군집주행을 고려한 자율주행 허브 네트워크 최적화 = Platooning-Aware Optimization of Autonomous Transfer Hub Networks

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 자율주행 트럭을 활용한 운송 허브 네트워크 (Autonomous Transfer Hub Network; ATHN)의 운영을 최적화 하는 것에 목적이 있다. ATHN은 높은 공차율, 근로시간 제한같은 문제점 을 해결하고자 출발 허브에서 도착 허브까지의 미들 마일 (middle-mile) 구간을 자율주행 트럭이 전담하는 새로운 형태의 운송 네트워크이다. 본 연구에서는 ATHN의 효용성을 정량적으로 평가하 기 위해, 자율주행 트럭의 작업 할당 및 경로 계획 문제를 최소 비용 기준으로 수립하였다. 특히 경로 산출 과정에서는 군집주행 (platooning)을 고려한 최소 비용 경로 탐색을 적용하여 자율주행 기 술의 현황을 반영하였다. 정의한 문제에 대한 소규모 인스턴스를 생 성하여 혼합 정수 계획법을 이용해 풀이하였으며, 일부 인스턴스에서 최적해를 찾아내 사용 가능성을 확인하였다. 또한 실제 차량 운행 데 이터를 기반으로 하는 대규모 인스턴스를 생성해 이에 대한 해결 방 법을 메타휴리스틱 중 하나인 대규모 이웃 탐색 기법으로 제시하였 다. 본 연구에서 제안한 수리식과 대규모 이웃 탐색 기법은 향후 ATHN의 운영 최적화에 있어 중점적으로 활용될 수 있을 것으로 기 대된다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구배경 및 목적 1
• 1.2 연구의 구성 4
• 제 2 장 선행연구 분석 6
• 2.1 ATHN 6
• 2.2 군집주행 7
• 2.2.1 출발시간, 대기 최적화 8
• 2.2.2 작업할당, 경로, 군집형성 최적화 9
• 2.3 선행연구와의 차별점 11
• 제 3 장 문제 정의 13
• 제 4 장 방법론 16
• 4.1 혼합 정수 계획법(Mixed Integer Programming) 17
• 4.2 메타휴리스틱(Metaheuristic) 30
• 4.2.1 적용 배경 30
• 4.2.2 Simulated Annealing based Large Neighborhood Search 32
• 4.3 소규모 인스턴스 설계 46
• 4.4 대규모 인스턴스 설계 49
• 제5장 실험 결과 53
• 5.1 소규모 인스턴스 실험 결과 53
• 5.1.1 MIP 실험결과 53
• 5.1.2 SALNS 실험결과 56
• 5.2 대규모 인스턴스 실험 결과 59
• 5.2.1 V=128 59
• 5.2.2 V=58 61
• 제6장 결론 65
• 참 고 문 헌 67
• ABSTRACT 71