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[국내논문] 유전 알고리즘을 이용한 자동화 컨테이너 터미널에서의 장치장 크레인의 작업 할당 전략
Automated Stacking Crane Dispatching Strategy in a Container Terminal using Genetic Algorithm 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.36 no.5, 2012년, pp.387 - 394  

우졔민 (부산대학교 차세대물류IT학과) ,  양영지 (부산대학교 대학원 컴퓨터공학과) ,  최이 (부산대학교 대학원 컴퓨터공학과) ,  류광렬 (부산대학교 컴퓨터공학과)

초록
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자동화 컨테이너 터미널에서 자동화 장치장 크레인(ASC)은 장치장 블록 내에서의 컨테이너 운송을 담당한다. 본 논문에서는 크기와 사양이 동일한 두 대의 ASC의 작업 할당 문제를 해결하기 위한 다중 평가 기준 전략을 제안한다. 제안 방안은 컨테이너 터미널의 상황을 다각적으로 고려하기 위하여 여러 평가 요소를 통해 후보 작업을 평가하고, 결과를 가중합함으로써 가장 높은 점수를 얻은 작업을 크레인에 할당하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 작업 할당을 위한 평가 기준을 고안하고, 평가 결과를 취합하기 위한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 최적화하는 방안을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 방안이 낮은 계산 비용으로 실시간 터미널에 적합함을 보이고, 다양한 평가 기준을 통한 작업 할당이 컨테이너 터미널의 효율을 개선시킴을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In an automated container terminal, automated stacking cranes(ASCs) take charge of handling of containers in a block of the stacking yard. This paper proposes a multi-criteria strategy to solve the problem of job dispatching of twin ASCs which are identical to each another in size and specification....

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 문제를 해결하기 위하여 이전 연구(Wu 등, 2011)에서는 실시간으로 크레인이 어떤 작업을 수행할지 정하는 크레인 작업 할당 문제를 좀 더 효율적으로 다루기 위하여 크레인 작업 할당에 영향을 미치는 여러 지표를 이용하여 다양한 기준들의 가중 합 형태의 작업 할당 전략을 고안하였으며, 고안한 전략에 기반을 둔 크레인 작업 할당 방안을 제안하였다. 또한 다목적 진화 알고리즘중 하나인 NSGA-Ⅱ를 통하여 작업 당 평균 AGV 지연 시간과 작업 당 평균 외부 트럭 대기시간인 두 개의 목적 값을 최소화하는 최적 전략을 탐색하고자 하였다. 여러 기준을 취합하여 생성된 전략은 터미널 상황의 여러 측면을 고려 할 수 있으므로 다양한 상황에도 잘 대처할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있음을 확인할 수 있었다.
  • 이전 연구의 연장으로 본 논문에서는 기존의 작업 할당 전략의 평가 요소들을 다듬고 보강하여 더욱 보정된 다중 평가 기준 전략 기반의 크레인 작업 할당을 방안을 제안한다. 최적 전략의 탐색 시 NSGA-Ⅱ를 사용하지 않고, 목적 값의 우선 순위 순서로 최적화하는 사전 순 최적화 유전 알고리즘을 이용하여 전략의 최적화를 수행하였다.
  • 이 장에서는 먼저 제안하는 크레인 작업 할당의 전반적인 알고리즘을 설명하고, 작업의 평가를 위하여 고안한 전략 규칙에 대하여 자세히 소개한다. 또한 최적의 전략을 얻기 위하여 사전 순 최적화한 유전 알고리즘을 이용하여 전략을 탐색하는 방법에 대하여 설명한다.
  • 5는 후보 작업 집합을 생성하는 한 예를 보여준다. 장치장에 장치되어 있는 컨테이너 C1와 C3에 대한 적하 작업 L1과 L3와 C5에 대한 반출 작업 O5이 룩-어헤드 호라이즌 내에 수행되어야 한다고 하자. 모든 일반 작업인 L1, L3, O5에 대하여 리포지션 작업인 P1, P3, P5가 생성된다.
  • 인자는 평가 요소 값의 하한 임계값과 상한 임계값을 의미한다. 이 두 인자의 정확한 값은 모든 작업의 평가 요소 값을 계산한 후에야 알 수 있으므로, 우리는 이 두 값을 전략의 평가 요소 가중치를 탐색 할 때 함께 탐색하여 설정하였다. 평가 요소 값 x가 하한 임계값 xmin보다 작으면 0으로, 상한 임계값 xmax보다 큰 값이면 1으로, xmin과 의 xmax사이 값이면 선형 변형을 통해 정규화 된다.
  • 작업 할당 전략은 여러 평가 요소의 가중 합의 형태로 이루어지며, 평가 요소의 가중치 값을 적절하게 설정하여 최적 전략을 도출하는 것이 작업 할당 효율을 높이는데 또 다른 중요한 이슈가 된다. 본 논문에서 유전 알고리즘을 이용하여 평가 요소의 가중치를 탐색하여 최적의 전략을 도출하고자 하였다.
  • 크레인 작업 할당의 성능은 해측 생산성과 육측 생산성으로 평가할 수 있다. 우리는 유전 알고리즘의 최적화 목적 값으로 해측 생산성의 지표인 작업 당 평균 AGV 지연시간과 육측 생산성의 지표인 작업 당 평균 외부 트럭 대기시간을 삼고, 두 값 모두 최소화 하여 성능을 최대화 할 수 있는 전략을 탐색하고자 하였다. 또한, 컨테이너 터미널에서 일반적으로 해측 생산성이 육측 생산성보다 더 중요하다는 배경 지식을 바탕으로 유전 알고리즘에서 목적 값을 우선순위 순으로 최적화하는 사전 순 최적화 유전 알고리즘을 적용하였다.
  • 또한 사전순 최적화 유전 알고리즘에서 역시 작업 당 평균 AGV 지연시간에 더 높은 우선순위를 부여하였으며, 두 최적화 목적 값에 대한 허용 임계치인 tAGV, tET를 각각 1과 20으로 설정하였다. 또한 Choe 등(2012)의 연구와 같이 적하, 반출 작업뿐만 아니라 반입, 양하 작업 즉, 모든 일반 작업에 대하여 리포지션 작업을 생성하여 크레인 작업 생산성을 최대화 하고자 하였다. 실험 결과로 쓰인 모든 수치 결과 자료는 10번의 시뮬레이션의 평균치이다.
  • 본 논문에서 우리는 컨테이너 터미널의 여러 측면을 고려 한 크레인 작업 할당 전략을 고안하였고, 이를 이용하여 장치장 크레인 작업 할당 문제를 해결하였다. 크레인이 정해진 시간 내에 수행할 수 있는 후보 작업 집합을 생성하고 전략을 이용하여 후보 작업들을 평가하여 수행하기에 가장 가치 있는 작업을 크레인에 할당하였다.

가설 설정

  • 본 논문에서 하나의 작업은 하나의 컨테이너만 연관되며, 양하·적하와 같은 해측 작업은 일정 시간 내에서는 정확하게 예측된다고 가정한다.
  • 또한 반입·반출과 같은 육측 작업은 외부 트럭이 육측 컨테이너 이양 지점에 이미 도착해 있는 컨테이너에 대해서만 수행된다고 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
장치장 크레인의 4가지의 일반 작업은 무엇인가? 컨테이터 터미널의 장치장에서 장치장 크레인은 크게 4가지의 일반 작업을 수행한다. 선박에 싣기 위하여 장치장 블록에 쌓여있는 수출 컨테이너를 들어 AGV에 싣는 적하 작업, 선박을 통해 수입된 컨테이너를 AGV에서 장치장으로 운반하는 양하 작업, 장치장에 쌓여있는 수입 컨테이너를 외부트럭에 싣는 반출 작업, 외부트럭을 통해 들어 온 수출 컨테이너를 장치장에 쌓는 반입 작업이 있다. 이 외에도 일반 작업의 원할한 수행을 위하여 재취급이나 리포지션과 같은 보조 작업이 일어날 수 있다.
자동화 컨테이너 터미널에서 장치장이란 무엇인가? 자동화 컨테이너 터미널에서 장치장은 수출 또는 수입 컨테이너가 장치장에서 나가기 전까지 컨테이너를 임시로 보관하는 장소이다. 본 논문에서는 Fig.
후보 작업 집합은 무엇으로 구성되는가? 후보 작업 집합은 룩-어헤드 호라이즌(look-ahead horizon)이내에 수행되어야 하는 일반 작업, 리포지션 작업, 재취급 작업들 중 수행 순서의 제약에 따라 먼저 수행되어야 하는 몇 개의 작업들로 구성된다. Fig.
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참고문헌 (8)

  1. Choe, R., Yuan, H. and Ryu, K.R.(2011), "Real-time scheduling for cooperating stacking cranes in an automated container terminal", Information systems International Conference (ISICO), Surabaya, Indonesia, 3-5 December 2011. 

  2. Choe, R., Yuan H., Yang, Y. and Ryu, K.R.(2012), "Real-time scheduling of twin stacking cranes in an automated container terminal using a genetic algorithm", The 27th Annual ACM Symposium on Applied Computing (ACMSAC), Riva del Garda, Italy, 26-30, March, 2012. 

  3. Kim, K.Y. and Kim, K.H.(1999), "An optimal routing algorithm for a transfer crane in port container terminal", Transportation Science 33(1), pp.17-33. 

  4. Ng, W.C. and Mak, K.L.(2005), "Yard crane scheduling in port container terminals", Journal of Applied Mathematical Modeling, pp. 263-276. 

  5. Park, T. and Choe, R.(2010), "Real-time scheduling for twin RMGs in an automated container", OR Spectrum, Vol.3, pp. 593-615. 

  6. Park, T. and Sohn, M.(2009), "Optimizing Stacking Policies Using an MOEA for an Automated Container Terminal", Computers and Industrial Engineering 2010 40th International Conference on, pp. 1-6. 

  7. Yuan, H., Choe, R., Park, T. and Ryu, K.R.(2011), "Twin-RMG scheduling in an automated container terminal using evolutionary algorithm", In Proceedings of the 7th International Conference on Intelligent Manufacturing Logistics Systems (IML2011) (Chung-Li, Taiwan, Feb.2011). In CD. 

  8. Wu, J. and Choe, R., Park, T. and Ryu, K.R.(2011), "Optimizing Automated Stacking Crane Dispatching Strategy Using an MOEA for an Automated container Terminal", 2011년도 공동학술대회 한국해양항만학회 논문집, pp. 279-280. 

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