[20230222 최적화] 3D heterogeneous bin packing framework for multi-const…
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[일시] 2023.02.22
[세미나 주제] 3D heterogeneous bin packing framework for multi-constrained problems using hybrid genetic approach
[요약]
기존 3D bin packing을 위한 heuristic 및 hybrid 접근 방식은 대부분 2D나 1D로 단순화하여 해결하고자 하였는데, 본 연구에서는 3D 자체로 문제를 해결하고자 하며 실시간 현장에서 발생하는 여러 가지 packing 제약들을 준수하면서 heterogeneous prismatic bins들을 직사각형 컨테이너에 넣는 것에 중점을 두고 있습니다.
따라서 Genetic algorithm 과정을 수정하고 TA 기법과 결합하여 문제를 최적화하고자 합니다.
결과적으로 실험 과정에서 GA operator를 강화하여 solution space를 확장시키고, GA의 output 값을 TA와 결합했을 때 기존 GA의 결과보다 증가된 적재율을 보였습니다.
하지만 heterogeneous한 bin들의 dimension이 알고리즘 내부에서 어떻게 서로 다르게 반영되고 있는지에 대해서나 TA 알고리즘의 작동 원리에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다는 생각이 들었습니다.
이번 리뷰를 통해 genetic algorithm에 대해 깊게 알아보는 시간을 가질 수 있었습니다.
[세미나 주제] 3D heterogeneous bin packing framework for multi-constrained problems using hybrid genetic approach
[요약]
기존 3D bin packing을 위한 heuristic 및 hybrid 접근 방식은 대부분 2D나 1D로 단순화하여 해결하고자 하였는데, 본 연구에서는 3D 자체로 문제를 해결하고자 하며 실시간 현장에서 발생하는 여러 가지 packing 제약들을 준수하면서 heterogeneous prismatic bins들을 직사각형 컨테이너에 넣는 것에 중점을 두고 있습니다.
따라서 Genetic algorithm 과정을 수정하고 TA 기법과 결합하여 문제를 최적화하고자 합니다.
결과적으로 실험 과정에서 GA operator를 강화하여 solution space를 확장시키고, GA의 output 값을 TA와 결합했을 때 기존 GA의 결과보다 증가된 적재율을 보였습니다.
하지만 heterogeneous한 bin들의 dimension이 알고리즘 내부에서 어떻게 서로 다르게 반영되고 있는지에 대해서나 TA 알고리즘의 작동 원리에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다는 생각이 들었습니다.
이번 리뷰를 통해 genetic algorithm에 대해 깊게 알아보는 시간을 가질 수 있었습니다.
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