• 제목/요약/키워드: 국지적 탐색 알고리즘

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국지적 탐색의 효율향상을 위한 확률적 여과 기법 (A Probabilistic Filtering Technique for Improving the Efficiency of Local Search)

  • 강병호;류광렬
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권3호
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    • pp.246-254
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    • 2007
  • 국지적 탐색 알고리즘들은 최적해를 찾기 위해서 이웃해를 생성하여 평가한 뒤에 좋은 해로 이동하는 과정을 반복한다. 본 논문에서는 생성된 이웃해를 원래의 목적함수로 평가하기 전에 간단한 예비 평가 휴리스틱을 이용하여 미리 평가함으로써, 좋지 않아 보이는 이웃해를 확률적으로 여과할 수 있는 기법을 소개한다. 이 확률적 여과 기법은 결국에 버려질 이웃해를 엄밀하게 평가하는데 낭비되는 시간을 절약하고, 이 시간 동안 보다 좋아 보이는 이웃해를 더 많이 탐색할 수 있게 함으로써 탐색 효율을 높이는 기법이다. 대규모의 실세계 최적화 문제인 교통망에서의 교통 신호 최적화 문제와 작업 일정 계획에서의 부하평준화 문제를 대상으로 한 실험에서 확률적 여과를 적용한 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 주어진 탐색시간 동안 더 좋은 질의 최적해를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.

자동화 컨테이너 터미널의 복수 장치장 크레인을 위한 실시간 작업 계획 수립 (Real Time Scheduling for Multiple Yard Cranes in an Automated Container Terminal)

  • 박태진;최이;류광렬
    • 한국항해항만학회지
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    • 제31권10호
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    • pp.869-877
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    • 2007
  • 본 논문은 교행이 불가능한 두 대의 자동화 크레인을 운영하는 자동화 컨테이너 터미널의 장치장을 대상으로 국지적 탐색 알고리즘을 이용해 실시간 작업계획을 수립하는 방안을 제안한다. 제안방안은 실시간 제약조건을 만족시키기 위해 현재 이후 일정 시간의 작업만을 작업 계획의 대상으로 삼으며, 장치장의 동적인 작업 특성을 고려하여 새로운 작업이 요청될 때마다 작업 계획을 다시 수립한다. 또한, 교행이 불가능한 두 대의 크레인을 운영할 때 발생할 수 있는 크레인 간의 작업 부하 불균형을 해소하기 위해 작업 계획 과정에서 상대 크레인에 의한 사전 재취급과 사전 이적을 통한 두 크레인 간의 협업을 가능하게 하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과 제안 방안이 휴리스틱 방안에 비해 우수하며, 크레인 간의 협업이 작업 효율 향상에 도움이 됨을 확인하였다.

병렬 타부 탐색을 이용한 발전기 기동정지계획의 최적화 (Optimization of Unit Commitment Schedule using Parallel Tabu Search)

  • 이용환;황준하;류광렬;박준호
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권9호
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    • pp.645-653
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    • 2002
  • 발전기 기동정지 계획은 하나의 전력시스템을 형성하는 다수의 발전기에 대해서 주어진 여러 제약을 따르는 일간 또는 주간의 기동 및 정지시간을 결정하는 작업으로 다양한 제약과 방대한 탐색공간으로 인해 최적의 경제적 계획 수립이 매우 어려운 대규모 최적화 문제이다. 타부 탐색은 보통의 지역적 탐색법에 비해 국지적 최적해에 빠질 위험이 적고 다른 전역적 탐색기법에 비해 대상문제에 관한 지식을 충분히 활용하기에 유리하여 많은 최적화 문제에 사용되고 있다. 그러나 규모가 방대하면서 많은 제약조건이 존재하는 대규모 최적화 문제들은 타부 탐색으로도 빠른 시간내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다. 본 논문은 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 타부 탐색의 병렬화를 통해 해결함으로써 탐색 소요시간의 단축과 함께 해의 질 또한 향상시킬 수 있음을 보여준다.

시력교정 과정에서 착안된 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘의 개발: Vision Correction Algorithm (Development of the new meta-heuristic optimization algorithm inspired by a vision correction procedure: Vision Correction Algorithm)

  • 이의훈;유도근;최영환;김중훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.117-126
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    • 2016
  • 본 연구에서는 안경의 광학적 특성에서 고안된 새로운 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Vision Correction Algorithm(VCA)을 개발하였다. VCA는 안경광학분야에서 수행되는 검안과 교정과정을 최적해 탐색 과정에 적용한 기법으로 근시/원시교정-밝기조정-압축시행-난시교정의 과정을 거쳐 최적화를 수행하게 된다. 제안된 VCA는 기존의 메타휴리스틱 알고리즘과 달리 현재까지 축적된 최적화 결과를 기반으로 전역탐색과 국지탐색 적용 확률, 그리고 전역탐색의 방향이 자동적으로 조정 된다. 제안된 방법을 대표적인 최적화 문제(수학 및 공학 분야)에 적용하고, 그 결과를 기존 알고리즘들과 비교하여 제시하였다.

적응적 컨벡스헐 알고리즘을 이용한 항공라이다 데이터의 건물 경계 재구성 (Building Boundary Reconstruction from Airborne Lidar Data by Adaptive Convex Hull Algorithm)

  • 이정호;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.305-312
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    • 2012
  • 본 논문은 항공라이다 데이터로부터 추출한 건물점으로부터 건물 경계를 재구성하는데 있어서 정확도와 연산 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 3가지 측면에서 수정한 적응적 컨벡스헐 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 연산 효율성을 향상시키기 위하여 점들의 밀도에 따라 경계 후보점을 먼저 추출한 후 경계점을 추출한다. 둘째, 폐색이나 오차가 포함된 건물에서 보다 안정적으로 건물 경계점을 추출하기 위하여 원시 데이터 구조를 바탕으로 탐색 반경을 적응적으로 변화시킨다. 셋째, 안마당과 오차에 의한 홀을 구분하기 위하여 점들 간의 거리와 ID를 이용한 내부 경계 초기점 탐지 기법을 적용한다. 제안 방법의 활용가능성을 평가하기 위하여 다양한 건물들을 포함하는 두 도시 지역에 적용한 결과, 모양상이성이 8.5%로써 기존의 대표적인 경계점 추출 방법에 비하여 우수하였으며 연산 효율성은 약 2배 향상된 것을 확인할 수 있었다.

위치 오차를 고려한 건물 데이터 셋의 매칭에 관한 연구 (Study on Building Data Set Matching Considering Position Error)

  • 김기락;허용;유기윤
    • Spatial Information Research
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    • 제19권2호
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    • pp.37-46
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    • 2011
  • 최근 GIS 분야에서 공간 정보를 효과적으로 사용하기 위하여 다양한 원천 자료를 통합하는 것이 중요한 화두로 대두되고 있다. 일반적으로 공간 정보의 통합은 대응 공간 객체를 탐색하고 각 객체와 연동되어 있는 정보를 결합함으로써 수행된다. 하지만 어떤 공간 객체에 대응되는 다른 공간 객체를 탐색하는 것은 매우 어려운 문제로, 서로 다른 공간 객체를 탐색하기 위한 매칭 방법이 많이 연구되고 있다. 따라서 본 연구는 서로 다른 건물 데이터 셋의 통합 과정에서 좌표 변환 이후에도 잔존하는 국지적 위치 오차를 고려하여 대응 공간 객체를 탐색할 수 있는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 위해 두 지도를 좌표 변환하고 중첩 및 위치 오차가 유사한 단위 구역을 생성한 후, 위치 오차가 유사한 단위 구역 내의 건물들을 매칭하기 위하여 유사도와 ICP(iterative closest point) 알고리즘을 이용하였다. 그리고 이러한 제안된 방법의 활용 가능성을 실험을 통하여 알아보았다.

비대칭 외판원문제에서 3-Opt를 이용한 효율적인 국지탐색 알고리즘 (An Efficient Local Search Algorithm for the Asymmetric Traveling Salesman Problem Using 3-Opt)

  • 김경구;권상호;강맹규
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제23권59호
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    • pp.1-10
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    • 2000
  • The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.

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