• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.63-64
• /
• 2012

차분진화 알고리즘은 Storn 과 Price에 의해 제안된 메타휴리스틱 알고리즘이다. 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 차분진화 알고리즘을 소개한다. 차분진화 알고리즘은 실수 문제를 위한 알고리즘이므로 외판원 문제를 해결하기 위해 난수 키 표현법을 적용한다. OR Library의 표준 외판원 문제에 적용한 결과 제안한 알고리즘은 외판원 문제 해결에 가능성이 있음을 보여주었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.20 no.11
• /
• pp.636-643
• /
• 2020

The differential evolution algorithm is one of the meta-heuristic techniques developed to solve the real optimization problem, which is a continuous problem space. In this study, in order to use the differential evolution algorithm to solve the traveling salesman problem, which is a discontinuous problem space, a random key representation method is applied to the differential evolution algorithm. The differential evolution algorithm searches for a real space and uses the order of the indexes of the solutions sorted in ascending order as the order of city visits to find the fitness. As a result of experimentation by applying it to the benchmark traveling salesman problems which are provided in TSPLIB, it was confirmed that the proposed differential evolution algorithm based on the random key representation method has the potential to solve the traveling salesman problems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.744-746
• /
• 1998

외판원(Traveling Salesman Problem)는 계산 복잡도가 매우 높으므로 이를 해결하려는 다양한 방법들이 제시되어 왔다. 최근에는 특히 휴리스틱(Heuristic) 에 기반한 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)에 위한 방법이 관심을 집중시키고 있고, 이를 위한 다양한 교잡(Crossiver)연산자와 돌연변이(Mutation) 연산자들이 발표되고 있다. 돌연변이연산자는 지역해에 빠지는 것을 방지하며, 유용한 유전 특성을 잃어버릴 위험이 있는 교잡 연산자의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 돌연변이 연산자를 개발하여 적용한 유전 알고리즘으로 외판원 문제를 해결한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.1151-1154
• /
• 2001

외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리비용이 주어졌을 때, 모든 도시들을 정확히 한번씩만 방문하면서 걸린 비용이 최소가 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal)을 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다. 따라서 외판원 문제를 해결하는 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히 요즈음은 실제 생체 분자(bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법인 DNA 컴퓨팅은 DNA 분자가 잠재적으로 가지고 있는 막대한 병렬성을 이용해서 NP-완전 문제들을 해결하고자 하는 연구들이 땀이 진행되고 있다. 그러나 아직 실제 생체 분자의 특성을 잘 반영하는 계산 모델이나 분자 생물학에서 사용하는 연산들이 많이 개발되지 알아 계산 효율이 비교적 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 DAN컴퓨팅의 새로운 중합 효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR) 연산을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.783-786
• /
• 2008

외판원문제(Traveling Salesman problem: TSP)는 전형적인 조합최적화 문제로 위치하는 n개의 모든 지점을 오직 한번씩만 방문하는 순회경로를 결정하는 과정에서 순회비용 또는 순회거리를 최소화한다. 따라서 본 논문에서는 종래의 NP-hard문제로 널리 알려진 TSP를 해결하기 위해서 메타 휴리스틱기법 중에서 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용한다. 마지막으로, 유전 알고리즘을 이용해 외판원문제에 적합한 성능을 보이는 유전 연산자를 찾아내기 위해 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 평가를 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.10b
• /
• pp.1373-1376
• /
• 2000

외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.896-899
• /
• 2001

본 논문에서는 외판원 문제를 분산 시스템 환경에서, 다중 에이전트를 이용해 수법시간을 단축시키고, 더욱 우수한 근접해를 구할 수 있는 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 다중 후보해를 이용한 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킨 것인가가 중요하게 고려독어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 동적으로 윈도우 크기를 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 교환할 개체들의 위치를 결정하는 새로운 유전 이동 정책 2가지 방법을 개발하고 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.851-854
• /
• 2004

분산 유전 알고리즘은 외판원 문제를 해결하는데 효율적이고 적용하기 쉬운 알고리즘이다. 그러나 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 효율성과 정확성에 영향을 주는 많은 요소들이 고려되어야 한다. 후보해의 크기를 얼마로 할 것인지, 이주의 비율 및 횟수는 어떻게 할 것인지와 그리고 어떤 개체들을 선택해서, 어떤 후보해 개체와 교환할 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이주해야 할 개체의 크기를 동적으로 변경하면서 교환하는 방법과 또한 개체들이 이주되어야 할 위치를 결정하는 이주 정책을 개발하고 실험하였다.

• Management & Information Systems Review
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.109-121
• /
• 2010

In this study, we propose a solution procedure to solve travelling salesman problem(TSP) with special cost function, route dependent travelling salesman problem(RDTSP). First, we develop an integer programming model to describe the problem. In the model, a variable means a possible route. And, the number of variables in this model are extremely large. So, we develop a LP relaxation problem of the IP model and solve the relaxation problem by a column generation technique. The relaxation problem does not guarantee the optimal solution. If we get an integer solution in the ralaxation problem, then the solution is an optimal one. But, if not, we cannot get an optimal solution. So, we approach a branch and price technique. The overall solution procedure can be applied a printed circuit board(PCB) assembly process.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.9 no.1
• /
• pp.17-24
• /
• 2020

The traveling salesman problem is an algorithmic problem tasked with finding the shortest route that a salesman visits, visiting each city and returning to the started city. Due to the exponential time complexity of TSP, it's hard to implement on cases like amusement park or delivery. Also, TSP is hard to meet user's demand that is associated with multi-dimensional attributes like travel time, interests, waiting time because it uses only one attribute - distance between nodes. This paper proposed Top-n Skyline-Multi Dimension TSP to resolve formerly adverted problems. The proposed algorithm finds the shortest route faster than the existing method by decreasing the number of operations, selecting multi-dimensional nodes according to the dominance of skyline. In the simulation, we compared computation time of dynamic programming algorithm to the proposed a TS-MDT algorithm, and it showed that TS-MDT was faster than dynamic programming algorithm.