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오승헌 (서울대학교) 조영인 (서울대학교) 남소현 (서울대학교) 조기영 (서울대학교) 윤희창 (서울대학교) 우종훈 (서울대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2022.6
수록면
2,541 - 2,547 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

생산 스케줄링에 대한 강화학습 적용을 위한 시뮬레이션 프레임워크에 관한 연구
오승헌 ,  조영인 ,  남소현 외 3명 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료
생산 스케줄링에 대한 강화학습 적용을 위한 시뮬레이션 프레임워크에 관한 연구
오승헌 ,  조영인 ,  남소현 외 3명 한국경영과학회 학술대회논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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생산 스케줄링에 대한 강화학습 적용을 위해서 시뮬레이션 환경을 적절하게 모델링하는 것은 중요한 과정이다. 이산 사건 시뮬레이션 (DES; Discrete-Event Simulation)은 강화학습을 이용한 스케줄링 최적화 문제에 대하여 정교한 환경 모델링에 사용될 수 있다. 기존의 연구들은 상태 변화에 대한 통계 모델이 적용된 마르코프 결정 과정(MDP) 모델을 이용하여 최적화 연구를 수행해 왔다. 하지만, 실제 생산 현장에 대한 적용을 고려한다면, 학습부터 적용까지 일련의 과정 중 대부분의 시간을 차지하는 시뮬레이션에 대한 성능 최적화도 알고리즘이나 MDP 최적화에 못지 않게 중요한 부분이다. 본 연구에서는 생산 스케줄링에 강화학습을 적용하기 위해 DES 툴이 갖춰야 할 4가지 사항(신뢰성, 신속성, 상호운용성, 비용 효율성)을 도출하였다. 또한, 4가지 사항을 갖춘 DES 툴인 SimPy를 기반으로 한 강화학습-시뮬레이션 프레임워크를 제안한다. 마지막으로 해당 프레임워크를 이용한 생산 스케줄링 강화학습 적용사례를 소개한다.

목차

Abstract
1. Introduction
2. 시뮬레이션 기반 강화학습을 위한 4-factors
3. 생산 시스템에 대한 이산 사건 시뮬레이션 프레임워크
4. APPLICATIONS
5. CONCLUSIONS
References

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