자동차 도장 공정 최적화를 위한 앙상블 추론 기반 휴리스틱 알고리즘 강화 학습 (HAAM-RL)

기존 휴리스틱 알고리즘의 한계를 극복하고 실제 제약 조건을 잘 반영하며 물류 성능을 정확하게 예측할 수 있는 강화 학습 기반의 HAAM-RL 방법론을 제안한다.