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[국가R&D연구보고서] 다수의 운영 제약을 포함하는 산업 응용문제에서의 강화학습 적용 기술 연구
Reinforcement Learning methods for industrial applications with operational constrains 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 이화여자대학교
Ewha Womans University
연구책임자 민대기
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202200013003
과제고유번호 1711147246
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-10-18
키워드 강화학습.행동제약.최적화.비가능해 보정.재고관리.Reinforcement learning.Constrained action.optimization.Solution feasibility.Inventory management.

초록

□ 연구개요
산업현장에서 고려하는 비즈니스 응용(Business Applications) 문제는 의사결정 과정에서 다수의 제약사항을 포함하고 있다. 표준 강화학습(Reinforcement Learning) 기법은 제약식을 만족하지 못하는 비가능해(Infeasible Solution)를 생성하여 비즈니스 응용 문제를 해결하는데 적절하지 않은 단점이 존재한다. 본 과제에서는 의사결정변수 (즉, action space)에 대한 다수의 제약식이 존재하는 MDP(Constrained Markov Decision Process) 문제를

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 가. 제약식을 포함하는 다기간 다제품 재고관리 문제의 MDP 모형 ... 4
  • 나. 제약식을 고려한 강화학습 기술 개발 – 중앙집중식 모형 ... 6
  • 다. 제약식을 고려한 강화학습 기술 개발 – 분산학습 및 조정 모형 ... 9
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 참고문헌 ... 14
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 15
  • 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 16
  • 끝페이지 ... 18

표/그림 (11)

참고문헌 (25)

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