유전자 알고리즘을 활용한 차량 선적 최적화 기법

국문 초록 (Abstract)

이 논문에서는 공간에 할당되는 데이터의 변환 및 시각화부터 유전자 알고리즘을 이용하여 차량 선적을 최적화하기 위한 기법을 제안하였다. 기존 방식의 유전자 알고리즘에서 교차, 변이, 우수한 유전자 생존, 대표 유전자 추출 과정들 중 교차 과정을 제외한 기법들을 활용하였다. 또한, 차량의 선적 공간을 병합, 분할하는 기법을 함께 활용하여 차량 선적 최적화 기법을 제안하였다. 실험 결과 기존의 유전자 알고리즘에서 사용되는 교차 기법으로 처리하기 힘든 부분에서 이 논문에서 제안한 병합, 분할 기법을 적용하는 것이 최적화 과정에 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we proposed a technique for optimizing vehicle loading using genetic algorithms from the transformation and visualization of data allocated to space. In the conventional genetic algorithm, techniques for mutation, good gene survival, and representative gene extraction were used. In addition, the vehicle loading optimization technique is proposed by utilizing the merging and branching techniques of vehicle loading space. Experimental results show that the merging and dividing technique proposed in this paper is effective in the optimization process, which is difficult to handle with the crossover technique used in the existing genetic algorithm.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 데이터 분석
• Ⅲ. 분석 및 알고리즘 구현
• Ⅳ. 결과
• Ⅴ. 결론
• References