[한국컴퓨터정보학회] 강화학습 기반의 차량 경로 문제 일반화 방안 연구 - 정철환, 김한솔, 김광수
- 인공지능 융합 연구실
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- 2022-07-22
요약
본 연구에서는 기존 차량 경로 문제(Vehicle Routing Problem)의 범위를 확장시켜 일반화된 차량 경로 문제(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.
키워드
일반화된 차량 경로 문제(generalized vehicle routing problem), 조합 최적화(combinatorial optimization), 강화학습(reinforcement learning)