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.
The node coloring problem is a problem to color the nodes of a graph using the minimum number of colors possible so that any two adjacent nodes are colored differently. This problem, along with the edge coloring problem, has a variety of practical applications particularly in item loading, resource allocation, exam timetabling, and channel assignment. The node coloring problem is an NP-hard problem, and thus many researchers develop a number of heuristic algorithms. In this paper, we survey and classify those heuristics with the emphasis on how an algorithm orders the nodes and colors the nodes using a determined ordering.
In this paper, we considers the outsourcing decision problem in a single machine scheduling problem. The decision problem is to determine for each job whether to be processed on an in-house manufacturing or external facilities(outsourcing). Moreover, this paper considers a situation where each job has a due date. The objective of the problem is to minimize the outsourcing cost, subject to the due date constraints. The considered problem is proved to be NP-hard. Some solution properties and valid inequalities are derived, and an effective lower bound is derived based on the LP-relaxation. The results of experimental tests are presented to evaluate the performance of the suggested lower bound.
일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 Prufer수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.
제한된 주파수 범위 내에서 무선통신에 대한 수요증가에 따라 중계소 설치 및 채널할당 문제가 갈수록 중요시되고 있다. 최소한의 주파수 범위를 가지고 간접이 없는 채널을 할당하는 문제는 NP-hard 문제이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 무선통신의 수요가 늘어나고, 서비스 질 향상 요구의 증가에 따라 주목받고 있는 설계 방법이다. 다중계층 셀룰러 네트워크는 큰 도시에 적용되는 방법으로서 소비자의 이동속도에 따라 서로 다른 계층에서 관리하고 소비자에게 안정된 서비스를 제공한다. 본 논문의 유전자 알고리즘을 이용한 다중계층 설계는 지존의 2계층 방식과 달리 3계층(macro, micro, pico) 방법을 적용하며, EMC(Electromagnetic Compatibility Constraints)를 적응하여 현실성을 더욱 증가하였다. 후보지 선정 개수는 $15{\sim}40$개까지 적응하며, 72개의 데이터를 적용하여 알고리즘을 실험하여 수요자 수를 총 수요의 90%이상으로 끌어 올려 현실성을 강화시켰다.
데이타 웨어하우스에서의 분석 질의는 대체로 복잡한 연산을 포함하고 있기 때문에 질의 처리 과정이 매우 중요하다. 성능 향상을 위해서 데이타 웨어하우스에서 보편적으로 쓰이고 있는 방법은 실체뷰를 구축하는 것이다. 어떤 실체뷰를 구축하느냐 하는 문제는 데이타 웨어하우스 전체의 질의처리 성능과 유지보수 비용에 중요한 영향을 미친다. 실체뷰 구성 문제란 이러한 질의처리 비용과 유지보수비용을 고려하여 최적의 실체뷰를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 최적의 실체뷰를 구성하는 효율적인 해결방안을 제시한다. 최적 실체뷰의 구성문제는 일반적으로 NP-hard 문제이지만, 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스에서 사용되는 조인, 선택, 그룹, 집계 연산의 특성을 고려하여 문제해결을 위한 탐색 공간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다.
This paper describe an approximation method for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling with fuzzy processing time. We consider the multi-part production scheduling problem in a job shop scheduling. The job shop scheduling problem is a complex system and a NP-hard problem. The problem is more complex if the processing time is imprecision. The Fuzzy set theory can be useful in modeling and solving scheduling problems with uncertain processing times. Lee-Li fuzzy number comparison method will be used to compare processing times that evaluated under fuzziness. This study propose heuristic algorithm solving the job shop scheduling problem under fuzzy environment. In This study the proposed algorithm is designed to treat opinions of experts, also can be used to solve a job shop environment under the existence of alternate operations. On the basis of the proposed method, an example is presented.
The knapsack problem (KP) is one of the traditional optimization problems. Specially, multiconstrained knapsack problem (MKP) is well-known NP-hard problem. Many heuristic algorithms and evolutionary algorithms have tackled this problem and shown good performance. This paper presents a novel genetic algorithm for the multiconstrained knapsack problem. The proposed algorithm is called 'Adaptive Link Adjustment'. It is based on integer random key representation and uses additional ${\alpha}$ and ${\beta}$-process as well as selection, crossover and mutation. The experiment results show that it can be archive good performance.
This paper presents a simulated algorithm(SA) for the optimal reliability design problem of a series system with multiple component choices incorporated at each subsystem. The objective of the problem is to maximize the system reliability while satisfying some constraint on system budget. The problem is formulated as a nonlinear binary integer programming problem and characterized as an NP-hard problem. The SA algorithm is developed by introducing some solution-improvements methods. Numerical examples are tested and the results are compared. The results have demonstrated the efficiency and the effectiveness of the proposed SA algorithm.
In this paper, a two-stage hybrid flow shop problem is considered. Specifically, there exist identical parallel machines at stage 1 and two dedicated machines at stage 2, and the objective of the problem is to minimize makespan. After being processed by any machine at stage 1, a job must be processed by a specific machine at stage 2 depending on the job type, and one type of jobs can have different processing times on each machine. First, we introduce the problem and establish complexity of several variations of the problem. For some special cases, we develop optimal polynomial time solution procedures. Then, we establish some simple lower bounds for the problem. In order to solve this NP-hard problem, three heuristics based on simple rules such as the Johnson's rule and the LPT (Longest Processing Time first) rule are developed. For each of the heuristics, we provide some theoretical analysis and find some worst case bound on relative error. Finally, we empirically evaluate the heuristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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