컬리, Digital Twin으로 물류 최적화 검증! 유전 알고리즘 효과 입증
by DD
3년 전
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유전 알고리즘을 활용한 물류 최적화의 실효성을 검증하기 위해 Digital Twin을 구축함
MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 통해 바구니 부피 및 처리 속도와 같은 확률 변수를 추정함
Digital Twin 시뮬레이션 결과, 유전 알고리즘 적용 시 총 처리 시간 3% 감소 효과 확인
Digital Twin, 현실을 담다
컬리는 물류 최적화를 위해 실제 물류 센터와 유사한 Digital Twin을 구축했다. 구체적으로, 작업자의 바구니 채우는 행위를 확률 변수로 모델링하고, MLE를 활용하여 부피 분포를 추정했다. 따라서, 실제 데이터 기반의 시뮬레이션을 통해 유전 알고리즘의 효과를 검증할 수 있었다.
MLE, 분포 추정의 핵심
Digital Twin 구축의 핵심은 MLE(Maximum Likelihood Estimation)를 통한 확률 변수 추정이다. 바구니 부피와 처리 속도를 추정하기 위해, 과거 데이터를 활용하여 Weibull 분포 및 회귀 분석을 수행했다. 반면, 이러한 추정 과정은 데이터 품질에 크게 의존하므로, 이상치 처리에 주의해야 한다.
유전 알고리즘, 실전 적용 가이드
컬리는 유전 알고리즘을 Digital Twin에 적용하여 총 처리 시간 3% 감소를 확인했다. 따라서, 실제 물류 환경에 적용하기 전에 Digital Twin을 통해 알고리즘의 성능 검증을 수행하는 것이 중요하다. 구체적으로, 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 알고리즘의 안정성을 확보해야 한다.
