음식배달 서비스 최적운영을 위한 시뮬레이션 기반 지식추출과 강화학습 = Simulation-based Knowledge Extraction and Reinforcement Learning for Policy Recommendation in Dial-a-Food Service
저자
발행사항
포항 : 포항공과대학교 일반대학원, 2018
학위논문사항
학위논문(박사) -- 포항공과대학교 일반대학원 , 산업경영공학과 , 2018. 8
발행연도
2018
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
경상북도
형태사항
; 26 cm
일반주기명
지도교수: 조현보
UCI식별코드
I804:47020-200000107465
소장기관
음식 배달 서비스는 가장 빠르게 성장하고 있는 산업 분야 중 하나이지만, 동적으로 주문이 발생하고 빠른 대응이 필요한 특성 때문에 음식 배달이 아닌 다른 물류나 배송 관련 연구를 적용하거나 배달 서비스 운영을 최적화 하기 어렵다. 본 연구는 위와 같은 특성을 갖는 문제 상황에서, 지식추출과 기계학습 방법론을 활용하여 다양한 상황에서의 최적운영을 추천해주는 방안을 제안하였다.
본 연구의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 음식 배달 산업 전반에 대한 도메인 분석을 진행하고, 지식을 추출한다. 둘째, 음식 배달 상황 시뮬레이션을 위한 정확하고 합리적인 시뮬레이터를 개발한다. 셋째, 해당 시뮬레이터를 활용한 강화학습을 통해 배달 운영 전문가 및 기타 휴리스틱 방법론 보다 우월한 배달 운영 방안을 제시하였다.
이와 더불어 기존에 시뮬레이션 방법론을 적용하기 어려웠던 음식 배달 서비스의 운영을 시뮬레이션 할 수 있는 기반을 마련하고, 이를 활용하여 지속적인 운영 개선을 가능하게 한다.
Food delivery service industry is one of the most fast growing industry in the world. Due to the dynamic and quick-response required characteristics of food delivery service, the real world service operation is hardly optimized, and the related studies are not applicable because of the characteristics. This research proposes a new approach based on data mining and machine learning techniques to recommend the operation policy for food delivery service operation in various situations to deal with those characteristics.
The contributions are summarized as follows: (1) domain background study is conducted for food delivery service industry, (2) accurate and rational simulator for food delivery service is developed, (3) operation policy recommendation system is developed based on reinforcement learning, which outperforms the human operators and other heuristics. All together, these contributions provide the foundation for experimental analysis based on the simulation, and enable continuous improvement of operation policy in food delivery service.
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