
    의사결정 행렬을 구성하는 단계;
    처음 세대를 생성하는 단계;
    세대를 구성하는 각 개체 마다 적합도 함수를 계산하는 단계;
    엘리트 유전자를 결정하는 단계;
    mutation 기반으로 다음 세대 생성을 반복하는 단계; 및
    적합도 함수 값이 가장 우수한 값을 스케줄 생성을 위한 해로 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    계산 단계는,
    인원 수송을 못하게 되는 개체에 대해, 수송하지 못한 인원의 수에 기초한 페널티를 적용하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  6. 청구항 4에 있어서,
    계산 단계는,
    수송 인원 대비 초과 배차의 경우, 초과 용량에 기초한 페널티를 적용하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  7. 청구항 4에 있어서,
    생성된 스케줄에 따를 경우, 인원들을 요구되는 시간 전에 수송 가능한지 판단하는 단계; 및
    수송 불가능한 것으로 판단되면, 수송자원을 추가하고 스케줄을 재생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    재생성 단계는,
    수송자원을 추가하면서, 수송인원수, 미수송인원수, 수송자원 운행에 따른 소요비용 및 수송자원 미운행에 따른 소요비용의 합을 최소로 하는 스케줄을 재생성하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    출발지의 인원들은 국가별 및 팀별로 그룹화되고,
    팀별로 수송자원이 별도로 배정되는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  10. 다수의 출발지 정보, 다수의 목적지 정보 및 다수의 수송자원 정보를 입력받는 입력부; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 시스템.
  11. 다수의 출발지 정보를 입력받는 단계;
    다수의 목적지 정보를 입력받는 단계; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 단계;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 방법.
  12. 다수의 출발지 정보 및 다수의 목적지 정보를 입력받는 입력부; 및
    다수의 수송자원으로 다수의 출발지의 인원들을 다수의 목적지로 수송하기 위한 스케줄을 생성하는 연산부;를 포함하고,
    다수의 출발지와 목적지는,
    이벤트 개최전의 출발지들과 목적지들, 이벤트 개최중의 출발지들과 목적지들 및 이벤트 개최후의 출발지들과 목적지들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 수송 스케줄링 시스템.
KR1020170002225A 2017-01-06 2017-01-06 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템 KR20180081240A (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170002225A KR20180081240A (ko) 2017-01-06 2017-01-06 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템
PCT/KR2017/009683 WO2018128244A1 (ko) 2017-01-06 2017-09-05 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170002225A KR20180081240A (ko) 2017-01-06 2017-01-06 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20180081240A true KR20180081240A (ko) 2018-07-16

Family

ID=62790925

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170002225A KR20180081240A (ko) 2017-01-06 2017-01-06 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR20180081240A (ko)
WO (1) WO2018128244A1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110264005A (zh) * 2019-06-21 2019-09-20 北京百度网讯科技有限公司 用于生成信息的方法和装置
CN112561177A (zh) * 2020-12-21 2021-03-26 厦门大学 一种产线均衡优化调度管理平台
KR20220049442A (ko) * 2020-10-14 2022-04-21 주식회사 그라운드케이 Mice 수송 통합 관리 시스템

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109885765B (zh) * 2019-01-31 2022-02-15 曾国进 一种适用于固定线路交通工具的乘客信息分析推送系统
CN111739284B (zh) * 2020-05-06 2021-12-14 东华大学 基于遗传算法优化模糊控制的交通信号灯智能配时方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8019617B2 (en) * 2007-11-06 2011-09-13 Exxonmobil Research & Engineering Company System for optimizing transportation scheduling
JP5369845B2 (ja) * 2009-04-03 2013-12-18 Ｊｆｅスチール株式会社 配車計画作成方法
JP2010269867A (ja) * 2009-05-19 2010-12-02 Hitachi Ltd 輸送計画立案支援システム及び輸送計画立案支援方法
KR20140055837A (ko) * 2012-11-01 2014-05-09 주식회사 에코시안 유전자 알고리즘을 이용한 프로젝트 스케줄링 방법 및 시스템
US20160224945A1 (en) * 2015-02-03 2016-08-04 International Business Machines Corporation Joint meeting scheduling and carpooling

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110264005A (zh) * 2019-06-21 2019-09-20 北京百度网讯科技有限公司 用于生成信息的方法和装置
KR20220049442A (ko) * 2020-10-14 2022-04-21 주식회사 그라운드케이 Mice 수송 통합 관리 시스템
CN112561177A (zh) * 2020-12-21 2021-03-26 厦门大学 一种产线均衡优化调度管理平台

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018128244A1 (ko) 2018-07-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20180081240A (ko) 국내외 이벤트의 사전/개최/사후 수송 최적화 스케줄링 방법 및 시스템
Braekers et al. A bi-objective home care scheduling problem: Analyzing the trade-off between costs and client inconvenience
US10580023B2 (en) Event attendee origin prediction and impact analysis
Alanis et al. A Markov chain model for an EMS system with repositioning
Kergosien et al. A generic and flexible simulation-based analysis tool for EMS management
Jagtenberg et al. Benchmarking online dispatch algorithms for Emergency Medical Services
Erdoğan et al. Scheduling ambulance crews for maximum coverage
Berg et al. Comparison of static ambulance location models
US20130158861A1 (en) Increasing throughput for carpool assignment matching
US20150039364A1 (en) Optimizing emergency resources in case of disaster
Lopes et al. Simulating carsharing operations through agent-based modelling: An application to the city of Lisbon, Portugal
CN109118224A (zh) 区块链网络的工作量证明方法、装置、介质及电子设备
US10789558B2 (en) Non-linear systems and methods for destination selection
US20210218784A1 (en) Determining a communication channel for a meeting
Antonio et al. An automated machine learning based decision support system to predict hotel booking cancellations
Fernández et al. Bike3S: A tool for bike sharing systems simulation
Rahmaniani et al. A study on maximum covering transportation network design with facility location under uncertainty
US9659282B2 (en) Generating a visitation schedule
Häll et al. Improving paratransit scheduling using ruin and recreate methods
Hao et al. Introduction to the dynamic pickup and delivery problem benchmark--ICAPS 2021 competition
WO2017164096A1 (ja) 観光支援装置、観光支援方法、及びプログラム記録媒体
Lee et al. An iterative method for simultaneously locating trauma centers and helicopters through the planning horizon
Dutta et al. Parking search in the physical world: Calculating the search time by leveraging physical and graph theoretical methods
CN114970990A (zh) 一种商旅推荐方法、设备及介质
Somar et al. A modified metaheuristic algorithm for a home health care routing problem with health team skill levels

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment