The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.159-164
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2022
The linear assignment problem (LAP) and linear bottleneck assignment problem (LBAP) has been unknown the algorithm to solve the optimal solution within polynomial-time. These problems are classified by NP-hard. Therefore, we can be apply metaheuristic methods or linear programming (LP) software package or Hungarian algorithm (HA) with O(m4) computational complexity. This paper suggests polynomial time algorithm with O(mn)=O(m2),m=n time complexity to LAP and LBAP. The select-delete method is simply applied to LAP, and the delete-select method is used to LBAP. For the experimental data without the unique algorithm can be apply to whole data, the proposed algorithm can be obtain the optimal solutions for whole data.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.1
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pp.151-156
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2023
This paper deals with the optimization problem that decides the number of advertising for any media among various medium to maximize the perception quality index of new product meets the given budget and over the minimum reached people constraints. For this problem, there is only in used the mathematical approach as linear programming (LP) software package and has been unknown the polynomial time algorithm. In this paper we suggest the heuristic algorithm with O(nlog n)time complexity to solve the optimal solution for this problem. This paper suggests the evaluation index to select the media most economically-efficient way and decides the media and the number of advertisement. While we utilize Excel, the proposed algorithm can be get the same optimal solution as LP for experimental data.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.11a
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pp.244-247
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1999
in this paper, we propose the recognition system of face using polynomial coefficients to recognize fact images using neural network. The system consists of following steps. First step, the sizes of fare images is reduced sizes of input images to 1/4 using wavelet transform. Second step, the polynomial coefficients is obtained from low frequency coefficient matrix after 3 level wavelet transform. Third step, polynomial coefficients is normalized. The of range of normalization is from -1 to 1. Last, Face images is trained and recognized using neural network with error back propagation algorithm.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.95-102
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2022
This paper proposed a linear time algorithm for a three-partition problem(TPP) in which a polynomial time algorithm is not known as NP-complete. This paper proposes a backtracking method that improves the problems of not being able to obtain a solution of the MM method using the sum of max-min values and third numbers, which are known polynomial algorithms in the past. In addition, the problem of MM applying the backtracking method was improved. The proposed algorithm partition the descending ordered set S into three and assigned to the forward, backward, and best-fit allocation method with maximum margin, and found an optimal solution for 50.00%, which is 5 out of 10 data in initial allocation phase. The remaining five data also showed performance to find the optimal solution by exchanging numbers between surplus boxes and shortage boxes at least once and up to seven times. The proposed algorithm that performs simple allocation and exchange optimization with less O(k) linear time performance complexity than the three-partition m=n/3 data, and it was shown that there could be a polynomial time algorithm in which TPP is a P-problem, not NP-complete.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.4
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pp.171-176
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2020
This paper proposes polynomial-time algorithm for maximum weighted independent set(MWIS) problem that is well known as NP-hard. The known algorithms for MWIS problem are polynomial-time to specialized in particular graph type, distributed, or clustering method. But there is no unified algorithm is suitable to all kinds of graph types. Therefore, this paper suggests unique polynomial-time algorithm that is suitable to all kinds of graph types. The proposed algorithm merges the maximum weighted vertex vi and maximum weighted vertex vj that is not adjacent to vi. As a result of apply to undirected graphs and trees, this algorithm can be get the optimal solution. This algorithm improves previously known solution to new optimal solution.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.12
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pp.75-82
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2013
This paper proposes a $O(n^2)$ polynomial time algorithm to obtain optimal solution for Traveling Salesman problem that is a NP-complete because polynomial time algorithm has been not known yet. The biggest problem in a large-scale Traveling Salesman problem is the fact that the amount of data to be processed is $n{\times}n$, and thus as n increases, the data increases by multifold. Therefore, this paper proposes a methodology by which the data amount is first reduced to approximately n/2. Then, it seeks a bi-directional route at a random point. The proposed algorithm has proved to be successful in obtaining the optimal solutions with $O(n^2)$ time complexity when applied to TSP-1 with 26 European cities and TSP-2 with 46 cities of the USA. It could therefore be applied as a generalized algorithm for TSP.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.2
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pp.169-175
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2021
The lot sizing problem(LSP) is a hard problem that classified as non-deterministic(NP)-complete because of the polynomial-time optimal solution algorithm is unknown yet. The well-known W-W algorithm can be obtain the solution within polynomial-time, but this algorithm is a very complex, therefore the heuristic approximated S-M algorithm is suggested. This paper suggests O(n) linear-time complexity algorithm that can be find not the approximated but optimal solution. This algorithm determines the lot size Xt∗ in period t to the sum of the demands of interval [t,t+k], the period t+k is determined by the holding cost will not exceed setup cost of t+k period. As a result of various experimental data, this algorithm finds the optimal solution about whole data.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.4
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pp.91-99
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2014
TThis paper suggests an heuristic polynomial time algorithm to solve the optimal solution for QAP (quadratic assignment problem). While Hungarian algorithm is most commonly used for a linear assignment, there is no polynomial time algorithm for the QAP. The proposed algorithm derives a grid type layout among unit distances of a distance matrix. And, we apply max-flow/min-distance approach to assign this grid type layout in such a descending order way that the largest flow is matched to the smallest unit distance from flow matrix. Evidences from implementation results of the proposed algorithm on various numerical grid type QAP examples show that a solution to the QAP could be obtained by a polynomial algorithm.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.209-214
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2020
The equitable partitioning problem(EPP) is classified as [0/1] binary skill existence or nonexistence and integer skill levels such as [1,2,3,4,5]. There is well-known a polynomial-time optimal solution finding algorithm for binary skill EPP. On the other hand, tabu search a kind of metaheuristic has apply to integer skill level EPP is due to unknown polynomial-time algorithm for it and this problem is NP-hard. This paper suggests heuristic greedy algorithm with polynomial-time to find the optimal solution for integer skill level EPP. This algorithm descending sorts of skill level frequency for each field and decides the lower bound(LB) that more than the number of group, packing for each group bins first, than the students with less than LB allocates to each bin additionally. As a result of experimental data, this algorithm shows performance improvement than the result of tabu search.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.63-70
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2015
In the absence of a polynomial time algorithm capable of obtaining the exact solutions to it, the domatic number problem (DNP) of dominating set (DS) has been regarded as NP-complete. This paper suggests polynomial-time complexity algorithm about DNP. In this paper, I select a vertex $v_i$ of the maximum degree ${\Delta}(G)$ as an element of a dominating set $D_i,i=1,2,{\cdots},k$, compute $D_{i+1}$ from a simplified graph of $V_{i+1}=V_i{\backslash}D_i$, and verify that $D_i$ is indeed a dominating set through $V{\backslash}D_i=N_G(D_i)$. When applied to 15 various graphs, the proposed algorithm has succeeded in bringing about exact solutions with polynomial-time complexity O(kn). Therefore, the proposed domatic number algorithm shows that the domatic number problem is in fact a P-problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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