자동화 장치장의 재정돈 계획 최적화를 위한 협력적 공진화 알고리즘
A Cooperative Coevolutionary Algorithm for Optimizing Remarshaling Plan in an Automated Stacking Yard
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초록
본 논문은 재정돈 계획의 최적화를 위해 협력적 공진화 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 재정돈이란 컨테이너 터미널에서 적하 작업 시 발생하는 지연을 줄이기 위해 선박에 적하될 컨테이너의 위치를 사전에 변경하는 작업이다. 재정돈 계획 수립을 위해서는 적하 시작업 효율이 최대가 되고 재정돈 시간이 최소가 되도록 컨테이너가 재정돈 후 배치될 장치형태와 재정돈 시 컨테이너를 옮길 순서를 결정해야 한다. 협력적 공진화 알고리즘은 주어진 문제가 세부 문제들로 분할 가능할 때 분할된 세부 문제들을 동시에 탐색하여 문제를 효율적으로 해결하는 방법이다. 이에 본 논문에서는 재정돈 계획 문제를 장치형태 결정 문제와 이동 우선순위 결정 문제로 분할하고 협력적 공진화 알고리즘을 적용하여 재정돈 계획을 최적화하였다. 실험결과 문제를 분할한 협력적 공진화 알고리즘이 문제를 분할하지 않은 접근 방법에 비해 더욱 효과적으로 재정돈하는 계획을 수립함을 확인할 수 있었다.
Abstract
In this paper, we propose optimizing a remarshaling plan in an automated stacking yard using a cooperative coevolutionary algorithm (CCEA). Remarshaling is the preparation task of rearranging the containers in such a way that the delay are minimized at the time of loading. A plan for remarshaling can be obtained by the following steps: first determining the target slots to which the individual containers are to be moved and then determining the order of movement of those containers. Where a given problem can be decomposed into some subproblems, CCEA efficiently searches subproblems for a solution. In our CCEA, the remarshaling problem is decomposed into two subproblems: one is the subproblem of determining the target slots and the other is that of determining the movement priority. Simulation experiments show that our CCEA derives a plan which is better in the efficiency of both loading and remarshaling compared to other methods which are not based on the idea of problem decomposition.
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