온라인 쇼핑의 주문이 늘어남에 따라 물류창고의 규모가 커지게 되었고 대규모의 물류창고를 효과적으로 운영하기 위해 무인운반기가 도입되고 있다. 다수의 무인운반기가 독립적으로 움...
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2021
Korean
학술저널
238-239(2쪽)
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온라인 쇼핑의 주문이 늘어남에 따라 물류창고의 규모가 커지게 되었고 대규모의 물류창고를 효과적으로 운영하기 위해 무인운반기가 도입되고 있다. 다수의 무인운반기가 독립적으로 움...
온라인 쇼핑의 주문이 늘어남에 따라 물류창고의 규모가 커지게 되었고 대규모의 물류창고를 효과적으로 운영하기 위해 무인운반기가 도입되고 있다. 다수의 무인운반기가 독립적으로 움직이는 물류창고에서 시스템 전체의 성능을 극대화하기 위해 멀티 에이전트 강화 학습을 사용하여 각 무인운반기를 학습시킬 수 있다. 각 무인운반기는 다른 무인운반기와의 충돌을 피하며 자신의 임무를 가능한 한 빠르게 완료해야 한다. 본 논문에서는 강화 학습 환경을 설계하고 대표적인 멀티 에이전트 강화 학습 알고리즘 QMIX 를 사용하여 실험을 통해 무인운반기의 성공적인 제어가 가능함을 입증한다.
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