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        1.
        2011.08 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        본 논문은 컨테이너 운송을 위한 AGV(Automated Guided Vehicle) 배차 전략을 대상으로 한다. AGV 배차 문제는 안벽 크레인의 대기 시간과 AGV의 주행 거리를 최소화하도록 AGV에 작업을 할당하는 것이 목표이다. 터미널 환경의 동적인 특성으로 인해 계획 결과의 정확한 예측이 어렵고 수정이 빈번하기 때문에 실무에서는 의사결정 시간이 짧은 단순 규칙 기반 배차가 많이 쓰인다. 그러나 단순 규칙 기반 배차는 근시안적 특성으로 인해 배차의 다양한 성능 지표를 만족시키지 못하는 한계가 있으며 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 복수 규칙 기반의 배차 전략을 제안한다. 복수 휴리스틱 기반 배차 전략은 여러 규칙의 가중합으로 구성되며 규칙 사이의 가중치를 최적화하기 위해 다목적 진화 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 기존 단일 규칙 기반 배차에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
        2.
        2008.12 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV (Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간 예측에 있어 불확실성이 존재한다 이러한 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV에 작업을 할당할 때, 할당된 작업의 수행 및 이후 일정 기간 동안의 AGV의 작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러 번 반복 수행하여 작업할당에 대한 평가치의 확률적 표본을 수집한다. 수집한 표본으로부터 평가의 기대치를 추정하고 이를 이용하여 대안을 평가함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 평가의 신뢰도를 높이기 위해서는 많은 수의 표본을 수집해야 하므로 실시간 제약 하에서 수집 가능한 확률적 표본의 수를 늘리기 위해 이벤트 기반의 고속 시뮬레이션을 디자인하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 검증한 결과 불확실성이 있는 환경에서 제안방안의 성능이 정적인 환경을 가정하는 방안보다 뛰어남을 확인하였다.