• 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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• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.169.5-169
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• 2001

This study proposes a neural network for solving optimization problems such as the TSP (Travelling Salesman Problem), scheduling, and line balancing. The Hopfield network has been used for solving such problems, but it frequently gives abnormal solutions or non-optimal ones. Moreover, the Hopfield network takes much time especially in solving large size problems. To overcome such disadvantages, this study adopts nodes whose outputs changes with a fixed value at every evolution. The proposed network is applied to solving a TSP, finding the shortest path for visiting all the cities, each of which is visted only once. Here, the travelling path is reflected to the energy function of the network. The proposed network evolves to globally minimize the energy function, and a ...

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.75-79
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• 1998

It is well known that traveling salesman problem (for short, TSP) is one of mot important problems for optimization, and almost all optimization problems result in TSP. This paper describes on an effective solution of TSP using genetic algorithm. The features of our method are summarized as follows : (1) By using division and unification method, a large problem is replaced with some small ones. (2) Smoothing method proposed in this paper enables us to obtain a fine approximate solution globally. Accordingly, demerits caused by division and unification method are decreased. (3) Parallel operation is available because all divided problems are independent of each other.

• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.405-408
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• 2000

The objective of this paper is to develop a model to integrate process planning and resource planning through analysis of the machine tool selection and operations sequencing problem. The model is formulated as a travelling salesman problem with precedence relations. To solve our model, we also propose an efficient genetic algorithm based on topological sort concept.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.211-218
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• 2015

본 논문은 외판원 문제의 해를 쉽게 구하는 알고리즘을 제안하였다. 사전에, n(n-1)개의 데이터에 대해 각 정점에서의 거리 오름차순으로 정렬시켜 최단거리 상위 10개인 10n개를 결정하였다. 첫 번째로, 각 정점 $v_i$의 최단거리인 $r_1=d\{v_i,v_j\}$로 연결된 부분경로를 하나의 지역으로 결정하였다. $r_2$에 대해서는 지역 내 정점간 간선은 무조건 연결하고, 지역간 간선은 연결 규칙을 적용하였다. 전체적으로 하나의 해밀턴 사이클이 형성될 때까지 $r_3$ 부터는 지역간 간선만 연결하는 방법으로 정복하였다. 따라서 제안된 방법은 지역분할정복 방법이라 할 수 있다. 실제 지도상의 도시들인 TSP-1(n=26) TSP-2(n=42)와 유클리드 평면상에 랜덤하게 생성된 TSP-3(n=50)에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 TSP-1과 TSP-2는 최적해를 구하였다. TSP-3에 대해서는 Valenzuela와 Jones의 결과보다 거리를 단축시킬 수 있었다. 전수탐색 방법은 n!인데 반해, 제안된 알고리즘의 수행복잡도는 $O(n^2)$이며, 수행횟수는 최대 10n이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.802-809
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• 2005

A hybrid genetic algorithm is proposed for the problem of generating laser torch paths to cut a stock plate nested with free-formed parts each having a set of sub-parts. In the problem, the total unproductive travel distance of the torch is minimized. The problem is shown to be formulated as a special case of the standard travelling salesman problem. The hybrid genetic algorithm for solving the problem is hierarchically structured: First, it uses a genetic algorithm to find the cutting path f3r the parts and then, based on the obtained cutting path, sequence of sub-parts and their piercing locations are optimally determined by using a combined genetic and heuristic algorithms. This process is repeated until any progress in the total unproductive travel distance is not achieved. Computational results are provided to illustrate the validity of the proposed algorithm.

• 한국경영과학회지
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• 제21권2호
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• pp.125-140
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• 1996

Simulated annealing (SA) is a very promising general purpose algorithm which can be conveniently utilized for various complicated combinatorial optimization problems. But its slowness has been pointed as a major drawback. In this paper, we propose an accelerated SA and test its performance experimentally by applying it for two standard combinatorial optimization problems (TSP(Travelling Salesman Problem) and GPP(Graph Partitioning Problem) of various sizes. It turns out that performance of the proposed method is consistently better both in convergenge speed and the quality of solution than the conventional SA or SE (Stochastic Evolution). In the second part of the paper we apply the accelerated SA to solve the virtual path management problem encountered in ATM netowrks. The problem is modeled as a combinatorial optimization problem to optimize the utilizy of links and an efficient SA implementation scheme is proposed. Two application examples are given to demonstrate the validity of the proposed algorithm.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1048-1055
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• 2002

The problem of generating torch paths for 2D laser cutting of a stock plate nested with a set of free-formed parts is investigated. The objective is to minimize the total length of the torch path starting from a blown depot, then visiting all the given Parts, and retuning back to the depot. A torch Path consists of the depot and Piercing Points each of which is to be specified for cutting a part. The torch path optimization problem is shown to be formulated as an extended version of the standard travelling salesman problem To solve the problem, a hybrid genetic algorithm is proposed. In order to improve the speed of evolution convergence, the algorithm employs a genetic algorithm for global search and a combination of an optimization technique and a genetic algorithm for local optimization. Traditional genetic operators developed for continuous optimization problems are used to effectively deal with the continuous nature of piercing point positions. Computational results are provided to illustrate the validity of the proposed algorithm.