• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.4
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• pp.91-99
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• 2014

TThis paper suggests an heuristic polynomial time algorithm to solve the optimal solution for QAP (quadratic assignment problem). While Hungarian algorithm is most commonly used for a linear assignment, there is no polynomial time algorithm for the QAP. The proposed algorithm derives a grid type layout among unit distances of a distance matrix. And, we apply max-flow/min-distance approach to assign this grid type layout in such a descending order way that the largest flow is matched to the smallest unit distance from flow matrix. Evidences from implementation results of the proposed algorithm on various numerical grid type QAP examples show that a solution to the QAP could be obtained by a polynomial algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.706-708
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• 1999

급격히 증가하는 무선 통신 통화처리를 위한 방안으로 셀룰러 네트워크에서의 효율적인 채널 할당 문제가 통신자원의 사용을 최적화하려는 목적 하에 활발히 연구되어지고 있다. 이러한 채널 할당 문제는 그래프에서의 컬러링 문제로 바꾸어 생각해 볼수 있는데 그 중 하나인 크로마틱 대역폭 문제의 하한값이 (O(k$^2$)로 알려져 왔었다. 본 논문에서는 크로마틱 대역폭 채널 할당 문제의 하한 값이 O(k$^3$)임을 보였고 이는 기존에 알려진 하한 값보다 정확한 하한 값을 제시함으로 해서 채널 할당 문제의 새로운 방향을 제시했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.55-58
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장할당 문제를 제안하였다. 무장할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대한 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장할당 문제에 전역 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장할당문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전통적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.110-116
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• 2006

지금까지 대부분의 리던던시 할당문제(RAP: redundancy allocation problems) 관련 연구들에서는 최상위 수준에서의 시스템 리던던시보다는 최하위 수준인 부품의 리던던시를 고려하였다. 이는 최하위 수준에서의 리던던시가 최상위 수준의 리던던시보다 효과적이라고 알려진 일반적 원리 때문이었다. 최근 한 연구에서는 동일하지 않은 예비부품을 사용하여 리던던시를 실시하는 경우 직렬구조의 시스템에서도 일반적 원리와 다른 결과가 나타날 수 있음을 보이고, 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시가 가능한 다수준 리던던시 할당문제(MRAP: multi-level RAP)를 제시하였다. 그러나 MRAP는 모든 수준에서의 리던던시를 고려하지만 단지 한 수준을 선택하여 리던던시를 할 수 있다는 가정사항을 포함하고 있다. 본 연구에서는 MRAP의 이러한 가정사항을 완화하여 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시를 위한 수준을 복수로 선택 가능한 혼합 다수준 리던던시 할당문제(MMRAP: multiple MRAP)를 제시하고 모형화하며, 문제의 해법을 위한 유전자 알고리듬(GA: genetic algorithm)을 제시한다. 제시한 GA를 활용한 몇 가지 수치실험을 통해 모형이 기존의 RAP 경우보다 효과적임을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.568-570
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• 1998

본 논문은 위성간 링크를 이용하여 저궤도 위성망을 구성할 때 발생하는 링크 할당 문제를 효율적으로 풀기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 위성 궤도 운동의 주기성에 기반하여 저 궤도 위성망을 유한 상태기계로 모델링한 후에, 유한 상태기계의 각 상태에서 최적의 링크 할당을 구하기 위해서 조합형 최적화 문제에 많이 쓰이는 시뮬레이티드 어닐링을 이용한다. 제안된 기법의 잇점은 저궤도 위성망을 유한 상태기계로 모델링함으로써 동적인 움직임을 보이는 저궤도 위성망에서의 링크할당 문제를 고정된 위상을 가지는 망에서의 링크할당 문제로 단순화 시키고 이를 토대로 최적화 기법을 적용할 수 있다는 것이다. 시뮬레이티드 어닐링에 의하여 최적화된 링크할당의 성능은 정규링크 할당과의 비교.분석을 통해서 평가된다. 또한, 각 링크할당에 대하여 정적경로배정과 동적경로배정 기법이 적용된다. 시뮬레이션을 통한 실험결과는 정적경로배정을 적용한 최적링크할당 기법이 음성호의 봉쇄확률 측면에서 최고의 성능을 보임을 알려준다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.12A
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• pp.1899-1909
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• 1999

Considering survivability in fiber-optic transmission networks using B-DCS(Broadband Digital Cross-connect System), a network design problem consists of WCAP(Working Channel Assignment Problem) and SCAP(Spare Channel Assignment Problem). WCAP has not been studied intensively as a part of a network design problem to minimize total network cost while SCAP has been studied in the several papers as an independent problem. In this study, we developed a WSCAP(Working and Spare Channel Assignment Problem) algorithm which is to minimize the total number of spare channels and working channels. After problem description, an IP(Integer Programming) model is formulated and several heuristic algorithms are presented. Finally, the result of a case study is described.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.12a
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• pp.485-491
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• 1999

총납기지연 최소화 문제에서 많은 할당규칙들이 개발되어져 왔는데, 대부분의 개발 배경이 모든 Job이 동일한 시작시간을 갖는 Single Machine을 대상으로 하였기 때문에 이 할당규칙들을 Job의 시작시간이 다르게 주어지는 문제에 그대로 적용했을 때는 만족할만한 결과를 얻기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 다른 시작시간을 갖는 Single Machine문제에서 총납기지연을 최소화하기 위하여 먼저, 새로운 작업쌍 순서(Job Pair Sequencing) 할당규칙을 제시한다. 제시되는 할당규칙은 Job들간의 Sequence를 쌍으로 비교하여 총납기지연 측면에서 선행이 바람직한 Job을 선택한다. 그리고 제시된 할당규칙에 대하여 다수개의 Job에 적용 시 선택된 Job들간에 Transitivity 가 성립됨을 증명함으로서 총납기지연을 최소화 시린 수 잇.음을 증명하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.9
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• pp.139-147
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• 2012

This paper suggests simple search algorithm for optimal solution in assignment problem. Generally, the optimal solution of assignment problem can be obtained by Hungarian algorithm. The proposed algorithm reduces the 4 steps of Hungarian algorithm to 1 step, and only selects the minimum cost of row and column then gets the optimal solution simply. For the 27 balanced and 7 unbalanced assignment problems, this algorithm finds the optimal solution but the genetic algorithm fails to find this values. This algorithm improves the time complexity O($n^3$) of Hungarian algorithm to O(n). Therefore, the proposed algorithm can be general algorithm for assignment problem replace Hungarian algorithm.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.4
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• pp.37-45
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• 2022

In this paper, a multi agent-multi task assignment problem, which is a representative problem of combinatorial optimization, is presented. The objective of the problem is to determine the coordinated agent-task assignment that maximizes the sum of the achievement rates of each task. The achievement rate is represented as a concave down increasing function according to the number of agents assigned to the task. The problem is expressed as an NP-hard problem with a non-linear objective function. In this paper, to solve the assignment problem, we propose a hybrid cross-entropy algorithm as an effective and efficient solution methodology. In fact, the general cross-entropy algorithm might have drawbacks (e.g., slow update of parameters and premature convergence) according to problem situations. Compared to the general cross-entropy algorithm, the proposed method is designed to be less likely to have the two drawbacks. We show that the performances of the proposed methods are better than those of the general cross-entropy algorithm through numerical experiments.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.5
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• pp.539-544
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• 2003

The weapon-target assignment problem is solved using a genetic algorithm in this paper. The weapon-target assignment is an optimization problem which minimizes damages from enemy s attack or maximizes the kill probability of targets. Genetic algorithm is applied in this paper since it usually converges to a near global optimal solution. A specific structure of genetic algorithm which is suitable for the weapon-target assignment problem is proposed. A guideline selecting associated parameters is investigated through simulations. Comparition of the proposed method with several traditional optimization techniques for the weapon-target assignment problem shows the validity of the proposed method.