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자료유형
학술대회자료
저자정보
오승헌 (서울대학교) 송준호 (서울대학교) 우종훈 (서울대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021년 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 [2개 학회 공동주최]
발행연도
2021.6
수록면
896 - 899 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2024

그래프 인공신경망, 멀티 헤드 어텐션 및 포인터 네트워크 기반 잡샵 스케줄링 연구
오승헌 ,  한승우 ,  우종훈 한국경영과학회 학술대회논문집 2024.05 학술대회자료
그래프 인공신경망, 멀티 헤드 어텐션 및 포인터 네트워크 기반 잡샵 스케줄링 연구
오승헌 ,  한승우 ,  우종훈 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2024.05 학술대회자료

2023

다중중 에이전트 강화학습 및 그래프 인공 신경망 기반 유연 잡샵 스케줄링 연구
오승헌 ,  우종훈 한국경영과학회 학술대회논문집 2023.05 학술대회자료
다중중 에이전트 강화학습 및 그래프 인공 신경망 기반 유연 잡샵 스케줄링 연구
오승헌 ,  우종훈 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

2021

모델기반 강화학습을 활용한 Flexible Jobshop 스케줄링 연구
오승헌 ,  송준호 ,  우종훈 한국경영과학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료
모델기반 강화학습을 활용한 Flexible Jobshop 스케줄링 연구
오승헌 ,  송준호 ,  우종훈 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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기존의 휴리스틱 기반 최적화 방법들은 데이터의 변동성이 크고 규모가 큰 문제에 대해서 수렴하지 못하거나 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 메타 휴리스틱과 규칙 기반 휴리스틱의 한계점 개선을 위한 강화학습 연구를 수행하였다. 하지만 최근 연구되고 있는 강화학습 스케줄링 방법은 대부분 모델 프리 (model free) 환경을 기반으로 하고 있어 학습을 통한 인공신경망의 성과 지표가 기존의 휴리스틱 방법을 극복하지 못하는 경우가 많다. 특히, 다른 에이전트의 영향에 의한 전이 의존성 (transition dependency)을 고려해야 하는 멀티 에이전트 환경에서 모델 프리 강화학습은 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 모델 기반의 에이전트 간의 영향관계를 파악하여 학습에 도움을 줄 수 있는 모델 기반 강화학습을 수행하였다. 개발된 모델 기반 강화학습을 통해 훈련된 인공 신경망은 FJSP (flexible job shop problem) 문제에 대해 기존의 휴리스틱 방법과 비교하여 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 문제 정의
3. DEC MDP(Decentralized Markov Decision Process)
4. 전이 의존성을 고려한 모델 기반 강화학습
5. 학습 및 실험
6. 결론
References

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