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문제 정의
- 본 논문에서는 물량이 많은 문제와 적은 문제를 한 번의 MOEA 실행으로 동시에 해결함으로써 이러한 문제에 대처하였다. 원래 대상 문제는 두 개의 최적화 목표를 가지고 있지만, 각 해를 이 두 가지 문제에 대해 각 한 번씩 두 번의 시뮬레이션을 통해 평가함으로써 대상 문제의 최적화 목표는 네 개로 늘어난다.
- 본 논문에서는 자동화 컨테이너 터미널의 장치장에서장치 위치 결정 전략을 최적화하기 위해 난이도가 서로 다른 두 개의 문제를 동시에 고려하여 탐색하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션 시스템을 통한 실험 결과에서 단일 문제를 고려하는 것보다 난이도가 다른 다수개의 문제를 동시에 고려하는 방법이 더 좋은 성능을 보였으며, 이를 통해 여러 문제를 탐색에서 동시에 고려함으로써 탐색이 지역 해에 빠지는 문제를 해결해 줄 수 있음을 확인하였다.
- 초기 실험 결과에서 작업 물량이 많아 장치장의 컨테이너점유율이 높은 어려운 문제의 경우 MOEA의 집단이 충분한 다양성을 유지하지 못하고 지역 최적해로 수렴하였다. 이에 본 논문에서는 쉬운 문제와 어려운 문제를 한 번의 MOEA 수행에 동시에 해결하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험결과 제안 방안이 단일 문제를 해결하는 방안에 비해 집단의 다양성을 더 잘 유지하여 어려운 문제의 경우 동일한 계산 비용으로 더 좋은 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
가설 설정
- 문제별로 각각 10번의 실험을 수행하여 HVR값을 평균하였다. HVR을 계산하기 위해서는 실제 최적 파레토 프런트인 PFm技를 알아야 하는데, 이를 위해 서모든 실험에 대해서 생성되는 모든 해 중에서 비지배해 들의 집합을 PFse로 가정했다.
- 자동화 컨테이너 터미널에서는 일반적으로 자동 영역과 수동 영역을 구분하기 위해 그림 1과 같이 블록이 안벽과 수직으로 배치되며, 블록의 양 끝에는 ASC와 내/외부 차량 사이에 컨테이너 교환이 이루어지는 HP (Handover Point)가 있다. 본 논문의 대상 장치장에는 각 블록에 교차가 불가능한 두 개의 ASC가 있으며, 이중 해측 ASC는 선박에 의해 요청된 작업을, 육측 ASC 는 외부 트럭에 대한 작업을 전담하여 처리한다고 가정하였다.
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