Q-러닝 기반의 선박의 최적 경로 생성

• 영문명: Generation of Ship's Optimal Route based on Q-Learning
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 이형탁(Hyeong-Tak Lee) 김민규(Min-Kyu Kim) 양현(Hyun Yang)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2023 춘계학술대회논문집, 160~161쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.05.04

국문 초록

현재 선박의 항해계획은 항해사의 지식과 경험적인 방법에 의존하고 있다. 그러나 최근에는 선박 자율운항기술이 발전됨에 따라, 항해계획의 자동화 기술도 여러 가지 방법으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 기법 중 하나인 Q-러닝을 기반으로 선박 최적 항해 경로를 생성하고자 한다. 강화학습은 다양한 상황에 대한 경험을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내리는 방식으로 적용된다.

영문 초록

Currently, the ship's passage planning relies on the navigator officer's knowledge and empirical methods. However, as ship autonomous navigation technology has recently developed, automation technology for passage planning has been studied in various ways. In this study, we intend to generate an optimal route for a ship based on Q-learning, one of the reinforcement learning techniques. Reinforcement learning is applied in a way that trains experiences for various situations and makes optimal decisions based on them.

키워드

선박 항해계획 최적경로 Q-Learning 강화학습 Ship Passage Plan Optimal Route Q-Learning Reinforcement Learning