메타 휴리스틱 알고리즘을 이용해 TSP (Traveling Salesman Problem) 문제를 풀고자 하는 많은 시도가 이루어지고 있다. TSP 문제는 대표적인 NP_Hard 문제로 탐색 알고리즘이나 최적화 알고리즘을 실험하는데 많이 사용되고 있으며, 복잡한 사회의 많은 문제들의 표준 모델로 제시되고 있다. 본 논문에서는 2009년 제안된 MINE 알고리즘을 TSP 에 적용시켜 메타 휴리스틱 알고리즘으로서의 탐색성능을 알아보고자 하였다. 이에 S-MINE (Search - MINE) 알고리즘을 제안하였으며, TSP 에 적용하여 그 결과를 고찰하였다.
The purpose of this study is to formulate and solve the scheduling problem to heat-treatment process in forging process and apply it to industries. Heat-treatment is a common process in manufacturing heavy forged products in ship engines and wind power generators. Total complete time of the schedule depends on how to group parts and assign them into heat furnace. Efficient operation of heat-treatment process increases the productivity of whole production system while scheduling the parts into heat-treatment furnace is a combinatorial problem which is known as an NP-hard problem. So the scheduling, on manufacturing site, relies on engineers' experience. To improve heat-treatment process schedule, this study formulated it into an MIP mathematical model which minimizes total complete time. Three methods were applied to example problems and the results were compared to each other. In case of small problems, optimal solutions were easily found. In case of big problems, feasible solutions were found and that feasible solutions were very close to lower bound of the solutions. ILOG OPL Studio 5.5 was used in this study.
스테레오 대응 문제(Stereo Correspondent Problem)를 해결하기 위해 다양한 방법들이 시도되고 있지만 정확도의 편차가 심하다. 이 중 입력영상의 세그먼테이션 정보를 이용하여 접근하는 방법은 인간의 인식과 유사하여 많은 연구가 진행되고 있다. 세그먼트 정보와 초기 시차(disparity)값을 이용하여 단일한 해만을 구하는 기존 방법을 본 논문에서는 NP-hard 문제로 시각을 전환하여 해결하는 새로운 방법으로 제안하였다. 제안한 방법의 유용성 검증을 위해 잘 알려진 실험 데이터로 실험하고 그에 따른 결과를 분석하였다. 기존 방식에 비해 제안된 방법은 시간에서는 불이익이 있지만 정확도에서는 어느 정도 유용한 결과를 보여주었다.
주어진 네트워크에서 최적의 스타이너 트리를 구하는 문제는 NP-hard이며, 최적에 가까운 스타이너 트리를 구하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에서 염색체를 기존의 이진스트링 대신 부동소수점으로 표현하였다. 먼저 주어진 네트워크에 Prim의 알고리즘을 적용하여 스패닝 트리를 구하고, 부동소수점 표현을 갖는 유전자 알고리즘을 사용하여 새로운 스타이너 점을 트리에 추가하는 과정을 반복함으로써 최적에 가까운 스타이너 트리를 구했다 이 방법을 사용하면 이진스트링을 사용하는 기존의 방법에 비해서 트리가 보다 빠르고 정확하게 최적에 가까운 스타이너 트리에 접근했다.
본 논문에서는 고정 우선순위 경성 실시간 시스템에 대한 에너지 측면에서의 최적의 전압 스케줄링 문제를 고려한다. 먼저, 이 문제가 NP-hard임을 증명한다. 다음으로 이 문제에 대한 fully polynomial time approximation scheme(FPTAS)을 제시한다 제안한 FPTAS는 주어진 임의의 $\varepsilon$>0에 대해 에너지 소모량이 최적의 전압 스케줄에 비해 (1+$\varepsilon$)배 이내에 있는 전압 스케줄을 문제의 입력의 크기와 1/$\varepsilon$의 다항함수 이내의 시간에 계산해준다. 실험 결과, 제안된 FPTAS는 기존의 휴리스틱에 비해 더 효율적인 전압 스케줄을 더 빠른 시간에 찾아주었다.
본 연구는 작업 순서에 따라 달라지는 준비비용을 갖는 인쇄회로기판의 생산 일정계획 문제를 다룬다. 본 연구에서 다루는 문제는 생산할 인쇄회로기판의 유형들이 주어져있으며, 이는 한 대의 부품장착 설비를 통해 생산되는 환경에서, 작업 투입 순서에 따라 달라지는 준비 비용의 총합을 최소화는 작업 투입순서를 결정하는 것이다. 이 문제는 NP-hard로 알려져 있으며, 이에 해를 도출하기 위한 메타 휴리스틱 기법을 제시한다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권4호
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pp.1-8
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2007
In some wireless sensor networks, the sensor nodes are required to be located sparsely at designated positions over a wide area, introducing the problem of adding minimum number of relay nodes to interconnect the sensor nodes. The problem finds its a bstract form in literature: the Minimum number of Steiner Points. Since it is known to be NP-hard, this paper proposes an approximation scheme to estimate the minimum number of relay nodes through the properties of the abstract form. Note that by reducing the numb er of nodes in a sensor network, the amount of data exchange over the net will be far decreased.
This paper investigates the R&D project portfolio selection problem. Despite its importance and impact on real world projects, there exist few practical techniques that help construct an non-dominated portfolio for a decision makers satisfaction. One of the difficulties constructing the portfolio is that such project portfolio problem is, in nature, a multi-attribute decision-making problem, which is an NP-hard class problem. This paper investigates the R&D project portfolio selection problem. Despite its importance and impact on real world projects, there exist few practical techniques that help construct an non-dominated portfolio for a decision makers satisfaction. One of the difficulties constructing the portfolio is that such project portfolio problem is, in nature, a multi-attribute decision-making problem, which is an NP-hard class problem. In order to obtain the non-dominated portfolio that a decision maker or a user is satisfied with, we devise a user-interface algorithm, in that the user provides the maximum/minimum input values for each project attribute. Then the system searches the non-dominated portfolio that satisfies all the given constraints if such a portfolio exists. The process that the user adjusts the maximum/minimum values on the basis of the portfolio found continues repeatedly until the user is optimally satisfied with. We illustrate the algorithm proposed, and the computational results show the efficacy of our procedure.
수송문제는 산업공학 및 OR 그리고 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송 문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, fcTP(fixed charge Transportation Problem)라 한다. fcTP는 이전의 고전적인 방법으로 해결하기 어려운 NP-hard 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 비선형 fcTP를 해결하기 위한 신장트리 기반 유전자알고리즘을 제안한다. 특히, 염색체(chromosome)에 대한 feasibility criteria와 repairing procedure를 포함하는 GA 염색체 표현에 대해 새로운 아이디어를 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 입증하기 위한 여러 가지 수치 실험 결과를 기술한다.
본 논문에서 GOSST(Grade of Services Steiner Minimum Tree) 문제에 대한 개선된 휴리스틱을 제안한다. GOSST 문제는 스타이너 포인트 문제의 한 변형으로 G-Condition을 만족하는 최소비용의 네트워크 구성을 찾는 문제이며, NP-Hard 혹은 NP-Complete 문제로 알려져 있다. 이 문제에 대한 이전의 연구에서 우리는 거리 우선 최소 신장 트리 생성방법과 직접 스타이너 포인트 배치 방법을 결합한 휴리스틱을 제안했었다. 본 논문에서는 스타이너 포인트 배치 방법으로 지그재그 스타이너 포인트 배치방법을 새롭게 제안한다. 이 방법과 거리우선 최소 신장 트리 생성 방법을 결합한 거리 지그재그 GOSST 휴리스틱은 컨트롤인 G-MST에 비해 31.5%의 네트워크 구축 비용의 절감을 얻었고 이전의 가장 좋은 GOSST 휴리스틱인 거리 직접 GOSST 휴리스틱에 비해 2.2%의 비용 개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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