• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.119-126
• /
• 2006

멀티 프로세서 시스템에서 스케쥴링은 매우 중요한 부분이지만, 최적의 해를 구하는 것이 복잡하여 최근 다양한 휴리스틱 방법들에 의한 스케쥴링 알고리즘들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 또한, 해를 구하는 과정에서 시뮬레이티드 어닐링 (simulated annealing)의 확률을 이용하여 유전 알고리즘의 성능을 개선시킨다. 제시된 알고리즘은 태스크들의 최종 수행 완료 시간 (makespan)을 최소화하는 것을 목표로 한다. 모의 실험을 통하여 제시된 알고리즘이 다른 알고리즘보다 최종 수행 완료 시간이 작음을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.77-88
• /
• 2015

본 논문은 작업별 위치기반 지수학습 효과를 갖는 2-에이전트 단일기계 스케줄링 문제를 고려한다. 에이전트 A는 가중 완료 시간의 합을 최소화하며, 에이전트 B는 총소요시간에 대한 상한 값을 만족하는 조건을 갖는다. 본 연구에서는 먼저 우수해/가능해에 대한 특성을 개발하고, 이를 이용하여 최적 해를 찾기 위한 분지한계 알고리즘을 설계한다. 또한 근사 최적 해를 구하기 위해 6가지 다른 초기해 생성 방법을 이용한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다. 실험 결과, 다른 초기해 생성 방법들 간에는 %errors 차이가 유의하게 발생하지 않았으며, 에이전트 A의 작업 순서를 무작위로 생성할 때 성능이 좋아짐을 발견하였다. 반면에, 에이전트 B의 초기해 생성 방법은 성능에 영향을 미치지 않았다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국공작기계학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.687-692
• /
• 2002

This paper reviews the existing methods to divide the gear ratios of a multi-stage gear train, and proposes a simulated annealing-based algorithm to find the best gear ratios. The existing methods have their own limitations to be used in practical design, and are also problematic to be automated in a design system. However, the proposed algorithm is a general one which can be applied to gear trains having any number of stages, and offers a satisfactory result in a very short time. It is expected to be useful as a design sub-module of the design system for multi-stage gear drives.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.87-92
• /
• 2002

배치(Placement)는 VLSI 회로의 physical design에서 중요한 단계로서 회로의 성능을 최대로 하기 위하여 회로 모듈의 집합을 배치시키는 문제이며, 배치 문제에서 최적의 해를 얻기 위해 클러스터 성장(cluster growth), 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing; SA), ILP(integer linear programming)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 배치 문제에 대하여 확률 진화 알고리즘(stochastic evolution algorithm; StocE)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.42-48
• /
• 2002

배치(Placement)는 VLSI 회로의 physical design에서 중요한 단계로서 회로의 성능을 최대로 하기 위하여 회로 모듈의 집합을 배치시키는 문제이며, 배치 문제에서 최적의 해를 얻기 위해 클러스터 성장(cluster growth), 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing; SA), ILP(integer linear programming)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 배치 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
• /
• pp.22-24
• /
• 2002

본 논문에서는 백트랙킹 알고리즘을 이용한 하드웨어/소프트웨어 분할 방법을 제안한다. 최적의 해를 찾을 때에 효율적인 가지치기 함수를 정의하여 불필요한 탐색 단계를 제거하므로써 계산 시간이 단축될 수 있도록 하였다. 또한 제약조건에 따라 트리의 검색 순서에 변화를 주어 효율적인 검색이 되도록 하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 시뮬레이티드 어닐링 방법의 결과와 비교 분석하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
• /
• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집A
• /
• pp.939-944
• /
• 2001

Genetic algorithm is modelled on natural evolution and simulated annealing is based on the simulation of thermal annealing. Both genetic algorithm and simulated annealing are stochastic method. So they can find global optimum values. For compare efficiency of SA and GA's, some function value was maximized. In the result, that was a little better than GA's.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제2권4호
• /
• pp.97-102
• /
• 2001

CAD(Computer-Aided Design)에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위해 대상의 그룹화(grouping)로 레이아웃(layout)에 면적과 전파지연 최소화를 위해 함께 위치할 소자를 결정하는 문제 또는 스케쥴링이나 유닛 선택을 위한 HLS(high level synthesis)에서의 변수나 연산에 대한 집단화 (clustering) 문제들을 포함하여 분할 문제에서 해를 얻기 위해 Kernighan-Lin 알고리즘 Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전 알고리즘(GA; genetic algorithm)을 이용한 해 공간 탐색(soultion space search)방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제12권5호
• /
• pp.125-132
• /
• 2008

구조최적화는 최근 CAD와 컴퓨터 기술이 발전하면서 구조설계부분에 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 30층의 강구조물을 대상으로 유한요소해석 및 어댑티브 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 이용하여 최적중량설계를 구현하였다. 최적설계는 모든 설계상수와 설계하중들이 주어졌을 때, 목적함수가 최소로 됨과 동시에 모든 설계제약조건을 만족시키는 설계변수를 결정하는 설계법이라고 정의할 수 있다. 최적설계 구현을 통해 건설 측면에 있어 성능 향상과 신뢰도 향상 효과를 가져 올 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제29권1_2호
• /
• pp.20-29
• /
• 2002

복합 재료로 구성된 원판으로부터 여러 가지 패턴을 버려지는 부분이 최소화되게 배치시킨 후 절단하는 문제를 복합 재료 재단 문제라 부른다. 본 논문은 목적 함수의 비용 오류를 감내하는 영역 분할 분산 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 MPI 환경하에서 복합 재료 재단 문제에 적용한다. 비용 오류 감내기법은 최적해 접근 특성을 유지하기 위하여 스트림 길이를 동적으로 변화하며 상태변환을 비동기적으로 수행한다. 또한 복합 재료 재단 도구 개발을 위한 여러 가지 모양을 가진 패턴의 정보 및 친화도 생성, 목적함수, 상태변환 방법, 어닐링 스케줄 및 이를 위한 효율적인 자료 구조에 대하여 정의한다. 배치될 패턴은 정형이나 convex 다각형으로 제한되어 있지 않고 어떠한 모양도 가능하며 원판은 복합 재료의 성격상 2 또는 4 방향으로 고정되어 있다.