적응형 가중치 기반 다목적 최적화 기법을 통한 조선소 블록 배치 연구 = A Study on Shipyard Block Arrangement using Adaptive Weight-Based Multi-Objective Optimization

국문 초록 (Abstract)

조선소에서 대형 선박은 수백 개의 블록으로 분할하여 제작된다. 공정 작업 간 블록들의 대기를 위해 블록들의 저장 공간이 필요하며, 블록들의 효율적 배치와 운송은 전체 생산성에 직접적인 영향을 미친다. 사내 적치장의 부지 제약으로 인해 작업 우선순위가 낮거나 장기간 보관이 필요한 블록들은 사외 적치장으로 이송하여 보관하며, 블록 배치 시 슬롯 활용률 최대화, 바지선 운항 횟수 최소화, 높이 제약 슬롯 활용률 최대화라는 세 가지 목적을 동시에 고려해야 한다.
실제 조선소 운영에서는 작업 일정, 기상 조건, 자원 가용성 등의 갑작스러운 변화로 인해 목적함수 간 중요도가 빈번히 달라진다. 이러한 상황 변화에 대응하기 위해서는 목적함수 간 상충관계(trade-off)를 고려한 다양한 블록 배치 대안이 필요하다. 다양한 대안 제공에는 목적함수에 대한 적절한 가중치 조합이 요구되나, 사전에 이를 결정하기에는 어려움이 존재한다.
본 연구는 이를 해결하고자 체비셰프 스칼라화 기반 수리 모형과 적응형 가중치 조정 방식을 결합한 AWTMP(Adaptive Weighted Tchebycheff Mathematical Programming) 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 다목적 최적화 문제를 여러 개의 체비셰프 부분문제로 분해하고 각각을 수리모형으로 독립적으로 해결함으로써 복잡한 제약 조건을 효과적으로 처리하고 해의 최적성을 보장한다.
또한 가중치를 적응적으로 생성하기 위해 미탐색 영역 식별, 미개발 영역 탐색, 교차 연산 기반 가중치 생성, 변이를 통한 잠재적 가중치 활용이라는 네 가지 전략을 결합하여 파레토 프론트 전반에서 해의 다양성을 확보한다.
제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 전략 제거 실험, 기존 방법들과의 성능 비교, 실무 적용 가능성 확인을 수행하였다. 실험 결과, 네 가지 적응적 가중치 생성 전략이 상호보완적으로 작동함을 확인하였으며, AWTMP는 기존 가중치 선택 방법들 대비 우수한 수렴 속도와 안정성을 보였다. 또한 도출된 파레토 최적해 집합은 의사결정자가 상황에 따라 적합한 배치 방안을 선택할 수 있는 충분한 다양성을 제공함을 확인하였다.
본 연구는 조선소 블록 배치 및 운송 문제에 대해 실무 적용 가능한 다목적 최적화 방법론을 제시하고 그 효과성을 검증하였으며, 조선소뿐만 아니라 유사한 공간 배치 및 운송 계획 문제를 다루는 다른 산업 분야에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In shipyards, large vessels are manufactured by dividing them into hundreds of blocks. Storage space is required for blocks awaiting subsequent processes, and efficient block arrangement and transportation directly affects overall productivity. Due to space limitations at on-site stockyards, blocks with lower work priority or requiring long-term storage are transferred to off-site stockyards. Block arrangement must simultaneously consider three objectives: maximizing slot utilization, minimizing barge operations, and maximizing the use of height-constrained slots.
In actual shipyard operations, the importance of each objective often changes due to variations in work schedules, weather conditions, and resource availability. To address these challenges, it is necessary to provide diverse block arrangement alternatives that consider the trade-offs among objectives.
Providing various alternatives requires appropriate weight combinations for the objective functions, but determining these weights in advance is difficult.
To address this problem, this study proposes the Adaptive Weighted Tchebycheff Mathematical Programming(AWTMP) algorithm, which combines a Tchebycheff scalarization-based mathematical model with an adaptive weight adjustment method. The proposed algorithm decomposes the multiobjective optimization problem into multiple Tchebycheff subproblems and solves each independently through mathematical programming. This approach effectively handles complex constraints while ensuring solution optimality.
To generate weights adaptively, four strategies are integrated: identifying unexplored regions, exploring underdeveloped areas, generating weights through crossover operations, and utilizing potential weights through mutation. These strategies work together to ensure solution diversity across the Pareto front.
To validate the performance of the proposed algorithm, we conducted three types of experiments: strategy removal tests, performance comparisons with existing methods, and practical applicability assessment. The experimental results show that the four adaptive weight generation strategies complement each other effectively. AWTMP demonstrated better convergence speed and stability compared to existing weight selection methods. Furthermore, the derived Pareto optimal solution set provides sufficient diversity for decision-makers to select appropriate arrangement plans according to different situations.
This study presents a practical multi-objective optimization methodology for shipyard block arrangement and transportation problems and validates its effectiveness. The proposed approach is expected to be applicable not only to shipyards but also to other industries dealing with similar space allocation and transportation planning problems.

목차 (Table of Contents)

• 제1장.서론 1
• 1.연구배경. 1
• 2.연구목적 2
• 3.연구구성 6
• 제2장.선행연구. 8
• 1.블록배치및운송문제 8
• 2.다목적최적화방법론. 9
• 가.사전적방법 9
• 나.상호작용적방법 13
• 다.사후적방법. 14
• 라.실무적용가능성. 17
• 제3장.방법론 20
• 1.스칼라화방법 20
• 2.수리모형 27
• 가.Notation. 27
• 나.목적함수. 28
• 다.제약식. 31
• 3.가중치적응형체비셰프수리계획법(AWTMP) . 33
• 가.기본아이디어. 33
• 나.알고리즘세부구조 35
• 다.알고리즘주요특징 44
• 제4장.실험결과. 47
• 1.성능평가지표 47
• 2.전략별효과분석 48
• 가.실험설정 48
• 나.전략제거실험결과 50
• 3.알고리즘성능비교. 55
• 가.실험설정 55
• 나.알고리즘별Hypervolume비교 55
• 4.실무적용시나리오. 59
• 제5장.결론. 67
• 참고문헌 70
• Abstract 73