A Decoding Algorithm Using Graph Transformation in A Genetic Algorithm for Undirected Rural Postman Problems

무향 Rural Postman Problem 해법을 위한 유전 알고리즘에서 그래프 변환에 의한 디코딩 알고리즘

Undirected Rural Postman Problem(URPP) is a problem that finds a shortest tour traversing the given arcs at least once in a given network. The URPP is one of the basic network problems used in solving the various real-world problems. And it is known as NP-Complete. URPP is an arc-oriented problem that the direction of a tour in an arc has to be considered. Hence, In URPP, it is difficult to use the algorithm for Traveling Salesman Problem (TSP), which is a node-oriented problem, directly. This paper proposes the decoding algorithm using graph transformation in the genetic algorithm for URPP. That is, you can find the entire tour traversing without considering the direction of arcs by transforming the arc-oriented graph into the node-oriented graph. This paper compares the performances of the proposed algorithm with an existing algorithm. In the simulation results, the proposed algorithm obtained better than the existing algorithm

무향 Rural postman problem(URPP)은 주어진 네트워크에서 특정 아크를 적어도 한 번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. URPP는 실생활의 다양한 문제를 풀기 위한 기본적인 네트워크 문제 중에 하나이며 NP-Complete 문제로 알려져 있다. URPP는 아크 중심의 문제로 아크의 라우팅 방향을 고려하여야 하며, 노드 중심의 문제인 TSP(Traveling Salesman Problem) 해법을 그대로 적용하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 URPP 해법을 위한 유전 알고리즘에서 그래프 변환에 의한 디코딩 방법을 제안한다. 즉, 아크 중심의 그래프를 노드 중심의 그래프로 변환함으로써 아크의 방향에 상관없이 전체 라우팅 경로를 구할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 제안 알고리즘은 기존 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.