본 논문은 지금까지 NP-완전인 난제로 알려진 정점 색칠 문제를 선형시간 복잡도로 해결한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프 G=(V,E)의 최소 채색수 ${\chi}(G)$=k를 결정하기 위해 사전에 k값을 알지 못한다는 가정에 기반하고 있다. 단지 주어진 그래프를 독립집합 $\overline{C}$와 정점 피복 집합 C로 정확히 양분하여 $\overline{C}$에 색을 배정하는 방법을 적용하였다. 독립집합 $\overline{C}$의 원소는 ${\delta}(G)$인 정점 ${\upsilon}$가, C의 원소는 정점 ${\upsilon}$의 인접 정점들 u가배정된다. 축소된 그래프 C는 다시 $\overline{C}$와 C로 양분되며, 이 과정을 C의 간선이 없을 때까지 수행한다. 26개의 다양한 그래프를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 정점 ${\upsilon}$를 선택하는 횟수는 정점의 수 n보다 작은 값을 나타내었으며, ${\chi}(G)$=k를 찾는데 성공하였다.
도로교통망과 대중교통망에서 요금을 부과하는 기본방식은 진입-진출요금체계이다. 진입-진출요금체계는 HI-PASS 및 대중교통카드를 이용하는 단말기를 통과하는 방식으로 적용된다. 한편 진입-진출요금을 고려해서 경로를 탐색하는 문제는 경로의 열거를 포함하는 비가산성문제를 포함하고 있다. 이는 모든 경로를 열거해서 최적해를 도출하는 NP-완전문제로 알려져 있다. 지금까지 진입-진출요금에 대한 해법은 도로망을 대상으로 네트워크를 변형하는 기법이 제안되었으며 교통카드가 일반화된 대중교통망과 같이 환승, 다수단, 복수단말기와 같이 네트워크확장이 요구되는 상황에서는 검토되지 않았다. 본 연구는 교통카드단말기로 구성된 대중교통망에 대하여 링크표지를 도입해서 네트워크확장을 우회하면서 One-to-One K-경로탐색을 통해 경로를 열거함으로서 최적해를 선정하는 방안을 마련하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비교적 적은 경로집합을 구성하기 때문에 컴퓨팅 파워의 부담없이 최적해를 도출하는 것이 가능하며, 경로간 민감도를 비교하기 용이한 측면에서 보다 일반화된 최적경로해법으로 활용이 가능하다.
본 논문은 NP-완전 문제로 분류된 기업 세금 구조 최적화 문제를 O(n2)의 다항시간으로 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 목적지(T)인 본사 노드를 레벨 1으로, 세금코드 범주 Te=1, 4, 3, 2의 노드들을 레벨 2,3,4,5 순서로 배치하였다. 원천(S)-목적지(T)의 최대세금감면 경로를 찾기 위해, 첫 번째로 노드 u에서 v 노드로 송금 시 u 관점에서 부과되는 유출 과세(rw(u, v))를 최소화시키는 방법으로 minrw(u, v)의 호를 연결하였다. 이 결과 모든 S로부터 T까지의 신장트리를 구성하여 초기 실현 가능 해를 구하였다. 다음으로, v 관점에서 자국에 유입되는 이익금에 대한 외국 소득세(rfi)를 최소화시키는 minrfi(u, v)의 대체 경로를 찾아 두 경로 중 최대 세금감면 경로를 선정하였다. 제안된 휴리스틱 알고리즘을 10개의 벤치마킹 데이터에 적용한 결과 선형계획법이나 메타휴리스틱의 일종인 Tabu 탐색 법에 비해 보다 최적의 결과를 얻었다.
본 논문은 NP-완전으로 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 알려져 있지 않은 절단 폭 최소화 문제에 대해 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 주어진 그래프 G=(V,E),m=|V|, n=|E| 에 대한 최소 절단 폭 CWf(G)=max𝜈∈VCWf(𝜈)를 찾기 위해 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 최대차수 정점 𝜈i를 기준으로 NG[𝜈i] 정점들을 𝜈i를 통과하는 간선수가 최소가 되도록 양분하는 열 절단면을 찾고, 좌·우의 NG[𝜈i]들 간의 통과 간선수가 최소가 되는 행 절단면으로 분할하였다. 두 번째로, 각 부 그래프 내부의 정점들을 선형으로 연결하고, 부 그래프들 간 간선을 연결하여 하나의 선형 배열을 만들었다. 마지막으로, 정점을 이동시켜 최소 절단폭을 갖는 최적화 과정을 수행하였다. 다양한 그래프들을 대상으로 실험한 결과, 수행 복잡도가 O(n2)인 제안된 알고리즘을 모든 데이터들에 대해 최적 해를 찾을 수 있었다.
본 화상 회의, 인터넷 방송 등의 실시간 응용 시스템을 위해 오버레이 멀티캐스트 트리가 충족 시켜야 하는 조건은 크게 두 가지이다. 첫 번째는 호스트, 즉 트리 상의 노드의 차수가 적절한 상한이어야 한다는 것이고 두 번째 조건은, 멀티캐스트 트리의 지름, 즉 트리 상의 경로 거리로 볼 때 가장 먼 두 사용자 간의 거리가 작아야 한다는 것이다. 각 노드의 차수가 상한을 가지고 있을 때 지름이 최소인 트리를 구성하는 문제는 NP-complete 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 Dijkstra 알고리즘의 Cost값을 트리를 구성하는 노드들의 가용대역폭, Delay를 체크한 후, 제안하는 Score Function을 적용하여 계산한다. 그리고 그 값을 Dijkstra 알고리즘에 적용하여 트리를 구성하고 시뮬레이션을 통해 성능평가를 하였다.
The protein side-chain packing problem (SCPP) is known to be NP-complete. Various graph theoretic based side-chain packing algorithms have been proposed. However as the size of the protein becomes larger, the sampling space increases exponentially. Hence, one approach to cope with the time complexity is to decompose the graph of the protein into smaller subgraphs. Some existing approaches decompose the graph into biconnected components at an articulation point (resulting in an at-most 21-residue subgraph) or solve the SCPP by tree decomposition (4-, 5-residue subgraph). In this regard, we had also presented a deterministic based approach called as SPWCQ using the notion of maximum edge weight clique in which we reduce SCPP to a graph and then obtain the maximum edge-weight clique of the obtained graph. This algorithm performs well for a protein of less than 500 residues. However, it fails to produce a feasible solution for larger proteins because of the size of the search space. In this paper, we present a new heuristic approach for the side-chain packing problem based on the maximum edge-weight clique finding algorithm that enables us to compute the side-chain packing of much larger proteins. Our new approach can compute side-chain packing of a protein of 874 residues with an RMSD of 1.423${\AA}$.
The bin packing problem (BPP) is an NP-Complete Problem. The problem can be described as there are $N=\{1,2,{\cdots},n\}$ which is a set of item indices and $L=\{s1,s2,{\cdots},sn\}$ be a set of item sizes sj, where $0<sj{\leq}1$, ${\forall}j{\in}N$. The objective is to minimize the number of bins used for packing items in N into a bin such that the total size of items in a bin does not exceed the bin capacity. Assume that the bins have capacity equal to one. In the past, many researchers put on effort to find the heuristic algorithms instead of solving the problem to optimality. Then, the quality of solution may be measured by the asymptotic worst-case ratio or the average-case ratio. The First Fit Decreasing (FFD) is one of the algorithms that its asymptotic worst-case ratio equals to 11/9. Many researchers prove the asymptotic worst-case ratio by using the weighting function and the proof is in a lengthy format. In this study, we found an easier way to prove that the asymptotic worst-case ratio of the First Fit Decreasing (FFD) is not more than 11/9. The proof comes from two ideas which are the occupied space in a bin is more than the size of the item and the occupied space in the optimal solution is less than occupied space in the FFD solution. The occupied space is later called the weighting function. The objective is to determine the maximum occupied space of the heuristics by using integer programming. The maximum value is the key to the asymptotic worst-case ratio.
기존의 최단경로 탐색모형은 단일 목적을 대상으로 한다. 그러나 실제로는 통행자가 단일 목적만을 기준으로 경로를 선택하는 경우는 드물며, 경로선택은 통행시간과 비용 등 다양한 목적을 종합적으로 고려해서 결정되어진다. 따라서 최단경로는 여러 가지 목적을 고려해야 한다. 이러한 경우에 이들 목적간의 상충적인 관계로 인해 여러 가지 목적을 모두 만족시키는 최적경로는 존재치 않으며, 통행자가 고려하는 목적들의 중요도에 따라 다양한 경로가 선택되어질 수 있다. 다목적의 최적경로는 여러 가지 목적들의 절충(Trade-Off)을 고려한 다수의 파레토 최적경로(Pareto Optimal Path)가 탐색되어져야 한다. 그러나 기존의 다중목적을 고려한 최적경로 탐색 알고리즘은 하나 또는 일부의 파레토 최적경로만을 탐색하며 따라서 다양한 경로를 제공하지 못한다. 본 논문은 두 개의 목적을 고려한 최적경로 탐색 모형을 개발하는 것이다. 파레토 최적경로들은 대체경로로 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 파레토 최적경로를 탐색하기 위해 본 모형의 개발에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하였다.
This paper presents a constrained-based routing (CBR) algorithm called, Dynamic Possible Path per Link (D-PPL) routing algorithm, for MultiProtocol Label Switching (MPLS) networks. In MPLS on-line routing, future traffics are unknown and network resource is limited. Therefore many routing algorithms such as Minimum Hop Algorithm (MHA), Widest Shortest Path (WSP), Dynamic Link Weight (DLW), Minimum Interference Routing Algorithm (MIRA), Profiled-Based Routing (PBR), Possible Path per Link (PPL) and Residual bandwidth integrated - Possible Path per Link (R-PPL) are proposed in order to improve network throughput and reduce rejection probability. MIRA is the first algorithm that introduces interference level avoidance between source-destination node pairs by integrating topology information or address of source-destination node pairs into the routing calculation. From its results, MIRA improves lower rejection probability performance. Nevertheless, MIRA suffer from its high routing complexity which could be considered as NP-Complete problem. In PBR, complexity of on-line routing is reduced comparing to those of MIRA, because link weights are off-line calculated by statistical profile of history traffics. However, because of dynamic of traffic nature, PBR maybe unsuitable for MPLS on-line routing. Also, both PPL and R-PPL routing algorithm we formerly proposed, are algorithms that achieve reduction of interference level among source-destination node pairs, rejection probability and routing complexity. Again, those previously proposed algorithms do not take into account the dynamic nature of traffic load. In fact, future traffics are unknown, but, amount of previous traffic over link can be measured. Therefore, this is the motivation of our proposed algorithm, the D-PPL. The D-PPL algorithm is improved based on the R-PPL routing algorithm by integrating traffic-per-link parameters. The parameters are periodically updated and are dynamically changed depended on current incoming traffic. The D-PPL tries to reserve residual bandwidth to service future request by avoid routing through those high traffic-per-link parameters. We have developed extensive MATLAB simulator to evaluate performance of the D-PPL. From simulation results, the D-PPL improves performance of MPLS on-line routing in terms of rejection probability and total throughput.
Natural disasters often lead to regional failures that can cause network nodes and links co-located in a large geographical area to fail. Novel approaches are required to assess the network vulnerability under such regional failures. In this paper, we investigate the vulnerability of networks by considering the geometric properties of regional failures and network nodes. To evaluate the criticality of node locations and determine the critical areas in a network, we propose the concept of ${\alpha}$-critical-distance with a given failure impact ratio ${\alpha}$, and we formulate two optimization problems based on the concept. By analyzing the geometric properties of the problems, we show that although finding critical nodes or links in a pure graph is a NP-complete problem, the problem of finding critical areas has polynomial time complexity. We propose two algorithms to deal with these problems and analyze their time complexities. Using real city-level Internet topology data, we conducted experiments to compute the ${\alpha}$-critical-distances for different networks. The computational results demonstrate the differences in vulnerability of different networks. The results also indicate that the critical area of a network can be estimated by limiting failure centers on the locations of network nodes. Additionally, we find that with the same impact ratio ${\alpha}$, the topologies examined have larger ${\alpha}$-critical-distances when the network performance is measured using the giant component size instead of the other two metrics. Similar results are obtained when the network performance is measured using the average two terminal reliability and the network efficiency, although computation of the former entails less time complexity than that of the latter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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