컬리, 유전 알고리즘으로 물류 효율 10% UP!
by DD
3년 전
조회수 8
컬리는 물류센터의 QPS(Quick Picking System) 생산성 향상을 목표로 함
유전 알고리즘을 활용하여 바구니 내 고유 상품 수를 최소화하는 주문 조합을 탐색
기존 알고리즘 대비 10% 이상 감소 효과를 보이며, IEEM 2022에서 발표 예정
QPS 생산성 향상을 위한 핵심 지표
컬리는 QPS(Quick Picking System)의 생산성을 개별 바구니 처리 속도로 정의했다. 따라서 바구니 안 고유 상품 수를 줄이는 것이 핵심 목표가 되었다. 구체적으로, 회귀분석을 통해 바구니 내 상품 수가 처리 속도에 가장 큰 영향을 미치는 변수임을 확인했다.
유전 알고리즘의 작동 원리
유전 알고리즘은 다윈의 적자생존론을 기반으로, 최적 해를 탐색하는 방법이다. 먼저, 다양한 해를 유전자로 표현하고, 적합도를 기준으로 우수한 유전자를 선택한다. 교배와 변이 연산을 통해 자손을 생성하며, 세대를 거듭하며 최적 해에 근접한다.
유전 알고리즘 적용의 실질적 효과
컬리는 유전 알고리즘을 통해 기존 알고리즘 대비 바구니 내 고유 상품 수를 10% 이상 감소시켰다. 이는 QPS의 효율성을 높이는 데 기여했다. 따라서, 유전 알고리즘은 물류 시스템의 최적화에 효과적인 방법임을 입증했다.
