집 배송 시스템 개선(TSP와 TSP GA이용)

1. 서론

현재 온라인 쇼핑의 급증으로 인해 집 배송 시스템은 더욱 중요해지고 있다. 국내 e커머스 시장은 매년 두 자리수 성장률을 기록하며 2022년 기준 약 200조 원 규모로 성장하였으며, 이에 따른 배송 수요도 동시에 증가하고 있다. 이에 따라 배송 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 만족도를 향상시키기 위한 다양한 방안이 요구되고 있다. 기존의 단순한 배송 경로 선정 방식은 복잡한 도시 환경과 교통 상황 변동, 그리고 배송 요청의 다양성에 따라 최적의 해를 찾기 어렵다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 집 배송 시스템 개선 방안으로 TSP(여행하는 세일러 문제)와 TSPGA(유전 알고리즘 기반 TSP 해결 방법)가 주목받기 시작했다. TSP는 주어진 여러 위치를 효율적으로 방문하는 최단 경로를 찾는 문제로, 실무에 적합한 최적해 도출이 어려운 NP-hard 문제이다. 따라서 대규모 데이터와 복잡한 조건을 고려할 때, 기존의 해결법은 한계가 있었다. 그러나 유전 알고리즘은 자연선택과 유전 과정을 모방하여 최적 또는 준최적해를 빠르게 찾아내는 기법으로, TSP 해결에 적합하다. 여러 연구와 실제 적용 사례에서도 TSPGA는 배송 경로 최…