Kim, Joonmo;Oh, Jaewon;Kim, Minkwon;Kim, Yeonsoo;Lee, Jeongeun;Han, Sohee;Hwang, Byungyeon
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권4호
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pp.246-254
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2019
This paper proposes a solution to the problem of finding a subgraph for a given instance of many terminals on a Euclidean plane. The subgraph is a tree, whose nodes represent the chosen terminals from the problem instance, and whose edges are line segments that connect two corresponding terminals. The tree is required to have the maximum number of nodes while the length is limited and is not sufficient to interconnect all the given terminals. The problem is shown to be NP-hard, and therefore a genetic algorithm is designed as an efficient practical approach. The method is suitable to various probable applications in layout optimization in areas such as communication network construction, industrial construction, and a variety of machine and electronics design problems. The proposed heuristic can be used as a general-purpose practical solver to reduce industrial costs by determining feasible interconnections among many types of components over different types of physical planes.
차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)는 여러 고객의 시간 제약과 요구량을 만족시키면서 최소 이동 비용을 가지는 경로를 구성하는 문제이다. 이 문제는 NP-Hard 문제이기 때문에 해를 산출하는데 시간이 오래 걸린다. 본 연구는 VRSPTW를 빠른 시간 내에 최근사해를 구하기 위한 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
기존의 많은 논문에서는 병렬휴리스틱법(Parallel Heuristics) 또는 몇 개의 휴리스틱법을 결합하는 하이브리드 시스템(Hybrid system)이 보다 양질의 탐색 결과를 얻을 수 있음을 보고하고 있다. 그러나 단일 프로세스를 가진 범용 컴퓨터상에서의 병렬화와 하이브리드화는 지나치게 많은 탐색시간을 요구한다. 이러한 경우 탐색의 고속화를 위해서는 탐색법간의 보다 적절한 결합법이 요구된다. 이를 위한 방법론으로서 병렬프리스틱법의 고속화모델(Fast Model of Parallel Heuristics : FMPH)을 제안하고 있다. 유전적 알고리즘(Genetic algorithms)의 섬모델(Island Model)에 의거, 다양한 탐색 공간에서 선택된 우수한 엘리트해에 대해서만 선택적으로 국소탐색(local search)의 능력이 뛰어난 타부 탐색법을 도입한다. 본 논문에서는 NP-hard문제 중에서도 가장 어려운 문제로 평가되는 잡숍 스케쥴링 문제(Job-Shop scheduling Problem)에 대해 적용한 병렬프리스틱법의 고속화 모델을 소개하며 모델의 범용성을 입증하기 위해 유명한 벤치마크 문제에 적용하여 얻은 뛰어난 결과를 보고한다.
본 논문은 마감시간을 가지는 병렬 태스크들을 스케줄하는 문제를 다룬다. 특히, 가단성 태스크, 다시 말해서, 수행시간이 수행 머신들의 개수의 함수로 주어지는 태스크를 다룬다. 스케줄링 알고리즘의 목표는 마감시간 안에 수행을 끝마친 태스크들의 작업량의 합을 최대화하는 것이다. 이 문제는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 따라서, 근사 알고리즘을 찾으려하고, 알고리즘의 성능은 최적 알고리즘 성능과의 비, 다시 말해서, 근사비를 구해서 분석한다. 특히, 본 논문에서는 알고리즘이 최적 알고리즘보다 많은 자원, 즉, 보다 많은 머신들을 가지는 경우에 근사비를 구할 것이다. 이것은 자원추가분석이라고 불린다. 본 논문은 최적 알고리즘보다 1.5배의 머신들을 사용해서 3.67의 근사비를 보장하는 스케줄링 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 최소 구축비용의 물리적 다중 보안 등급 네트워크 설계를 위한 GOSST 휴리스틱 메커니즘을 제안한다. 다중 보안 등급 네트워크상에서 각 노드는 원하는 보안 등급으로 다른 노드와 통신할 수 있다. 이를 위해서는 불법적인 물리적 접근을 통제할 수 있는 방법이 필요하다. 이러한 네트워크를 최소비용으로 구축하기 위해 GOSST 문제를 적용한다. 이 문제는 NP-Hard 영역이므로 현실적인 해를 얻기 위해서는 적절한 복잡도의 휴리스틱이 필요하다. 본 연구에서는 최소 구축비용의 물리적 다중 보안 등급 네트워크의 설계를 위해, 우리의 이전 거리 직접 GOSST 휴리스틱을 변형한 GOSST 휴리스틱 메커니즘을 제안한다. 이것은 실험 비교 대상인 G-MST에 대하여 평균 29.5%의 구축비용 절감을 보였다.
본 논문은 지금까지 해결하지 못한 NP-Hard 문제들 중의 하나인 외판원 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 간선교환 방법을 적용한 발견적 알고리즘이다. 초기해를 구하는 전형적인 방법은 첫 번째 노드부터 가장 인접한 노드를 방문하여 외판원의 경로를 결정하는 방법이다. 본 논문에서는 각 노드의 최소 간선을 선택하여 선택된 간선들 중 최소값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Min 방법과 최대값을 가진 노드부터 출발하는 Min-Max 방법을 적용하고 두 방법 중 최소 경로길이를 가진 방법을 초기해로 결정하였다. 초기해로부터 최적해를 구하는 과정은 기존의 2-간선 교환 방법 (2-opt)을 기본적으로 적용하고, 추가로 확장된 3-opt와 4-opt를 제안하였다. 이와 같은 방법을 7개의 실제 데이터들에 적용한 결과 지금까지 알려진 최적해를 빠르고 정확히 구하는데 성공하였다.
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 $Pr\ddot{u}fer$수(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.
특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 실시간 멀티미디어 응용 서비스의 특성은 네트워크의 QoS(Quolity of Service) 보장을 위한 중요한 요소이다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는 (Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. DCLC 문제의 해법은 경로 지연시간과 비용간의 적절할 선택으로 해결하야 한다. 그러나 최적에 가까운 알고리즘으로 알려진 Salama의 DCUR 알고리즘(1)은 알고리즘의 단순성을 위하여 임의의 노드에서 경로 선정 시 목적 노드까지의 최소 비용 경로나 최소 지연시간 경로상의 다음 노드로만 제한을 하여 라우팅 경로의 비용측면에서 다소 비효율적이다. 일반적으로 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 점에 착안하여 DCLC문제를 해결하기 위해 확률적 주정 기법을 사용한다. 최근 발표한 독립적 두 변수간의 확률적 조합 알고리즘은 이러한 현상을 극복하기에 충분한 알고리즘이다(2). 따라서 확률적 새로운 변수에 기반한 경로 추정 기법을 사용하였으며, 그에 대한 성능평가를 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3134-3155
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2020
In this paper, we study the joint radio and computational resource allocation in the ultra-dense mobile-edge computing networks. In which, the scenario which including both computation offloading and communication service is discussed. That is, some mobile users ask for computation offloading, while the others ask for communication with the minimum communication rate requirements. We formulate the problem as a joint channel assignment, power control and computational resource allocation to minimize the offloading cost of computing offloading, with the precondition that the transmission rate of communication nodes are satisfied. Since the formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP), which is NP-hard. By leveraging the particular mathematical structure of the problem, i.e., the computational resource allocation variable is independent with other variables in the objective function and constraints, and then the original problem is decomposed into a computational resource allocation subproblem and a joint channel assignment and power allocation subproblem. Since the former is a convex programming, the KKT (Karush-Kuhn-Tucker) conditions can be used to find the closed optimal solution. For the latter, which is still NP-hard, is further decomposed into two subproblems, i.e., the power allocation and the channel assignment, to optimize alternatively. Finally, two heuristic algorithms are proposed, i.e., the Co-channel Equal Power allocation algorithm (CEP) and the Enhanced CEP (ECEP) algorithm to obtain the suboptimal solutions. Numerical results are presented at last to verify the performance of the proposed algorithms.
고속 네트워크에서 QoS 라우팅은 수많은 사용자의 요구를 만족하기가 매우 어렵다. 네트워크의 경로설정 알고리즘에서 측도로써 단지 링크지연시간만을 고려한다면 그 경로는 최소지연시간 경로가 될 것이며, 링크비용만을 고려한다면 최소비용경로를 찾을 것이다. 지연시간 한계의 최소비용(Delay Constrained Least Cost; DCLC)문제는 NP-hard 문제로 알려져 있으며, 두 개의 인자 경로비용과 지연시간을 혼합한문제로 생각할 수 있다. 경로설정 시 최소지연시간을 생각하면 그 경로는 상대적으로 높은 비용의 경로이며, 반대로 최소비용만을 생각하면 그 경로는 상대적으로 높은 지연시간을 얻는다. 따라서 DCLC문제를 풀기위해서는 단 하나의 인자만을 고려해서는 안 되며 두 개의 인자를 동시에 고려할 수 있는 새로운 인자를 요구하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 DCLC 문제를 풀기위해 경로비용과 지연시간을 동시에 확률적으로 고려한 새로운 인자를 소개한다. 시뮬레이션 결과는 새로운 인자가 DCLC 문제에 적절하다는 것을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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