• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.429-434
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• 2008

원하는 정보를 보다 빠르게 찾기 위해서 활용하는 방법 중에 하나가 군집화이다. 군집화를 보다 효과적으로 할 수 있다면, 군집화내에서 원하는 정보를 보다 쉽게 얻을 수가 있다. 따라서, 본 논문에서는 군집화하기 위한 여러 가지 방법 중에서 TSP(Traveling Salesman Problem)을 이용해서 문서를 보다 정교하게 군집화하는 알고리즘을 제안하고, 제한된 알고리즘을 온톨로지 기반으로 실험하여 그 효율성을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.42-44
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• 1998

Sequential Ordering Problem(SOP)은 여러 개의 도시를 방문함에 있어 '어떤 도시를 다른 도시보다 먼저 방문해야 한다'는 선행제약이 있는 비대칭 순회 세일즈맨 문제(Traveling Salesman Problem)로서, 주어진 선행 제약을 만족하면서 모든 도시를 한번씩만 경유하는 가장 짧은 경로를 찾는 NP-Complete에 속하는 문제이다. 유전자 알고리즘은 SOP와 같은 조합 최적화문제에 대해 유용한 메타휴리스틱의 한가지이다. 본 논문에서는 SOP에 유전자 알고리즘을 적용할 때, 선행제약을 만족하는 해를 생성하는데 사용할 수 있는 선행관계유지 유전 연산자를 소개하고 이를 비교한다. 비교하는 유전 연산자는 선행관계유지 교차연산자, 선행관계유지 순서기반 교차연산자, 최대부분순서/임의삽입 연산자, 선행관계유지 간선재결합 연산자이다.

• 한국경영과학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-16
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• 1994

In this paper, we try to raise the efficiency of PCB production by improving automated inserting process. This process is composed of part inserting sequence and feeder allocation problem. Until now, this problem is formulated by Traveling Salesman Problem (TSP) or Rural Postman Problem. They concerted more on parts(chips) inserting. But in this paper, we concentrate on Feeder. We formulate 0-1 Integer program (MP2) easier than TSP. This program can be solved by using LP Package (i. e. LINDO, GAMS etc). We propose Heuristic algorithm ISFA which guarantees a local optimum and often gives solution. We give some examples to prove ISFA algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.278-278
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• 2000

In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve optimization problems such as the Traveling Salesman Problem(TSP) and maximizing or minimizing functions. In particular, because TSP is a well-known combinational optimization problem andbelongs to a NP-complete problem, there is huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. Additionally, the non-schema part is applied to inversion for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권4호
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• pp.171-178
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• 2012

A possible heuristic to solve metropolitan area vehicle routing problems with variable vehicle speeds is suggested in this research. Delivery hours are classified into 4 different time zones to make variable vehicle speeds no change within the same time zone to make TDVRP simple to solve. The suggested heuristic consists of 2 stages such as initial solution development step and initial solution improvement step. A computer program using C++ is constructed to evaluate the suggested heuristic. Randomly generated vehicle routing problems are used for the experiments. This heuristic could be helpful to logistics companies by increasing delivery efficiencies since the 4 zone classification is taken from the observed traffic information offered by a local government.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.103-107
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• 2010

게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권12호
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• pp.3063-3072
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• 1993

The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.389-392
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• 2004

The column generation process for the set-partitioning model of the vehicle routing problem requires repeated solutions of column generation subproblems which has a combinatorial structure similar to that of the traveling salesman problem. This limits the size of the problem that can be addressed. We introduce a new modeling approach, termed route-splitting, which splits each vehicle route into segments, and results in more tractable subproblems. A lower bounding scheme that yields an updated bound at each iteration of the column generation process is developed. Implementation issues, including a technique of controlling columns in the master problem, are explored. Lower bounds are computed on standard benchmark problems with up to 199 customers.

• 한국경영과학회지
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• 제32권3호
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• pp.47-61
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• 2007

This paper presents two elimination methods of subtours, which is obtained by applying the Out-of-Kilter algorithm to the sequential ordering problem (SOP) to produce a feasible solution for the SOP. Since the SOP is a kind of asymmetric traveling salesman problem (ATSP) with precedence constraints, we can apply the Out-of-Kilter algorithm to the SOP by relaxing the precedence constraints. Instead of patching subtours, both of two elimination methods construct a feasible solution of the SOP by using arcs constructing the subtours, and they improve solution by running 3-opt and 4-opt at each iteration. We also use a perturbation method. cost relaxation to explore a global solution. Six cases from two elimination methods are presented and their experimental results are compared to each other. The proposed algorithm found 32 best known solutions out of the 34 instances from the TSPLIB in a reasonable time.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.31-33
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• 2004

TSP(Traveling Salesman Problem)는 주어진 N개의 City들을 단 한번씩만 거쳐 출발지로 되돌아오는 경로들 중 가장 작은 비용이 소요되는 경로를 찾는 문제이며, 고전적인 최적화 문제로 널리 알려져 있다. City의 수가 증가하면 최적 Tour를 찾기 위한 연산 시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 대규모 TSP의 효율적 해결을 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 대규모의 City들의 집합을 두개의 소집합으로 분할하고, 병합을 위해 하나의 Junction City를 지정한다. 분할된 두개의 소집합 각각의 최적 Tour를 구한 후 분할된 두 최적 Tour를 병합하여 하나의 근사 Tour를 구한다. 지정된 Junction City는 병합 시 최적 병합조건을 구하는 연산의 간편화를 기대할 수 있다.