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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이효준 (컨테인어스) 장우석 (컨테인어스) 이성진 (컨테인어스) 김동규 (컨테인어스)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제6호(JKIIT, Vol.21, No.6)
발행연도
2023.6
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.6.1

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

항만 물류 환경에서 유전 알고리즘 기반 물류 자동 배차 최적화 방법
이효준 ,  장우석 ,  이성진 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2023.11 학술대회자료
항만 물류 환경에서 다중 에이전트 강화학습 기반 최적 배차 모델링 방법
이효준 ,  장우석 ,  이성진 외 1명 한국정보기술학회논문지 2023.06 학술저널

2022

항만 물류 환경에서 다중 에이전트 강화학습 기반 최적 배차 모델링 방법
이효준 ,  장우석 ,  이성진 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2022.12 학술대회자료

초록· 키워드

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항만 물류 환경에서 배차 업무원은 화주가 등록한 컨테이너 화물을 화물 운송 기사에게 매칭하는 배차 업무를 진행한다. 하지만, 사람이 항만 물류 환경에서의 여러 복합적인 요소들을 모두 고려하며 배차하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 투입할 운송기사, 경로, 순서 등을 결정하는 차량 경로 문제(VRP, Vehicle Routing Problem)가 연구되어 왔고, 여러 가지 제약에 따른 다양한 유형의 문제들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 다양한 유형의 VRP 중 컨테이너 운송기사의 위치 및 컨테이너의 상차 또는 하차 위치를 고려하여 운송기사가 컨테이너를 싣지 않고 이동하는 거리인 공차거리를 최소화하는 연구를 진행하였다. 또한, 본 연구의 확장을 위한 제약 조건 추가를 용이하게 하기 위해 강화학습 기반 최적 배차 모델링 방법을 제안하고 그 분석 결과를 제시한다.
#port logistics #dispatch #vehicle routing problem #reinforcement learning #multi-agent system #double deep q network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 강화학습 모델
Ⅳ. 모델 학습 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
References

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