초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
￭ 최종 목표
불확실한 환경에서의 온디맨드(on-demand) 배송을 위한 지속가능한 라스트마일 배송(last-mile delivery) 시스템 운영 최적화 연구
￭ 전체 내용
서울시의 음식 배달 이륜차 데이터를 활용한 케이스 스터디를 통해 운용의 효율성을 극대화시키는 강화학습 기반 배송운영 시스템을 개발한다. 다수의 운송수단을 효율적으로 관리하기 위해 다중 에이전트 기반 강화학습을 적용하며, 중앙학습과 두 페이즈의 의사결정 시스템을 통해 성능을 극대화시킨다.
￭ 1단계(해당 시

□ 연구개발 목표 및 내용
￭ 최종 목표
불확실한 환경에서의 온디맨드(on-demand) 배송을 위한 지속가능한 라스트마일 배송(last-mile delivery) 시스템 운영 최적화 연구
￭ 전체 내용
서울시의 음식 배달 이륜차 데이터를 활용한 케이스 스터디를 통해 운용의 효율성을 극대화시키는 강화학습 기반 배송운영 시스템을 개발한다. 다수의 운송수단을 효율적으로 관리하기 위해 다중 에이전트 기반 강화학습을 적용하며, 중앙학습과 두 페이즈의 의사결정 시스템을 통해 성능을 극대화시킨다.
￭ 1단계(해당 시 작성)
• 목표 : 온디맨드 배송모형 연구(①), 지속가능 배송수단의 특성 연구(②)
• 내용 : ①온디맨드 배송모형에 대해 전반적으로 조사하고, 개발할 내용을 구체화한다. ②전기차로 대표되는 지속가능 배송수단의 특성을 연구하여 추후 연구의 기반을 마련한다.
￭ 2단계(해당 시 작성)
• 목표 : 지속가능한 온디맨드 라스트마일 배송 시스템의 확정적 최적화 모형 및 해 도출 알고리즘 개발
• 내용 : 전기차량의 효율적 운용을 위한 충전소 위치에 대한 최적화 모델을 세가지 각기 다른 모델로 구현해 상호 검증 및 상황에 맞는 효율적 모델 선택이 가능하게함
￭ 3단계(해당 시 작성)
• 목표 : 불확실한 상황에 유연하게 대처하는 온디맨드 라스트마일 배송 운용 시스템 알고리즘 구현
• 내용 : 현실의 불확실한 상황에도 유연하게 행동을 결정할 수 있도록 다중에이전트 딥 강화학습 기반의 운용 시스템을 개발함

□ 연구개발성과
• 온디맨드 라스트마일 배송 시스템 개념도 구체화
√ 차량 출발지와 배송센터, 고객을 노드로하고, 노드 간 연결이 아크인 네트워크로 문제를 표현
• 지속가능한 운송수단인 전기차에 대한 배송 시스템 연구 및 구현
√ 전기차의 배터리 회복, 방전 등의 특성을 반영한 전기차 운용 연구를 조사하고, 동적계획법으로 전기차 경로를 결정하는 수리모형 설계를 구현함.
• 충전소 위치 결정 알고리즘 개발
√ Set covering 모델, flow based 모델, path based 모델 세가지로 각기 다르게 구현해 성능 교차 검증
• 불확실한 상황에 대처 가능한 다중에이전트 딥 강화학습 기반 전기차 운용 시스템 개발
√ 최신 rainbow dqn 기법과 decentralized 다중 에이전트 기법을 활용해 불확실한 상황에도 강건한 전기차 운용 효율 최대화 시스템 개발

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
• 전기이륜차 업계와 연계해 시범적으로 실제 상황에 본 개발한 알고리즘을 적용할 예정
• 새로운 알고리즘을 적용할 시 기존의 운용 메커니즘을 적용했을 때 대비 배터리 충전/교체로 인한 배달량 손실이 1/6 수준으로 감소될 것으로 예상됨.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 16
• 1) 연구수행 결과 ... 16
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 19
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 19
• 6. 참고문헌 ... 19
• 끝페이지 ... 19