Developing Reinforcement Learning based Job Allocation Model by Using FlexSim Software

FlexSim 소프트웨어를 이용한 강화학습 기반 작업 할당 모형 개발

병렬 기계 작업장에서 자원을 효율적으로 활용하기 위해서는 처리할 작업을 적절한 기계에 할당해야 한다. 특정 작업을 처리할 기계를 선택할 때 휴리스틱을 사용할 수도 있으나, 특정 작업장에 맞춤화된 휴리스틱을 개발하는 것은 쉽지 않다. 반면, 본 논문에서는 이종 병렬 기계 작업장을 위한 작업 할당 모형을 개발하는데 강화학습을 응용하고자 한다. 작업 할당 모형을 학습하는데 필요한 에피소드들은 상용 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 이용하여 생성하였다. 아울러, stable-baseline3 라이브러리를 이용하여 강화학습 알고리즘을 생성된 에피소드들에 적용하였다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션과 강화학습이 작업장 운영관리에 유용함을 알 수 있었다.