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문제 정의
- 재정돈에 관한 기존의 연구들은 수평 배치 장치장을 대상으로 하였기 때문에 장치장이 수직으로 배치된 자동화 컨테이너 터미널에 적용될 수 없다는 문제가 있었다. 또, 기존 논문및 본 논문의 목표 스택 선정 시 추가적인 공간을 선택하는 것이 합당한 이유를 실험결과를 통해 제시하였다.
- 그러나 재정돈 시간을 줄이는 것과 적하 작업 시간을 줄이는 것 사이의 중요도는 재정돈 시간에 투자할 수 있는 시간에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 재정돈 시간과 적하 시 예상 크레인 이동시간의 가중 합으로 계획을 평가하였다.
- 본 논문에서는 재정돈 작업 계획 문제를 효율적으로 해결하기 위해 대상 문제를 두 개의 세부 문제로 분해하여 각 세부 문제별로 별도의해 집단을 구성하였다. 하나는 컨테이너가 재배치되어 쌓일 목표 위치를 결정하는 문제이고 하나는 재정돈 작업의 시간을 최소화 할 수 있는 컨테이너 이동 우선순위를 결정하는 문제이다.
- 본 논문은 자동화 장치장의 재정돈 작업 계획 최적화를 위해 협력적 공진화 알고리즘 (Husband와 Mill, 1991) (Cooperative CoEvolutionary Algorithms, CCEA)을 이용하는 방안을 제안한다. 주어진 문제가 간단한 세부 문제들로 분리 가능한 문제인 경우, 협력적 공진화 알고리즘은 간단한 세부 문제들로 나누어 줄어든 탐색 공간에서 각 세부 문제별로 해 집단을 구성하여 동시에 진화시킴으로써 탐색의 효율을 향상시키고자 하는 방법이다(Wiegand, 2003).
- 본 논문은 협력적 공진화 알고리즘을 이용하여 자동화 장치장에서 컨테이너의 재정돈 작업 계획을 수립하는 방법을 제안하였다. 재정돈에 관한 기존의 연구들은 수평 배치 장치장을 대상으로 하였기 때문에 장치장이 수직으로 배치된 자동화 컨테이너 터미널에 적용될 수 없다는 문제가 있었다.
- 7은 병렬 세대형 CCEA를 사용하며 가중치를 1:50으로설정하고 목표 스택 선정 단계의 추가 공간 선택 비율을 변화시키며 얻어진 재정돈 시간과 적하 시 크레인의 최대 생산성을 보여준다. 본 논문의 적하 시 크레인의 최대 생산성은 크레인이 차량과의 교류 없이 연속적으로 작업했을 경우 얻을 수 있는 생산성을 나타낸 것이다. 그림에서 볼 수 있듯이 공간 비율이 늘어남에 따라 적하 시 ASC 생산성이 감소하는 추세에 있음을 확인할 수 있다.
- 그 후 CC의 리스트 Q 에 나열된 순서대로 각 CC q에 대해 재정돈 목적지 후보가 될수 있는 스택을 하나씩 선택하여 CC q의 재정돈 목적지 후보 집합인 爲에 추가한다. 서로 다른 CC의 컨테이너를 같은 스택에 쌓게 되면 적하 작업 시 재취급이 발생할 수 있으므로 이를 사전에 방지하기 위해 각 CC 별로 목적지 후보를 선택하게 하였다. 재정돈 목적지 후보로는 하나 이상의 빈 슬롯이 있거나 반출 컨테이너가 재취급 없이 꺼낼 수 있는 위치에 있는 스택을 선택한다.
- 크레인 작업 지연 단축이다. 앞서 설명한 바와 같이 적하 작업이 터미널의 생산성을 좌우하는 작업이고 크게 두 가지 원인으로 인해 적하 시 장치장 크레인의 작업이 지연될 수있기 때문에 그를 미리 방지하고자 재정돈 작업을 수행한다. 그러나 재정돈 작업도 터미널의 자원을 소모하는 작업이므로 무한정 시간을 투자할 수 없다.
가설 설정
- 이후의 예시에 등장할 재정돈 대상 컨테이너는 Fig. 2(a)와 같은 형태로 육측 가까운 곳에 쌓여있다고 가정한다. 컨테이너 A1 은 CC A의 적하 계획에 따라 CC A가 가장 먼저 적하할 컨테이너를 의미한다.
- 앞에서 설명한 재정돈 목적지 후보 선택 휴리스틱에 의해 Fig. 2(b)와 같은 스택이 선택되어 있다고 가정한다. 스택 A, Bi, Ge 각각 CC 厶가, CC B, CC C가 적하할 컨테이너를 재정돈 하여 쌓을 스택이다.
- 그 중 스택 Ge 반출 컨테이너 2개가 쌓여 있어 그 컨테이너를 비워내고 재정돈 컨테이너를 5 개까지 쌓을 수 있다. 반출 작업은 블록의 육측 가장자리에서 수행되므로 반출될 컨테이너라면 육측 가까이에 있는 것이 좋을 것이다. 그러므로 재정돈 목적지 후보 스택에 있는 반출 컨테이너를 재정돈을 통해 반출 컨테이너를 옮긴다.
- 한 블록은 41 개의 베이로 이루어져있으며, 한 베이는 높이가 5인 스택 10개로 구성되어 있다. 장치장의 각 블록에는 육측과 해측에 각 기한 대씩 두 대의 크레인이 있지만 재정돈은 해측 크레인에 의해서만 수행되는 것으로 가정하였다. 적하할 컨테이너 1000개가 서로 다른 상태로 적재되어 있는 10가지 데이터 셋에 대해 실험하여 그 결과를 평균하였고, 데이터 셋들의 컨테이너 데이터는 기존 터미널에 대한 통계 자료를 기반으로하여 생성되었다.
- 계획을 수립할 수 있음을 보였다. 적하 작업 시간을 계산하기 위해 크레인이 연속적으로 작업하는 상황을 가정했다. 그러나 실제 터미널에서의 적하 작업은 크레인과 내부 차량의 상호 컨테이너 전달 과정이 포함된다.
- 본 논문에서 적하 시 예상되는 작업 시간은 ASC가 쉬지 않고 연속적으로 작업했을 경우의 총작업 시간이다. 컨테이너가 안벽에 가까이 장치될수록 적하 작업의 지연을 줄일 수 있다는 가정 하에 적하 시 장치장 크레인의 예상 이동시간을 계산하여 평가에 반영하였다. 그러나 재정돈 시간을 줄이는 것과 적하 작업 시간을 줄이는 것 사이의 중요도는 재정돈 시간에 투자할 수 있는 시간에 따라 달라질 수 있다.
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