과제 상세정보
목록실시간 job shop 스케줄링을 위한 그래프 기반 강화학습 알고리즘
작성자
관리자
조회수
90
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 박사과정생연구장려금지원 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 실시간 job shop 스케줄링을 위한 그래프 기반 강화학습 알고리즘 | ||||
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| 과제고유번호 | 1345354635 | ||||
| 부처명 | 교육부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2022-06-01 ~ 2023-05-31 | 당해연도 연구기간 | 2022-06-01 ~ 2023-05-31 |
요약 정보
| 연구목표 | 추가적인 학습이 필요 없는 범용적인 스케줄링 방법론 개발을 목표로 함. 이를 위해 한 번의 학습으로 다양한 크기의 job shop 스케줄링 환경을 해결할 수 있는 그래프 기반 강화학습 알고리즘 개발하고, 학습에 활용하지 않은 스케줄링 환경에 대해서도 성능을 향상시킬 수 있도록 알고리즘 고도화 함. | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | job shop 스케줄링 환경을 고려하여 MDP 환경을 재구성함. 다양한 형태의 graph로 스케줄링 환경을 표현하고, 각 graph 표현에 적합한 GNN model을 디자인하여 state feature를 효과적으로 embedding 하고자 함. 그리고 공정의 작업시간 scale에 무관하게 적용할 수 있도록 정규화된 node feature를 정의하여 적용할... | ||
| 기대효과 | 본 연구는 job shop 스케줄링 환경을 고려하였으며, 다양한 크기의 스케줄링 환경에 대해 추가적인 학습 없이 적용 가능한 디스패칭 agent를 구축하는 알고리즘을 제안하여 시뮬레이션이 구축되지 않은 중소기업들에서도 쉽게 활용할 수 있을 것이라 생각됨. 또한 제조시스템의 트랜드인 mass personalization 환경에서의 스케줄링 환경이 flow s... | ||
| 키워드 | 잡 샵 스케줄링,범용적인 스케줄러,강화학습,그래프 기반 표현,트리 탐색,최적해 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 기계 > 생산기반기술 > 생산관리기술 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 기타 산업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 20,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||