In this paper, we consider a relatively new two-machine flow shop scheduling problem where the unit time WIP cost increases as a job passes through various stages in the production process, and the objective is to minimize the total WIP (work-in-process) cost. Specifically, we study three special cases of the problem. First, we consider the problem where processing times on machine 1 are identical. Second, the problem with identical processing times on machine 2 is examined. The recognition version of the both problems is unary NP-complete (or NP-complete in strong sense). For each problem, we suggest two simple and intuitive heuristics and find the worst case bound on relative error. Third, we consider the problem where the processing time of a job on each machine is proportional to a base processing time. For this problem, we show that a known heuristic finds an optimal schedule.
Conventional and public-key cryptography has been widely accepted as a base technology for the design of computer security systems. D-classes have the potential for application to conventional and public-key cryptography. However, there are very few results on D-classes because the computational complexity of D-class computation is NP-complete. This paper discusses the design of algorithms for the efficient computation of D-classes and the Java implementation of them. In addition, the paper implements the same D-class computation algorithms in C and shows the performance of C and Java programming languages for the computation-intensive applications by comparing their execution results.
D-DoS 공격을 차단하기 위해서는 AS 경계 라우터에 필터 설치가 필요하며, 이는 최소한의 라우터에 필터를 설치하기 위해 VC(Vertex Cover)를 찾아내는 NP-complete 문제로 귀결된다. 따라서 실제 AS 망구성의 특성을 이용해 이에 적합한 VC 근사기법을 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘(Improved 'Approximated VC')은 기존의 'Approximated VC'에 의해 필요한 노드수의 26%를 줄였다.
Hopfield crossbar assosiative network을 기초로한 개선된 Hopfield neural network을 제안하고, 이 network이 NP-complete 문제에 대한 효과적인 tool임을 보였다. 이 모델을 YLSI routing을 위한 layer assignment 문제에 응용하였고, 결과 이 개선된 Hopfield model이 stability와 accuracy를 향상시킴을 보여 주었다.
This paper suggests O(n) linear-time algorithm for car sequencing problem (CSP) that has been classified as NP-complete because of the polynomial-time algorithm to solve the solution has been unknown yet. This algorithm applies maximum options-equiped car type first production rule to decide the car sequencing of n meet the r:s constraint. This paper verifies thirteen experimental data with the six data are infeasible. For thirteen experimental data, the proposed algorithm can be get the solution for in all cases. And to conclude, This algorithm shows that the CSP is not NP-complete but the P-problem. Also, this algorithm proposes the solving method to the known infeasible cases. Therefore, the proposed algorithm will stand car industrial area in good stead when it comes to finding a car sequencing plan.
G = (V, E) 를 그래프라 하자. Maximum Bipartite Subgraph 문제는 주어진 그래프 G로부터 최소 개수의 간선을 제거함으로써 G 를 이분그래프로 변환시키는 문제이며 결합 최적화 문제들 중 대표적인 문제들 중의 하나로 알려 져 있다. 본 문제는 NP-complete 계열에 포함되는 문제로서 본 연구에서는 Tabu Search 및 GRASP 등을 조합한 새로운 메타휴리스틱 알고리즘을 제시하고자 한다.
그래프 G의 최소 dominating set 문제는 G의 dominating set들 중 가장 작은 크기의 dominating set을 찾는 문제이며, NP-complete class에 속해 polynomial time안에 해결할 수 없는 문제로 잘 알려져 있다. 그러나, heuristic한 방법 혹은 approximation 방법을 이용해 특정한 분야에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 세 개의 서로 다른 simulated annealing 알고리즘을 제시하여, 이들 알고리즘을 DIMACS에서 제시한 그래프들에 적용한 경우 효율성 증가가 이루어지는 것을 실험적으로 보이고자 한다.
Lan, Dongming;Wang, Qian;Popowicz, Grzegorz Maria;Yang, Bo;Tang, Qingyun;Wang, Yonghua
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제25권11호
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pp.1827-1834
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2015
The SMG1 lipase from Malassezia globosa is a newly found mono- and diacylglycerol (DAG) lipase that has a unique lid in the loop conformation that differs from the common alpha-helix lid. In the present study, we characterized the contribution of three residues, L103 and F104 in the lid and F278 in the rim of the binding site groove, on the function of SMG1 lipase. Site-directed mutagenesis was conducted at these sites, and each of the mutants was expressed in the yeast Pichia pastoris, purified, and characterized for their activity toward DAG and p-nitrophenol (pNP) ester. Compared with wild-type SMG1, F278A retained approximately 78% of its activity toward DAG, but only 11% activity toward pNP octanoate (pNP-C8). L103G increased its activity on pNP-C8 by approximately 2-fold, whereas F104G showed an approximate 40% decrease in pNP-C8 activity, and they both showed decreased activity on the DAG emulsion. The deletion of 103-104 retained approximately 30% of its activity toward the DAG emulsion, with an almost complete loss of pNP-C8 activity. The deletion of 103-104 showed a weaker penetration ability to a soybean phosphocholine monolayer than wild-type SMG1. Based on the modulation of the specificity and activity observed, a pNP-C8 binding model for the ester (pNP-C8, N102, and F278 form a flexible bridge) and a specific lipid-anchoring mechanism for DAG (L103 and F104 serve as "anchors" to the lipid interface) were proposed.
외판원 문제는 잘 알려진 NP-완전 문제로, 최적해(optimal value)를 구하는 다양한 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 최악의 경우 지수 시간이 걸리므로 수행시간을 줄이는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 최근접 휴리스틱 알고리즘은 최적해를 구하는 다른 알고리즘들에 비해 구조가 비교적 간단하다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)의 최적해를 구할 수 있는 분기 함수(bounding function)를 적용한 분산 최근접 휴리스틱(nearest neighbor heuristic) 알고리즘을 PVM(Parallel Virtual Machine)에서 제공하는 마스터/슬래이브(master/slave) 모델을 사용하여 설계하고 구현하였다. 먼저 최적해를 찾는 수행 시간을 줄이기 위해 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 분산 유전 알고리즘(distributed genetic algorithm)을 수행해 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용한다. 특히 더욱 좋은 근사해를 구하고자 유전 연산자인 돌연변이를 새롭게 변형하여 적용하였다.
본 논문에서 GOSST(Grade of Services Steiner Minimum Tree) 문제에 대한 개선된 휴리스틱을 제안한다. GOSST 문제는 스타이너 포인트 문제의 한 변형으로 G-Condition을 만족하는 최소비용의 네트워크 구성을 찾는 문제이며, NP-Hard 혹은 NP-Complete 문제로 알려져 있다. 이 문제에 대한 이전의 연구에서 우리는 거리 우선 최소 신장 트리 생성방법과 직접 스타이너 포인트 배치 방법을 결합한 휴리스틱을 제안했었다. 본 논문에서는 스타이너 포인트 배치 방법으로 지그재그 스타이너 포인트 배치방법을 새롭게 제안한다. 이 방법과 거리우선 최소 신장 트리 생성 방법을 결합한 거리 지그재그 GOSST 휴리스틱은 컨트롤인 G-MST에 비해 31.5%의 네트워크 구축 비용의 절감을 얻었고 이전의 가장 좋은 GOSST 휴리스틱인 거리 직접 GOSST 휴리스틱에 비해 2.2%의 비용 개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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