• Title/Summary/Keyword: Iterated local search

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Perturbation Using Out-of-Kilter Arc of the Asymmetric Traveling Salesman Problem (비대칭 외판원문제에서 Out-of-Kilter호를 이용한 Perturbation)

  • Kwon Sang Ho
    • Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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    • v.30 no.2
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    • pp.157-167
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    • 2005
  • This paper presents a new perturbation technique for developing efficient iterated local search procedures for the asymmetric traveling salesman problem(ATSP). This perturbation technique uses global information on ATSP instances to speed-up computation and to improve the quality of the tours found by heuristic method. The main idea is to escape from a local optima by introducing perturbations on the out-of-kilter arcs in the problem instance. For a local search heuristic, we use the Kwon which finds optimum or near-optimum solutions by applying the out-of-kilter algorithm to the ATSP. The performance of our algorithm has been tested and compared with known method perturbing on randomly chosen arcs. A number of experiments has been executed both on the well-known TSPLIB instances for which the optimal tour length is known, and on randomly generated Instances. for 27 TSPLIB instances, the presented algorithm has found optimal tours on all instances. And it has effectively found tours near AP lower bound on randomly generated instances.

Combinatorial particle swarm optimization for solving blocking flowshop scheduling problem

  • Eddaly, Mansour;Jarboui, Bassem;Siarry, Patrick
    • Journal of Computational Design and Engineering
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    • v.3 no.4
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    • pp.295-311
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    • 2016
  • This paper addresses to the flowshop scheduling problem with blocking constraints. The objective is to minimize the makespan criterion. We propose a hybrid combinatorial particle swarm optimization algorithm (HCPSO) as a resolution technique for solving this problem. At the initialization, different priority rules are exploited. Experimental study and statistical analysis were performed to select the most adapted one for this problem. Then, the swarm behavior is tested for solving a combinatorial optimization problem such as a sequencing problem under constraints. Finally, an iterated local search algorithm based on probabilistic perturbation is sequentially introduced to the particle swarm optimization algorithm for improving the quality of solution. The computational results show that our approach is able to improve several best known solutions of the literature. In fact, 76 solutions among 120 were improved. Moreover, HCPSO outperforms the compared methods in terms of quality of solutions in short time requirements. Also, the performance of the proposed approach is evaluated according to a real-world industrial problem.

Storage Space Page Grouping in a Distributed Local File System on Desktop Systems to Optimize File Availability (데스크탑 시스템을 이용한 분산 지역 파일 시스템에서의 파일 가용도 최적화를 위한 저장 공간 페이지 배치 기법)

  • 김준우;신현식;장래혁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10c
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    • pp.856-858
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    • 2001
  • 분산 파일 시스템에서 파일을 복제하는 목적의 하나는 파일의 가용성을 높이는 것이다 서버들로 이루어진 시스템에서 가용도 문제는 주로 오류 상황이 대상이다 반면에 데스크탑으로 구성된 경우 각각이 상대적으로 가용도가 낮고 그 편차도 커서 파일의 가용도를 최적화 하도록 복제본을 저장하는 것이 기본적인 문제가 된다. 파일 단위 복제 기법에서는 파일 수가 참여 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하고 파일 배치 때마다 가용도 최적화를 수행해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 저장 공간 단위 복제 기법을 제안한다. 데스크탑 시스템의 저 장롱간을 고정 크기의 페이지들로 나누고 이들을 조합해서 일정한 가용도를 가지는 페이지 그룹을 형성한다. 파일들은 이 페이지 그룹에 저장된다. 페이지의 개수가 파일 수가 아닌 시스템 수에 의존하고, 파일 배치 시점과 무관하게 페이지 그룹을 만들 수 있는 장점이 있다. 최종 가용도를 높이고 연산 시간을 줄이기 위해 ILS(Iterated Local Search )방법을 이용만 탐색을 수행한다.

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