[논문 리뷰] Tower Cranes and Supply Points Locating Problem Using CBO, ECBO, and VPS

A. Kaveh, Yasin Vazirinia|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 26.

Advanced Manufacturing and Logistics OptimizationEngineering인용 수 16

한 줄 요약

이 논문은 건설 현장의 라이프타임 크레인 및 공급 지점 배치 문제를 해결하기 위해 충돌하는 몸체 최적화(CBO), 향상된 충돌하는 몸체 최적화(ECBO), 및 휠러 음향 탐색(VPS)을 사용하는 새로운 메타휴리스틱 접근 방식을 제안한다. 연구 결과, 기존 선형 프로그래밍에 비해 해를 구하는 데 훨씬 빠른 속도를 보이며, 특히 ECBO가 세 가지 시험 시나리오에서 재료 이송 시간을 최소화하는 데 뛰어난 성능을 보였다.

ABSTRACT

Tower cranes are major and expensive equipment that are extensively used at building construction projects and harbors for lifting heavy objects to demand points. The tower crane locating problem to position a tower crane and supply points in a building construction site for supplying all requests in minimum time, has been raised from more than twenty years ago. This problem has already been solved by linear programming, but meta-heuristic methods spend less time to solving the problem. Hence, in this paper three newly developed meta-heuristic algorithms called CBO, ECBO, and VPS have been used to solve the tower crane locating problem. Three scenarios are studied to show the applicability and performance of these meta-heuristics.

연구 동기 및 목표

• 기존 선형 프로그래밍 방식이 라이프타임 크레인 및 공급 지점 배치 문제를 해결하는 데 소요하는 시간 문제를 해결하기 위해.
• 재료 이송 시간을 최소화하기 위해 CBO, ECBO, 및 VPS와 같은 세 가지 새로운 메타휴리스틱 알고리즘의 성능을 평가하기 위해.
• 다양한 실제와 유사한 시나리오를 통해 이 메타휴리스틱의 효과성과 효율성을 검증하기 위해.
• 대규모 건설 현장 계획에 대해 정확한 방법의 빠른 대안으로서의 가능성을 제공하기 위해.

제안 방법

• 라이프타임 크레인 및 공급 지점 배치 문제를 총 재료 이송 시간을 최소화하기 위한 비선형 최적화 문제로 모델링한다.
• CBO, ECBO, 및 VPS를 인구 기반 메타휴리스틱 알고리즘으로 활용하여 라이프타임 크레인 및 공급 지점의 최적 위치를 탐색한다.
• 각 알고리즘은 고유한 메커니즘을 사용한다: CBO는 물체 간의 충돌을 모방하며, ECBO는 적응형 파rameter를 통해 탐색과 집중을 향상시킨다. VPS는 유체 역학에서의 소용돌이 행동을 모방한다.
• 세 가지 다른 시나리오를 통해 알고리즘을 테스트하며, 이는 다양한 현장 복잡도와 수요 분포를 반영한다.
• 적합도 평가 기준은 공급 지점에서 수요 지점까지 라이프타임 크레인을 통해 재료를 배달하는 데 소요되는 총 시간이다.
• 수렴 속도, 해의 품질, 시나리오 간의 강인성 측면에서 각 알고리즘의 성능을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 CBO, ECBO, 및 VPS는 선형 프로그래밍에 비해 더 빠른 수렴 속도를 보이며 라이프타임 크레인 및 공급 지점 배치 문제를 효과적으로 해결할 수 있는가?
• RQ2 ECBO와 VPS는 표준 CBO에 비해 해의 품질과 수렴 속도 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ3 시나리오의 복잡도는 제안된 메타휴리스틱의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 다양한 건설 현장 레이아웃에서 메타휴리스틱이 재료 이송 시간을 최소화하는 데 기존 방법보다 일관되게 뛰어난 성능을 보이는가?
• RQ5 어느 알고리즘이 다양한 현실적인 건설 현장 구성에서 가장 강인한 성능을 보이는가?

주요 결과

• ECBO는 세 가지 시나리오 전반에서 가장 뛰어난 해 품질을 달성하여 총 재료 이송 시간을 최소화하는 데 CBO 및 VPS를 모두 능가했다.
• 제안된 메타휴리스틱은 선형 프로그래밍 대비 최대 70%까지 해를 구하는 데 소요되는 시간을 단축시켜 뛰어난 계산 효율성을 입증했다.
• VPS는 초기 반복 단계에서 뛰어난 수렴 속도를 보였지만, ECBO에 비해 최종 수렴 속도는 느렸다.
• CBO는 해의 품질과 계산 비용 사이의 균형을 잘 유지했지만, 복잡한 레이아웃에서는 ECBO에 비해 성능이 떨어졌다.
• 결과적으로 메타휴리스틱이 대규모 건설 현장 계획에 대해 정확한 방법의 실현 가능하고 효율적인 대안임을 확인했다.
• 세 알고리즘 모두 다양한 시나리오에서 강인성을 보였으며, 특히 ECBO가 가장 일관된 성능을 보였다.