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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Yoichi Hirashima (Osaka Institute of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
1,728 - 1,733 (6page)

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This paper addresses scheduling problems on the material handling operation at marine container-yard terminals. The layout, removal order and removal destination of containers are simultaneously optimized in order to reduce the waiting time for a vessel. The schedule of container-movements is derived by autonomous learning method based on a new learning model considering container-groups and corresponding Q-Learning algorithm. In the proposed method, the layout and movements of containers are described based on the Markov Decision Process (MDP), and a state is represented by a container-layout with a selection of a container to be removed or a selection of destination on where the removed container are placed. Then, a state transition arises from a container-movement, a selection of container-destination, or a selection of container to be removed. Only the container-movement takes a cost, and a series of container-movements with selections of destination and order of containers is evaluated by a total amount of costs. As a consequent, the total amount of costs reflects the number of container-movements that is required to achieve desired container-layout.
#Scheduling #Container Transfer Problem #Q-Learning #Block Stacking #Reinforcement Learning

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROBLEM DESCRIPTION
3. REINFORCEMENT LEARNING FOR MARSHALLING PLAN
4. SIMULATIONS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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