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학술저널
저자정보
편재관 (아주대학교) 전우성 (아주대학교) 박서혜 (아주대학교) 박상철 (아주대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제30권 제1호
발행연도
2025.3
수록면
65 - 73 (9page)
DOI
10.7315/CDE.2025.065

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This study presents a route optimization framework for manual forklifts in warehouse environments, utilizing regression-based travel time modeling alongside the ACOpt algorithm, which integrates Ant Colony Optimization (ACO) with K-opt techniques. Recognizing the significant impact of travel time on warehouse efficiency, a regression model was developed to accurately predict travel time based on key factors such as Euclidean distance, average height, and acceleration adjustments. This model refines route planning by enabling the selection of optimized paths for forklifts, with model predictions validated against actual travel times to confirm alignment. Experimental results based on one month’s worth of Work Orders (WO) demonstrate that ACOpt surpasses traditional Greedy and LKH algorithms, achieving a higher rate of route improvements while maintaining reasonable computational times. These findings underscore the potential of the proposed framework to enhance operational efficiency and suggest scalability to multi-aisle systems for broader warehouse applications.
#Manual forklift modeling #Modeling and simulation #Optimization #Path planning #Travel time prediction #Warehouse

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 제안 지게차 모델링
3. 제안 알고리즘
4. 실험 결과
5. 결론
References

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