• 산업경영시스템학회지
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• 제20권41호
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• pp.177-188
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• 1997

This study describes the important information for establishing Human Computer Interface System for solving the large scale Traveling Saleman Problem in Printed Circuit Board production. Appropriate types and sizes of partitioning of large scale problems are discussed. Optimal tours for the special patterns appeared in PCB's are given. The comparision of optimal solutions of non-Euclidean problems and Euclidean problems shows the possibilities of using human interface in solving the Chebyshev TSP. Algorithm for the large scale problem using described information and coputational result of the practical problem are given.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권51호
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• pp.21-28
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• 1999

The TSP(Traveling Salesman Problem) is one of the most widely studied problems in combinatorial optimization. The most common interpretation of TSP is finding a shortest Hamiltonian tour of all cities. The objective of this paper proposes a new heuristic algorithm MCH(Multi-Convex hulls Heuristic). MCH is a algorithm for finding good approximate solutions to practical TSP. The MCH algorithm is using the characteristics of the optimal tour. The performance results of MCH algorithm are superior to others algorithms (NNH, CCA) in CPU time.

• 산업경영시스템학회지
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• 제18권33호
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• pp.111-118
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• 1995

This paper suggests a hybrid genetic algorithm for asymmetric traveling salesman problem(TSP). The TSP was proved to be NP-complete, so it is difficult to find optimal solution in reasonable time. Therefore it is important to develope an algorithm satisfying robustness. The algorithm applies dynamic programming to find initial solution. The genetic operator is uniform order crossover and scramble sublist mutation. And experiment of parameterization has been performed.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권7호
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• pp.467-477
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• 2001

반응적 타부 탐색은 단순한 타부 탐색과 비교해서 중장기 메모리를 이용한 학습을 통하여 타부리스트의 크기를 반응적으로 변화시킴으로써 NP-hard 문제에 속하는 다양한 조합 최적해 문제에 대해서 좋은 해를 효율적으로 찾는다. 본 논문에서는 반응적 타부 탐색에 있어서 중장기 메모리를 이용한 탈출 메커니즘으로 이웃 해 전략 전환 메커니즘이라는 개념을 제시한다. 제시된 이웃 해 전략 전환 메커니즘을 이용한 반응적 타부 탐색을 특정 공과 대학의 강의 시간표 작성 문제와 외판원문제 (traveling salesman problem)에 적용하여 기존의 반응적 타부 탐색과 비교 분석을 하였다. 전산 실험 결과 제시된 알고리즘은 기존의 반응적 타부 탐색 알고리즘에 비교하여 더 좋은 해를 더 짧은 시간에 찾아주었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.249-257
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• 2015

본 논문은 지금까지 해결하지 못한 난제 중 하나인 외판원 문제의 최적 해를 구하는 발견적 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기 경로를 결정하기 위해 기존의 DNN을 변형한 SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 제안하였다. 초기 해는 DNN, SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 적용하여 최소 경로 길이를 가진 방법을 선택한다. 초기 해에 대해 최적 해를 구하기 위해 먼저 삭제 대상 간선을 선택하는 방법을 결정하였으며, 이들 간선들에 대해 지역 탐색 방법인 k-opt 중에서 2, 2.5, 3-opt를 먼저 적용하고, 삭제 대상 간선들 중 삭제되지 않은 간선들에 대해 4-opt를 적용하였다. 제안된 알고리즘을 대규모의 TSP인 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 49개의 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 지금까지 발견적 방법으로는 TSP의 최적 해를 구하지 못한다는 미신을 타파하였고, TSP의 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-8
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• 2022

본 논문에서는 개미 집단 시스템(ant colony system)을 통한 순회 외판원 문제(traveling salesman problem)를 효과적으로 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. TSP에서 동시에 수백 또는 수천의 탐색 여정(tour)을 생성하는 반복 과정을 GPU의 작업 병렬성을 활용하여 처리성능을 개선하고, 페로몬 자취 데이터의 업데이트 과정은 32x32의 쓰레드 블럭을 사용하여 데이터 병렬성을 적극 활용하였다. 특히 다중 쓰레드의 메모리 동시 접근을 통해 연속 메모리공간의 병합 접근 효과와 공유 메모리의 동시 접근을 지원하였다. 본 실험은 TSPLIB에서 제공되는 127개부터 1002개에 이르는 도시 데이터를 사용하였고, Intel Core i9-9900K CPU와 Nvidia Titan RTX 시스템을 사용하여 순차 알고리즘과 병렬 알고리즘의 성능을 비교하였다. GPU 병렬화에 의한 성능 향상은 약 10.13~11.37배의 성능 개선 효과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1217-1228
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• 2005

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제33권1호
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• pp.86-98
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• 2007

This paper presents a heuristic algorithm for the traveling salesman problem with time windows (TSPTW). Aniterative insertion algorithm as a constructive search heuristic and a hybrid meta heuristic combining simulatedannealing and tabu search with the randomized selection of 2-interchange and a simple move operator as animproving search heuristic are proposed, Computational tests performed on 400 benchmark problem instancesshow that the proposed algorithm generates optimal or near-optimal solutions in most cases. New best knownheuristic values for many benchmark problem sets were obtained using the proposed approach.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권41호
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• pp.1-14
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• 1997

This study proposes a genetic algorithm using Pr(equation omitted)fer number for the traveling salesman problem(PNGATSP). Nearest neighbor nodes are mixed with randomly selected nodes at the stage of generating initial solutions. Proposed PNGATSP adopts a few ideas which are different from traditional genetic algorithms. For instance, an exponential fitness function and elitism are used and Pr(equation omitted)fer number is used for encoding TSP. Genetic operators are selected by experiments, which make a good solution among four combinations of conventional genetic operators and new genetic operators. For respective combinations, robust set of parameters is determined by the experimental designing approach. The feature of Pr(equation omitted)fer number code for TSP and the search power of GA using Pr(equation omitted)fer number is analysed. The best is a combination of OX(order crossover) and swap, which is superior to the other experimented combinations of genetic operators by 1.0%∼12.8% deviation.

• 한국경영과학회지
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• 제30권2호
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• pp.157-167
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• 2005

This paper presents a new perturbation technique for developing efficient iterated local search procedures for the asymmetric traveling salesman problem(ATSP). This perturbation technique uses global information on ATSP instances to speed-up computation and to improve the quality of the tours found by heuristic method. The main idea is to escape from a local optima by introducing perturbations on the out-of-kilter arcs in the problem instance. For a local search heuristic, we use the Kwon which finds optimum or near-optimum solutions by applying the out-of-kilter algorithm to the ATSP. The performance of our algorithm has been tested and compared with known method perturbing on randomly chosen arcs. A number of experiments has been executed both on the well-known TSPLIB instances for which the optimal tour length is known, and on randomly generated Instances. for 27 TSPLIB instances, the presented algorithm has found optimal tours on all instances. And it has effectively found tours near AP lower bound on randomly generated instances.