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경영과학1: 휴리스틱과 목표계획법2025.11.141. 휴리스틱 방법 최적해를 찾기 어려울 때 실행 가능한 해를 찾는 과정입니다. 최적해에 가까운 해를 구할 수 있으며, 대규모 문제에 대해서도 효율적으로 해를 구할 수 있는 알고리즘입니다. 메타휴리스틱은 일반적인 구조를 제공하는 해법으로, 시뮬레이티드 어닐링과 유전 알고리즘이 대표적입니다. 2. 유전 알고리즘 최적화 알고리즘의 한 종류로, 배낭문제 해결에 적용됩니다. 개체를 이진수로 표현하고, 초기 해집단을 생성한 후 적응도를 평가합니다. 목적함수를 적응도로 사용하며, 가능해가 아닌 경우 적응도는 0입니다. 외판원 문제의 진화 해법...2025.11.14
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현대경영과학 2~4장 연습문제B 풀이2025.05.111. 선형계획법 - 야구글러브 생산량 최대화 2장 연습문제B(1)에서는 일반 야구글러브 생산량(X1)과 캐치용 야구글러브 생산량(X2)을 결정하는 선형계획법 문제를 다룹니다. 제약조건으로는 총 생산량 제한, 노동시간 제한, 원자재 제한 등이 있으며 이를 만족하면서 총 매출을 최대화하는 해는 (X1, X2) = (500, 150)이고 이때의 총 매출은 1,850만 원입니다. 2. 선형계획법 - 보레토와 칼파 소비량 최소화 2장 연습문제B(2)에서는 보레토 1일 소비량(X1)과 칼파 1일 소비량(X2)을 결정하는 선형계획법 문제를 다룹...2025.05.11
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공학경제 7장 문제풀이2025.04.281. NPV 최대화 주어진 문제에서 NPV(순현재가치)를 최대화하는 것이 목표입니다. 이를 위해 현금흐름, 할인율, 투자비용 등의 요소를 고려하여 최적의 해를 찾아야 합니다. 2. 선형계획법 일부 문제에서는 선형계획법을 활용하여 목적함수를 최소화하거나 최대화하는 해를 구해야 합니다. 이를 위해 제약조건과 의사결정변수를 적절히 설정하고 최적화 기법을 적용해야 합니다. 3. 민감도 분석 일부 문제에서는 변수의 변화에 따른 목적함수의 변화를 분석해야 합니다. 이를 통해 의사결정에 중요한 변수를 파악하고 불확실성에 대한 대응 방안을 수립할...2025.04.28
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현대경영과학 5장~7장 연습문제B 풀이2025.05.111. 선형계획법 5장에서는 선형계획법을 이용하여 최소비용으로 수요를 만족시키는 문제를 다루었습니다. 6장에서는 선형계획법을 이용하여 제품 생산량을 결정하는 문제를 다루었습니다. 7장에서는 정수계획법을 이용하여 프로젝트 배정 문제를 다루었습니다. 2. 최적화 모델링 이 자료에서는 다양한 최적화 모델링 기법을 활용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 다루고 있습니다. 선형계획법, 정수계획법 등의 기법을 통해 최소비용, 최대이익, 최적 배정 등의 문제를 해결하는 과정을 보여주고 있습니다. 3. 수요 충족 5장의 연습문제에서는 최소비용으로 수...2025.05.11
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선형계획법과 민감도 분석2025.11.141. 선형계획법(Linear Programming) 선형계획법은 결정변수의 수가 많은 실생활 문제를 해결하기 위해 개발된 수리적 기법입니다. 그래프 방법의 한계를 극복하기 위해 스프레드시트 프로그램에 내장되어 있으며, 목적함수를 최대화 또는 최소화하면서 제약조건을 만족하는 최적해를 찾는 방법입니다. 데이터 메뉴의 '해 찾기' 기능을 통해 결정변수, 목적함수, 제약식을 입력하여 문제를 해결합니다. 2. 스프레드시트 활용 및 해 찾기 스프레드시트에서 선형계획 문제를 풀기 위해 먼저 입력 데이터, 파라미터, 결정변수를 셀에 입력합니다. ...2025.11.14
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2023년 1학기 알고리즘 출석수업 만점 받은 과제물2025.01.241. 이진 탐색 이진 탐색은 정렬된 상태의 데이터 중 원하는 값을 탐색하는 알고리즘이다. 이진 탐색은 먼저 주어진 데이터 중 중앙값이 목표 값과 일치하는 지 비교한다. 그리고 데이터가 정렬되어 있음을 이용해, 중앙값이 목표 값보다 작다면 중앙값보다 큰 값을 지니는 쪽, 중앙값이 목표 값보다 크다면 중앙값보다 작은 값을 지니는 쪽에 대해 다시 중앙값과 목표 값을 비교하며 데이터를 절반씩 줄여가는 과정을 반복하며 원하는 값을 찾는다. 2. 퀵 정렬 퀵 정렬은 데이터 중 하나의 값을 피벗으로 뽑고 데이터를 그 값보다 큰 쪽과 작은 쪽으로...2025.01.24
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의사결정의 구성요소, 의사결정나무를 포함하여 의사결정의 계량적 방법에 대해 설명하시오2025.01.171. 의사결정의 구성요소 의사결정에 있어 '무엇을', '언제', '어디서', '어떻게', '누가'와 같은 요소들이 중요하게 고려된다. 이러한 요소들은 생산을 위한 자원 필요량, 작업 시기, 장소, 방법, 주체 등을 포함한다. 2. 의사결정나무 의사결정나무는 분류와 예측을 위해 널리 사용되는 방법으로, 결과에 대한 설명이 쉽고 이해하기 쉬운 장점이 있다. 의사결정나무 알고리즘에는 CART, CHAID, C4.5, C5.0 등이 있으며, 변수 선택, 최적 분리, 종료 규칙 등을 고려해야 한다. 3. 기타 의사결정의 계량적 방법 시간-비...2025.01.17
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문제의 정의2025.04.291. 문제 정의의 중요성 문제를 정의하는 것이 해결의 90%를 차지한다. 문제를 정의하고 나면 해결책은 저절로 드러나기 마련이다. 어딘가 사정이 나빠진 것을 깨닫는 데서 문제 해결은 시작된다. 환경분석과 상황분석을 거쳐 우리가 대응해야 하는 과제들이 도출되면 문제 해결의 테마를 설정한다. 문제 해결의 테마는 냉정한 분석을 통해 왜 이 문제의 해결이 중요한가 하는 필연성과 당위성을 지녀야 한다. 2. 대안관점 기법 잘못 파악된 원인에 의해 정확한 의사결정을 하는 것만큼 비능률적이고 위험한 것은 없다. 대안관점 기법은 시공, 유지관리,...2025.04.29
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생산관리 ) 의사결정의 구성요소, 의사결정나무를 포함하여 의사결정의 계량적 방법에 대해 설며하시오.2025.01.201. 의사결정의 구성요소 의사결정에서 가장 중요한 것은 목표이다. 기업이나 조직에서 앞으로 나아가야 할 방향이나 비전인 목표가 올바르게 설정되어 있어야 한다. 또한 의사결정을 진행할 수 있는 권한을 가진 사람, 의사결정을 해야 하는 이슈, 의사결정에 대한 책임이 있어야 한다. 의사결정은 확실한 개선점이나 방향성이 있어야 하며 대응 방안이 구성되어 있어야 한다. 2. 의사결정나무 의사결정나무는 의사결정에 대한 규칙이나 내용을 시각화하여 표시하는 것이다. 이는 올바른 의사결정을 하기 위한 계량적인 방안으로, 알고리즘과 유사한 형태로 구...2025.01.20
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의사결정의 구성요소, 의사결정나무를 포함하여 의사결정의 계량적 방법에 대해 설명하시오2025.01.201. 의사결정의 구성요소 의사결정의 주요 구성요소에는 목표 설정, 대안 탐색, 결과 예측, 선택 기준 설정이 있다. 이러한 요소들은 의사결정 과정의 기초를 이루며, 각 단계에서 적절한 분석과 평가가 이루어져야 한다. 목표는 의사결정의 방향성을 제공하며, 구체적이고 측정 가능해야 한다. 대안 탐색 단계에서는 다양한 가능성을 고려하고 각각의 장단점을 분석한다. 결과 예측 단계에서는 과거 데이터와 미래 트렌드를 고려하여 다양한 시나리오를 설정하고 확률을 평가한다. 선택 기준은 목표와 일치하는 수치화된 기준을 사용하여 대안을 공정하게 비교...2025.01.20
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