본 논문에서는 서로 다른 주문들의 일부를 일괄적으로 처리할 수 있을 때, 최대 개수의 작업 단위로 최대한 많은 수의 주문을 처리하는 문제를 다룬다. 무향그래프와 배치 크기 $\lambda$로 표현되는 이 문제의 일반적인 경우는 NP-hard이며, 나무일 때 다항시간 안에 최적해를 찾을 수 있음이 증명되어 있다. 본 논문에서는 이분 그래프의 경우에도 NP-hard임을 보이고, 이 경우에 절대근사 알고리즘과 상대근사 알고리즘을 제시한다.
기존의 RBF 신경망 및 퍼지 시스템을 고차원 입력 공간 위에서의 비선형 근사에 적용할 경우 은닉 노드의 수혹은 퍼지 IF-THEN 규칙의 수가 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 반국소 유닛을 기본 요소로 하는 수목구조지능시스템을 제안하고, 이를 효과적으로 학습하기 위하여 수정 유전자 알고리즘 및 LMS 규칙에 기반을 둔 학습 알고리즘을 개발한다. 제안된 시스템에 대한 근사 능력 해석이 수행되고, 실험적 고찰을 통하여 개발된 방법론의 유용성이 입증된다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
본 논문은 신경망 근사 해석 모델 개발을 궁극적인 목적으로 하는 기초적 연구로서, 기존의 수치해석 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 신경망 알고리즘의 특성과 역할을 수치해석의 관점에서 정확히 판단하는데 목적이 있다. 신경망 알고리즘을 변형하여 선형 연립 방정식의 해를 구하는 두가지 방법을 제안하였고, 회귀분석, 보간법과의 비교를 통하여 광범위한 근사자(universal approximator)로서의 역할을 보였다.
본 논문에서는 서로 다른 주문들의 일부를 일괄적으로 처리할 수 있을 때, 최소 개수의 작업 단위로 모든 주문을 처리하는 문제를 다룬다. 무향그래프와 배치 크기 $\lambda$로 표현되는 이 문제의 일반적인 경우는 NP-hard이며, 그래프가 나무와 interval 그래프 일 때 다항 시간 안에 최적해를 찾을 수 있음이 증명되어 있다. 본 논문에서는 LP 완화 기법을 이용한 근사알고리즘과 LP 완화를 통한 최적해의 분석을 제시한다.
본 논문에서는 클럭 동기 회로에 사용되는 다차 함수 형태의 결합 필터를 선형 근사화 하는 알고리즘을 제안하고 이를 하드웨어로 구현한다. 정합 필터와 보간필터에 의한 클럭 동기회로는 수신기를 전 디지털 회로를 구현하기 위해 선호되지만 계산량이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합 필터의 임펄스 응답을 갖는 결합 보간 필터를 구현하고, base 함수의 적용을 선형 근사화 하여 필터의 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서는 선형 근사화된 결합 보간 필터의 동작을 Matlab을 통한 시뮬레이션과 ALTERA Chip으로 테스트하였다.
Distributed Denial of Service(D-DoS) 공격을 차단하기 위해서는 AS(Autonomous System) 경계 라우터에 필터를 설치하는 것이 필요하다. 필터가 설치되는 라우터의 개수를 최소로 하는 Vertex Cover(VC)--모든 edge를 커버하는 Vertex의 모임--을 찾아내는 방법은 NP-complete 문제가 된다. 따라서 Vertex Cover(VC) 근사기법 중에서 Greedy 알고리즘과 Approximated VC 알고리즘에 대해 Vertex Cover(VC)을 찾아내는 방법을 적용하여 실험하였다. Vertex Cover(VC)를 찾을 경우 Worst case에서 이론상 VC수의 최대 2배의 Vertex Cover(VC)를 찾아낼 수 있는 Approximated VC 알고리즘의 장점과 적은 수의 Vertex Cover(VC)로 모든 edge를 커버할 수 있는 Greedy 알고리즘[7]의 장점을 모두 갖춘 Vertex Cover(VC) 근사 기법을 구현하였다. NS-2를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Greedy 알고리즘보다 Vertex Cover를 찾아가는 단계 수에 따른 커버되는 층 노드 수를 비교하였을 때. 전체 노드의 75%를 커버하는데 24번의 단계가 필요하여 Greedy 알고리즘의 40개 보다 40%의 단계의 수적인 감소가 일어났으며 전체노드의 90%를 커버하는데 38%의 단계 개수의 감소가 일어났다. 실험으로 제안된 알고리즘이 Vertex Cover(VC) 톨 찾아가는 단계 측면에서 좀더 빠르게 AS 경계 라우터에 필터를 설치하여 D-DoS에 효율적으로 대처해 나갈 수 있음을 확인할 수 있다.
Affine projection 알고리즘은 RLS보다 적은 계산량으로 LMS보다 우수한 수렴성능을 나타낸다. 그러나 affine projection 알고리즘은 역행렬 연산을 필요로 하기 때문에 여전히 LMS에 비해 과중한 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 affine projection 알고리즘을 분석하여 이 알고리즘이 Gram-Scheme 구조로 해석될 수 있음을 보이고 이를 이용하여 NLMS와 비슷한 계산량으로 affine projection 알고리즘을 근사적으로 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 NLMS와 비슷한 계산량을 가지면서 기존의 affine projection 알고리즘과 비슷한 수렴성능을 나타내었다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
로트 크기 문제(LSP)는 다항시간으로 최적 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전의 난제이다. LSP에 대해 다항시간으로 해를 구할 수 있는 W-W 알고리즘이 알려져 있지만, 이 알고리즘은 너무나 복잡하여 이해와 적용에 어려움이 있어 S-M의 휴리스틱 근사 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 LSP의 근사 해가 아닌 최적 해를 찾을 수 있는 간단한 공식을 가진 O(n)의 선형 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 t시점에서의 로트 크기(생산량) Xt∗은 비축 비가 절차 비를 초과하지 않는 t+k 시점을 결정하여 [t,t+k] 구간의 요구량 합으로 단순히 결정하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 찾았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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