스마트 해운물류 x AI 미션 챌린지 : 스마트 항만 AGV 경로 최적화 경진대회

[배경] 

스마트 항만은 4차 산업혁명 기술을 접목하여, 물류 처리 효율성과 안전성을 극대화한 미래형 물류 거점으로 주목받고 있습니다.

이러한 항만에서는 AGV(무인운반차, Automated Guided Vehicle)가 사람을 대신해 컨테이너를 창고(DEPOT)에서 작업지로 자동 운반합니다.

AGV의 효율적인 운영 여부는 전체 항만 물류 흐름에 직접적인 영향을 미치기 때문에 그 운행 계획을 최적화하는 일은 매우 중요한 과제가 됩니다.

본 대회에서는 AGV 리스트와 이들이 수행해야 할 운송작업(Task) 목록이 주어졌을 때 모든 작업을 효율적으로 배정하고,

이동 거리와 작업 지연에 따른 패널티를 최소화하는 경로를 설계하는 문제를 다룹니다.

참가자들은 AGV가 모든 작업을 제한된 시간 내에 정확히 수행할 수 있도록 스케줄링과 경로를 함께 고려한 최적의 운행 계획을 수립해야 하며,

이를 통해 AGV 운용 최적화라는 현실적이고 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

[대회 방식]

본 대회는 예선, 본선으로 진행됩니다.

예선의 경우 2개의 부문으로 진행되며, 각 부문에서 3팀을 선발하여 총 6팀이 본선에 진출하게 됩니다.

[예선]

🔹부문 1 : 스마트 항만 AGV 경로 최적화 경진대회

🔹부문 2 : 이상신호 감지 기반 비정상 작동 진단

[본선]

🔹추후 공개

[주제]

스마트 항만 AGV 경로 최적화 알고리즘 개발

[설명]

예시 그림)

스마트 항만에서는 바닥에 매립된 센서를 따라 자율주행 운반차(AGV)가 이동합니다.

참가자는 자율주행 운반차(AGV)가 창고(DEPOT, (0,0))에서 출발해 모든 작업 지점(T)을 한 번씩 방문하고, 마지막에 창고로 돌아오는 최적의 경로를 설계해야 합니다.

🔹이동 규칙

• 모든 AGV는 동시에 출발하며, 서로 충돌하지 않는다고 가정합니다.
• AGV는 격자 모양 센서를 따라 이동합니다.
• 두 지점 간 거리는 맨해튼 거리로 계산합니다.
• 이동 시간은 누적되며, 창고에 돌아와도 초기화되지 않습니다.
• 이동 시간 = 이동 거리 ÷ AGV 속도(speed_cells_per_sec)

🔹작업 규칙

• 작업 지점에 도착하면 service_time만큼 작업을 수행해야 합니다.
• 작업 완료시각 = (누적 이동/작업 시간) + service_time
• 완료시각이 deadline을 초과하면 지각으로 처리됩니다.
• 하나의 작업은 한 번에 처리되어야 하고, 나누어 처리될 수 없습니다.

🔹제약 조건

• 한 번의 왕복(DEPOT → 작업들 → DEPOT) 동안:
• 적재 한도(capacity) 초과 불가
• 최대 이동거리(max_distance) 초과 불가
• 창고로 돌아오면 적재 한도와 최대 이동거리 제약은 다시 초기화됩니다.
• 빈손 왕복(DEPOT만 다녀오기)은 허용되지 않습니다.

🔹계산 방식

• 총 점수 = 이동 시간 + 작업 시간 + 지각 패널티
• 총 점수를 최소화하는 경로를 설계해야합니다.

즉, 불필요한 이동을 줄이고 마감시간 전에 작업을 끝내며, AGV의 제약(capacity, max_distance)을 지키는 것이 핵심입니다.

참가자 여러분은 모든 작업을 최대한 효율적으로 처리할 수 있는 AGV 최적 경로를 설계해야 합니다.

[주최 / 주관]

주최 : 해양수산부

주관 : 울산항만공사/한국정보산업연합회

운영 : 데이콘

[참가자격]

벤처, 스타트업, 대학생 등 AI에 관심있는 누구나