• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권12C호
• /
• pp.1082-1087
• /
• 2008

MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제11권4호
• /
• pp.310-330
• /
• 2012

Scheduling is an important tool for a manufacturing system, where it can have a major impact on the productivity of a production process. In manufacturing systems, the purpose of scheduling is to minimize the production time and costs, by assigning a production facility when to make, with which staff, and on which equipment. Production scheduling aims to maximize the efficiency of the operation and reduce the costs. In order to find an optimal solution to manufacturing scheduling problems, it attempts to solve complex combinatorial optimization problems. Unfortunately, most of them fall into the class of NP-hard combinatorial problems. Genetic algorithm (GA) is one of the generic population-based metaheuristic optimization algorithms and the best one for finding a satisfactory solution in an acceptable time for the NP-hard scheduling problems. GA is the most popular type of evolutionary algorithm. In this survey paper, we address firstly multiobjective hybrid GA combined with adaptive fuzzy logic controller which gives fitness assignment mechanism and performance measures for solving multiple objective optimization problems, and four crucial issues in the manufacturing scheduling including a mathematical model, GA-based solution method and case study in flexible job-shop scheduling problem (fJSP), automatic guided vehicle (AGV) dispatching models in flexible manufacturing system (FMS) combined with priority-based GA, recent advanced planning and scheduling (APS) models and integrated systems for manufacturing.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권8호
• /
• pp.1843-1849
• /
• 2009

실시간 3D 그래픽에서 렌더링 성능을 향상시키는 기법 중 하나로 파이프라인 최적화가 있다. 파이프라인 최적화는 버퍼 재 정렬 문제로 볼 수 있다. 그러나 이는 NP-hard이다. 따라서 최적의 해를 근사하며 실시간 3D 그래픽에 적합한 알고리즘 개발이 필요하다. 본 논문은 이를 위해 실시간 3D 그래픽의 렌더링 상태 변화 비용의 패턴을 분석하였다. 그리고 분석된 패턴을 기반으로 렌더링 상태 변화 비용이 큰 것에 대하여 우선적으로 정렬하는 알고리즘을 제시한다. 제안 기법의 우수함을 보이기 위해, 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘과 성능을 평가한다. 제안 방법은 상태비용을 정렬하지 않는 알고리즘에 비해 약 2.5배-4배 정도 비용이 감소되며. 특정 렌더링 상태의 변화 비용이 크게 증가할수록 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제3권6호
• /
• pp.173-178
• /
• 2014

제시된 스케줄링 기법은 병렬처리 기법을 활용하여 실시간 작업들의 데드라인 제약과 결함 포용 제약을 만족하면서 멀티코어 프로세서의 에너지 소모 효율성을 향상시켰다. 최소 에너지 소모량 스케줄을 찾는 것은 NP-hard 문제이므로, 제시된 기법은 다항식의 시간 내에 최소 에너지 소모량에 근접하는 스케줄을 찾는다. 제시된 기법은 연관된 최신 기법과 비교하여 높은 병렬처리 속도는 물론 낮은 병렬처리 속도에서도 에너지 소모량이 현격하게 낮았으며, 에너지 소모량을 최대 86% 줄였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.221-227
• /
• 2019

무기 목표물 배정 문제는 지금까지 다항시간 알고리즘이 제안되지 않는 NP-hard 문제로 알려져 왔다. 그럼에도 불구하고, 본 문제에 대해 가능한 모든 경우수를 검증하는 Brute-Force 법이나 분기한정법으로 최적 해를 구하거나 유전자 알고리즘, 입자군 최적화 등의 인공지능 방법으로 근사 해를 구하는 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 단지 무기의 총 대수 k, 무기 종류 수 m, 목표물 개수 n에 대해 O(mn)을 k회 수행하는 O(kmn) 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Brute-Force 법에 비해 수행횟수를 최소화 시킬 뿐 아니라 최적해도 구하는 장점을 갖고 있다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.61-69
• /
• 2022

다수 에이전트 시스템(Multi-agent system)은 에이전트 각자의 결정으로 최상의 조직화 된 결정을 달성하는 것을 목표로 하는 시스템으로 본 논문에서는 다수 에이전트-다수 작업의 할당 문제를 제시한다. 본 문제는 각 에이전트가 하나의 작업에 할당이 되어 수행하고, 작업 수행에 대한 작업 완료 확률(completion probability)이 있으며 모든 작업의 수행 확률을 최대화하는 할당을 결정한다. 비선형(non-linearity)의 목적함수와 조합 최적화(combinatorial optimization)로 표현되는 본 문제는 NP-hard로, 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론 제시가 필요하다. 본 연구에서는 한계 이익(marginal gain)의 감소를 의미하는 하위모듈성(submodularity)을 활용한 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제안하고, 확장성(scalability)과 강건성(robustness) 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.37-45
• /
• 2022

본 논문에서는 대표적인 조합 최적화(combinatorial optimization) 문제인 다수 에이전트-다수 작업 할당 문제를 제시한다. 할당 문제의 목적은 각 작업의 달성률(achievement rate)의 합을 최대로 하는 에이전트-작업 할당을 결정하는 것이다. 달성률은 각 작업의 할당된 에이전트의 수에 따라 아래 오목 증가(concave down increasing)형태로 다루어지며, 본 할당 문제는 비선형(non-linearity)의 목적함수를 갖는 NP-난해(NP-hard) 문제로 표현된다. 본 논문에서는 할당 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론으로 혼합 교차-엔트로피 알고리즘(hybrid cross-entropy algorithm)을 제안한다. 일반적인 교차-엔트로피 알고리즘은 문제 상황에 따라 느린 매개변수 업데이트 속도와 조기수렴(premature convergence)이 발생할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 문제 해결 방법론은 이러한 단점의 발생 확률을 낮추도록 설계되었으며, 실험적으로도 우수한 성능을 보이는 알고리즘임을 수치실험을 통해 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.27-34
• /
• 2023

최상의 에이전트-작업 할당을 결정하는 문제는 조합 최적화(combinatorial optimization)의 대표적인 문제이자 NP-난해(NP-hard)임이 알려져 있다. 본 연구에서는 에이전트와 작업의 할당 시 결정되는 작업 수행 확률(completion probability)이 불확실한 상황에서의 문제를 다룬다. 에이전트나 작업 내부의 요인 혹은 시스템 외적인 요소로 인한 작업 수행 확률은 고정적이기보다 불확실성을 갖는 것이 일반적이다. 불확실성을 고려하지 않은 할당 결정은 변동성이 있는 현실 상황에서 효과적이지 않은 결정이 될 수 있다. 작업 수행 확률의 불확실성을 수학적으로 반영하기 위해 본 연 구에서는 추계적 계획법(stochastic programming)을 활용한 수리 모형을 제시한다. 본 연구에서는 효율적으로 문제를 풀기 위해 표본 평균 근사법(sample average approximation)을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 문제 해결 방법론을 이용해 효과적인 할당 결정과 상한값과 하한값을 구할 수 있고, 결과의 성능을 확인하기 위해 최적 격차(optimality gap)와 분산을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 알고리즘으로 구한 할당 결정의 우수성 및 강건성을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.67-75
• /
• 2023

본 논문에서는 도시 내 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 새로운 혁신 기술 중 하나인 에어 택시 운영에 관한 연구를 다룬다. 성공적인 기술 도입과 합리적인 운영을 위해 초기에 고려해야 할 문제 중 하나인 수직이착륙장(vertiport) 위치 결정 문제를 다룬다. 교통수단 이용에 따른 비용과 이동시간을 고려하여 각 경로에서의 교통수단 예측 수요 확률을 이산 선택 모형을 활용하여 구하고, 이를 반영하여 에어 택시 이용률의 최대화를 목적으로 하는 수리적 모형을 제안한다. 본 수리적 모형은 NP-난해(NP-hard) 문제로, 위치 결정 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결방법론이 필요하다. 단순히 최적화 모형을 제안한 기존 연구와 달리 본 연구에서는 교차-엔트로피 알고리즘(cross-entropy algorithm)을 활용한 문제 해결 방법론을 제안하고, 수치 실험을 통해 알고리즘의 효과성과 효율성을 확인한다. 문제 해결 방법론의 학술적 우수성 외에도, 실제 데이터 및 에어 택시 활용 계획을 고려한 의사결정의 제시는 실무적인 활용 가능성을 높일 수 있음을 시사한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.67-76
• /
• 2024

본 연구에서는 다중 에이전트를 이용한 타깃 감지 문제를 다루는데, 특히 이동식 에이전트를 활용한 감지 문제는 경로 계획에 대한 전략이 추가로 필요하다. 문제의 목표는 특정 기간 내 감지 프로세스를 통해 총 효용을 극대화할 수 있는 각 에이전트의 경로를 찾는 것인데, 시간에 따라 타깃의 사건 발생 확률이 변하도록 하는 포아송 프로세스(Poisson process) 기반의 확률적 프로세스(stochastic process)를 고려하여 현실적인 효용 값을 반영한다. 본 감지 문제의 목적함수는 비선형(non-linearity)이고, NP-난해(NP-hard) 문제로 표현된다. 효율적인 계산 시간 내에 효과적인 해를 찾기 위해, 본 연구에서는 하위모듈성(submodularity)의 특성을 갖는 목적함수임을 증명하고, 이를 활용해 비교적 낮은 계산 시간으로 합리적인 전략을 얻기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 해의 성능과 적절한 계산 시간 내에 해를 도출할 수 있다는 측면에서 우수한 알고리즘임을 이론 및 실험적으로 제시한다.