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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김광 (조선대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제28권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
27 - 34 (8page)

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최상의 에이전트-작업 할당을 결정하는 문제는 조합 최적화(combinatorial optimization)의 대표적인 문제이자 NP-난해(NP-hard)임이 알려져 있다. 본 연구에서는 에이전트와 작업의 할당시 결정되는 작업 수행 확률(completion probability)이 불확실한 상황에서의 문제를 다룬다. 에이전트나 작업 내부의 요인 혹은 시스템 외적인 요소로 인한 작업 수행 확률은 고정적이기보다 불확실성을 갖는 것이 일반적이다. 불확실성을 고려하지 않은 할당 결정은 변동성이 있는 현실 상황에서 효과적이지 않은 결정이 될 수 있다. 작업 수행 확률의 불확실성을 수학적으로 반영하기 위해 본 연구에서는 추계적 계획법(stochastic programming)을 활용한 수리 모형을 제시한다. 본 연구에서는 효율적으로 문제를 풀기 위해 표본 평균 근사법(sample average approximation)을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 문제 해결 방법론을 이용해 효과적인 할당 결정과 상한값과 하한값을 구할 수 있고, 결과의 성능을 확인하기 위해 최적 격차(optimality gap)와 분산을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 알고리즘으로 구한 할당 결정의 우수성 및 강건성을 보인다.
#에이전트-작업 할당 문제 #추계적 계획법 #표본 평균 근사법 #조합 최적화 #Agent-Task assignment problem #Stochastic programming #Sample average approximation #Combinatorial optimization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 불확실성을 고려한 다수 에이전트-다수 작업 할당 문제의 수리적 모형
3. 표본 평균 근사법을 활용한 알고리즘
4. 수치실험
5. 결론
References

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