This paper considers the two kinds of integer multicommodity flow problems, a feasibility problem and a maximization problem, on two types of directed cycles, a unidirectional and a bidirectional cycle. Both multicommodity flow problems on an undirected cycle have been dealt with by many researchers and it is known that each problems can be solved by a polynomial time algorithm. However, we don't find any result on the directed cycles. Here we show that we can also solve both problems for a unidirectional and a bidirectional cycle in polynomial time.
This paper deals with the capacity constrained time slot assignment problem(CTSAP) that a satellite switches to traffic between $m{\times}n$ ground stations using on-board $k{\leq}_{min}\{m,n\}$ k-transponders switching modes in SS/TDMA time-division technology. There was no polynomial time algorithm to solve the optimal solution thus this problem classified by NP-hard. This paper suggests a heuristic algorithm with O(mn) time complexity to solve the optimal solution for this problem. Firstly, the proposed algorithm selects maximum packet lengths of $\({mn \atop c}\)$ combination and transmits the cut of minimum packet length in each switching mode(MSMC). In the case of last switching mode with inefficient transmission, we applies a compensation strategy to obtain the minimum number of switching modes and the minimum makespan. The proposed algorithm finds optimal solution in polynomial time for all of the experimental data.
GF(q)상의 원시다항식은 스크램블러, 에러정정 부호 및 복호기, 난수 발생기 그리고 스트림 암호기 등 여러 분야에 걸쳐 많이 사용되고 있다. GF(q)상의 원시다항식을 생성하는 효율적인 알고리즘이 A.D. Porto에 의하여 제안되었으며, 그 알고리즘은 한 원시다항식을 이용하여 다른 원시다항식을 구하는 방법을 반복 사용하여 원시다항식 수열을 생성하는 방법이다. 이 논문에서는 A.D. Porto가 제안한 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안하였다. A.D. Porto의 알고리즘의 running time은 O($\textrm{km}^2$)이고, 개선된 알고리즘 running time은 O(w(m+k))이다. 여기서 k는 gcd(k,$q^m$-1)이 다. m차 원시다항식을 구하고자 할 때 k, m>>1 조건에서는 개선된 알고리즘을 사용하는 것이 효율적이다.
This paper presents the construction algorithm of the irreducible polynomial which needs to multiply over GF(2$\^$m/) and the flow chart representing the proposed algorithm has been proposed. And also, we get the degree from the value of xm+k formation to the value of k = 7 using the proposed flow chart. The multiplier circuit has been implemented by using the proposed irreducible polynomial generation(IPG) algorithm in this paper, and we compared the proposed circuit with the conventional one. In the case of k = 7, one AND gate and five Ex-or gates are needed as the delay time for the irreducible polynomial in the proposed algorithm, but seven AND gates and sever Ex-or gates in the conventional one. As a result, the proposed algorithm shows the improved performance on the delay time.
이 논문에서는 고정된 개수를 가진 bin들을 이용하여 실행 복잡도가 $p(n){\cdot}2^{O(\sqrt{n})}$인 알고리즘을 제시한다, 여기서 x는 (5)n개의 객체들에 대한 리스트의 길이에 대한 총 비트 수를 나타낸다. 이러한 방법은 수치적 크기나 비중의 합의 리스트를 이용하는 여러 가지 최적화 알고리즘이나 결정 문제등에 적용할 수 있다. 이 논문에서 제시한 알고리즘은 의사-다항식(pseudo-polynomial) 시간을 갖는 NP-Complete의 많은 문제들을 결정적인 서브-지수 시간에 해결할 수 있은 가능성을 제시한다. 여기서 제시한 알고리즘을 이용하여 생명공학의 유전자 분석에 적용하려고 한다.
This paper considers the shortest path problem combined with Min-Min-Sum objective for solving the problem of the military logistics. This paper develops a polynomial-time algorithm for the optimal solution. To analyze the real combat situation, the ability time and distance time of communication line are considered. The complexities of algorithm between previous study and the algorithm developed in this paper is presented. Finally we provide a simple example of application with randomly generated problem.
McEliece 공개키 암호체계에 대한 새로운 암호해독적 공격이 제시되어진다. 기존의 암호해독 algorithm이 exponential-time의 complexity를 가지는 반면, 본고에서 제시되어지는 algorithm은 polynomial-time의 complexity를 가진다. 모든 linear codes에는 systematic generator matrix가 존재한다는 사실이 본 연구의 동기가 된다. Public generator matrix로부터, 암호해독에 사용되어질 수 있는 새로운 trapdoor generator matrix가 Gauss-Jordan Elimination의 역할을 하는 일련의 transformation matrix multiplication을 통해 도출되어진다. 제시되어지는 algorithm의 계산상의 complexity는 주로 systematic trapdoor generator matrix를 도출하기 위해 사용되는 binary matrix multiplication에 기인한다. Systematic generator matrix로부터 쉽게 도출되어지는 parity-check matrix를 통해서 인위적 오류의 수정을 위한 Decoding이 이루어진다.
In this study, we introduce the adaptive Polynomial Neuro-Fuzzy Networks(PNFN) architecture generated from the fusion of fuzzy inference system and PNN algorithm. The PNFN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. Fuzzy inference system is applied in the 1st layer of PNFN and PNN algorithm is employed in the 2nd layer or higher. From these the multilayer structure of the PNFN is constructed. In order words, in the Fuzzy Inference System(FIS) used in the nodes of the 1st layer of PNFN, either the simplified or regression polynomial inference method is utilized. And as the premise part of the rules, both triangular and Gaussian like membership function are studied. In the 2nd layer or higher, PNN based on GMDH and regression polynomial is generated in a dynamic way, unlike in the case of the popular multilayer perceptron structure. That is, the PNN is an analytic technique for identifying nonlinear relationships between system's inputs and outputs and is a flexible network structure constructed through the successive generation of layers from nodes represented in partial descriptions of I/O relatio of data. The experiment part of the study involves representative time series such as Box-Jenkins gas furnace data used across various neurofuzzy systems and a comparative analysis is included as well.
본 논문은 NP-완전인 DSP에 대해 O(m)의 다항시간으로 근사 해를 찾는 규칙을 제시한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 m개의 주어진 운행계획에 대해, 최소의 운전기사인 n명을 배정한 초기 배정 결과를 얻는다. 다음으로, 교환 또는 삽입의 5개 규칙들을 적용하여 초과시간 (OT)과 유휴시간 (IT)를 감소시켜 최소의 비용 (TC)을 얻었다. 제안된 알고리즘은 최적 (또는 근사) 해를 찾는 규칙을 제안한 O(m) 복잡도의 휴리스틱 다항시간 알고리즘임에도 불구하고, 5개의 실험 데이터에 적용한 결과 메타 휴리스틱 기법들과 필적하는 결과를 얻었다. 결론적으로, 본 논문에서는 CSP에 있어서 최적 해를 찾아가는 규칙이 전혀 없는 NP-완전이 아닌 다항시간의 규칙이 존재하는 P-문제가 될 수 있음을 보였다.
선형배정문제 (LAP)와 선형병목배정문제 (LBAP)는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-난제로 분류되어 메타휴리스틱 방법이나 O(m4) 계산 복잡도의 선형계획법 (LP) 소프트웨어 패키지나 헝가리안 알고리즘 (HA)을 적용하고 있다. 본 논문은 LAP와 LBAP에 대해 O(mn)=O(m2),m=n 복잡도의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. LAP에 대해서는 선택-삭제 방법을, LBAP에 대해서는 삭제-선택 방법을 단순히 적용하였다. 모든 데이터에 적합한 유일한 알고리즘이 존재하지 않는 실험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 제안된 알고리즘은 모든 데이터에 대해 최적 해를 구할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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