• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.25-30
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• 2001

본 논문에서는 Rural Postman Problem(RPP) 해법을 위한 향상된 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안한다. SA 알고리즘에서는 냉각 스케줄을 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 성능에 영향을 준다. 따라서, 본 논문에서는 RPP를 위한 냉각 스케줄을 제안하고, 기존에 많이 적용되는 냉각스케줄을 적용한 결과와 비교하여 SA 알고리즘의 성능을 분석한다 실험 결과에서는 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 SA 알고리즘에 비해 문제의 크기가 클수록 좋은 결과를 얻는다는 것을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권4호
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• pp.28-36
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• 2009

Sequence-Pair(SP) 모델은 모듈간의 위상 관계를 표현하는 방법으로써, 일반적으로 SP 모델에 기반한 플로어플래너(floorplanner)는 Simulated-Annealing(SA) 알고리즘을 통해 해를 탐색한다. 다양한 논문에서 SP와 SA 기반 배치 알고리즘의 성능 향상을 위해 SP의 평가 함수의 개선, SA의 스케줄링 기법 향상과 변형 함수의 개선 등을 모색하였다. 제안 기법은 기존의 SA 프레임웍을 수정한 2단계 SA 알고리즘으로써, 전 단계에선 SP로부터 구한 플로어플랜에 압축기법을 적용하여 모듈 사이에 존재하는 빈 공간을 가능한 최소화시켰다. 압축기법이 적용된 플로어플랜으로터 SP를 얻고, 이를 변환함으로써 해 공간을 탐색해 간다. 해가 기준 값에 수렴되었다고 판단되면 전 단계의 SA 기반 검색을 중단하고 압축기법을 사용하지 않은 기존의 SA 프레임웍을 이용하여 최적 해를 계속 탐색해 간다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 제안 기법이 SA의 해 탐색 과정에 끼치는 효과를 보이며, 제안 기법을 통해 얻은 결과가 기존의 SA 기반 알고리즘으로 구한 결과보다 우수함을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.71-78
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• 2005

수정 시뮬레이티드어닐링은 Simulated Annealing(SA)가 확률 탐색 방법을 사용하기 때문에 수렴시간이 오래 걸리는 단점를 개선한 방법이다. 따라서 본 논문에서는 RSA와 SA을 트러스구조물과 인공위성구조물의 최적화에 적용하여 서로 비교하여 보았다. 최적화 예제로 10부재 트러스, 실제 응용예제로 인공위성구조물은 위성 상단 플랫폼과 추진모듈의 최적화를 수행하였다. 인공위성구조물의 최적화에서 응력과 고유진동수, 전단응력 등을 제한조건으로 고려하여 최적화를 수행하였다. 인공위성구조물의 최적화를 수행한 결과 RSA을 이용하여 다양한 인공위성 구조물의 최적화에 적용될 수 있음을 확인하였으며, 인공위성 구조물의 최적화에서 RSA가 SA보다 수렴속도가 향상되었음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.468-475
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• 2003

본 논문에서는 패턴생성을 위한 최적의 이진 위상 컴퓨터형성 홀로그램을 설계하기 위해 합성된 SA알고리듬 및 유전 알고리듬을 이용하였다. 제안된 방법의 탐색과정에서 sGA를 사용하여 BPCGH를 생성하고. 결과 홀로그램 패턴을 SA 알고리듬의 초기 랜덤 투과함수로 이용하여 최적의 BPCGH를 설계하였다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 독립적으로 사용된 SA 알고리듬과 유전 알고리듬을 비교한 결과 제안한 알고리듬이 회절 효율이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.522-527
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• 2004

Resealed Simulated Annealing (RSA) has been devised for improving the disadvantage of Simulated Annealing (SA) which require tremendous amount of computation time. RSA and SA have been for optimization of satellite structures and for comparison of results from two algorithms. As a practical application, a satellite structure is optimized by the two algorithms. Weights of satellite upper platform and propulsion module are minimized. MSC/NASTRAN is used for the static and dynamic analysis. The optimization results of the RSA are compared with results of the classical SA. The numbers of optimization iterations could be effectively reduced by the RSA.

• 대한산업공학회지
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• 제25권2호
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• pp.226-232
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• 1999

Graph Coloring Problem(GCP) is a problem of assigning different colors to nodes which are connected by an edge. An extended form of GCP is TCP (T-coloring problem) and, in TCP, edge weights are added to GCP and it is possible to extend GCP's applications. To solve TCP, in this paper, we propose an improved Simulated Annealing(SA) method with search space smoothing. It has been observed that the improved SA method obtains better results than SA does.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.189-194
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• 2004

본 논문에서는 클러스터 기반의 멀티캐스트 라우팅 문제 해법을 위한 Simulated Annealing(SA) 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있다. 본 논문에서는 SA알고리즘을 최소비용 스타이너 트리에 적용하였다. 특히, SA 알고리즘에서는 냉각 스케줄을 어떻게 설정하느냐에 따라 알고리즘의 성능에 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제를 위한 SA 알고리즘의 냉각 스케줄을 제안하고, 그 결과를 분석한다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제18권9호
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• pp.1512-1518
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• 2004

Rescaled Simulated Annealing (RSA) has been adapted to solve combinatorial optimization problems in which the available computational resources are limited. Simulated Annealing (SA) is one of the most popular combinatorial optimization algorithms because of its convenience of use and because of the good asymptotic results of convergence to optimal solutions. However, SA is too slow to converge in many problems. RSA was introduced by extending the Metropolis procedure in SA. The extension rescales the state's energy candidate for a transition before applying the Metropolis criterion. The rescaling process accelerates convergence to the optimal solutions by reducing transitions from high energy local minima. In this paper, structural optimization examples using RSA are provided. Truss structures of which design variables are discrete or continuous are optimized with stress and displacement constraints. The optimization results by RSA are compared with the results from classical SA. The comparison shows that the numbers of optimization iterations can be effectively reduced using RSA.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.1020-1025
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• 2005

The set covering(SC) problem has many practical application of modeling not only real world problems in civilian but also in military. In this paper we study optimal allocation model for maximizing utility of consolidating old fashioned and new air defense weapon system like Patriot missile and develop the new computational algorithm for the SC problem by using simulated annealing(SA) algorithm. This study examines three different methods: 1) simulated annealing(SA); 2) accelerated simulated annealing(ASA); and 3) selection by effectiveness degree(SED) with SA. The SED is adopted as an enhanced SA algorithm that the neighboring solutions could be generated only in possible optimal feasible region at the PERTURB function. Furthermore, we perform various experiments for both a reduced and an extended scale sized situations depending on the number of customers(protective objective), service(air defense), facilities(air defense artillery), threat, candidate locations, and azimuth angles of Patriot missile. Our experiment shows that the SED obtains the best results than others.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.343-350
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• 2001

백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.