• Structural Engineering and Mechanics
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• 제52권2호
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• pp.405-426
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• 2014

In this paper, a new meta-heuristic algorithm named Ranked Particles Optimization (RPO), is presented. This algorithm is not inspired from natural or physical phenomena. However, it is based on numerous researches in the field of meta-heuristic optimization algorithms. In this algorithm, like other meta-heuristic algorithms, optimization process starts with by producing a population of random solutions, Particles, located in the feasible search space. In the next step, cost functions corresponding to all random particles are evaluated and some of those having minimum cost functions are stored. These particles are ranked and their weighted average is calculated and named Ranked Center. New solutions are produced by moving each particle along its previous motion, the ranked center, and the best particle found thus far. The robustness of this algorithm is verified by solving some mathematical and structural optimization problems. Simplicity of implementation and reaching to desired solution are two main characteristics of this algorithm.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권52호
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• pp.97-107
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• 1999

The asymmetric traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. Polynomial algorithm for this problem has not been yet found. So, many heuristic methods have been researched in this problem. We need heuristic methods that produce good answers for some larger problems in reasonable times. 3-opt is well known for the effective local-search heuristic method. It has been used in many applications of the asymmetric traveling salesman problem. This paper discusses 3-opt's properties and ineffective aspects and presents a highly effective heuristic method. 3-opt does not consider good arcs(shorter distance or little cost). This paper presents a fast heuritic algorithm compared with 3-opt by inserting good arcs and deleting related arcs later.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.18-30
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• 2020

최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹 등 여러 분야에서 그래프 구조 데이터가 널리 사용됨에 따라 대량의 그래프 데이터에 대한 효과적이고 효율적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존 키워드 기반 검색 방법들은 대부분 주어진 질의에 대한 연관도만을 고려하여 결과를 구한다. 그러나 이런 방법은 질의 연관도는 높지만 콘텐트 노드들을 공유하는 유사한 결과들이 함께 선택될 가능성이 높다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 키워드 질의에 대한 답 트리에 포함된 콘텐트 노드들의 유사성을 제어하여 콘텐트 노드가 다양한 답 트리들을 구하는 top-k 검색 방법을 제안한다. 다양한 답 트리 집합의 기준을 정의하고, 다양한 top-k 결과 집합을 구하기 위한 두 가지 방법으로 점진적 나열 알고리즘과 A^⁎ 탐색 기법을 이용한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 설계한다. 또 휴리스틱 탐색의 성능을 높이기 위한 개선 방법을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 탐색 방법이 질의 연관성뿐만 아니라 콘텐트 노드들의 상이도가 높은 다양한 답 트리들을 효율적으로 구할 수 있음을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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• pp.81-81
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• 1992

• 전산구조공학
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• 제26권1호
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• pp.52-59
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• 2013

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1333-1341
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• 2009

컴퓨터 게임에서 전술적 경로 찾기란 캐릭터의 이동 경로를 결정할 때, 최단 거리나 최소 시간 등의 요소만이 아니라 주변의 전술 정보를 고려하여 경로를 선택해야 하는 경로 찾기를 말한다. 경로 찾기에 전술 정보를 포함하는 한 가지 방법은 게임에 필요한 전술 정보를 각 정보의 중요도에 따라 가중치를 부여하고 가중 합으로 휴리스틱 함수를 표현하는 것이다. 전술 정보의 가중치의 결정은 경로를 찾기 위한 탐색의 성능과 구해지는 경로의 특성을 결정짓기 때문에 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 맞는 경로 표본을 제공하면 현재 가중치에 의해 탐색된 경로와 주어진 표본 경로와의 차이를 이용하여 더 나은 가중치로 조정함으로서 휴리스틱 함수를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 탐색 오차를 발견하여 휴리스틱을 학습하기 위해 수정된 탐색 알고리즘과 퍼셉트론-유사 가중치 갱신 공식을 포함한다. 시뮬레이션 결과를 통해 전술 정보를 이용한 경로 계획과 기존의 경로 찾기의 차이를 보여주며 학습의 성능에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하고 실제 게임 환경에 적용한 예를 보여 준다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.1-14
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• 2000

컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 선석을 배정하고 접안 시기와 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간까지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 본적으로 서로 시간적 공간적으로 복잡한 제약 관계에 있는 여러 선석들과 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 희망 입출항 시간을 최대한 존중하면서 터미널의 운영비용을 최소화할 수 있는 계획안을 도출해야 하는 최적화 문제이기도 하 다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 제약만족 탐색기법을 동원하여 먼저 제약조건을 만족하는 해를 찾은 뒤, 제약조건을 만족하는 범위 내에서 보다 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정 기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하는 방안을 제시하고 있다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 현장 전문가가 만족할 만한 수준의 일정 계획을 신속하게 수립할 수 있음을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권2호
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• pp.183-199
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• 2013

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.

• 산업공학
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• 제16권1호
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• pp.8-15
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• 2003

With rapid growth of internet technology, companies have developed an information system such as the electronic catalog for product data in the E-Business. Due to the heuristic nature of the catalog search for proper tools in the specific process, the intelligent and user friendly methods residing in the search process give a comfortable environment even for the beginners in the field. In this paper, we develop a web based catalog for machining tools especially in Milling process. It has two distinct procedures for the users of the catalog; Search and Analysis. The Search is to select a proper cutter, insert, component combination in the developed relational database based on the cutting process and material. The Analysis is to suggest a recommended optimal cutting conditions based on the machining tools and selected materials. All of these procedures are stored in a server with a program based on the ASP and Java Script where the procedure is initiated by the client using the internet which is accessed through insert. With the success on implementing the above engineering database in the internet, we can provide the foundation for developing PDM with heuristic procedure.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.843-859
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• 2024

The university course scheduling problem (UCSP) aims at optimally arranging courses to corresponding rooms, faculties, students, and timeslots with constraints. Previously, the university staff solved this thorny problem by hand, which is very time-consuming and makes it easy to fall into chaos. Even some meta-heuristic algorithms are proposed to solve UCSP automatically, while most only utilize one single algorithm, so the scheduling results still need improvement. Besides, they lack an in-depth analysis of the inner algorithms. Therefore, this paper presents a novel and practical approach based on Tabu search and simulated annealing algorithms for solving USCP. Firstly, the initial solution of the UCSP instance is generated by one construction heuristic algorithm, the first fit algorithm. Secondly, we defined one union move selector to control the moves and provide diverse solutions from initial solutions, consisting of two changing move selectors. Thirdly, Tabu search and simulated annealing (SA) are combined to filter out unacceptable moves in a parallel mode. Then, the acceptable moves are selected by one adaptive decision algorithm, which is used as the next step to construct the final solving path. Benefits from the excellent design of the union move selector, parallel tabu search and SA, and adaptive decision algorithm, the proposed method could effectively solve UCSP since it fully uses Tabu and SA. We designed and tested the proposed algorithm in one real-world (PKNU-UCSP) and ten random UCSP instances. The experimental results confirmed its effectiveness. Besides, the in-depth analysis confirmed each component's effectiveness for solving UCSP.