• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2343-2348
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• 2008

개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.47-55
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• 2010

선형 제약 만족 최적화 문제는 선형식으로 표현 가능한 목적함수 및 복잡한 제약조건을 포함하는 조합 최적화 문제를 의미한다. 정수계획법은 이와 같은 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 기법으로 알려져 있지만 문제의 규모가 커질 경우 준최적해를 도출하기까지 매우 많은 시간과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 지역 탐색과 정수계획법을 결합하여 탐색 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시한다. 기본적으로 대상 문제의 해결을 위해 지역 탐색의 가장 단순한 형태인 단순 언덕오르기 탐색을 사용하되 이웃해 생성 시 정수계획법을 적용한다. 또한 부가적으로 초기해 생성을 위해 제약 프로그래밍을 활용한다. N-Queens 최대화 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 기법을 통해 다른 탐색 기법들보다 훨씬 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.27-35
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• 2009

정수계획법은 조합 최적화 문제의 최적해를 매우 효과적으로 탐색할 수 있는 기법인 반면에 대상 문제가 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정수계획 법의 뛰어난 탐색 능력과 이웃해 탐색 기법의 유연성을 결합함으로써 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방안을 제시하고 있다. 먼저 1단계에서는 주어진 문제로부터 선형적으로 표현 가능한 부문제만을 대상으로 정수계획 법을 적용한다. 2단계에서는 전체 문제를 대상으로 이웃해 탐색 기법을 적용하되 1단계의 결과를 초기해로 설정한 후 탐색을 수행한다. 비선형 최대 커버링 문제를 대상으로 한 실험 결과, 이와 같은 간단한 결합만으로도 이웃해 탐색 기법만을 적용했을 때보다 훨씬 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 기본적으로 정수계획법의 탁월한 성능에 기인한 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.13-21
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• 2014

집합 커버링 문제는 대표적인 조합 최적화 문제들 중 하나로서 n개의 열로부터 일부를 선택하여 m개의 행을 커버하되 비용을 최소화하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 집합 커버링 문제를 해결하기 위한 정수 계획법 기반 지역 탐색의 적용 방안을 제시하고 있다. 정수계획법 기반 지역 탐색은 이웃해를 탐색하여 현재해를 반복적으로 개선하는 지역 탐색 기법의 일종으로서 이웃해를 생성하기 위한 알고리즘으로 정수계획법을 사용한다. 본 논문에서 제시한 기법의 효과를 검증하기 위해 OR-Library의 테스트 데이터를 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 모든 테스트 데이터에 있어서 정수계획법 기반 지역 탐색을 통해 지금까지 알려진 가장 좋은 해를 탐색할 수 있었다. 특히 4개의 테스트 데이터에 대해서는 지금까지 알려진 가장 좋은 해보다 더 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.68-74
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• 2010

본 논문에서는 개미의 습성을 연구하여 만들어진 ACS 알고리즘(Ant colony System)을 안정된 결혼문제(SMP: Stable Marriage Problem) 에 적용한 새로운 해결방법을 제시 한다. Gale-Shapley 알고리즘은 안정된 결혼문제(SMP)의 뿌리가 되는 알고리즘으로 오래전부터 실세계에서 연구 및 활용되었다. 본 논문에서 실험의 주제는 같은 수의 남성과 여성을 어떻게 짝을 지어주어야 그들의 선호도를 최대한 반영하여 전체적으로 만족도가 최대가 될 수 있는지를 찾는 것이다. Gale-Shapley 알고리즘은 양성이 아닌 한쪽 성을 중심으로 만족도를 최대화하는 매칭(Matching)을 ��아낼 수 있다. 본 논문에서는 ACS를 적용하여 SMP의 해결을 위한 새로운 해법을 찾아보고자 한다. 이 방법은 남성최적 및 여성최적 뿐만 아니라 양성 최적 및 성균형 최적 매칭을 찾아내는 방법이다. 실험 결과 제안된 방법이 다른 최신의 방법과 비슷한 좋은 결과를 냄을 알 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제54권8호
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• pp.375-387
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• 2005

This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search (GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a service restoration in distribution systems. The main objective of service restoration of distribution systems is, when a fault or overload occurs, to restore as much load as possible by transferring the do-energized load in the out of service area via network reconfiguration to the appropriate adjacent feeders at minimum operational cost without violating operating constraints, which is a combinatorial optimization problem. This problem has many constraints with many local minima to solve the optimal switch position. This paper develops parallel GA-TS algorithm for service restoration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solutions of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper $10\%$ of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC cluster system consists of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the validity of the proposed method, proposed algorithm has been tested with a practical distribution system in Korea. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient for the distribution system service restoration in terms of the solution quality, speedup, efficiency and computation time.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제8권3호
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• pp.181-193
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• 2009

This paper presents a framework for controlling mobile multiple robots connected by communication networks. This framework provides novel methods to control coordinated systems using mobile agents. The combination of the mobile agent and mobile multiple robots opens a new horizon of efficient use of mobile robot resources. Instead of physical movement of multiple robots, mobile software agents can migrate from one robot to another so that they can minimize energy consumption in aggregation. The imaginary application is making "carts," such as found in large airports, intelligent. Travelers pick up carts at designated points but leave them arbitrary places. It is a considerable task to re-collect them. It is, therefore, desirable that intelligent carts (intelligent robots) draw themselves together automatically. Simple implementation may be making each cart has a designated assembly point, and when they are free, automatically return to those points. It is easy to implement, but some carts have to travel very long way back to their own assembly point, even though it is located close to some other assembly points. It consumes too much unnecessary energy so that the carts have to have expensive batteries. In order to ameliorate the situation, we employ mobile software agents to locate robots scattered in a field, e.g. an airport, and make them autonomously determine their moving behaviors by using a clustering algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO). ACO is the swarm intelligence-based methods, and a multi-agent system that exploit artificial stigmergy for the solution of combinatorial optimization problems. Preliminary experiments have provided a favorable result. In this paper, we focus on the implementation of the controlling mechanism of the multi-robots using the mobile agents.

• 한국수학사학회지
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• 제21권3호
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• pp.127-142
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• 2008

수학의 역사에서는 이미 발견되어 논증된 정리를 새로운 방법으로 공략함으로써 그 정리의 깊은 의미를 드러내는 작업의 기록을 쉽게 찾을 수 있다. 이 연구는 직관적으로 비교적 이해하기 쉬운 소재인 수형도를 대상으로 하여, 꼭지점의 집합이 결정되었을 때 수형도의 개수를 결정하여 주는 케일리 공식(Cayley formula)의 증명에 대한 서로 다른 네 가지 접근방법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 네 가지 증명은 수형도의 성질로부터 유도된 재귀적 관계식을 이용한 케일리의 증명에서부터 특정한 수학적 대상과 수형도 사이의 일대일대응 관계에 주목하는 나머지 세 가지 증명으로 이루어진다. 특히, 마지막 증명은 순수한 수학적 작업이 다른 분야에 강력한 도구를 제공하는 전형적인 예를 보여준다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.677-686
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• 2006

본 논문에서는 생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능 조건을 함께 고려하여 열화되는 교량의 최적 유지관리 전략 수립을 위한 보다 실제적이고 현실적인 방법을 제안하였다. 교량의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 문제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자 알고리즘을 적용하였으며, 다중목적함수에 대한 최적의 균형 잡힌 유지관리 시나리오의 선정이 가능한 기법을 제안하였다. 최적 유지관리 시나리오는 부재수준뿐만 아니라 교량 시스템 수준에서도 생성 가능하도록 하였다. 실제 공용중인 교량에 적용하여 제안된 방법의 실 적용성을 검증하고 분석하였다. 제안된 방법은 기존의 유지관리방법의 한계를 극복하고, 실질적인 예방유지관리체계의 도입을 위한 교량 유지관리 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.443-448
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• 2013

개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.