• 제목/요약/키워드: 간선 교환

검색결과 4건 처리시간 0.015초

외판원 문제의 확장된 k-opt 알고리즘 (The Extended k-opt Algorithm for Traveling Salesman Problem)

  • 이상운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제17권10호
    • /
    • pp.155-165
    • /
    • 2012
  • 본 논문은 지금까지 해결하지 못한 NP-Hard 문제들 중의 하나인 외판원 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 간선교환 방법을 적용한 발견적 알고리즘이다. 초기해를 구하는 전형적인 방법은 첫 번째 노드부터 가장 인접한 노드를 방문하여 외판원의 경로를 결정하는 방법이다. 본 논문에서는 각 노드의 최소 간선을 선택하여 선택된 간선들 중 최소값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Min 방법과 최대값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Max 방법을 적용하고 두 방법 중 최소 경로길이를 가진 방법을 초기해로 결정하였다. 초기해로부터 최적해를 구하는 과정은 기존의 2-간선 교환 방법 (2-opt)을 기본적으로 적용하고, 추가로 확장된 3-opt와 4-opt를 제안하였다. 이와 같은 방법을 7개의 실제 데이터들에 적용한 결과 지금까지 알려진 최적해를 빠르고 정확히 구하는데 성공하였다.

k-opt를 적용한 차수 제약 최소신장트리 알고리즘 (A Degree-Constrained Minimum Spanning Tree Algorithm Using k-opt)

  • 이상운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제20권5호
    • /
    • pp.31-39
    • /
    • 2015
  • 방향 가중 그래프의 차수제약 최소신장트리 (degree-constrained minimum spanning tree, d-MST) 문제는 정확한 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 존재하지 않아 NP-완전 문제로 알려져 왔다. 따라서 휴리스틱한 근사 알고리즘을 적용하여 최적 해를 구하고 있다. 본 논문은 차수와 사이클을 검증하는 Kruskal 알고리즘으로 d-MST의 초기 해를 구하고, d-MST의 초기 해에 대해 k-opt를 수행하여 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 4개의 그래프에 적용한 결과 2-MST까지 최적 해를 구할 수 있었다.

부적절한 교합평면과 다수의 교합면 마모를 가진 환자에서 OP finder® system을 이용한 전악 수복증례 (Full mounth rehabilitation using OP finder® system for patient with inadequate occlusal plane and multiple occlusal wear tooth state: a case report)

  • 이선기
    • 구강회복응용과학지
    • /
    • 제37권3호
    • /
    • pp.138-146
    • /
    • 2021
  • 전악 구강 수복에서 이상적인 교합평면을 형성하기 위한 기존의 진단 및 치료계획은 각각의 과정이 복잡하고 치과의사와 기공사간의 정보교환이 주관적이므로 어려움이 있다. OP finder® system은 동공간선이 평행하지 않은 환자의 정보를 보다 객관적이고 정확하게 전달하는데 도움이 된다. 본 증례에서는 오래된 불량한 고정성 보철물과 심하게 마모된 하악 치아를 가진 환자에게 OP finder® system을 이용하며 전악수복을 시행하였고, 적절한 교합평면 설정 및 저작기능 회복 결과를 얻었기에 보고하고자 한다.

외판원 문제의 다항시간 알고리즘 (A Polynomial Time Algorithm of a Traveling Salesman Problem)

  • 이상운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제18권12호
    • /
    • pp.75-82
    • /
    • 2013
  • 본 논문은 NP-완전으로 다항시간 알고리즘이 존재하지 않는 대규모 외판원 문제의 최적 해를 $O(n^2)$의 다항시간으로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 대규모 외판원 문제에서 가장 큰 문제는 처리될 데이터가 $n{\times}n$으로 n이 커질수록 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 먼저, 데이터의 양을 약 n/2의 크기로 축소시킨다. 다음으로 임의의 정점에서 시작하여 양방향으로 경로를 탐색하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 46개 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 빠르게 구하는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 TSP의 일반화된 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.