Contextual Distributionally Robust Optimization for Sequential Resource Allocation under Demand Uncertainty
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114669
과학기술정보통신부
한국연구재단
성균관대학교
박장호
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,415만원
6,415만원
기초연구
대학
서울특별시 종로구
수학 > 응용수학 > 수리계획법/최적화이론
- 본 연구의 최종 목표는 수요 불확실성 하에서 시간에 따라 변화하는 맥락 정보와 분포 모호성을 함께 고려하는 순차적 자원 배분 최적화 프레임워크를 개발하는 것임.- 구체적으로, 클라우드 컴퓨팅, 물류, 재고 관리, 광고 예산 배분, 에너지 운영 등 다양한 시스템에서 공통적으로 나타나는 순차적 자원 배분 문제를 대상으로 함.- 본 연구는 매 시점 관측되는 맥락 ...
... 자원배분 문제에 특화된 맥락 기반 분포강건최적화 모형과 반복 갱신형 의사결정 알고리즘을 개발하고, 공개데이터 기반 검증 체계를 구축함.- 연구내용 1: 순차적 자원배분 문제의 표준 모형 구축* 클라우드, 재고, 수요배분, 광고 예산배분 문제에서 공통적으로 나타나는 의사결정 구조를 정리함.* 각 문제를 현재 자원 상태, 관측 가능한 맥락 정보, 자원 배분 결정, 불확실한 수요 또는 성과, ...
1) 연구과제의 활용방안- 수요 불확실성 하에서 제한된 자원을 시간에 따라 반복적으로 배분해야 하는 의사결정 문제에 활용.- 클라우드 컴퓨팅 자원배분: 작업부하 급증, 서비스 지연 위험, 유휴 자원 비용을 고려하여 중앙처리장치, 그래픽처리장치, 서버, 메모리, 네트워크 용량을 동적으로 배분하는 문제에 활용 가능함.- 물류 자원 배분: 지역별, 시간별 수요 변화에 ...