이 논문에서는 단말기 기반 시스템에서 경로를 탐색할 때 탐색비용을 줄이고, 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 지속적으로 전송받는 휴리스틱으로, 교통정보를 계산한 데이터이다. 서버 기반의 경로탐색 서비스는 서버에서 경로를 탐색하여 결과를 클라이언트에 제공하지만, 제안하는 방법은 휴리스틱 정보만을 클라이언트에 전송하고 이를 활용하여 경로탐색을 하게 된다. 이 논문에서는 제안하는 동적 휴리스틱을 적용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 동적 휴리스틱은 지도를 그리드로 나누고, 각 그리드는 구역내 간선들의 최저속도 정보를 가진다. 그리드의 최저속도가 기준치에 미달되면 해당 그리드를 제거하고 경로를 탐색한다.
$A^{\ast}$와 같은 Best-first 휴리스틱 탐색 알고리즘들은 인공지능 분야에서 많은 문제를 해결하는데 가장 중요한 기법들 중의 하나이다. 휴리스틱 탐색의 공통적 특성은 계산의 복잡도가 매우 높다는 것이며, 이는 수많은 노드를 가진 지도에서 경로를 찾는 것과 같은 실질적인 문제 영역에 적용되기 어렵다는 것을 나타낸다. 본 논문에서는, 몇몇 휴리스틱 탐색 알고리즘이 언급되고, path-sensitive heuristic이라 불리는 새로운 동적 가중치 휴리스틱 방법이 제안되었다. 이 방법은 동적 가중치 휴리스틱에 기초하였고, 동적 휴리스틱은 admissible heuristic을 허용하지 않거나 휴리스틱의 정확도가 떨어지는 실제 문제 영역에서 탐색 노력을 줄이는데 사용될 수 있다. 탐색 과정 동안 ${\omega}$(가중치)가 동적으로 조정된다는 점에서, 다른 동적 가중치 휴리스틱 알고리즘과 구분된다.
Dynamic and explicit ordering of strategies is a key process in modeling knowledge-level problem-solving behavior. This paper addressed the important problem of howl to make the scheduler more knowledge-intensive in a way that facilitates the acquisition, integration, and maintenance of the scheduler control knowledge. The solution a, pp.oach described in this paper involved formulating the scheduler task as a heuristic classification problem, and then implementing it as a classification expert system. By doing this, the wide spectrum of known methods of acquiring, refining, and maintaining the knowledge of a classification expert system are a, pp.icable to the scheduler control knowledge. One important innovation of this research is that of recursive heuristic classification : this paper demonstrates that it is possible to formulate and solve a key subcomponent of heuristic classification as heuristic classification problem. Another key innovation is the creation of a method of dynamic heuristic classification : the classification alternatives that are selected among are dynamically generated in real-time and then evidence is gathered for and aginst these alternatives. In contrast, the normal model of heuristic classification is that of structured selection between a set of preenumerated fixed alternatives.
Lot sizing and shipment scheduling are two interrelated decisions made by a manufacturing plant and a third-party logistics distribution center. This paper analyzes a dynamic inbound ordering problem and shipment problem with a freight container cost, in which the order size of multiple products and single container type are simultaneously considered. In the problem, each ordered product placed in a period is immediately shipped by some freight containers in the period, and the total freight cost is proportional to the number of containers employed. It is assumed that the load size of each product is equal and backlogging is not allowed. The objective of this study is to simultaneously determine the lot-sizes and the shipment schedule that minimize the total costs, which consist of production cost, inventory holding cost, and freight cost. Because the problem is NP-hard, we propose three meta-heuristic algorithms: a simulated annealing algorithm, a genetic algorithm, and a new population-based evolutionary meta-heuristic called self-evolution algorithm. The performance of the meta-heuristic algorithms is compared with a local search heuristic proposed by the previous paper in terms of the average deviation from the optimal solution in small size problems and the average deviation from the best one among the replications of the meta-heuristic algorithms in large size problems.
Resource Constrained Dynamic Multi-Projects Scheduling(RCDMPS) is intended to minimize the total processing time(makespan) of two or more projects sequentially arriving at the shop under restricted resources. The aim of this paper is to develop the new Tabu Search heuristic for RCDMPS to minimize makespan. We propose the insertion method to generate the neighborhood solutions in applying the Tabu Search for the RCDMPS and the diversification strategy to search the solution space diversely. The proposed diversification strategy apply the dynamic tabu list that the tabu list size is generated and renewed at each iteration by the complexity of the project, and change the proposed tabu attribute. In this paper, We use the dynamic tabu list for the diversification strategy and intensification strategy in the tabu search, and compare with other dispatching heuristic method to verify that the new heuristic method minimize the makespan of the problem.
Semiconductor manufacturing line includes several batch processes which are to be controlled effectively to enhance the productivity of the line. The key problem in batch processes is a dynamic batch sizing problem which determines number of lots processed simultaneously in a single botch. The batch sizing problem in semiconductor manufacturing has to consider delay of lots, setup cost of the process, machine utilization and so on. However, an optimal solution cannot be attainable due to dynamic arrival pattern of lots, and difficulties in forecasting future arrival times of lots of the process. This paper proposes an efficient batch sizing heuristic, which considers delay cost, setup cost, and effect of the forecast errors in determining the botch size dynamically. Extensive numerical experiments through simulation are carried out to investigate the effectiveness of the proposed heuristic in four key performance criteria: average delay, variance of delay, overage lot size and total cost. The results show that the proposed heuristic works effectively and efficiently.
실시간 전략 게임은 인간 혹은 컴퓨터를 상대로 하는 게임 장르이다. 이것은 턴방식의 컴퓨터게임과는 게임 진행 방식이 상이하다. 체스와 같은 턴방식은 오직 한 명의 플레이어의 동작을 허용하지만 실시간 전략게임은 복수의 플레이어의 동시다발적인 동작을 허용한다. 따라서 실시간 전략게임에서는 게임 내 유닛들의 이동경로는 자원채취, 건물건설, 그리고 전투 프로세스들의 처리를 위한 충분한 시간을 확보하기 위해 신속히 계산되어야 한다. 경로계산에 필요한 메모리, 탐색공간, 유닛들의 반응속도를 향상시키려는 여러 접근방식들이 소개되고 있다. 현재의 경로계산 알고리즘들은 최상 경로계산에 치중한 나머지 실시간 전략게임에서의 계산 과부하 문제를 고려하고 있지 않다 .이런 점에서 본 논문은 탐색공간을 줄이고 유닛들의 반응속도를 높이는 DHA*(Dynamic Heuristic Af) 알고리듬을 제안하고, 기존 A* 알고리듬과 비교하여 본 제안 DHA* 알고리듬의 성능이 우수함을 입증한다.
This paper considers the scheduling of cell-based handoffs to balance the traffic in a fiber-optic microcelluar system. In the system depending on the order of cell based handoff, periodical balancing of the traffic among microcells can be achieved. The cell based handoff problem is formulated as a dynamic programming and the computational complexity is analyzed. Since the scheduling problem requires real time solution, heuristic algorithms are proposed and the computational results are discussed.
일반적으로 단말기 기반의 경로탐색 시스템은 자체적으로 내장된 정보만을 사용하기 때문에 센터 기반의 탐색보다 경로의 질이 떨어진다. 최근 TPEG와 같은 기술을 이용하여 단말기 기반의 경로탐색 시스템에서도 실시간 교통 정보를 전송 받을 수 있다. 그러나 단말기의 제한된 성능으로 인해 실시간 교통정보를 모두 활용하여 경로의 질을 높이면 탐색 비용이 급격히 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서 단말기 기반 시스템에서 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 실시간 도로정보를 전송받아 동적으로 변경되는 휴리스틱이다. 이 논문에서는 최고속력 동적휴리스틱을 이용하는 경로탐색 기법을 제안하고, 성능 실험을 하였다. 최고속력 동적 휴리스틱이란 지도를 일정크기로 나눈 그리드내의 도로 중 최고속력을 동적 휴리스틱으로 활용하며, 최고속력이 높은 곳을 우선 탐색함으로 인해 거리에 따른 정보뿐만 아니라 실시간 정보를 활용하여 경로를 탐색한다. 성능 실험 결과 A* 알고리즘에 비해 경로의 질은 향상되었으나 탐색비용이 조금 늘었다.
최근, 차별 서비스 망에서는 다양한 차세대 인터넷 서비스들을 지원하기 위해 효율적인 자원 관리를 위한 연구로서 동적 프로비저닝 (Dynamic Provisioning) 기법들을 이용한 수락 제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 수락 제어 메커니즘이 망에 적용되더라도 서로 다른 대역폭을 요구하는 서비스들에 대한 호 설정 요구가 들어오며 불공평한 호 블로킹 확률이 존재한다. 본 논문에서는 큰 대역폭을 요구하는 서비스와 작은 대역폭을 요구하는 서비스들 사이에 공평한 호 블로킹 확률을 제공하는 새로운 수락 제어 정책 Heuristic 알고리즘을 제안한다. 특히 제안된 알고리즘은 모의 실험 결과를 통하여 호 블로킹 확률의 공평성 및 높은 대역폭의 사용율을 제공할 수 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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