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구성원
Article|
·
인용수 5
·2020
Machine Learning (Reinforcement Learning)-Based Steel Stock Yard Planning Algorithm
Jong Hun Woo, Young In Cho, Sang Hyeon Yu, So Hyun Nam, Haoyu Zhu, Dong Hoon Kwak, Jong-Ho Nam
초록

강판은 철강 시장의 조건 및 중·장기 생산 전략에 따라 대량으로 주문되기 때문에 가공 일정에 맞추지 않고 조선소에 공급된다. 따라서 강판은 가공 시스템에 투입될 때까지 강재 야적장에 적치된 뒤, 가공 시작일에 따라 순차적으로 공급된다. 현재 강재 야적장은 현장 작업자의 경험에 의해 운영되고 있으며, 크레인 과다 사용과 같은 비효율이 발생하고 있으므로 효율적인 관리 기법이 요구된다. 그러나 기존 최적화 알고리즘은 강재 투입 시점이 무작위라는 점 때문에 한계가 있다. 본 연구에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 강재 야적장에 대한 강재 투입 순서를 결정하기 위한 연구를 수행하였다. 테스트를 통해 효과적인 알고리즘(A3C)을 확인하였으며, 제안 방법이 실제 규모의 강재 야적장 문제에 대해 유효함을 검증하였다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
YardShipyardStock (firearms)Reinforcement learningComputer scienceScheduleReinforcementEngineeringArtificial intelligenceShipbuilding
타입
Article
IF / 인용수
- / 5
게재 연도
2020