• 한국경영과학회지
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• 제17권1호
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• pp.31-41
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• 1992

An extension of generalized linear multiple choice knapsack problem [1] is presented and an algorithm of order 0([n .n$_{max}$]$_{2}$) is developed by exploiting its extended properties, where n and n$_{max}$ denote the total number of variables and the cardinality of the largest multiple choice set, respectively. A numerical example is presented and computational aspects are discussed.sed.

• 대한산업공학회지
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• 제22권3호
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• pp.365-375
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• 1996

We consider an extension of the multiple choice linear knapsack problem and develop a fast algorithm of order $O(r_{max}n^2)$ by exploiting some new properties, where $r_{max}$ is the largest multiple choice number and n is the total number of variables. The proposed algorithm has convenient structures for the post-optimization in changes of the right-hand-side and multiple choice numbers. A numerical example is presented.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권45호
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• pp.291-299
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• 1998

We present a variant for the generalized continuous multiple-choice knapsack problem[1], which additionally has the well-known generalized lower bound constraints. The presented problem is characterized by some variables which only belong to the simple upper bound constraints and the others which are partitioned into both the continuous multiple-choice constraints and the generalized lower bound constraints. By exploiting some extended structural properties, an efficient algorithm of order Ο($n^2$1og n) is developed, where n is the total number of variables. A numerical example is presented.

• 산업경영시스템학회지
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• 제7권10호
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• pp.29-33
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• 1984

Many methods have been developed to get a good Computation steps. I think that almost methods of them have been solved by using a theory of [Vj]. But I have thought that it Can be solved by an other method. This method is a way to get a Computations steps by using [Aj] instead of [Vj]. It requires less Computation time than [Vj]. So I think that method is an efficient Algorithm about "the Development of Algorithm method for the 0 - 1 Knapsack problem."

• 대한산업공학회지
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• 제9권1호
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• pp.3-6
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• 1983

The objective of this paper is to present a new method for the multi-dimensional Knapsack problem. Toyoda method and Loulou and Michaelides method are well known for this problem. The new method introduces a new penalty factor for fast convergence and a branching technique for accurate solutions. The method is tested at IBM370 and shows that the method is slower than Toyoda method, but more accurate than other two methods.

• 대한산업공학회지
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• 제21권4호
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• pp.519-527
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• 1995

By finding some new properties, we develop an O($r_{max}n^2$) algorithm for the generalized multiple choice linear knapsack problem where $r_{max}$ is the largest multiple choice number and n is the total number of variables. The proposed algorithm can easily be embedded in a branch-and-bound procedure due to its convenient structure for the post-optimization in changes of the right-hand-side and multiple choice numbers. A numerical example is presented.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.173-176
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• 2014

구동에 필요한 다수의 Virtual Machine을 물리적 서버 안에 Consolidation하게 구성하면, 물리적 서버의 개수를 최소화시켜 에너지 소모를 줄일 수 있다. 이 논문에서는, 하드웨어 요구량에 따른 Virtual Machine Consolidation과 시간 패턴에 따른 Virtual Machine Consolidation을 Energy Saving 관점으로 비교하고, 에너지 효율적인 Virtual Machine Consolidation 알고리즘을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권4호
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• pp.327-338
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• 2013

IT프로젝트를 수행하는 기업은 정해진 예산범위 내에서 투자계획을 수립하고 실행하게 된다. 이 과정에서 IT프로젝트를 효과적, 효율적으로 선정하는 문제는 기업경쟁력과 직결되는 중요한 요소이다. 그동안 IT프로젝트의 선정을 위한 다양한 모형이 개발되었으나 예산제약을 고려한 효과적 프로젝트 선정에 대한 연구는 보고되지 않고 있다. 본 연구에서는 예산 제약을 고려하여 효과적으로 IT프로젝트를 선정하는 기법을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 모델(AHP-K)에서는 AHP(Analytic Hierarchy Process : 계층분석법) 기법을 적용하여 평가 항목의 가중치와 프로젝트 후보군의 가중치를 산정한 후 배낭문제(Knapsack Problem)를 적용하여 예산 범위 내에서 프로젝트 효용을 최대화하는 선정안을 도출한다. 실제 적용단계에서 고려하는 대안이 많거나 신규대안이 추가되는 경우 쌍대비교의 수행이 어려운 점을 감안하여 대안 비교 단계에서 절대평가법을 적용하였다. 본 연구에서는 제시된 모델을 실제 사례에 적용하여 기존 AHP 모형과 비교 분석함으로써 효과성을 검증하였다.

• 정보학연구
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• 제5권4호
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• pp.129-137
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• 2002

본 논문에서는 컴퓨터 통신 네트워크의 데이터 안전을 위해서 다항식을 인수분해 하는 데 어려움이 있는 공개키 다항식 배낭 암호시스템 알고리즘을 제안하였다. 제안된 공개키 다항식 배낭 암호시스템은 먼저, 초증가 벡터 P를 변환하여 다항식 벡터 Q(x,y,z)를 형성하고, 다항식 g(x,y,z)를 선택한다. 이러한 두개의 다항식 Q(x,y,z)와 g(x,y,z)를 공개키로 한다. 공개키 다항식 Q(x,y,z), g(x,y,z)와 난수 $\alpha$를 사용하여 평문을 암호화하여 암호문 R(x,y,z)을 수신자에게 보낸다. 수신자는 암호문 R(x,y,z)을 g(x,y,z)=0의 근, x, y와 z 그리고 비밀키 벡터의 초증가성을 사용하여 평문을 구하게 된다. 따라서 해독과정에서 3변수 다항식 g(x,y,z)=0의 인수분해의 어려움 때문에 안전성을 갖는 공개키 다항식 배낭 암호시스템으로 된다. 제안된 공개키 다항식 배낭 암호시스템의 타당성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.71-77
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• 2019

본 연구에서는 다중 선택 배낭 모형의 최적해를 찾는 해법을 제시하고자 한다. 다중 선택은 동일한 집단에 소속된 구성원들이 동시에 선택되거나 동시에 배제되는 상황에서 관찰된다. 각 집단 간 관련성의 측정치인 오목 함수가 의사결정기준으로 설정되었다. 다중 선택은 비선형 제약식으로 모형화 되는데 일반 배낭 제약식으로 변환될 수 있다. 따라서 최적 해법 개발을 위해 오목함수 최소화 문제와 배낭 문제의 일반적인 해법들에서 채택하고 있는 분지 한계 접근법을 이용하였다. 단체상에서 오목함수를 가장 근접하게 하한추정하는 함수가 1차식이라는 사실이 한계 전략의 이론적 토대가 된다. 또한 하위 단계에서도 1차식 목적함수가 유일하게 결정되도록, 후보 단체를 두 개의 초평면에 투사시킴으로써 1차원 낮은 두 개의 하위 단체로 분할하는 방법이 분지 전략의 핵심이다. 앞으로 본 연구의 결과는 다양한 형태의 배낭 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.