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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 33 - 39 (7page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.1.33
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물류에서의 컨테이너 적재 효율성은 기업의 수익률에 직접적으로 영향을 끼치는 중요한 요소이다. 부적절한 적재 계획은 공간 비효율, 제품 손상, 추가 비용과 작업 소요를 발생시킬 수 있으므로 적절한 적재 계획을 수립하고 수행하는 숙련 작업자의 중요성이 강조된다. 이와 같은 3차원 상자 채우기 문제(3D Bin Packing Problem, 3D BPP)는 물류, 창고 관리, 화물 운송 등 여러 산업 분야에서 중요한 과제이다. 본 연구에서는 최신 강화학습 방법론을 적용하고 3D BPP에 대한 효과적인 해결 방안을 제시한다. 특히, 안정적이고 효과적인 학습을 위하여 강화학습의 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 사용하며, 멀티 모달(Multimodal) 모델과 GAT(Graph Attention Networks) 모델을 학습하고, 3D 환경에서의 적재 능력을 평가한다. 본 논문에서는 동일한 조건의 3D 적재 환경과 데이터를 통해 두 모델을 적용 실험하여, 최적의 모델을 도출함으로써 현업의 환경에 실용적으로 적용할 수 있는 방안을 모색한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 모델 평가 및 검증
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
E. G. Coffman, M. R. Garey, D. S. Johnson, and R. E. Tarjan, “Performance bounds for level-oriented two-dimensional packing algorithms,” Society for Industrial and Applied Mathematics Journal on Computing, vol. 9, no. 4 pp. 808-826, 1980. DOI: 10.1137/0209062
Y. Jiang, Z. Cao, and J. Zhang, “Solving 3D bin packing problem via multimodal deep reinforcement learning,” in Proceedings of the 20th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems. Online, pp. 1548-1550, 2021.
H. Zhao, Y. Yu, and K. Xu, “Learning efficient online 3D bin packing on packing configuration trees,” International Conference on Learning Representations. Online, pp. 1-18, 2021.
J. Schulman, F. Wolski, P. Dhariwal, A. Radford and O. Klimov, “Proximal policy optimization algorithms,” arXiv preprint arXiv:1707.06347 (2017). DOI: 10.48550/arXiv.1707.06347.
P. Veličković, G. Cucurull, A. Casanova, A. Romero, P. Lio, and Y. Bengio, “Graph attention networks,” arXiv preprint arXiv:1710.10903 (2017). DOI: 10.48550/arXiv.1710.10903.
Y. Jiang, Z. Cao, and J. Zhang, “Solving 3D bin packing problem via multimodal deep reinforcement learning,” in Proceedings of the 20th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems. Online, pp. 1548-1550, 2021.
H. Zhao, Y. Yu, and K. Xu, “Learning efficient online 3D bin packing on packing configuration trees,” International Conference on Learning Representations. Online, pp. 1-18, 2021.
J. Schulman, F. Wolski, P. Dhariwal, A. Radford and O. Klimov, “Proximal policy optimization algorithms,” arXiv preprint arXiv:1707.06347 (2017). DOI: 10.48550/arXiv.1707.06347.
P. Veličković, G. Cucurull, A. Casanova, A. Romero, P. Lio, and Y. Bengio, “Graph attention networks,” arXiv preprint arXiv:1710.10903 (2017). DOI: 10.48550/arXiv.1710.10903.
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