Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No.2020-0-00973, VR·AR 콘텐츠 비가시 영역 영상 복원 기술 개발)과 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2021-0-02068, 인공지능 혁신 허브 연구 개발)
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2022.07a
- /
- Pages.705-707
- /
- 2022
A Study of Solving the Generalized Vehicle Routing Problem Using Reinforcement Learning
강화학습 기반의 차량 경로 문제 일반화 방안 연구
- Jung, Chul-Hwan (Dept. of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Kwang-Su (College of Computing and Informatics, Sungkyunkwan University) ;
- Kim, Han-Sol (College of Computing and Informatics, Sungkyunkwan University)
- Published : 2022.07.13
Abstract
본 연구에서는 기존 차량 경로 문제(Vehicle Routing Problem)의 범위를 확장시켜 일반화된 차량 경로문제(Generalized Vehicle Routing Problem)를 제시하고, 이 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다. 기존의 차량 경로 문제는 depot에서 각 node(또는 각 node에서 depot)의 단방향만 존재해 제한된 문제만을 해결할 수 있었다. 이 한계점을 극복하기 위해 depot을 제외한 모든 node가 서로 연결된 형태의 일반화된 차량 경로 문제를 정의하고 이를 해결하고자 한다. 차량 경로 문제는 NP-hard 문제로 최근에는 강화학습을 이용해 이를 해결하고자 하는 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는 새로 정의한 일반화된 차량 경로 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다.
Keywords