에이전트 기반 시뮬레이션을 통한 디스패칭 시스템의 강화학습 모델

김민정; 신문수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민정 (국립한밭대학교 산업경영공학과) 신문수 (국립한밭대학교 산업경영공학과)

저널정보: 한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제47권 제2호

발행연도: 2024.6

수록면: 116 - 123 (8page)

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In the manufacturing industry, dispatching systems play a crucial role in enhancing production efficiency and optimizing pro- duction volume. However, in dynamic production environments, conventional static dispatching methods struggle to adapt to various environmental conditions and constraints, leading to problems such as reduced production volume, delays, and resource wastage. Therefore, there is a need for dynamic dispatching methods that can quickly adapt to changes in the environment. In this study, we aim to develop an agent-based model that considers dynamic situations through interaction between agents. Additionally, we intend to utilize the Q-learning algorithm, which possesses the characteristics of temporal difference (TD) learning, to automati- cally update and adapt to dynamic situations. This means that Q-learning can effectively consider dynamic environments by sensi- tively responding to changes in the state space and selecting optimal dispatching rules accordingly. The state space includes information such as inventory and work-in-process levels, order fulfilment status, and machine status, which are used to select the optimal dispatching rules. Furthermore, we aim to minimize total tardiness and the number of setup changes using reinforcement learning. Finally, we will develop a dynamic dispatching system using Q-learning and compare its performance with conventional static dispatching methods.

#Smart Manufacturing #Rule-based Dispatching #Reinforcement Learning #Q-learning #Agent-based Simulation

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