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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조영인 (서울대학교) 오승헌 (서울대학교) 곽동훈 (서울대학교) 최재호 (삼성중공업) 우종훈 (서울대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제27권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
98 - 114 (17page)
DOI
10.7315/CDE.2022.098

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In the shipbuilding, outfitting processes are mainly performed on ships moored by quays of the shipyard. Quays in shipyards have different lengths, depths, and facilities so that the allowable quays for each ship are limited. In addition, the working efficiency of the quay process depends on the kinds of the quays where the outfitting processes are performed. As a result, it is inevitable for ships to move around the quays to avoid delay in schedule while maximizing the working efficiency. The movements of ships should be minimized because it is a waste of cost and time. In most shipyards, the quay allocation is manually determined by planners using their own implicit rules. However, the optimal plan can’t be obtained by those heuristics which only considers limited problem space. In this study, the scheduling algorithm for the quay allocation problem is developed using a reinforcement learning approach. Based on the Markov decision process model using discrete-event simulation, the scheduling agent is trained by DRQN (Deep Recurrent Q-network) algorithm and tested with 10 scenarios. The proposed algorithm outperforms the reference value set by heuristic in terms of three KPIs-unallocated duration, the number of ship movements, and ship-quay priority ratio.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 선행 연구
3. 문제 정의
4. 마르코프 결정과정 모델링
5. 실험
6. 실험 결과
7. 결론
References

참고문헌 (12)

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