In this paper, inverse constrained minimum spanning tree problem under Hamming distance. Such an inverse problem is to modify the weights with bound constrains so that a given feasible solution becomes an optimal solution, and the deviation of the weights, measured by the weighted Hamming distance, is minimum. We present a strongly polynomial time algorithm to solve the inverse constrained minimum spanning tree problem under Hamming distance.
Generally, to get the minimum distance between two arbitrary shapes that are composed of circular arcs and lines, we must calculate distances for all the possible pairs of the components from two given shapes. In this paper, we propose an efficient method for the minimum distance problem between two shapes by using their structural features after extracting the reduced component lists which are essential to calculate the minimum distance considering the relationship of shape location. Even though the reduced component lists may contain all the components of the shapes in the worst case, in the average we can reduce the required computation much by using the reduced component lists. This method may be efectively applied to calculating the minimum distance between two shapes which are generated by the CAD tool, like in the nesting system.
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.
This study is concerned with the problem of routing vehicles stationed at a central depot to supply customers with known demands, in such a way as to minimize the total distance travelled. The problem is referred to as the vehicle routing problem and is a generalization of the multiple traveling salesmen problem that has many practical applications. A branch-and-bound algorithm for the exact solution of the vehicle routing problem is presented. The algorithm finds the optimal number of vehicles as well as the minimum distance routes. A numerical example is given.
불균형 자료 문제에 대한 해결책으로 SMOTE (synthetic minority over-sampling technique)가 가장 많이 사용되고 있다. SMOTE는 유클리드 거리를 기반으로 가장 가까운 이웃을 선택한다. 그러나 유클리드 거리의 단점 중 하나는 변수들 간의 상관관계를 고려하지 않는다는 것이다. 이에 대한 대안으로 변수 간의 공분산을 고려하는 마할라노비스 거리가 제안되었다. 그러나 이상치가 존재하는 경우, 대개 마할라노비스 거리를 계산하는 데 영향을 미친다. 이 문제를 해결하기 위해 최소 공분산 행렬 MCD (minimum covariance determinant)를 사용하여 공분산 행렬을 추정하여 마할라노비스 거리를 사용한다. 이후 MCD를 활용한 마할라노비스 거리를 SMOTE에 적용하여 새로운 관측치를 생성한다. 대부분의 경우 이 방법이 불균형 자료를 분류하는 데 높은 성능 지표를 제공함을 보여주었다.
This paper describes a collision avoidance method for planning safe trajectories for multi-robot system in common work space. Usually objects have been approximated to convex polyhedra in most previous researches, but in case using such the approximation method it is difficult to represent objects analytically in terms of functions and also to describe tile relationship between the objects. In this paper, in order to solve such problems a modeling method which approximates objects to cylinder ended by hemispheres and or sphere is used and the maximum distance functions is defined which call be calculated simply. Using an objective function with inequality constraints which are related to minimum distance functions, work range and maximum allowable angular velocities of the robots, tile collision avoidance for two robots is formulated to a constrained function optimization problem. With a view to solve tile problem a penalty function having simple form is defined and used. A simple numerical example involving two PUMA-type robots is described.
The purpose of this paper is to find the most vital arc in the minimum cost flow problem. The most vital arc is the arc whose removal results in the greatest influence in the costs or the amount of demands in a given minimum cost flow network. This problem can be well applied to the conflict situations such as military logistics network or communications network. In this situation, network user wants to know which arcs are the most vital to him so that he can reinforce these arcs against attack, while interdictor wants to destroy these arcs which increase the distance of the shortest path most through the network. When one of arcs is removed from the network of the minimum cost flow problem, two kinds of situations can be occurred ; breaking feasibility and increasing cost. In case of breaking feasibility, the rank of arcs are determined using the amount of modified flow in a related network which is made of modifying the optimal alternative of the minimum cost flow problem. The rank of arcs with the increased costs are determined by using a method which finds the directed cycle with the minimum cost in a related network.
Assuming perfect channel state information (CSI) at the transmitter and receiver, the optimization problem of maximizing the minimum Euclidean distance between two received signals by a linear precoder is considered for multiple-input multiple-output (MIMO) systems with arbitrary dimensions and arbitraryary quadrature amplitude modulation (QAM) input. A general precoding framework is first presented based on the Gram matrix, which is shown for 2-dimensional (2-D) and 3-dimensional (3-D) MIMO systems when employing the ellipse expanding method (EEM). An extended precoder for high-dimensional MIMO system is proposed following the precoding framework, where the Gram matrix for high-dimensional precoding matrix can be generated through those chosen from 2-D and 3-D results in association with a permutation matrix. A complexity-reduced maximum likelihood detector is also obtained according to the special structure of the proposed precoder. The analytical and numerical results indicate that the proposed precoder outperforms the other precoding schemes in terms of both minimum distance and bit error rate (BER).
The optimal solution of quadratic assignment problem (QAP) cannot get done in polynomial time. This problem is called by NP-complete problem. Therefore the meta-heuristic techniques are applied to this problem to get the approximated solution within polynomial time. This paper proposes an algorithm for a random type QAP, in which the instance of two nodes are arbitrary. The proposed algorithm employs what is coined as a max flow-min distance rule by which the maximum flow node is assigned to the minimum distance node. When applied to the random type QAP, the proposed algorithm has been found to obtain optimal solutions superior to those of the genetic algorithm.
문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 영어와 같은 1차원 문자열에 대한 최적해에 대해서는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으나, 한글과 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 음소와 음절을 구분하여 편집거리를 구하는 기존 연구를 확장하여, 음소간의 유사도를 정의하고 이를 이용하여 유사한 단어를 더 정확하게 구분해 내는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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