• 제목/요약/키워드: Heuristic Function

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시간제약을 가진 다회방문 차량경로문제에 대한 휴리스틱 알고리즘 (A heuristic algorithm for the multi-trip vehicle routing problem with time windows)

  • 김미이;이영훈
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.1740-1745
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    • 2006
  • This paper is concerned with a novel heuristic algorithm for the multi-trip vehicle routing problem with time windows. The objective function is the minimization of total vehicle operating time, fixed cost of vehicle and the minimization of total lateness of customer. A mixed integer programming formulation and a heuristic algorithm for a practical use are suggested. A heuristic algorithm is constructed two phases such as clustering and routing. Clustering is progressed in order to assign appropriate vehicle to customer, and then vehicle trip and route are decided considering traveling distance and time window. It is shown that the suggested heuristic algorithm gives good solutions within a short computation time by experimental result.

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Nonholonomic 모바일 로봇의 A* 경로 계획을 위한 벡터장 기반 Heuristic 함수 제안 (Vector field-based Heuristic Function for A* Path Planning of Nonholonomic Mobile Robot)

  • 이광현;유지환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1305-1308
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    • 2015
  • 모바일 로봇의 경로 계획의 경우 주로 위치로 표현되는 2차원 공간 상에서 현재 위치에서 목표 위치까지 모바일 로봇이 도달하도록 경로를 계획한다. 그러나 nonholonomic 구조를 가지는 모바일 로봇의 경우 기구학적 제약에 의해 추종 불가능한 경로가 존재하게 된다. 또한 nonholonomic 모바일 로봇은 진행 방향을 포함한 3차원 공간 상에서의 경로 계획이 이루어져야 한다. 모바일 로봇의 경로 계획 알고리즘으로는 A* 경로 계획 알고리즘이 주로 사용되는데, A* 경로 계획 알고리즘은 경로 계획 시 현재 위치에서부터 노드를 확장시켜 가며 경로를 탐색한다. 이 때 각 노드로부터 목표 위치까지의 비용을 계산하기 위해 heuristic 함수가 사용된다. 기존의 A* 경로 계획 알고리즘의 경우 Euclidean 거리에 기반한 heuristic 함수가 사용되었으나, 이 경우 모바일 로봇의 진행 방향은 고려하지 않아, 로봇의 목표 위치에 도말만 할 뿐 목표 방향으로의 도달은 보장 할 수 없다. 본 논문에서는, A* 경로 계획 알고리즘을 통해 nonholonomic 모바일 로봇이 목표 위치에 목표 방향에 맞추어 도달할 수 있도록 경로 생성이 이루어지는 heuristic 함수를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.

휴리스틱 탐색 기법을 이용한 네스팅 전문가 시스템 (Nesting Expert System using Heuristic Search)

  • 신동목
    • 한국해양공학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.8-14
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    • 2012
  • Two dimensional nesting is a common problem in industries such as the shipbuilding, automotive, clothing, shoe-making, and furniture industries, in which various parts are cut off from stock or packed in a flat space while minimizing waste or unoccupied space. Nesting is known as an NP-complete problem, which has a solution time proportional to the superpolynomial of the input size. It becomes practically impossible to find an optimal solution using algorithmic methods as the number of shapes to nest increases. Therefore, heuristic methods are commonly used to solve nesting problems. This paper presents an expert system that uses a heuristic search method based on an evaluation function for nesting problems, in which parts and stock are represented by pixels. The system is developed in CLIPS, an expert system shell, and is applied to four different kinds of example problems to verify its applicability in practical problems.

이종병렬기계로 구성된 변압기 권선공정의 생산일정계획 (A Heuristic Scheduling Algorithm for Transformer Winding Process with Non-identical Parallel Machines)

  • 박창권;장길상;이동현
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.35-41
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    • 2003
  • This paper proposes a heuristic scheduling algorithm to satisfy the customer's due date in the production process under make to order environment. The goal is to achieve the machine scheduling in the transformer winding process, in which consists of parallel machines with different machine performances. The winding is important production process in the transformer manufacturing company. The efficiency of the winding machines is different according to the voltage capacity and the winding type. This paper introduces a heuristic approach in the transformer winding process where the objective function is to minimize the total tardiness of jobs over due dates. The numerical experiment is illustrated to evaluate the performance.

휴리스틱 및 기계 학습을 응용한 엔진 모델의 보정 (ICALIB: A Heuristic and Machine Learning Approach to Engine Model Calibration)

  • Kwang Ryel Ryu
    • 전자공학회논문지B
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    • 제30B권11호
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    • pp.84-92
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    • 1993
  • Calibration of Engine models is a painstaking process but very important for successful application to automotive industry problems. A combined heuristic and machine learning approach has therefore been adopted to improve the efficiency of model calibration. We developed an intelligent calibration program called ICALIB. It has been used on a daily basis for engine model applications, and has reduced the time required for model calibrations from many hours to a few minutes on average. In this paper, we describe the heuristic control strategies employed in ICALIB such as a hill-climbing search based on a state distance estimation function, incremental problem solution refinement by using a dynamic tolerance window, and calibration target parameter ordering for guiding the search. In addition, we present the application of amachine learning program called GID3*for automatic acquisition of heuristic rules for ordering target parameters.

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휴리스틱 탐색전략을 이용한 배전계통 계획의 급전선 최적 경로 선정 (Optimal Feeder Routing for Distribution System Planning Using a Heuristic Strategy)

  • 최남진;김병섭;신중린
    • 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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    • 제49권11호
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    • pp.566-574
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    • 2000
  • This paper propose a heuristic algorithm based on the Branch-Exchange (BE) method to solve Optimal feeder Routing(OFR) problem for the distribution system planning. The cost function of the OFR problem is consisted of the investment cost representing the feeder installation and the system operation cost representing the system power loss. We propose a properly designed heuristic strategy, which can handle the horizon-year expansion planning problem of power distribution network. We also used the loop selection method which can define the maximum loss reduction in the network to reduce calculation time, and proposed a new index of power loss which is designed to estimate the power loss reduction in the BE. The proposed index, can be considered with both sides, the low voltage side and voltage side branch connected with tie one. The performances of the proposed algorithms and loss index were shown with 32, 69 example bus system.

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Total Tardiness 기준하(基準下)에서의 m- machine Flowshop Scheduling을 위한 발견적(發見的) 기법(技法)에 관한 연구(硏究) (A heuristic m-machine flowshop scheduling method under the total tardiness criterion)

  • 최용선;이성수;김성희
    • 대한산업공학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.91-104
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    • 1992
  • Flowshop scheduling problem is known to be NP-complete. Since the optimization apporach like branch-and-bound is limited by exponentially growing computation time, many heuristic methods have been developed. Total tardiness is one of the criteria that the researchers have recently considered in flowshop scheduling. There, however, are few literatures which studied the general (m machine)-flowshop scheduling under the total tardiness criterion. In this paper, a heuristic scheduling method to minimize total tardiness at the (m machine, n job)-flowshop is presented. A heuristic value function is proposed to be used as a dispatching criterion in initial schedule generation. And the schedule improving procedure, by pairwise interchange of tardy job with the job right ahead of it, is introduced. Illustrative examles and simulated results are presented.

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다수차고지와 예약시간 위반을 고려한 교통약자 차량 서비스에 대한 연구 (A Study for Solving Multi-Depot Dial-a-Ride Problem Considering Soft Time Window)

  • 김태형;박범진;강원의
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.70-77
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    • 2012
  • 교통약자들을 위한 차량서비스는 dial-a-ride, demand responsive 또는 paratransit으로 불리며 미국과 유럽에서 널리 제공되고 있는 대중교통의 하나이다. 본 연구는 이러한 교통약자 차량서비스의 배차와 차량경로문제에 관한 것으로 다수차고지와 예약시간 위반을 고려한다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 제안된 clustering first-routing second에 기초한 휴리스틱 알고리즘을 실제 큰 규모의 교통약자 차량서비스에 적용하였다. 사례연구로서 Maryland Transit Administration (MTA)의 교통약자 차량서비스를 소개하고 실제 MTA의 운영결과와 제안된 휴리스틱 알고리즘의 결과를 비교하였다. 제안된 모형의 목적함수는 서비스제공자의 비용과 고객들의 불편비용으로 이루어진 전체비용을 최소화하는 것이다. 실제 MTA의 운영자료에 차량대기시간, 서비스지연시간과 초과승차시간에 대한 정보가 없는 관계로 비교를 위해서 clustering first-routing second에 기초한 휴리스틱 알고리즘의 목적함수 값은 차량의 대기비용, 고객들의 서비스지연비용과 초과 승차시간 비용를 포함하지 않는다. MTA의 실제운영에 의한 목적함수 값보다 HCR의 목적함수 값이 보다 나은 것으로 나타났으며 이 결과는 본 연구에서 제안된 휴리스틱 방법이 실제운영을 보다 효율적으로 바꿀 수 있음을 보여준다.

퍼지관계곱을 이용한 수중운동체의 고수준 자율항행기법 (High-level Autonomous Navigation Technique of AUV using Fuzzy Relational Products)

  • 이영일;김용기
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권1_2호
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    • pp.91-97
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    • 2002
  • 본 논문에서는 자율수중운동체(AUVs, Autonomous Underwater Vehicles)의 실시간 충돌회피를 위한 휴리스틱 탐색기법을 논한다. 퍼지관계곱(fuzzy relational products)은 항행 환경에서 발생하는 장애물과 다음으로 이동 가능한 후보노드들과의 관계를 분석, 종합하는 수학적 도구로 사용된다. 본 논문은 영역전문가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수(evaluation function)를 고안하며 지능항행시스템의 상세경로설정(local path-planning)에 퍼지관계곱을 적용하여 보다 개선된 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안된 탐색기법의 성능검증을 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization) 정도, 그리고 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^{*}$ 탐색기법과 비교한다.

동적 시간제어에 기반한 실시간 탐색 알고리즘에 관한 연구 (A Study on the Real - time Search Algorithm based on Dynamic Time Control)

  • 안종일;정태충
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권10호
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    • pp.2470-2476
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    • 1997
  • 본 연구에서는 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘을 개발하고 이것을 기존의 mini-min lookahead 알고리즘과 비교하였다. 많은 실시간 휴리스틱 탐색의 접근 방법에서 종종 전체 문제를 몇 개의 부 문제로 문제를 분할한다. 본 연구에서는 분할된 부 문제에서 마감시간을 적용할 뿐만 아니라 전체 해를 구하는데 있어서도 마감시간을 적용하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘으로 제안된 $RTA^{\ast}$, SARTS, DYNORA 등의 알고리즘들은 탐색에 필요한 시간의 예측을 휴리스틱 평가 함수로부터 얻기 때문에 휴리스틱 평가의 정확도가 그 알고리즘의 성능을 보장하게 된다. 그러나 실세계의 문제에서 정확한 휴리스틱 평가 함수를 구하는 것은 매우 어려운 일이므로 부 문제 공간에서의 탐색 상황을 반영한 마감시간을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 동적 마감시간 전략인 cut-off 방법을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.

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