• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.145-146
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• 2018

중앙 집중적인 단일 컨트롤러를 이용할 경우 메시지 과부하로 인해 응답이 지연될 수 있으므로 스위치들이 기존의 컨트롤러를 대신하여 새로운 컨트롤러와 연결되어 트래픽을 처리하는 다중 컨트롤러가 효율적이다. 본 논문에서는 SDN 분산 컨트롤러에서 일관성 문제를 해결하기 위해 우선순위에 기반을 둔 향상된 인공벌 군집(ABC) 알고리즘을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.979-986
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• 2002

Constraint Programming is an appealing technology for modeling and solving various real-world problems. and metaheuristic is the most successful technique available for solving large real-world vehicle routing problems. Constraint Programming and metaheuristic are complementary to each other. This paper describes how iterative improvement techniques can be used in a Constraint Programming framework(LOG Solver and ILOG Dispatcher) for Vehicle Routing Problem. As local search gets trapped in local solution, the improvement techniques are used in conjunction with metaheuristic method.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권3호
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• pp.119-124
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• 2014

G = (V, E) 를 그래프라 하자. Maximum Bipartite Subgraph 문제는 주어진 그래프 G로부터 최소 개수의 간선을 제거함으로써 G 를 이분그래프로 변환시키는 문제이며 결합 최적화 문제들 중 대표적인 문제들 중의 하나로 알려 져 있다. 본 문제는 NP-complete 계열에 포함되는 문제로서 본 연구에서는 Tabu Search 및 GRASP 등을 조합한 새로운 메타휴리스틱 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 수산해양교육연구
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• 제29권2호
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• pp.544-551
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• 2017

Metaheuristic algorithms are efficient techniques for a class of mathematical optimization problems without having to deeply adapt to the inherent nature of each problem. They are very useful for structural design optimization in which the cost of gradient computation can be very expensive. Among them, the characteristics of simulated annealing and genetic algorithms are briefly discussed. In Metropolis genetic algorithm, favorable features of Metropolis criterion in simulated annealing are incorporated in the reproduction operations of simple genetic algorithm. Numerical examples of structural design optimization are presented. The example structures are truss, breakwater and steel box girder bridge. From the theoretical evaluation and numerical experience, performance and applicability of metaheuristic algorithms for structural design optimization are discussed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.39-40
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• 2019

본 논문에서는 연관규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 기반으로 향상된 인공벌 군집 알고리즘(ABC algorihtm)을 적용하여 SDN 환경에서 분산된 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 이를 통해 자주 사용되는 컨트롤러를 우선적으로 선택함으로써 향상된 컨트롤러 선택을 목표로 한다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.89-97
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• 2021

This paper describes an adaptive hybrid evolutionary firefly algorithm for a topology optimization of truss structures. The truss topology optimization problems begins with a ground structure which is composed of all possible nodes and members. The optimization process aims to find the optimum layout of the truss members. The hybrid metaheuristics are then used to minimize the objective functions subjected to static or dynamic constraints. Several numerical examples are examined for the validity of the present method. The performance results are compared with those of other metaheuristic algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.161-168
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• 2014

공항에 불규칙한 시간간격으로 접근하는 항공기들을 최소의 비용으로 착륙시키는 항공기 착륙 문제 (ALP)는 최적 해를 구하기 어려워 다양한 메타휴리스틱 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 ALP에 대해 O(nlog n)의 다항시간으로 최적 해를 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 착륙 목표시간 오름차순으로 정렬시키고, 항공기들 간의 분리 시간과 착륙 비용을 고려하여 착륙순서를 변경시킨 최적화 과정을 수행하는 방법을 적용하였다. ALP에 대한 예제 데이터인 Airland1 ~ Airland8에 대해 소요비용이 0이 되는 활주로 개수 m까지 25개 데이터를 실험한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 구하였다. 특히, Airland8의 m = 1 데이터에 대해서는 기존에 알려진 최적 해를 개선하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.751-756
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• 2003

개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.209-214
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• 2020

동등분할 문제(EPP)는 학생이 특정 분야에 대한 경험 유무인 [0/1]이진수 형태를 갖는 경우와 [1,2,3,4,5]와 같은 정수형의 기량 수준을 갖고 있는 문제로 분류된다. 이진수형 EPP에 대해서는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있다. 반면에, 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해서는 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 아직까지는 메타휴리스틱의 일종인 타부탐색법만이 알려져 있는 난제이다. 본 논문은 NP-난제인 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 분야의 기량 수준별 빈도수 내림차순으로 그룹 수를 충족하는 하한치(LB)를 구하고, LB 이상인 기량수준을 가진 학생들을 각 그룹 상자에 우선하여 채우고, LB 이하 기량수준을 가진 학생들을 추가로 각 상자에 배분하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 타부탐색법으로 구한 결과를 개선하는 효과도 얻었다.