Method for Mixed Packaging based on Reinforcement Learning and System For the Same

The present invention relates to a method for joint packaging of a plurality of articles using a reinforcement learning model and a system therefor. The method comprises the steps of: receiving information about a plurality of articles as input data; classifying targets for joint packaging of identical parts, targets for joint packaging of heterogeneous parts in a medium box of same specifications, and targets for joint packaging of heterogeneous components in a medium box of different specifications; outputting first output data based on a first input data subset corresponding to the targets for joint packaging of identical parts among the input data; outputting second output data among the input data by processing a second input data subset corresponding to the targets for joint packaging of heterogeneous parts in a medium box of same specifications by a first processing engine; and outputting third output data among the input data by processing a third input data subset corresponding to the targets for joint packaging of heterogeneous parts in a medium box of different specifications by a second processing engine. Here, the second processing engine is a processing engine learned based on a reinforcement learning model, and the third output data includes information on a loading position of the medium box. Accordingly, reverse logistics can be prevented. 본 명세서는 강화학습모델을 이용한 복수 물품의 합포장 방법 및 이를 위한 시스템에 대한 것이다. 본 명세서에서 제안하는 방법은, 복수 물품에 대한 정보를 입력 데이터로 수신하고; 입력 데이터에 기반하여 동일부품 합포장 대상, 이종부품 동일 규격 중박스 합포장 대상, 그리고 이종부품 이종 규격 중박스 합포장 대상을 구분하는 것을 제안한다. 또한, 상기 입력 데이터 중 동일부품 합포장 대상에 대응하는 제 1 입력 데이터 서브셋에 기반하여 제 1 출력 데이터를 출력하고; 상기 입력 데이터 중 이종부품 동일 규격 중박스 합포장 대상에 대응하는 제 2 입력 데이터 서브셋을 제 1 처리 엔진에 의해 처리하여, 제 2 출력 데이터를 출력하고; 상기 입력 데이터 중 이종부품 이종 규격 중박스 합포장 대상에 대응하는 제 3 입력 데이터 서브셋을 제 2 처리 엔진에 의해 처리하여, 제 3 출력 데이터를 출력하는 것을 제안한다. 이때, 상기 제 2 처리 엔진은 강화학습모델을 기반으로 학습된 처리 엔진이며, 상기 제 3 출력 데이터는 중박스의 적재 위치 정보를 포함한다.