ASCP

Airline Scheduling Crew Pairing

GitHub Role

다음과 같은 Convetion을 따릅니다.

Commit Convention

• feat : 새로운 기능 추가
• fix : 버그 수정
• docs : 문서 수정
• style : 코드 포맷팅, 세미콜론 누락, 코드 변경이 없는 경우
• refactor: 코드 리펙토링
• test: 테스트 코드, 리펙토링 테스트 코드 추가
• chore : 빌드 업무 수정, 패키지 매니저 수정

💡 PR Convetion

아이콘	코드	설명
🎨	:art	코드의 구조/형태 개선
⚡️	:zap	성능 개선
🔥	:fire	코드/파일 삭제
🐛	:bug	버그 수정
🚑	:ambulance	긴급 수정
✨	:sparkles	새 기능
💄	:lipstick	UI/스타일 파일 추가/수정
⏪	:rewind	변경 내용 되돌리기
🔀	:twisted_rightwards_arrows	브랜치 합병
💡	:bulb	주석 추가/수정
🗃	:card_file_box	데이버베이스 관련 수정

Environmental Setting

OptaPlanner

Optaplanner를 서버에서 실행하는 방법입니다.

cd ASCP/PairingCreater
./gradlew build
cp build/libs/crew-pairing.jar ~/ASCP/PairingCreater/
java -jar crew-pairing.jar data/ crewpairing/ {datasize} input_{datasize}.xlsx
java -jar crew-pairing.jar data/ crewpairing/ {datasize} input_{datasize}.xlsx output.xlsx

• 프로젝트 루트 디렉토리에서 ./gradlew build 실행하면 build/libs에 crew-pairing.jar 파일 생성됨
• crew-pairing.jar을 프로젝트 루트 디렉토리로 이동
• data/crewpairing/ 디렉토리에 output 폴더 추가
• 나머지 두 명령어를 통해 Optaplanner 실행
• 아래는 initial set (output.xlsx)이 존재하는 경우 사용. data/crewpairing/output/ 에 initial set 파일 배치

RL을 서버 및 로컬에서 실행하는 방법입니다.

• 프로젝트 루트 디렉토리에 dataset 폴더 추가 후, input 파일 배치
• REINFORCE.py 실행

Python Packages for Reinforcement Learning

requirements.txt 사용법

1. 본인의 local 환경 혹은 가상환경으로 입장한다. (파이썬 3.8 이상)
2. pip install -r requirements.txt

pytorch - CUDA 11.8

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Lisence