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학술대회자료
저자정보
이효준 (컨테인어스) 장우석 (컨테인어스) 이성진 (컨테인어스) 김동규 (컨테인어스)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
135 - 138 (4page)

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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. 이 때, 최대 효율을 위해서는 컨테이너 운송기사의 위치 및 컨테이너의 상차 또는 하차 위치를 고려하여 배차 업무를 수행함으로서 운송거리를 최소화 하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 운송 효율을 최대화 하는 강화학습 기반 최적 배차 모델링 방법을 제안하고 그 분석 결과를 제시한다.
#Port Logistics #Dispatch #Truck driver #Reinforcement learning #Multi-Agent System #Double Deep Q Network

목차

요약
Abstract
1. 서론
Ⅱ. 기술적 배경
Ⅲ. 강화학습 모델
Ⅳ. 모델 학습 결과 및 분석
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

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