공학경제 2장 문제풀이

문서 내 토픽

• 1. 의사결정변수 설정

  이 문제에서는 낮 전화 횟수 X와 밤 전화 횟수 Y를 의사결정변수로 설정하고, 마케팅 설문조사 비용을 최소화하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 제약조건으로는 젊은 남자, 나이 든 남자, 젊은 여자, 나이 든 여자의 최소 전화 횟수와 전체 통화 횟수 대비 밤 전화 횟수의 비율 등이 있습니다. 이를 바탕으로 선형계획법 모형을 수립하고 그래프를 통해 최적해를 찾았습니다.

• 2. 사업 참여 비율 최적화

  이 문제에서는 첫 번째 친구와 두 번째 친구의 사업 참여 비율 A와 B를 의사결정변수로 설정하고, 투자 수익을 최대화하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 제약조건으로는 투자금과 근무 시간의 상한이 있습니다. 이를 바탕으로 선형계획법 모형을 수립하고 그래프를 통해 최적해를 찾았습니다.

• 3. 창문 생산 최대화

  이 문제에서는 목재 창틀 유리문 생산량 A와 알루미늄 창틀 유리문 생산량 B를 의사결정변수로 설정하고, 창문 생산 총수익을 최대화하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 제약조건으로는 목재창틀과 알루미늄창틀의 하루 생산 가능 개수와 Bob이 하루에 만드는 유리 개수가 있습니다. 이를 바탕으로 선형계획법 모형을 수립하고 그래프를 통해 최적해를 찾았습니다.

• 4. 제품 생산량 최대화

  이 문제에서는 제품 1의 생산량 A와 제품 2의 생산량 B를 의사결정변수로 설정하고, 총수익을 최대화하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 제약조건으로는 금속 재료와 전기제품 재료의 상한, 제품 2의 생산량 상한이 있습니다. 이를 바탕으로 선형계획법 모형을 수립하고 그래프를 통해 최적해를 찾았습니다.

• 5. 음식 섭취량 최적화

  이 문제에서는 스테이크 섭취량 S와 감자 섭취량 P를 의사결정변수로 설정하고, 음식 비용을 최소화하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 제약조건으로는 탄수화물, 단백질, 지방의 일일 필요량이 있습니다. 이를 바탕으로 선형계획법 모형을 수립하고 그래프를 통해 최적해를 찾았습니다.

• 6. 자동차 조립 최적화

  이 통합 사례에서는 자동차 조립 문제를 다루고 있습니다. 제품 당 생산량 F와 C를 의사결정변수로 설정하고, 수익을 최대화하는 것을 목적으로 하고 있습니다. 제약조건으로는 공장 최대 가능 시간, 문 개수 제한, C 제품 생산량 제한 등이 있습니다. 이를 바탕으로 선형계획법 모형을 수립하고 최적해를 찾았습니다. 이후 다양한 시나리오를 고려하여 최종 의사결정을 내리고 있습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 의사결정변수 설정

  의사결정변수 설정은 최적화 문제에서 매우 중요한 부분입니다. 의사결정변수는 문제를 해결하기 위해 조정할 수 있는 요소들을 나타내며, 이를 적절히 선정하는 것이 최적화 결과에 큰 영향을 미칩니다. 의사결정변수는 문제의 특성과 제약 조건을 고려하여 선정되어야 하며, 변수 간의 상호 관계도 고려해야 합니다. 또한 변수의 범위와 정밀도도 중요한데, 너무 넓거나 좁은 범위, 또는 정밀도가 낮으면 최적해를 찾기 어려울 수 있습니다. 따라서 의사결정변수 설정 단계에서는 문제의 특성을 깊이 있게 분석하고, 변수 간의 관계를 면밀히 검토하여 최적의 변수를 선정하는 것이 중요합니다.

• 2. 사업 참여 비율 최적화

  사업 참여 비율 최적화는 다양한 사업 기회 중에서 최적의 참여 비율을 결정하는 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 각 사업의 수익성, 위험도, 자원 투입 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 예를 들어 수익성이 높은 사업에 더 많은 자원을 투입하고, 위험도가 낮은 사업에 더 많이 참여하는 등의 전략을 세울 수 있습니다. 또한 사업 간의 상호 의존성도 고려해야 하며, 전체 포트폴리오의 위험-수익 특성을 최적화하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 다양한 최적화 기법과 시뮬레이션 기법을 활용할 수 있습니다.

• 3. 창문 생산 최대화

  창문 생산 최대화 문제는 생산 공정의 효율성을 높이고, 자원 활용도를 극대화하는 것이 핵심입니다. 이를 위해서는 생산 설비의 용량, 작업 시간, 인력 배치, 원자재 공급 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 또한 생산 공정의 병목 현상을 파악하고, 이를 해결하기 위한 방안을 모색해야 합니다. 예를 들어 설비 투자, 공정 개선, 작업 방식 변경 등을 통해 생산성을 높일 수 있습니다. 아울러 수요 예측, 재고 관리, 공급망 관리 등 전략적 의사결정도 중요합니다. 이를 통해 생산 계획을 최적화하고, 고객 수요에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

• 4. 제품 생산량 최대화

  제품 생산량 최대화는 생산 시스템의 전반적인 효율성을 높이는 것이 핵심입니다. 이를 위해서는 생산 설비의 용량, 작업 시간, 인력 배치, 원자재 공급, 공정 흐름 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 또한 수요 예측, 재고 관리, 공급망 관리 등 전략적 의사결정도 중요합니다. 예를 들어 병목 공정을 개선하거나, 설비 투자를 통해 생산 능력을 높일 수 있습니다. 또한 작업 스케줄링, 공정 최적화, 자재 관리 등을 통해 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 생산 계획을 최적화하고, 고객 수요에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

• 5. 음식 섭취량 최적화

  음식 섭취량 최적화는 개인의 건강과 영양 상태를 고려하여 최적의 섭취량을 결정하는 문제입니다. 이를 위해서는 개인의 연령, 성별, 활동량, 건강 상태 등 다양한 요인을 고려해야 합니다. 또한 각 영양소의 필요량과 상호 작용, 섭취 시 부작용 등도 고려해야 합니다. 예를 들어 칼로리 섭취량을 줄이고 단백질, 비타민, 미네랄 섭취를 늘리는 등의 방법으로 균형 잡힌 식단을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 건강한 생활을 유지하고, 질병 예방 및 관리에도 도움을 줄 수 있습니다. 또한 개인의 기호와 식습관도 고려하여 지속 가능한 섭취 패턴을 만들어나가는 것이 중요합니다.

• 6. 자동차 조립 최적화

  자동차 조립 최적화는 생산 공정의 효율성을 높이고, 자원 활용도를 극대화하는 것이 핵심입니다. 이를 위해서는 생산 설비의 용량, 작업 시간, 인력 배치, 부품 공급 등 다양한 요소를 고려해야 합니다. 또한 공정 간 병목 현상을 파악하고, 이를 해결하기 위한 방안을 모색해야 합니다. 예를 들어 설비 투자, 공정 개선, 작업 방식 변경 등을 통해 생산성을 높일 수 있습니다. 아울러 수요 예측, 재고 관리, 공급망 관리 등 전략적 의사결정도 중요합니다. 이를 통해 생산 계획을 최적화하고, 고객 수요에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 또한 품질 관리, 안전 관리, 환경 관리 등 다양한 측면에서의 최적화도 고려해야 합니다.