MAML 기반 차량/화물 운송 매칭 알고리즘 성능 분석

김지현; 신다민; 이수은; 김형남

doi:10.5573/ieie.2023.60.9.45

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김지현 (부산대학교) 신다민 (부산대학교) 이수은 (부산대학교) 김형남 (부산대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제9호(통권 제550호)

발행연도: 2023.9

수록면: 45 - 51 (7page)

DOI: 10.5573/ieie.2023.60.9.45

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항만물류 환경에서 차량/화물 간의 효율적인 배차를 위해서는 배차 공정성/일관성 및 도로상황, 날씨 등과 같은 환경 요소를 고려할 필요가 있다. 이러한 환경 요소들은 지속적으로 변화하고 있으며, 화물을 운송하는 차량 및 운전자에게 영향을 미칠 수 있다. 메타 강화학습은 인공 신경망의 최적화 과정을 학습을 통해 효과적으로 진행하는 기법이며, 새로운 환경이나 데이터에 대하여 모델을 잘 학습할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경 및 데이터의 변화에 효율적으로 배차 업무를 수행하기 위해 메타 강화학습 알고리즘인 MAML(model-agnostic meta learning)을 적용한 차량/화물 운송 매칭 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통해 다양한 운송 환경에 따른 차량과 화물의 운송 매칭 알고리즘의 배차 성능을 분석한다. 모의실험 결과는 제안한 알고리즘이 차량과 화물을 자동으로 신속하게 배차할 수 있는 성능을 가짐을 보인다.

#Vehicle/cargo dispatch system #Transportation matching algorithm #MAML

참고문헌 (12)

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The Korea Transport Institute “Global Logistics Technology Trend,” vol. 16, no. 675, April 2022.

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