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.
항만 운영은 크게 게이트부문, 야드 부문, 선석 부문으로 구분되며, 이들 부문에 대한 운영전략과 효율적인 자원할당이 항만의 생산성향상에 중요한 역할을 한다. 특히, 선석 부문에서의 자원할당 계획은 선석 계획으로서 선박의 작업시간과 직결되기 때문에 최적화를 필요로 한다. 선석 계획은 독립적인 자원할당이 아니라 야드 부문의 장치 공간 할당과 상호 관련성을 가지고 있다. 따라서 기존 연구들이 선석 계획에 대해 독립적인 자원할당을 연구한 것과 달리 야드의 장치 공간 할당과 상호 관련성에 중점을 두고 선석 계획의 최적화 모듈을 설계하였다. 선석 계획 최적화 모듈의 설계는 수리적 기법으로 표현된 기존의 제약조건에 야드의 장치공간 할당과 관련된 제약조건을 제안하여, 해를 탐색하고, 찾은 해를 최적화하는데, 타부탐색을 사용하여 선석 계획 최적화 모듈을 설계하였다. 그리고 선석 계획 최적화 모듈의 성능 실험에서는 야드의 장치공간 할당계획을 적용한 선석 계획이 그렇지 않은 경우에 비해 작업시간이 단축됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 무장 할당 문제를 제안하였다. 무장 할당이란 적의 공격으로부터 방어대상물의 손상을 최소화하거나 적의 공격물 또는 표적의 격추 확률이 최대가 되도록 표적에 대해 방어무기의 적절한 할당을 목적으로 하는 최적화 문제로서, 본 논문에서는 무장 할당 문제에 근 최적화의 강점을 가진 유전자 알고리즘을 적용하였다. 무장 할당 문제에 적합한 유전자 알고리즘 형태와 파라메타를 선정하는 방법을 제시하였고, 시뮬레이션을 통해서 기존의 전형적인 최적화 기법과의 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법이 우수함을 입증하였다.
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.
상위단계 합성에서 데이터 저장을 위한 메모리 할당 문제는 중요하게 다루어지는 영역의 하나이다. 이 논문에서는, 다중포트(multiport)메모리 할당 문제에 대한 새로운 방법을 제안한다. 문제의 복잡도를 줄이기 위해, 기존의 연구들은 요약하면, 두 단계의 과정으로 이루어지고 있다. 첫 번째 단계에서는 변수들을 몇 개씩 묶어서 하나의 메모리를 형성한다. (즉 메모리 최적화 문제를 푼다.) 두 번째 단계에서는 메모리들과 기능모듈들 간의 연결선을 최적화시킨다. (즉, 연결선 최적화 문제를 푼다) 이 경우 심각한 단점은 연결선의 비용을 최소화하는 데는 한계가 있다는 것이다. 다시 말해, 연결선의 비중이 점점 중요하게 되어지는 설계 추세에서 기존의 방법은 다중포트 메모리 사용을 통해 얻을 수 있는 연결선 최소화를 극대화하는데 한계가 있음을 뜻한다. 이를 극복하기 위해, 우리는 새로운 할당 방법을 제시한다. 구체적으로 먼저, 연결선 최소화를 해결하고, 그 다음에, 메모리 최적화를 시도한다. 또한 제안한 알고리즘은 연결선 최소화 과정 동안 다음 단계에서 결정될 메모리 비용도 적절히 고려한다. 우리는 다양한 실험을 통해, 우리의 제안한 방법이 기존의 연구보다 상당히 효율적인 것임을 보인다.
본 논문은 위성간 링크를 이용하여 저궤도 위성망을 구성할 때 발생하는 링크할당 문제를 효율적으로 풀기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 위성 궤도운동의 주기성에 기반하여 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링한 후에, 유한상태기계의 각 상태에서 최적의 링크할당을 구하기 위해서 조합형 최적화 문제에 많이 쓰이는 시뮬레이팅드 어닐리을 이용한다. 제안된 기법의 이점은 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링함으로써 도적인 움직임을 보이는 저궤도 위성망에서의 링크할당 문제를 고정된 위상을 가지는 망에서의 링크할당 문제로 단순화시키고 이를 토대로 최적화기법을 적용할 수 있다는 것이다. 시뮬레이티드 어닐링에 의하여 최적화된 링크할당의 성능은 정규링크할당과의 비교.분석을 통해서 평가된다. 최적화된 링크할당과 정규링크할당의 성능분석을 위하여 정적경로배정과 동적경로배정 기법이 고려된다. 시뮬레이션을 통한 실험결과는 정적경로배정을 적용한 최적링크할당 기법이 호 봉쇄확률 측면에서 최고의 성능을 가짐을 보여준다. 링크할당기법이 같은 경우에는 정적경로배정이 동적경로배정보다 우수한 성능을 보이는데 이는 동적경로배정의 경우에 상태전이 후에 경로배정 표가 안정화되기 위해서 많은 시간을 필요로 하기 때문이다. 본 논문에서는 제안된 링크할당 기법은 작은 용량의 위성간 링크를 가지고서 많은 호에대한 서비스를 제공하고자 할 때 유용하며, 호의 서비스를 위하여 실제로 필요한 위성간 링크의 용량은 실험결과로부터 유추될 수 있다.
분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.
게임과 같은 실시간이며 복잡한 다중 에이전트 환경에서는 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 반복적으로 작업 할당이 수행된다. 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 구조에 적합하며 최적화된 작업 할당이 가능한 방안으로 $A^*$ 알고리즘을 적용한 조정 에이전트를 제안한다. 제안하는 조정 에이전트는 수행 가능한 에이전트와 할당 가능한 작업으로 정제된 모든 에이전트와 작업의 조합으로 상태 그래프를 생성하고, $A^*$ 알고리즘을 이용한 평가함수를 적용하여 최적화된 작업 할당을 수행한다. 또한 실시간 재 할당에 따른 지연을 방지하기 위해 그리디 방식을 선택적으로 사용함으로써 재할당 요구에 대한 빠른 처리가 가능하다. 마지막으로 모의실험을 통해 조정 에이전트를 통한 최적화된 작업 할당 결과가 그리디 방식의 작업 할당보다 성능이 25%향상되었음을 입증한다.
본 논문에서는 신경회로망과 유전자 알고리즘을 이용하여 셀룰러 무선채널 할당을 위한 최적화 알고리즘을 제안하였다. 채널할당 과정을 채널할당 문제에 내포된 제한사항들을 나타내는 에너지함수의 최소화 과정으로 규정하였다. 채널간, 인접채널, 사이트간의 세 가지 제한사항이 고려되었다. 최적의 채널할당을 위하여 신경회로망을 이용한 방식에서는 강제적인 채널 할당 및 셀 순서 변화 등의 기법이 개발되었고 유전자 알고리즘 방식에서는 자료구조와 적절한 유전연산자를 개발하였다. 실험결과로서, 두 최적화 방법의 채널할당률을 나타내었고 그 결과들을 비교하였다.
이 논문은 공공 컨테이너 터미널에서 직면하는 선석할당 계획문제를 다루고 있다. 선석할당 계획문제의 주된 논점은 ETA가 주어진 컨데이너 선박들을 어떻게 선석에 할당할 것인가를 결정하는 것이다. 선석할당 계획문제의 세 가지 최적화 모형들은 집합 문제 유형으로 정식화시켜 제시하였다. 또한, 제안된 최적화 모형의 의사결정 변수를 생성하기 위한 경험론적 알고리듬은 선박의 대기시간과 선석 점유율을 사용하여 고안하였다. 계산 실험은 실제 공공 컨데이너 터미널의 데이터로 수행하였으며, 그 결과들은 제안된 최적화 모형들과 경험론적 알고리듬들이 공공 컨테이너 터미널의 선석할당 계획문제에 대하여 유용하게 적용될 수 있음을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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