Integration of a multi-criteria decision analysis and reinforcement learning, and its industrial applications
인문사회기초연구 · 중견연구자지원사업
2026년
2340057388
교육부
한국연구재단
이화여자대학교
민대기
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2024.06.01 ~ 2027.05.31
2,551만원
2,551만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
... 의사결정 과정을 반영하는 강화학습 방법론으로 확장한다. 또한 iii)다수의 의사결정자가 참여하는 산업 응용문제를 대상으로 다목적 의사결정과 게임이론을 통합한 다중 에이전트 강화학습 방법론을 연구한다. 마지막으로, iv)물류 및 서비스 등 다양한 산업을 대상으로 공개 데이터와 우리나라 기업의 데이터를 활용한 실증연구를 통하여 연구 결과의 타당성과 실용성을 검증한다.
... 통합하여 본 연구과제의 목표인 의사결정 이론을 통합한 다목적 강화학습 방법론을 완성하고 실증 데이터를 이용하여 제안 방법론의 타당성을 검증하도록 한다. 최종 목표 달성을 위한 5개의 세부 연구과제를 ... TOPSIS의 대안 선택을 위한 의사결정 행렬로 변환하는 방안을 제안한다.[세부과제 4] O2O 플랫폼을 활용하여 주차권을 판매하는 주차관리 BPO 업체의 가격 결정 문제를 대상으로 다목적 강화학습 ...
... 비즈니스 응용문제를 대상으로 실증연구를 수행함으로써 실용적 타당을 검증한다. 마지막으로 실제 데이터를 이용한 학습모형을 구축함으로써 타 연구자들에게 유용한 산업계의 실제 자료를 제공하고 향후의 ... 측면의 기대효과○ 산업 응용 가능성: revenue management 및 경쟁입찰을 위한 플랫폼 비즈니스 특성을 갖는 동종 산업에서 적용할 수 있는 강화학습 표준모형과 적용 방법론을 연구과제의 ...