• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.106-118
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• 1995

본 연구에서는 스케쥴링과 하드웨어 할당에 관련된 상위단계합성에서 최적설계 방법론을 효과적으로 변형된 시뮬레이티드 어닐링 기법을 사용하여 정립한다. 또한 정립된 기법을 디지탈필터(DF : digital filter)의 설계에 적용하여 파이프라인 DF 의 경우 최적설계시에 속도와 하드웨어의 최적의 절충 문제와 어레이 DF에서의 해석 에 관련된 문제점을 검토한다. 이러한 적용사례를 통해 제안된 방법이 보다 빠른 시간 에 향상된 비용함수값을 줄 수 있음이 확인되고 복잡한 디지탈필터 설계에 이용될 수 있음이 입증된다.

• 산업기술연구
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• 제28권B호
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• pp.9-14
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• 2008

In the Reporting Cell Location Management (RCLM) system, a subset of cells in the network is designated as the reporting cells. Each mobile terminal performs location update only when it enters one of these reporting cells. When a call arrives, the paging is confined to the reporting cell the user last reported and the neighboring bounded non-reporting cells. Frequent location update may result in degradation of quality of service due to interference. Miss on the location of a mobile terminal will necessitate a search operation on the network when a call comes in. We must decide the number of reporting cells and which cell should be reporting cell to balance the registration (location update) and search (paging) operations to minimize the cost of RCLM system. This paper proposes a simulated annealing (SA) for optimization of RCLM system.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.87-92
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• 2002

배치(Placement)는 VLSI 회로의 physical design에서 중요한 단계로서 회로의 성능을 최대로 하기 위하여 회로 모듈의 집합을 배치시키는 문제이며, 배치 문제에서 최적의 해를 얻기 위해 클러스터 성장(cluster growth), 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing; SA), ILP(integer linear programming)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 배치 문제에 대하여 확률 진화 알고리즘(stochastic evolution algorithm; StocE)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.42-48
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• 2002

배치(Placement)는 VLSI 회로의 physical design에서 중요한 단계로서 회로의 성능을 최대로 하기 위하여 회로 모듈의 집합을 배치시키는 문제이며, 배치 문제에서 최적의 해를 얻기 위해 클러스터 성장(cluster growth), 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing; SA), ILP(integer linear programming)등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 배치 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.193-195
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• 2010

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.939-944
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• 2001

Genetic algorithm is modelled on natural evolution and simulated annealing is based on the simulation of thermal annealing. Both genetic algorithm and simulated annealing are stochastic method. So they can find global optimum values. For compare efficiency of SA and GA's, some function value was maximized. In the result, that was a little better than GA's.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.77-88
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• 2015

본 논문은 작업별 위치기반 지수학습 효과를 갖는 2-에이전트 단일기계 스케줄링 문제를 고려한다. 에이전트 A는 가중 완료 시간의 합을 최소화하며, 에이전트 B는 총소요시간에 대한 상한 값을 만족하는 조건을 갖는다. 본 연구에서는 먼저 우수해/가능해에 대한 특성을 개발하고, 이를 이용하여 최적 해를 찾기 위한 분지한계 알고리즘을 설계한다. 또한 근사 최적 해를 구하기 위해 6가지 다른 초기해 생성 방법을 이용한 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 수치 실험을 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 검증한다. 실험 결과, 다른 초기해 생성 방법들 간에는 %errors 차이가 유의하게 발생하지 않았으며, 에이전트 A의 작업 순서를 무작위로 생성할 때 성능이 좋아짐을 발견하였다. 반면에, 에이전트 B의 초기해 생성 방법은 성능에 영향을 미치지 않았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.20-29
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• 2002

복합 재료로 구성된 원판으로부터 여러 가지 패턴을 버려지는 부분이 최소화되게 배치시킨 후 절단하는 문제를 복합 재료 재단 문제라 부른다. 본 논문은 목적 함수의 비용 오류를 감내하는 영역 분할 분산 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 MPI 환경하에서 복합 재료 재단 문제에 적용한다. 비용 오류 감내기법은 최적해 접근 특성을 유지하기 위하여 스트림 길이를 동적으로 변화하며 상태변환을 비동기적으로 수행한다. 또한 복합 재료 재단 도구 개발을 위한 여러 가지 모양을 가진 패턴의 정보 및 친화도 생성, 목적함수, 상태변환 방법, 어닐링 스케줄 및 이를 위한 효율적인 자료 구조에 대하여 정의한다. 배치될 패턴은 정형이나 convex 다각형으로 제한되어 있지 않고 어떠한 모양도 가능하며 원판은 복합 재료의 성격상 2 또는 4 방향으로 고정되어 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.585-588
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• 2001

현실 세계의 많은 조합 최적화 문제들은 변수들이 강하게 상호 작용함에 따라 만족해야하는 목표 함수가 매우 복잡하게 주어진다. 복잡한 목표 함수에는 많은 지역 최적해들이 존재하기 때문에 전역 최적해를 얻는 것은 엄청난 시간을 필요로 한다. 이러한 문제에 대해 해를 찾는 방법의 하나로 평균장 어닐링 알고리즘(MFA)이 있다. 본 논문에서는 기존의 이진 상태 공간에만 적용할 수 있었던 평균장 어닐링 알고리즘을 연속 상태 공간을 갖는 조합 최적화 문제에 적용할 수 있도록 알고리즘을 수정, 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘을 제한된 연속 상태 공간을 가지는 단순 회귀 모델의 D-최적 설계에 적용하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘(SSA)과 비교하여 비슷한 수준의 결과를 내면서도 계산 속도면에서는 수 배 정도의 빠른 좋은 결과를 얻었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.207-211
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• 2021

이 논문은 단계 1에 기계 한 대, 단계 2에 2대의 병렬 기계가 있는 유연 흐름 생산 스케줄링 문제를 다룬다. 목적 함수는 평균 완료 시간을 최소화하는 것이다. 이 문제를 혼합 정수 2차 문제로 정식화하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링을 이용하여 풀었다. 혼합 시뮬레이티드 어닐링은 유전자 알고리즘의 탐색 능력을 이용하고 시뮬레이티드 어닐링을 적용하여 너무 이른 수렴 현상을 줄이는 방법이다. 실험을 통하여 혼합 시뮬레이티드 어닐링의 성능을 평가하였다.