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저자정보
장우석 (컨테인어스) 이효준 (컨테인어스) 서민성 (컨테인어스) 이성진 (컨테인어스) 김동규 (컨테인어스)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
131 - 134 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

항만 물류 환경에서 강화학습 기반 컨테이너 다단 적재 모델링 방법
장우석 ,  이효준 ,  서민성 외 2명 한국정보기술학회논문지 2023.04 학술저널

2022

항만 물류 환경에서 강화학습 기반 컨테이너 다단 적재 모델링 방법
장우석 ,  이효준 ,  서민성 외 2명 Proceedings of KIIT Conference 2022.12 학술대회자료

초록· 키워드

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항만 물류 환경에서 한정된 공간에 최대한 많은 컨테이너를 적재하기 위하여 컨테이너 다단 적재를 하고있다. 다단 적재 상황에서 저단 화물을 취급하려면 상단에 있는 화물을 다른 장소로 이동시켜야 한다. 이러한 과정을 컨테이너 리 핸들링이라 하며, 리 핸들링 과정에서 비용이 소모되므로 컨테이너 장치장 운영사는 리 핸들링을 최소화하고자 한다. 본 논문에서는 이러한 리 핸들링을 최소화하여 컨테이너를 다단 적재하도록 적재 위치를 추천, 선택하는 강화학습 모델을 제안하고 그 분석 결과를 제시한다.
#Port Logistics #Container yard #Container loading #Stacking shipping containers #Reinforcement learning #Proximal Policy Optimization

목차

요약
Abstract
1. 서론
Ⅱ. 강화학습 모델
Ⅲ. 모델 학습
Ⅳ. 결론
참고문헌

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