분산 시뮬레이티드 어닐링을 이용한 복합 재료 재단 = Composite Stock Cutting using Distributed Simulated Annealing

국문 초록 (Abstract)

복합 재료로 구성된 원판으로부터 여러 가지 패턴을 버려지는 부분이 최소화되게 배치시킨 후 절단하는 문제를 복합 재료 재단 문제라 부른다. 본 논문은 목적 함수의 비용 오류를 감내하는 영역 분할 분산 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 MPI 환경하에서 복합 재료 재단 문제에 적용한다. 비용 오류 감내기법은 최적해 접근 특성을 유지하기 위하여 스트림 길이를 동적으로 변화하며 상태변환을 비동기적으로 수행한다. 또한 복합 재료 재단 도구 개발을 위한 여러 가지 모양을 가진 패턴의 정보 및 친화도 생성, 목적함수, 상태변환 방법, 어닐링 스케줄 및 이를 위한 효율적인 자료 구조에 대하여 정의한다. 배치될 패턴은 정형이나 convex 다각형으로 제한되어 있지 않고 어떠한 모양도 가능하며 원판은 복합 재료의 성격상 2 또는 4 방향으로 고정되어 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The composite stock cutting problem is to allocate rectangular and/or irregular patterns onto a large composite stock sheet of finite dimensions in such a way that the resulting scrap will be minimized. In this paper, the distributed simulated annealing with the new cost error tolerant spatial decomposition is applied to the composite stock cutting problem in MPI environments. The cost error tolerant scheme relaxes synchronization and chooses small perturbations on states asynchronously in a dynamically changed stream length to keep the convergence property of the sequential annealing. This paper proposes the efficient data structures for representation of patterns and their affinity relations and also shows how to determine move generations, annealing parameters, and a cost function. The spatial decomposition method is addressed in detail. This paper identifies that the final quality is not degraded with almost linear speedup. Composite stock shapes are not constrained to convex polygons or even regular shapes, but the rotations are only allowed to 2 or 4 due to its composite nature.