연구진은 로봇 모바일 피킹 시스템(RMFS)의 주문 배정과 로봇 스케줄링을 통합적으로 최적화하는 SOAR라는 딥 강화 학습 프레임워크를 제안했습니다.
SOAR은 주문 배정과 로봇 스케줄링을 하나의 프로세스로 통합하고, 이벤트 기반 마르코프 결정 프로세스를 활용하여 비동기 시스템 이벤트에 실시간으로 대응합니다.
실제 산업 데이터셋 실험 결과, SOAR은 전체 작업 완료 시간(makespan)을 7.5% 단축하고 평균 주문 완료 시간을 15.4% 단축하며 100ms 미만의 지연 시간으로 작동하는 것을 확인했습니다.