• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.63-64
• /
• 2012

차분진화 알고리즘은 Storn 과 Price에 의해 제안된 메타휴리스틱 알고리즘이다. 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 차분진화 알고리즘을 소개한다. 차분진화 알고리즘은 실수 문제를 위한 알고리즘이므로 외판원 문제를 해결하기 위해 난수 키 표현법을 적용한다. OR Library의 표준 외판원 문제에 적용한 결과 제안한 알고리즘은 외판원 문제 해결에 가능성이 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.783-786
• /
• 2008

외판원문제(Traveling Salesman problem: TSP)는 전형적인 조합최적화 문제로 위치하는 n개의 모든 지점을 오직 한번씩만 방문하는 순회경로를 결정하는 과정에서 순회비용 또는 순회거리를 최소화한다. 따라서 본 논문에서는 종래의 NP-hard문제로 널리 알려진 TSP를 해결하기 위해서 메타 휴리스틱기법 중에서 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용한다. 마지막으로, 유전 알고리즘을 이용해 외판원문제에 적합한 성능을 보이는 유전 연산자를 찾아내기 위해 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 평가를 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.768-772
• /
• 2005

TSP(Traveling Salesman Problem) has been a nagging NP-complete problem to test almost every algorithmic idea in combinatorial optimization in vain. The main bottleneck is how to get the integer results {0,1} and to avoid sub-tours. We suggest simple and practical method in two steps. Firstly for every node, an initial Hamiltonian cycle us produced on the nearest neighbour concept. The node with nearest distance is to be inserted to form a increased feasible cycle. Secondly we improve the initial solution by exchanging 2 cuts of the grand tours. We got practical results within 1 from the optimum in 30 minutes for up to 200 nodes problems. TSP of real world type might be tackled practically in our formulation.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.20 no.11
• /
• pp.636-643
• /
• 2020

The differential evolution algorithm is one of the meta-heuristic techniques developed to solve the real optimization problem, which is a continuous problem space. In this study, in order to use the differential evolution algorithm to solve the traveling salesman problem, which is a discontinuous problem space, a random key representation method is applied to the differential evolution algorithm. The differential evolution algorithm searches for a real space and uses the order of the indexes of the solutions sorted in ascending order as the order of city visits to find the fitness. As a result of experimentation by applying it to the benchmark traveling salesman problems which are provided in TSPLIB, it was confirmed that the proposed differential evolution algorithm based on the random key representation method has the potential to solve the traveling salesman problems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.1151-1154
• /
• 2001

외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리비용이 주어졌을 때, 모든 도시들을 정확히 한번씩만 방문하면서 걸린 비용이 최소가 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal)을 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다. 따라서 외판원 문제를 해결하는 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히 요즈음은 실제 생체 분자(bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법인 DNA 컴퓨팅은 DNA 분자가 잠재적으로 가지고 있는 막대한 병렬성을 이용해서 NP-완전 문제들을 해결하고자 하는 연구들이 땀이 진행되고 있다. 그러나 아직 실제 생체 분자의 특성을 잘 반영하는 계산 모델이나 분자 생물학에서 사용하는 연산들이 많이 개발되지 알아 계산 효율이 비교적 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 DAN컴퓨팅의 새로운 중합 효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR) 연산을 개발하였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
• /
• v.22 no.52
• /
• pp.81-85
• /
• 1999

본 연구에서는 한 유연생산기계에서 생산해야 되는 제품들의 공구교환횟수의 합을 최소로 하는 생산순서를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기 위한 방법으로 외판원문제와 관련된 발견적 기법을 적용할 수 있다. 이 때 연속으로 생산해야 될 두 제품사이의 공구교환횟수는 외판원문제에서의 방문해야 될 두 지점사이의 거리에 해당된다. 만약 각 제품이 필요로 하는 공구의 갯수가 공구장착장치의 용량과 같다면 두 제품사이의 공구교환횟수를 정확히 계산할 수 있지만 그렇지 않다면 각 제품이 필요로 하는 공구의 수와 종류가 다르고 제품을 생산하기 전에 공구장착장치에 장착되어 있는 공구의 종류에 따라서 두 제품사이의 공구교환횟수가 달라지므로 정확하게 추정하기는 힘들다. 이러한 공구교환횟수를 추정하는 방법으로 기존의 방법들은 단지 두 제품사이의 생산에 필요한 공구만을 고려하였으나 본 연구에서는 제품생산순서의 전체적인 관점에서 두 제품사이의 공구교환횟수의 상한값을 기초로 추정하는 새로운 방법을 제시한다. 이 새로운 방법의 우수성을 많은 예제를 통하여 기존에 제시된 다른 방법들과 비교하여 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.744-746
• /
• 1998

외판원(Traveling Salesman Problem)는 계산 복잡도가 매우 높으므로 이를 해결하려는 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 최근에는 특히 휴리스틱(Heuristic) 에 기반한 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)에 위한 방법이 관심을 집중시키고 있고, 이를 위한 다양한 교잡(Crossiver)연산자와 돌연변이(Mutation) 연산자들이 발표되고 있다. 돌연변이연산자는 지역해에 빠지는 것을 방지하며, 유용한 유전 특성을 잃어버릴 위험이 있는 교잡 연산자의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 돌연변이 연산자를 개발하여 적용한 유전 알고리즘으로 외판원 문제를 해결한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.1373-1376
• /
• 2000

외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.

• Management & Information Systems Review
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.109-121
• /
• 2010

In this study, we propose a solution procedure to solve travelling salesman problem(TSP) with special cost function, route dependent travelling salesman problem(RDTSP). First, we develop an integer programming model to describe the problem. In the model, a variable means a possible route. And, the number of variables in this model are extremely large. So, we develop a LP relaxation problem of the IP model and solve the relaxation problem by a column generation technique. The relaxation problem does not guarantee the optimal solution. If we get an integer solution in the ralaxation problem, then the solution is an optimal one. But, if not, we cannot get an optimal solution. So, we approach a branch and price technique. The overall solution procedure can be applied a printed circuit board(PCB) assembly process.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.2 no.10
• /
• pp.1349-1354
• /
• 2001

In the Traveling Salesman Problem(TSP), a set of N cities is given and the problem is to find the shortest route connecting them all, with no city visited twice and return to the city at which it started. Since TSP is a well-known combinatorial optimization problem and belongs to the class of NP-complete problems, various techniques are required for finding optimum or near optimum solution to the TSP. Especially DNA computing, which uses real bio-molecules to perform computations supported by molecular biology, has been studied by many researchers to solve NP-complete problem using massive parallelism of DNA computing. Though very promising, DNA computing technology of today is inefficiency because the effective computing models and operations reflected the characteristics of bio-molecules have not been developed yet. In this paper, I design new Polymerase Chain Reaction(PCR) operations of DNA computing to solve TSP.