본 논문은 NP-완전으로 다항시간 알고리즘이 존재하지 않는 대규모 외판원 문제의 최적 해를 $O(n^2)$의 다항시간으로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 대규모 외판원 문제에서 가장 큰 문제는 처리될 데이터가 $n{\times}n$으로 n이 커질수록 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 먼저, 데이터의 양을 약 n/2의 크기로 축소시킨다. 다음으로 임의의 정점에서 시작하여 양방향으로 경로를 탐색하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 46개 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 빠르게 구하는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 TSP의 일반화된 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
외판원문제(TSP)는 아직까지도 쉽게 풀리지 않는 NP-complete군에 속하는 어려운 문제이다. TSP의 결정적인 난점은 {0,1}의 정수해를 보장하면서 동시에 부분순환(sub-tour)을 피해야 한다는 점이다. 우리는 TSP를 두 단계로 나누어 탐색한다. 첫째, 초기해는 2개의 마디로 이루어진 최소단위의 부분순환에 가장 적은 비용의 마디를 하나씩 추가적으로 더하여 모든 마디가 포함될 때까지 반복하여 만든다. 둘째, 선택된 초기해의 마디를 임의의 단위로 잘라내어 그 개선비용이 음수인 경우 다른 마디 자리에 삽입함으로서 새로운 전체순환(grand tour)을 만들어 해를 개선한다. 우리는 최적해가 알려진 TSPLIB에 적용하여 그 결과를 비교하고 또한 랜덤하게 생성된 마디 200개까지의 TSP문제에 대하여 실험을 하였다. 대부분의 해는 최적해로부터 1% 이내의 결과로서 30분 이내에 얻을 수 있었다. 우리의 방법은 실용적인 문제에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들 간의 거리비용이 주어졌을 때, 모든 도시들을 정확히 한번씩만 방문하면서 걸린 비용이 최소가 드는 경로를 찾는 문제이다. 따라서 최적해(optimal)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제를 해결하려는 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히 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 많이 진행되고 있다. 그러나 아직 실제 생체 분자의 특성을 잘 반영하는 계산 모델이나 분자 생물학에서 사용하는 연산들이 많이 개발되지 않아 계산 효율이 비교적 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 DAN컴퓨팅의 새로운 중합 효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR) 연산을 개발하였다.
외판원 문제는 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제에 대한 최적해를 구하거나 근사해를 구하는 다양한 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 마스터/슬래이브 모델을 이용하여 외판원 문제를 해결하는 효율적인 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 특히 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 가장 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킬 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 임의로 생성하여 동적으로 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 또한 개체들이 교환되어질 슬래이브들의 위치를 결정하는 이동 정책을 개발하고 실험하였다.
PDA나 휴대폰 단말로 여러 속성의 데이터를 이용하여 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 위치기반 서비스는 물류/운송 정보 서비스, 버스/지하철 노선 안내 서비스 등에 사용된다. 여기에서 제공하는 데이터들을 최적 경로를 구하는 외판원 순회문제 (Traveling Salesman Problem)에 사용한다면 더 정확한 경로 서비스 제공이 가능하다. 하지만 데이터의 수가 많아질수록 비교 횟수가 기하급수적으로 늘어나는 외판원 순회 알고리즘의 특성상 일반 단말기에서 활용하기에는 배터리의 제약이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위해서 최적 경로의 후보군을 줄일 수 있는 스카이라인 질의를 이용하여 n차원 속성에 대한 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 실험에서 정확도와 오차율을 통해 제안한 방식의 유용성을 보였으며 기존방식과 연산시간 차이를 비교하여 다차원방식의 효율성을 나타내었다.
본 논문은 외판원 문제(TSP: Traveling Salesman Problem)를 이용하여 로봇중심의 FMC(Flexible Manufacturing Cell)에서 반송 로봇의 작업순서를 설계하는 방법을 제시하였다. 이를 위해, 먼저 다수의 설비와 반송 로봇으로 구성된 대표적인 로봇 중심의 FMC를 가상으로 설계한 후, 실험계획법을 이용하여 다양한 조건에서의 주요 반응변수들의 인과관계를 규명하였다. 실험결과, 처리량, 반송로봇의가동률, 그리고 Buffer의 평균 대기 작업물의 수가 주요 반응변수들로 선정되었으며, 이를 기반으로 순서기반 조합최적화 문제인 TSP로 로봇 작업순서를 설계하였다. 제안한 방법과 기존의 방법을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 수행 한 결과 제안된 TSP 방법이 기존의 방법 보다 반송 로봇의 교착 (Deadlock) 상태를 방지하여 처리량 등 주요 반응변수들 모두를 향상 시키는 결과를 가져왔다. 더불어,이 방법은 본 연구에서 제시한 FMC 뿐 아니라 반도체나 LCD(Liquid Crystal Display) 생산 공정과 같이 반송 로봇에 의해 구성되어 있는 장치 산업분야에 적용가능하다는 측면에서 큰 효과가 기대된다.
다수의 이익-추구형 에이전트들 간의 자동화된 협상 과정을 통해 합리적으로 작업 분배가 이루어질 수 있도록 조정하는 것은 대부분의 다중 에이전트 시스템에서 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대표적인 다중 에이전트 작업 재할당 문제의 하나로서 다중 에이전트 외판원 여행 문제를 설명하고, 이 문제를 풀기 위한 조정 메커니즘으로 Vickrey 경매 프로토콜의 적용을 제안하였다. 대표적인 시장기반의 조정 메커니즘인 Vickrey 경매의 적용을 위해 본 논문에서는 각 에이전트의 이익, 협상의 최종 목표, 경매대상, 각 에이전트의 입찰전략, 전체적인 경매 진행과정 등을 정의하였다. 이와 같이 설계된 시장기반의 조정메커니즘의 장점은 각 에이전트의 이익만을 고려함으로써 문제를 단순화할 수 있고, 복잡도가 큰 중앙-집중식 제어 메커니즘이 필요치 않으며, 따라서 각 에이전트의 자율성을 최대한 보장할 수 있고, 큰 협상비용을 들이지 않고 최적의 할당에 도달할 수 있다는 점등이다. 본 논문에서는 하나의 다중 에이전트 외판원 여행문제에 대한 풀이과정을 통해 앞서 설계된 Vickrey 경매프로토콜의 진행방식을 설명하고 그 효과와 효율성을 예시하였다.
본 연구에서는 한 유연생산기계에서 생산해야 되는 제품들의 공구교환횟수의 합을 최소로 하는 생산순서를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기 위한 방법으로 외판원문제와 관련된 발견적 기법을 적용할 수 있다. 이 때 연속으로 생산해야 될 두 제품사이의 공구교환횟수는 외판원문제에서의 방문해야 될 두 지점사이의 거리에 해당된다. 만약 각 제품이 필요로 하는 공구의 갯수가 공구장착장치의 용량과 같다면 두 제품사이의 공구교환횟수를 정확히 계산할 수 있지만 그렇지 않다면 각 제품이 필요로 하는 공구의 수와 종류가 다르고 제품을 생산하기 전에 공구장착장치에 장착되어 있는 공구의 종류에 따라서 두 제품사이의 공구교환횟수가 달라지므로 정확하게 추정하기는 힘들다. 이러한 공구교환횟수를 추정하는 방법으로 기존의 방법들은 단지 두 제품사이의 생산에 필요한 공구만을 고려하였으나 본 연구에서는 제품생산순서의 전체적인 관점에서 두 제품사이의 공구교환횟수의 상한값을 기초로 추정하는 새로운 방법을 제시한다. 이 새로운 방법의 우수성을 많은 예제를 통하여 기존에 제시된 다른 방법들과 비교하여 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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