This paper considers a transporter scheduling problem under dynamic block transportation environment in shipbuilding. In dynamic situations, there exist the addition or cancellation of block transportation requirements, sudden breakdowns and maintenance of transporters. The transportation of the blocks in the shipyard has some distinct characteristics. Some blocks are available to be picked up at a specific time during the planning horizon while some other blocks need to be delivered before a specific time. These requirements cause two penalty times : 1) delay times incurred when a block is picked up after a required start time, and 2) tardy times incurred when a block shipment is completed after the required delivery time. The blocks are located at different areas in the shipyard and transported by transporters. The objective of this paper is to propose heuristic algorithms which minimize the weighted sum of empty transporter travel times, delay times, and tardy times. Four heuristic algorithms for transporter scheduling are proposed and their performance is evaluated.
이 논문은 공공 컨테이너 터미널에서 직면하는 선석할당 계획문제를 다루고 있다. 선석할당 계획문제의 주된 논점은 ETA가 주어진 컨데이너 선박들을 어떻게 선석에 할당할 것인가를 결정하는 것이다. 선석할당 계획문제의 세 가지 최적화 모형들은 집합 문제 유형으로 정식화시켜 제시하였다. 또한, 제안된 최적화 모형의 의사결정 변수를 생성하기 위한 경험론적 알고리듬은 선박의 대기시간과 선석 점유율을 사용하여 고안하였다. 계산 실험은 실제 공공 컨데이너 터미널의 데이터로 수행하였으며, 그 결과들은 제안된 최적화 모형들과 경험론적 알고리듬들이 공공 컨테이너 터미널의 선석할당 계획문제에 대하여 유용하게 적용될 수 있음을 제시하고 있다.
Current methods of analysis of trusses depend on matrix formulations based on equilibrium equations which are in fact derived from energy principles, and compatibility conditions. Recently it has been shown that the minimum energy principle, by itself, in its pure and unmodified form, can well be exploited to analyze structures when coupled with an optimization algorithm, specifically with a meta-heuristic algorithm. The resulting technique that can be called Total Potential Optimization using Meta-heuristic Algorithms (TPO/MA) has already been applied to analyses of linear and nonlinear plane trusses successfully as coupled with simulated annealing and local search algorithms. In this study the technique is applied to both 2-dimensional and 3-dimensional trusses emphasizing robustness, reliability and accuracy. The trials have shown that the technique is robust in two senses: all runs result in answers, and all answers are acceptable as to the reliability and accuracy within the prescribed limits. It has also been shown that Harmony Search presents itself as an appropriate algorithm for the purpose.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5357-5381
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2018
Cloud computing offers a wide range of on-demand resources over the internet. Utility-based resource allocation in cloud data centers significantly increases the number of cloud users. Heavy usage of cloud data center encounters many problems such as sacrificing system performance, increasing operational cost and high-energy consumption. Therefore, the result of the system damages the environment extremely due to heavy carbon (CO2) emission. However, dynamic allocation of energy-efficient resources in cloud data centers overcomes these problems. In this paper, we have proposed Energy and Service Level Agreement (SLA) Aware Resource Allocation Heuristic Algorithms. These algorithms are essential for reducing power consumption and SLA violation without diminishing the performance and Quality-of-Service (QoS) in cloud data centers. Our proposed model is organized as follows: a) SLA violation detection model is used to prevent Virtual Machines (VMs) from overloaded and underloaded host usage; b) for reducing power consumption of VMs, we have introduced Enhanced minPower and maxUtilization (EMPMU) VM migration policy; and c) efficient utilization of cloud resources and VM placement are achieved using SLA-aware Modified Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. We have validated our test results using CloudSim toolkit 3.0.3. Finally, experimental results have shown better resource utilization, reduced energy consumption and SLA violation in heterogeneous dynamic cloud environment.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A^*$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 이 논문에서는 생성방법이 다른 두 가지의 추상 그래프를 이용하여 성능 평가하였다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용과 노드 접근 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색된 경로의 이동시간측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.
본 논문에서는 여러가지 상이한 메세지를 전송하는 정보통신 네트워크의 효율적인 해법을 개발하였다. 이 문제는 네트워크 이론에서의 전형적인 다품종 네트워크로의 전환이 가능하다. 이러한 문제는 문제의 크기에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 대표적인 NP-완전문제이다. 본 논문에서 개발된 해법은 전통적인 라그랑지 이완법을 보완한 것으로 다음과 같이 구성된다. 우선 우수한 초기 실현가능해(good initial feasible solution)를 얻을 수 있는 휴리스틱 방법을 개발하고 초기 실현가능해가 얻어지면 이를 이용하여 초기 쌍대변수(이완된 제약식에 붙게되는 라그랑지 승수)를 추정한다. 대개의 경우 쌍대 변수를 임의로 0으로 설정하고 해법을 수행하는데, 이 경우 쌍대 최적해와의 차이가 많이 나게되므로 비효율이 발생할 수 있다. 쌍대 최적해를 얻은 후 원문제의 실현가능조건을 위배하는 경우에는 재할당 방법(re-allocation method)를 통해 원문제의 실현가능조건을 충족하도록 한다. 해법의 성능(효율성) 테스트 결과 저자들이 개발한 해법이 수행속도 면에서 상업용 팩키지와 기존의 효율적인 해법들에 비하여 매우 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 본 해법은 최적해를 보장하지 않지만 최적해와의 차이가 평균 2% 미만의 근사 최적해를 얻을 수 있었다.
광전송망은 망의 장애에 미리 대비할 수 있도록 신뢰성과 생존도를 고려하여 설계하여야 한다. 동기식 다중화의 국제표준인 SDH(Synchronous Digital Hierarchy) 방식의 광전송망은 장애 발생시 이를 자동적으로 복구할 수 있도록 생존도를 고려한 여러 가지 망 재구성 기법들을 제공한다. 그 중 SHR(Self-Healing Ring)은 링의 형태로 망을 구성한 시스템으로 뛰어난 생존도와 경제성으로 통신사업자들의 기간통신망 구조로 활발히 채택되고 있다. 이 때, 링들이 설치되는 지역적 범위가 넓어지고 수요가 증가되면, 다수의 링들이 중첩되어 상호연결되는 다중링(Multi-ring) 구조로 발전하게 된다. 본 연구에서는 수요의 분할처리를 허용하는 BSHR(Bidirectional SHR)들이 연접한 다중링 설계 문제를 다룬다. 이 문제는 망구축용량을 최소로하는 관점에서 생존도가 보장되는 부하 최적화 문제가 되며, 혼합정수계획법에 의한 정식화가 가능하다. 그러나, 현실문제에서는 망구축용량의 최소화 뿐만아니라 노드가 수요로 다계위 수요가 주어지며 중계노드에서의 다중화 번들링도 같이 고려되어야 하므로 수리모형으로는 해결할 수 없는 복잡한 문제가 된다. 따라서 이 叩걋\ulcorner고려사항들을 반영한 최적근사해를 실시간내에 구할 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 개발하게 되었다. 사례연구에서는 휴리스틱 알고리즘을 적용한 실제 망설계 문제를 설명하였고, 망구성 방법에 따른 차이와 다중화 번들링 여부로 인한 실험 결과를 비교하였다.
무기할당 문제(Weapon Target Allocation : WTA)는 전형적인 NP-Complete 문제로 공중에서 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이러한 NP-Complete 문제들은 주로 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 최적해를 찾는다. 유전자 알고리즘은 대표적인 휴리스틱 알고리즘으로 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보여주는 휴리스틱 알고리즘이다. 유전자 알고리즘의 단계 중에 population 초기화는 최초 염색체를 결정하는 문제로 유전자 알고리즘의 해의 질을 높일 수 있고, 탐색성능을 높일 수 있으나 많은 연구가 이루어지고 있지 않는 분야이다. 따라서 본 논문에서는 WTA 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 population 초기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 초기화할 때 WTA 문제 도메인의 특성을 반영하고, 우성유전자를 상속받는다. 또한, 문제 공간에서의 탐색 공간을 넓게 선정하여 질이 좋은 해를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 다른 알고리즘과의 다양한 속성의 비교분석 및 실험을 통해 성능을 분석하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 WTA 문제 해결에서 다른 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다. 특히, 제안하는 알고리즘은 문제 상황에 따라 RMI 수치를 조정하여 적응성 있게 적용할 수 있기 때문에, 문제의 상황이 다양한 WTA 문제 도메인에 적용하기 적합한 알고리즘이다.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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