• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.7
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• pp.164-170
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• 2021

In VLSI design, partitioning is a task of clustering objects into groups so that a given objective circuit is optimized. It is used at the layout level to find strongly connected components that can be placed together in order to minimize the layout area and propagation delay. The most popular algorithms for partitioning include the Kernighan-Lin algorithm, Fiduccia-Mattheyses heuristic and simulated annealing. In this paper, we propose a adapted genetic algorithm searching solution space for the circuit partitioning problem, and then compare it with simulated annealing and genetic algorithm by analyzing the results of implementation. As a result, it was found that an adaptive genetic algorithm approaches the optimal solution more effectively than the simulated annealing and genetic algorithm.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.195-202
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• 1999

본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.195-202
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• 1999

본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.189-192
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• 2012

게임 인공지능에서 경로 찾기는 매우 중요한 분야이다. 캐릭터나 NPC(Non Player Charater)가 목적지까지의 경로를 탐색하기 위해서는 복잡하게 구성된 게임 맵에서 오브젝트나 벽 등의 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아야 한다. 기존의 일반적인 경로 찾기 알고리즘은 캐릭터의 움직임이 자유로운 간단한 게임 맵에서는 전역 최소해 탐색이 가능하다. 그러나 다양한 오브젝트 등이 배치된 큰 규모의 게임 맵에서는 캐릭터가 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 지역 최소해(Local Minima)로의 수렴이 발생함으로써 이를 탈피하는 것이 어렵고, 결국에는 목적지까지 도달하지 못하는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존 경로 찾기 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.988-995
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• 2000

각 모듈들의 위치가 배치 알고리즘에 의해 결정된 후에도 모듈들을 종축 또는 횡축을 중심으로 뒤집거나 회전시킴으로써 회로의 효율성과 연결성을 향상시킬 수 있다. 고집적 회로설계의 한 단계인 모듈방향 결정 문제는 모듈간에 연결된 선의 길이의 합이 최소가 되도록 각 모듈의 방향을 결정하는 문제이다. 최근에 평균장 어닐링 방법이 조합적 최적화 문제에 사용되어 좋은 결과를 보여 주고 있다. 평균장 어닐링은 신경회로망의 따른 수렴 특성과 시뮬레이티드 어닐링의 우수한 해를 생성하는 특성이 결합된 방법이다. 본 논문에서는 정규화된 평균장 어닐링을 사용해서 모듈 방향 결정 문제를 해결하였고 실험을 통해 기존의 Hopfield 네트워크 방법과 시뮬레이티드 어닐링과 그 결과를 비교하였다. 시뮬레이티드 어닐링, 정규화된 평균장 어닐링과 Hopfield 네트워크의 총 길이 감소율은 각각 19.86%, 19.85%, 19.03%였으며, 정규화된 평균장 어닐링의 실행 시간은 Hopfield 네트워크보다는 1.1배, 시뮬레이티드 어닐링보다는 11.4배 정도 빨랐다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.7
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• pp.1715-1724
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• 2013

The maximum lifetime data aggregation problem is to maximize the network lifetime as minimizing the transmission energy of all deployed nodes in wireless sensor networks. In this paper, we propose a simulated annealing algorithm to solve efficiently the maximum lifetime data aggregation problem on the basis of meta-heuristic approach in wireless sensor networks. In order to make a search more efficient, we propose a novel neighborhood generating method and a repair function of the proposed algorithm. We compare the performance of the proposed algorithm with other existing algorithms through some experiments in terms of the network lifetime and algorithm computation time. Experimental results show that the proposed algorithm is efficient for the maximum lifetime data aggregation problem in wireless sensor networks.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.20 no.4
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• pp.59-66
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• 2011

This work presents an algorithm for generating multi-RUN (m-RUN) deadlock avoidance policy based on simulated annealing algorithm. The basic idea of this method is to gradually improve the current m-RUN DAP after constructing an initial m-DAP by using simple m RUN DAPs. The search for a neighbor of the current m-RUN DAP is done by selecting and changing only one component of the current m-RUN, while accepting some unimproved solutions with some probability. It is examined for its performance by generating some sample system configurations.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.193-195
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• 2010

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.585-588
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• 2001

현실 세계의 많은 조합 최적화 문제들은 변수들이 강하게 상호 작용함에 따라 만족해야하는 목표 함수가 매우 복잡하게 주어진다. 복잡한 목표 함수에는 많은 지역 최적해들이 존재하기 때문에 전역 최적해를 얻는 것은 엄청난 시간을 필요로 한다. 이러한 문제에 대해 해를 찾는 방법의 하나로 평균장 어닐링 알고리즘(MFA)이 있다. 본 논문에서는 기존의 이진 상태 공간에만 적용할 수 있었던 평균장 어닐링 알고리즘을 연속 상태 공간을 갖는 조합 최적화 문제에 적용할 수 있도록 알고리즘을 수정, 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘을 제한된 연속 상태 공간을 가지는 단순 회귀 모델의 D-최적 설계에 적용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘(SSA)과 비교하여 비슷한 수준의 결과를 내면서도 계산 속도면에서는 수 배 정도의 빠른 좋은 결과를 얻었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.287-295
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• 2010

In this paper, we introduce a novel approach to optimization algorithm which is a distributed Mean field Genetic algorithm (MGA) implemented in MPI(Message Passing Interface) environments. Distributed MGA is a hybrid algorithm of Mean Field Annealing(MFA) and Simulated annealing-like Genetic Algorithm(SGA). The proposed distributed MGA combines the benefit of rapid convergence property of MFA and the effective genetic operations of SGA. The proposed distributed MGA is applied to the channel routing problem, which is an important issue in the automatic layout design of VLSI circuits. Our experimental results show that the composition of heuristic methods improves the performance over GA alone in terms of mean execution time. It is also proved that the proposed distributed algorithm maintains the convergence properties of sequential algorithm while it achieves almost linear speedup as the problem size increases.