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자료유형
학술저널
저자정보
차선교 (대한민국 해군) 윤봉규 (국방대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제50권 제2호
발행연도
2024.4
수록면
120 - 129 (10page)
DOI
10.7232/JKIIE.2024.50.2.120

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Regular maintenance of the submerged hull section is crucial for vessels, especially naval ships, as it directly impacts their combat capability. However, the current naval fleet faces challenges in establishing efficient maintenance plans due to a shortage of Drydocks, unpredictable changes in ships schedules, and the diverse maintenance procedures required for different types of ships. Previous works on this topic have limitations in analyzing dynamic decision-making situations caused by the aforementioned complexities. Meanwhiley, Arthur (1994) developed an agent-based model to predict customer numbers at a restaurant near a research laboratory (El Farol), which bears similarity to the naval fleet maintenance problem where competing agents make strategic decisions based on limited resources. This study aims to apply the El Farol Bar model to naval Drydock operations, with the objective of exploring effective strategies to avoid exceeding naval ship"s maintenance cycles and minimize overall waiting time for maintenance.
#Agent Based Modeling #Drydock #Dry docking #Naval Fleet #Maintenance #Repair #El Farol Bar #Strategies

목차

1. 서론
2. 함정 상가정비와 El Farol Bar 모형
3. 해군 상가정비체계 및 건선거 모형
4. 모형 결과 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Arthur, W. (1994), Inductive reasoning and bounded rationality, The American Economic Review, 406e411. google schola Cho, D. U. (1983), A Simulation Study of Navy Drydocks, Journal of the Military Operations Research Society of Korea, 9(2), 23-30. google schola Cho, S. H., Yoon, B. K. (2019), An Analysis on the Operation Level of the Dry Dock for Warship Maintenance Using Priority Queue, Korean Management Science Review, 36(1), 37-49. google schola Cho, W. Y. (2020), A Study on the Distribution of Naval Ship Failure Time Considering Planned Maintenance, Korea National Defence University. google schola Duncan, W. (2008), The El Farol Bar Problem Revisited : Reinforcement Learning in a Potential Game, Edinburgh School of Economics Discussion Paper Series, 186(2). google schola

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