• 한국통신학회논문지
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• 제31권11A호
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• pp.1037-1043
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• 2006

본 논문은 인터넷 상에서 동기화된 실시간 미디어 멀티캐스트 서비스에 적합한 오버레이 멀티캐스트 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 멀티캐스트 송신 단에서 각 종단 시스템 사이의 전송 지연에 대한 평균과 변이를 최소화하는 트리 구성을 찾는다. 그러나 위의 문제는 NP-완전하므로, 이러한 문제의 계산 복잡도를 낮추면서, 근사해를 찾기 위한 방법으로 OGA (Orthogonal Genetic Algorithm)을 이용하였다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 통기화된 실시간 미디어 데이터 전송을 위한 효과적인 트리를 구성한다는 것을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.169-175
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• 2021

로트 크기 문제(LSP)는 다항시간으로 최적 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전의 난제이다. LSP에 대해 다항시간으로 해를 구할 수 있는 W-W 알고리즘이 알려져 있지만, 이 알고리즘은 너무나 복잡하여 이해와 적용에 어려움이 있어 S-M의 휴리스틱 근사 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 LSP의 근사 해가 아닌 최적 해를 찾을 수 있는 간단한 공식을 가진 O(n)의 선형 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 t시점에서의 로트 크기(생산량) Xt∗은 비축 비가 절차 비를 초과하지 않는 t+k 시점을 결정하여 [t,t+k] 구간의 요구량 합으로 단순히 결정하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 찾았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.103-108
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• 2024

가꾸로 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 가능한 모든 경우수를 대입해 보는 전수탐색 법이나 선형계획법을 적용하고 있다. 본 논문은 박스 크기와 합 실마리에 따른 들어갈 수 없는 숫자들에 대한 규칙인 마법의 규칙을 찾아내었다. 마법의 규칙에 기반하여 빈 셀에 들어갈 수 없는 숫자들을 행과 열 합 실마리에 대한 박스에서 삭제하였다. 다음으로 합 실마리 값에 기반하여 박스에 들어갈 수 없는 숫자들을 삭제하였다. 최종적으로 단일 숫자만 존재하는 셀을 실마리로 확정하였다. 제안된 알고리즘을 7개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 모든 문제에 대해 해를 구할 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권10호
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• pp.66-74
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• 1999

이 논문에서는 잘 알려진 N-P complete 문제인 TSP를 풀수 있는 통계적 홉필드 신경망의 일반화된 모델을 제안한다. 정규화를 통한 형태의 목적함수를 가진 반 덴 바우트의 방법은 필요한 외란 효과를 다 고려하지 않은 심각한 단점이 있다. 제안된 모델에서는 향상된 목적함수가 사용되었고 반 덴 바우트가 고려한 2가지와 박찬익이 더 고려한 1가지를 포함하는 5가지의 외란 효과와 외란 효과들의 비를 이용하는 방법을 제안한다. 임의로 만든 10개 도시의 시뮬레이션을 통해 제안한 모델이 100가지의 경우에서 90가지가 최적이나 거의 최적에 도달함을 보여준다. (오차 5% 이내로) 30개와 50개 도시의 큰 규모의 TSP에 대해 좋은 결과를 얻었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제6권4호
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• pp.331-342
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• 2004

We study the problem of controlling data overhead of mesh-based multicast ad hoc routing protocols by adaptively adding redundancy to the minimal data overhead multicast mesh as required by the network conditions. We show that the computation of the minimal data overhead multicast mesh is NP-complete, and we propose an heuristic approximation algorithm inspired on epidemic algorithms. In addition, we propose a mobility-aware and adaptive mesh construction algorithm based on a probabilistic path selection being able to adapt the reliability of the multicast mesh to the mobility of the network. Our simulation results show that the proposed approach, when implemented into ODMRP, is able to offer similar performance results and a lower average latency while reducing data overhead between 25 to 50% compared to the original ODMRP.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제29권2호
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• pp.61-80
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• 2003

A fire sequencing problem is considered. Fire sequencing problem is a kind of scheduling problem that seeks to minimize the overall time span under a result of weapon­target allocation problem. The assigned weapons should impact a target simultaneously and a weapon cannot transfer the firing against another target before all planned rounds are consumed. The computational complexity of the fire sequencing problem is strongly NP­complete even if the number of weapons is two, so it is difficult to get the optimal solution in a reasonable time by the mathematical programming approach. Therefore, a genetic algorithm is adopted as a solution method, in which the representation of the solution, crossover and mutation strategies are applied on a specific condition. Computational results using randomly generated data are presented. We compared the solutions given by CPLEX and the genetic algorithm. Above $7(weapon){\times}15(target)$ size problems, CPLEX could not solve the problem even if we take enough time to solve the problem since the required memory size increases dramatically as the number of nodes expands. On the other hand, genetic algorithm approach solves all experimental problems very quickly and gives good solution quality.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.370-372
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• 2005

무선 매쉬 네트워크에서의 액세스 포인트의 배치는 예상 가입자의 위치와 서비스 공급자의 위치, 액세스 포인트의 수를 모두 고려해야 하는 NP-complete 문제이나, 효율과 비용의 측면에서 간과할 수 없는 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대규모 매쉬 네트워크의 효율적인 배치를 위해, 유전 알고리즘을 사용하여 최소한의 액세스 포인트를 사용하여 최대한의 가입자를 수용할 수 있는 무선 메쉬 네트워크의 배치 방안을 모색한다. 구현을 통한 성능평가 결과와 수치적 분석은 본 문제 공간에서의 유전 알고리즘의 효용성을 입증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.636-638
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• 1998

WDM망을 구성하는데 있어서 광학적 파장은 가장 중요한 자원의 하나이다. 그러나 주어진 통신 요구를 모두 수용하면서 동시에 최소한의 파장만을 사용하는 WDM망의 설계 문제는 이미 NP-complete 계열의 문제인 것으로 밝혀졌으며 많은 휴리스틱 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 임의의 물리적 망 위상(topology)과 완전 연결(full connection)형태의 통신 요구가 주어질 경우, 요구되는 파장 경로(Wavelength Path, lightpath)를 확립하기 위한 방법으로써 각 노드 사이의 최단 거리 경로를 기반으로 하여 탐색 공간을 만들고 구성된 탐색 공간 내에서 Branch-and-bound 탐색방식을 수행하는 파장 경로 설정 알고리즘을 제안한다. Branch-and-bound탐색방식은 초기에 좋은 bound조건을 가질 경우 주어진 시간 안에 보다 넓은 탐색 공간을 검색할 수 있으므로 최초의 탐색에서 가능한 좋은 성능의 파장 경로 설정을 발견할 수 있어야한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 최초의 탐색에서 발견한 파장 경로 설정과 구성된 탐색 공간내의 최적해를 얻고, cut-set를이용하여 요구 파장 개수의 하위 한계값을 계산한후, 이를 상호 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.9-16
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• 2017

The course timetabling problem is a problem assigning a set of subjects to the given classrooms and different timeslots, while satisfying various hard constraints and soft constraints. This problem is defined as a constraint satisfaction optimization problem and is known as an NP-complete problem. Various methods has been proposed such as integer programming, constraint programming and local search methods to solve a variety of course timetabling problems. In this paper, we propose an iterative improvement search method to solve the problem based on constraint programming. First, an initial solution satisfying all the hard constraints is obtained by constraint programming, and then the solution is repeatedly improved using constraint programming again by adding new constraints to improve the quality of the soft constraints. Through experimental results, we confirmed that the proposed method can find far better solutions in a shorter time than the manual method.

• 대한산업공학회지
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• 제23권4호
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• pp.709-717
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• 1997

For an undirected graph G=(V, E), the Rural Postman Problem (RPP) is a problem that finds a minimum cost tour that must pass edges in E'($\subseteq$ E) at least once. RPP, such as Traveling Salesman Problem (TSP), is known as an NP. Complete problem. In the previous study of RPP, he structure of the chromosome is constructed by E' and the direction of the edge. Hence, the larger the size of IE' I is, the larger the size of the chromosome and the size of the solution space are. In this paper, we transform the RPP into a Hamiltonian graph and use a genetic algorithm to solve the transformed problem using restructured chromosomes. In the simulations, we analyze our method and the previous study. From the simulation results, it is found that the results of the proposed method is better than those of the previous method and the proposed method also obtains the near optimal solution in earlier generations than the previous study.