본 논문은 다수의 목표물과 다수의 임무가 존재하는 상황에서의 다수 무인항공기의 임무할당 문제를 다룬다. 다수 무인항공기의 임무할당 문제는 순회 세일즈맨 문제, 차량 라우팅 문제와 같은 조합최적화 문제의 일종으로 NP-hard의 계산 복잡도를 가지고 있다. 이런 성격의 문제는 문제의 크기가 커질수록 계산시간이 급격히 증가하는 특징을 지니기 때문에 문제를 효율적으로 풀기 위해서 근사화 방법 또는 발견적인 방법을 사용한다. 본 연구에서는 임무할당 문제를 혼합정수 선형계획 문제로 정식화하고, 혼합정수 선형계획법과 유전 알고리듬으로 해를 구하였다. 다수의 목표물, 다수의 임무, 장애물이 존재하는 환경에 대한 수치 시뮬레이션을 수행하여 각 방법의 최적성과 효율성에 대해 검토하였다.
As the global market becomes more competitive, manufacturing industries face relentless pressure caused by a growing tendency of greater varieties of products, shorter manufacturing cycles and more sophisticated customer requirements. Efficient and effective supplier selection and order allocation decisions are, therefore, important decisions for a manufacturer to ensure stable material flows in a highly competitive supply chain, in particular, when customers are willing to accept products with less desirable product attributes (e.g., color, delivery date) for economic reasons. This paper attempts to solve optimally the challenging problem of supplier selection and order allocation, taking into consideration the customer flexibility for a manufacturer producing multi-products to satisfy the customers' demands in a multi period planning horizon. A new mixed integer programming model is developed to describe the behavior of the supply chain. The objective is to maximize the manufacturer's total profit subject to various operating constraints of the supply chain. Due to the complexity and non-deterministic polynomial-time (NP)-hard nature of the problem, an improved genetic approach is proposed to solve the problem optimally. This approach differs from a canonical genetic algorithm in three aspects: a new selection method to reduce the chance of premature convergence and two problem-specific repair heuristics to guarantee feasibility of the solutions. The results of applying the proposed approach to solve a set of randomly generated test problems clearly demonstrate its excellent performance. When compared with applying the canonical genetic algorithm to locate optimal solutions, the average improvement in the solution quality amounts to as high as ten percent.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.443-461
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2014
Overlay routing has emerged as a promising approach to improve reliability and efficiency of the Internet. For one-hop overlay source routing, when a given primary path suffers from the link failure or performance degradation, the source can reroute the traffic to the destination via a strategically placed relay node. However, the over-heavy traffic passing through the same relay node may cause frequent package loss and delay jitter, which can degrade the throughput and utilization of the network. To overcome this problem, we propose a Load-Balanced One-hop Overlay Multipath Routing algorithm (LB-OOMR), in which the traffic is first split at the source edge nodes and then transmitted along multiple one-hop overlay paths. In order to determine an optimal split ratio for the traffic, we formulate the problem as a linear programming (LP) formulation, whose goal is to minimize the worse-case network congestion ratio. Since it is difficult to solve this LP problem in practical time, a heuristic algorithm is introduced to select the relay nodes for constructing the disjoint one-hop overlay paths, which greatly reduces the computational complexity of the LP algorithm. Simulations based on a real ISP network and a synthetic Internet topology show that our proposed algorithm can reduce the network congestion ratio dramatically, and achieve high-quality overlay routing service.
데이터베이스 복제(Replication)는 분산 데이터베이스 환경에서 신뢰성, 가용성, 과부하 방지 등을 위하여 이용되며, 마스터/슬레이브(Master/Slave), 멀티마스터(Multi-Master)와 같이 두 가지 모델이 존재한다. 멀티마스터 데이터베이스는 다중 데이터베이스에 삽입 및 갱신을 위한 동기화에 따른 복잡도 증가와 비용 증가와 같은 문제를 지닌다. 이러한 이유로 데이터의 삽입과 수정이 빈번히 일어나는 환경에는 마스터/슬레이브 모델을 이용한 데이터베이스 복제가 적합하다. 하지만 마스터/슬레이브 데이터베이스 역시 시스템에서 각 트랜잭션이 마스터로 접속해야 할지, 슬레이브로 접속해야 할지를 선택하기 위한 기준이 명확히 존재하지 않는 문제를 지닌다. 따라서 이 연구에서는 마스터/슬레이브 데이터베이스 모델에서 AOP(Aspect Oriented Programming) 기반의 데이터베이스 트랜잭션 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 AOP에 기반하여 애플리케이션을 횡단 관심사로 분리하고 각 관심사들을 모듈화 하여 트랜잭션을 마스터 데이터베이스 및 슬레이브 데이터베이스로 라우팅한다. 이 논문은 시나리오 기반의 기능 통합 테스트를 통하여 제안 알고리즘의 안정성(Stability) 및 성능이 우수함을 평가한다.
디자인 대안들을 검토하는 설계 초기단계에서 복잡한 건축물 형상을 시각적으로 구현하기 위해서는 여러 모델링 기법이 요구된다. 형태를 정의해주는 기하학적 속성들을 포함한 형상정보를 서로 다른 디지털 플랫폼 사이에서 프로세스의 연속성을 유지한 채 변환하는 과정에는 상당한 기술적 제약이 존재하고 있다. 이에, 본 연구는 디자인 도구로서 3D 모델링 소프트웨어(McNeel Rhino 3D)와 BIM 시스템(Autodesk Revit Architecture)사이에서 데이터 변환을 위한 호환체계를 제시하고자 한다. 이를 위해, 중간 형식의 파일을 불러들이는 기존의 방식이 아니라, 곡면형상에 내재된 수학적 함수관계를 정의한 NUBS 속성을 지원해주는 파일 포맷(3DM)을 링크시키는 인터페이싱 방법론에 기반한다. 즉, 시각적 프로그래밍 도구인 다이나모(Autodesk Dynamo for Revit)를 이용하여 형상정보를 매스 패밀리와 연동시켜주는 알고리즘을 구현함으로써, 여러 계획안들의 형상으로부터 면적정보의 자동적인 산출이 가능하게 되어 초기 설계단계에서의 규모 검토에 적용 가능하다. 알고리즘 기반의 데이터 호환을 구현한 본 연구 성과는 정형과 비정형 형상의 오피스 건축물을 대상으로 실무에서 요구되는 작업환경 설정을 템플릿 형식의 가이드라인으로 제공하는 동시에, 설계 지원 도구로서 그 활용성이 기대된다.
Chen, Hsin Min;Hsieh, Chih Kuang;Wu, Ming Cheng;Luo, Shin Wei
Industrial Engineering and Management Systems
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제8권3호
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pp.194-200
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2009
This study provides a heuristic algorithm to solve the locating problem of repair service centers (RSCs). To enhance the customer service level with more satisfaction and quicker responsiveness, the locating problem of RSCs has become one of the important issues in reverse supply chain management. This problem is formulated as a zero-one mixed integer programming in which an exiting distributor will be considered to be an un-capacitated repair service center for the objective of cost-minimizing. Since logistical costs are highly interrelated with the multinational location of distributors and RSCs, the fixed cost for setting a repair service center, variable cost, transportation cost, and exchange rates are considered in this study. Recognizing the selection of un-capacitated RSCs' locations is a combinatorial optimization problem and is a zero-one mixed integer programming with NP-hard complexity, we provide a heuristic algorithm named as incremental cost matrix procedure (ICMP) to simplify the solving procedure. By using the concise and structural cost matrix, ICMP can efficiently screen the potential location with cost advantage and effectively decide which distributor should be a RSC. Results obtained from the numerical experiments conducted in small scale problem have shown the fact that ICMP is an effective and efficient heuristic algorithm for solving the RSCs locating problem. In the future, using the extended ICMP to solve problems with larger industrial scale or problems with congestion effects caused by the variation of customer demand and the restriction of the RSC capacity is worth a further investigation.
NSGA (Non-dominated Sorting Algorithm) 는 다목적 최적화 분야에서 널리 사용되고 있는 비지배 정렬 기반의 유전자 알고리즘으로 최적화를 요구하는 분야에서 널리 사용되고 있다. 하지만 연산의 복잡도, 사전 우수해 선별 조건의 미흡함과 공유 변수값 결정의 어려움등이 문제로 제기 되었고, 이러한 단점을 보완한 NSGA-II(Non-dominated Sorting Algorithm-B) 알고리즘이 제안되었다. 그러나 기존의 NSGA-II알고리즘은 다목적 최적화 알고리즘과 동일하게 목적치를 최대화 또는 최소화시키는 방향으로 최적화가 진행되어 선택적인 최적화 수행이 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 NSGA-II알고리즘이 가지는 장점을 바탕으로 설계자의 요구조건에 종속적으로 최적화 과정을 수행할 수 있는 GBNSGA-II (Goal-pareto Based NSGA-II)를 제안하고 기존의 NSGA-II알고리즘과 비교를 통해 성능의 우수성을 검증하였다.
이 논문에서는 게임의 진행방식을 보다 쉽게 설계할 수 있는 '코어 메카닉 다이어그램'과 프로그래밍 지식이 없어도 비교적 손쉽게 기능을 구현할 수 있는 언리얼(Unreal)의 비주얼 스크립팅 툴인 '블루프린트(BluePrint)'를 활용하여 효율적으로 프로토타입을 제작할 수 있는 교육방법을 제안한다. 게임엔진의 발전에 따라 게임 개발이 보다 빠르고 쉬워지고 있으며, 이를 이용하여 게임 개발 관련 지식이 없는 프로그래밍 비전문가들이 게임개발에 참여하는 경향이 뚜렷하게 나타나고 있다. 하지만 기존 게임 개발 방법론과 게임 구현 방법들은 복잡한 설계과정과 전문적인 지식을 요구한다. 프로그래밍 비전문가도 보다 쉽게 게임을 개발 할 수 있도록, 기존 게임 개발 방법론들의 복잡성을 단순화하고, 프로그래밍 비전문가들이 직접 프로토타입을 구현한 사례를 바탕으로 게임 디자인의 본질에 집중하고 구현할 수 있는 교육방법을 제안하려 한다.
This paper considers the allocation and engagement scheduling problem of interceptor missiles, and the problem was formulated by using MIP (mixed integer programming) in the previous research. The objective of the model is the maximization of total intercept altitude instead of the more conventional objective such as the minimization of surviving target value. The concept of the time window was used to model the engagement situation and a continuous time is assumed for flying times of the both missiles. The MIP formulation of the problem is very complex due to the complexity of the real problem itself. Hence, the finding of an efficient optimal solution procedure seems to be difficult. In this paper, an efficient genetic algorithm is developed by improving a general genetic algorithm. The improvement is achieved by carefully analyzing the structure of the formulation. Specifically, the new algorithm includes an enhanced repair process and a crossover operation which utilizes the idea of the PSO (particle swarm optimization). Then, the algorithm is throughly tested on 50 randomly generated engagement scenarios, and its performance is compared with that of a commercial package and a more general genetic algorithm, respectively. The results indicate that the new algorithm consistently performs better than a general genetic algorithm. Also, the new algorithm generates much better results than those by the commercial package on several test cases when the execution time of the commercial package is limited to 8,000 seconds, which is about two hours and 13 minutes. Moreover, it obtains a solution within 0.13~33.34 seconds depending on the size of scenarios.
본 논문에서는 멀티 홉 무선 네트워크의 처리율을 향상시킬 수 있는 멀티라디오/멀티채널에서의 네트워크 코딩 방법을 제시한다. 무선 네트워크의 처리율은 노드간 동일 채널 간섭과 무선 링크의 전송손실에 의해 제한을 받는다. 무선 네트워크에서 멀티라디오/멀티채널 환경은 무선노드의 채널 간섭 및 채널 경쟁을 줄여 주며, 네트워크 코딩은 스케줄링의 복잡성을 줄이고 링크의 사용을 늘려 처리율 증가를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 멀티 홉 네트워크상에서 효율적인 처리율 향상을 위해 네트워크의 수학적 모델링과 선형계획법을 이용하여 인트라세션 네트워크 코딩에서의 채널 할당 및 전송 스케줄링 방법을 제안한다. 또한 AMPL과 CPLEX를 이용하여 인트라세션 네트워크 코딩 방법의 성능을 시험한다. 시험결과 멀티 홉 무선 네트워크의 인트라세션 네트워크 코딩이 일반적인 라우팅보다 처리율의 향상을 가져온다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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