• 한국게임학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.57-66
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• 2009

퀘스트(Quest) 시스템은 MMORPG에서 콘텐츠를 제공하는 핵심 시스템 중 하나이다. 퀘스트디자인 업무에서 퀘스트 보상 설정은 게임 내 작용하는 여러 구성 요소의 높은 조합 복잡도로 인해 적절한 보상 수준을 산출하기가 어려운 문제에 속한다. 본 논문에는 퀘스트 보상 문제를 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)로 모델링하여 해결함으로써 적절한 보상수치를 자동적으로 산출해 낼 수 있는 기법을 제안하였다. 이를 통해 퀘스트 디자인 단계에서 퀘스트 보상 수치 확정을 위한 강도 높은 테스트 부담을 줄이고 정확한 보상 수치를 산출하는데 도움이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.1-8
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• 2022

본 논문에서는 개미 집단 시스템(ant colony system)을 통한 순회 외판원 문제(traveling salesman problem)를 효과적으로 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. TSP에서 동시에 수백 또는 수천의 탐색 여정(tour)을 생성하는 반복 과정을 GPU의 작업 병렬성을 활용하여 처리성능을 개선하고, 페로몬 자취 데이터의 업데이트 과정은 32x32의 쓰레드 블럭을 사용하여 데이터 병렬성을 적극 활용하였다. 특히 다중 쓰레드의 메모리 동시 접근을 통해 연속 메모리공간의 병합 접근 효과와 공유 메모리의 동시 접근을 지원하였다. 본 실험은 TSPLIB에서 제공되는 127개부터 1002개에 이르는 도시 데이터를 사용하였고, Intel Core i9-9900K CPU와 Nvidia Titan RTX 시스템을 사용하여 순차 알고리즘과 병렬 알고리즘의 성능을 비교하였다. GPU 병렬화에 의한 성능 향상은 약 10.13~11.37배의 성능 개선 효과를 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.328-338
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• 1994

TSP(Traveling Salesman Problem) is a famous problem in Operations Research fields due to its applicability to various problems. It is also well-known that the problem is hard to solve in reasonable time, since it is in the NP-Complete class. Hence it is desired to develop heuristics which have polynominal complexity and also solve the problem to near-optimality. This paper presents a heuristic algorithm for TSP using the concept of dynamic programming. The proposed method has the complexity of O(N$\^$3/), and gives improved solutions than other well-known algorithms in our extensive computational experiments.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.33-40
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• 2021

The traveling salesman problem (TSP) is one of the well-known and extensively studied NPC problems in combinatorial optimization. To solve it effectively and efficiently, various optimization algorithms have been developed by scientists and researchers. However, most optimization algorithms are designed based on the concept of improving route in the iterative improvement process so that the optimal solution can be finally found. In contrast, there have been relatively few algorithms to find the optimal solution using route construction mechanism. In this paper, we propose a route construction optimization algorithm to solve the symmetric TSP with the help of ratio value. The proposed algorithm starts with a set of sub-routes consisting of three cities, and then each good sub-route is enhanced step by step on both ends until feasible routes are formed. Before each subsequent expansion, a ratio value is adopted such that the good routes are retained. The experiments are conducted on a collection of benchmark symmetric TSP datasets to evaluate the algorithm. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm produces the best-known optimal results in some cases, and performs better than some other route construction optimization algorithms in many symmetric TSP datasets.

• 한국해양공학회지
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• 제18권2호
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• pp.77-82
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• 2004

The purpose of this study is to develop a nesting algorithm, using a genetic algorithm to optimize nesting order, and modified No Fit Polygon(NFP) methodology to place parts with the order generated from the previous genetic algorithm. Various genetic algorithm techniques, which have thus far been applied to the Travelling Salesman Problem, were tested. The partially mapped crossover method, the inversion method for mutation, the elitist strategy, and the linear scaling method of fitness value were selected to optimize the nesting order. A modified NFP methodology, with improved searching capability for non-convex polygon, was applied repeatedly to the placement of parts according to the order generated from previous genetic algorithm. Modified NFP, combined with the genetic algorithms that have been proven in TSP, were applied to the nesting problem. For two example cases, the combined nesting algorithm, proposed in this study, shows better results than that from previous studies.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.249-257
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• 2015

본 논문은 지금까지 해결하지 못한 난제 중 하나인 외판원 문제의 최적 해를 구하는 발견적 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기 경로를 결정하기 위해 기존의 DNN을 변형한 SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 제안하였다. 초기 해는 DNN, SW-DNN, DW-DNN과 DC-DNN을 적용하여 최소 경로 길이를 가진 방법을 선택한다. 초기 해에 대해 최적 해를 구하기 위해 먼저 삭제 대상 간선을 선택하는 방법을 결정하였으며, 이들 간선들에 대해 지역 탐색 방법인 k-opt 중에서 2, 2.5, 3-opt를 먼저 적용하고, 삭제 대상 간선들 중 삭제되지 않은 간선들에 대해 4-opt를 적용하였다. 제안된 알고리즘을 대규모의 TSP인 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 49개의 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 지금까지 발견적 방법으로는 TSP의 최적 해를 구하지 못한다는 미신을 타파하였고, TSP의 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.119-126
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• 2019

부분역최적화는 역최적화의 흥미로운 변형으로, 주어진 최적화문제와 그 문제의 부분해가 주어지면 이 부분해가 최적해에 포함되도록 문제를 최소한으로 수정하는 문제이다. 이 논문은 라인위에서 정의되는 순환외판원문제(TSP)를 다루는데, 이는 배달시스템, 창고 선반에서 물건을 수집하는 것, 등의 많은 응용을 가진다. 라인 위에서 위치하는 n개의 일이 주어지고 이 중 연속적으로 처리해야하는 일 k개가 부분적으로 주어진다. 각각의 일은 라인 위의 특정 장소에 위치하고 라인을 움직이는 서버에 의해 처리되어야 한다. 우리의 임무는 k개의 일이 최적해에서 연속적으로 처리되도록 n개의 일의 위치를 라인 위에서 최소한으로 조정하는 것이다. 이 논문에서 이 문제와 이 문제의 다양한 변종을 다항시간 내에 푸는 알고리즘을 개발한다. 구체적으로, 서버가 특정한 Forward Trip이라는 특정한 내부 알고리즘을 사용하는 경우와 일반적인 최적 알고리즘을 사용하는 경우에 대한 부분역최적화를 다룬다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.55-61
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• 2020

유전자 알고리즘은 명료한 방식으로 답을 찾기 어려운 문제, 즉 NP 문제의 경우 효과적인 솔루션을 찾을 수 있다. 단 유전자 알고리즘의 실행 비용은 기존 프로그래밍 방식에 비하여 높은 비용을 요구하게 되므로, 높은 성능의 실행환경을 전제로 한다. 이러한 문제를 조금이나마 줄여보기 위하여 본 연구는 유전자 알고리즘의 돌연변이 연산자를 초점을 맞추고, 돌연변이 연산의 복잡한 실행을 위한 비용을 고려하여, 과연 해당 연산자가 모든 문제 영역에서 반드시 요구될까를 분석하기 위한 실험을 진행한다. 우리 실험 주체는 유전자 알고리즘을 적용하는 대표적인 문제 중의 하나인 TSP(Travelling Salesman Problem)으로 하였다. 돌연변이 연산을 적용하는 경우와 적용하지 않는 경우에 대한 결과값들을 세대수와 적합도 값을 수집하여 분석한다. 그 결과 돌연변이 연산자를 적용하는 경우가 세대수 감소와 적합도 향상의 효과적인 결과를 반드시 보이지는 않았다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1070-1073
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• 2002

This study presents a parallel branch-and-bound (PBAB) method for traveling salesman problem (TSP). The PBAB method adopts intermediate form of central control and distributed control in terms of the lightness of the master process's role. Compared with fully distributed control, the control scheme involves less concentration of communication on the master. Moreover, in order to reduce the influence of communication, the worker is composed of a computation thread and a communication thread. The multithreadness realizes the almost blocking free communications on the master. We implement the proposed PBAB method on a network of PCs, which consists of one master and up to 16 workers. We experiment five TSP instances. The results shows that the efficiency increases with the problem size.

• 산업경영시스템학회지
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• 제23권59호
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• pp.1-10
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• 2000

The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.