N개의 signal net와 소스 노드 s, 싱크 노드가 있을 때, 최소 비용 직각선분 거리 유지 트리의 s와 싱크 간의 노선 길이는 s와 싱크 간의 직각선분의 길이와 일치한다. 최소 비용 직각선분 Steiner 거리유지 트리는 최단 s와 싱크 간의 직각선분 길이를 유지하면서 전체 트리 비용이 최소가 되도록 하는 것이다. 최소 비용 직각선분 Steiner 거리 유지 트리를 찾는 휴리스틱 알고리즘이 최근에 발표된 바 있는데, 본 논문에서는 O(n2 log m)2) 계산시간 내에 비용을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 네트워크 흐름 이론과 최소 비용 흐름 알고리즘을 이용하여 최적화 해를 발견하였다. 더욱 일반화된 응용 연구가 제안 되었고 관련 미해결 문제를 제시하였다.
멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 방법을 사용하여 멀티캐스트 라우팅 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있기 때문에 최소비용 스타이너 트리 문제를 해결하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제의 해법으로 클러스터링 방법을 이용한 유전자 알고리즘을 제안한다.
화상 회의, 원격 진료 및 교육 시스템, CSCW 등과 같은 그룹 응용을 지원하기 위해서는 망에 의해서 멀티캐스트 기능이 제공되어야 한다. 멀티캐스트 경로배정의 방법으로는 보통 최단 경로 트리 방식과 최소 비용 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 사용하는 진화적 최적화 방법을 제안하고자 한다. 특히 스타이너 트리의 표현에 있어, 일반적인 유전자 알고리즘에서 사용되는 이진 스트링의 개체 표현 대신 트리를 사용하여 개체를 표현하는 방법을 제안함으로써 최적화의 효율을 개선하는 방식을 보여주며, 또한 기존의 경험적 알고리즘과의 비교를 통하여 진화방식에 의한 최적화가 기존의 방법보다 최적해에 더 가까이 수렴할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 STP-MSP을 위한 근사 알고리즘을 제안한다. 이 문제에 대해 근접한 최적 해법을 제공하는 PTAS를 가지는 것이 불가능하기 때문에, 본 논문의 연구는 $n^{O(1)}$의 실행 시간과 근사 비율 2를 가지는 하나의 대안을 제시한다. 본 연구의 중요성은 관련된 다른 미해결문제에 대하여 해결 가능성을 제시하는 것이다. 본 논문의 주요 제안내용은 문제 인스턴스에게 허용오차를 배분하는 것이다. 이로 인해 우리는 무한적 경우에서 다항적 범위로 실행시간을 줄일 수 있다. 관련연구[1,2]가 근사 비율이 2보다 크지만 보다 현실적인 실행시간을 갖는 근사 알고리즘들을 제시한 것이라면, 본 연구는 근사 비율이 2인 근사 알고리즘의 존재를 밝힌 것이다.
In this paper, we introduce a point-to-multipoint minimum cost flow problem with convex and demand splitting. A source node transmits the traffic along the tree that includes members of the point-to-multipoint connection. The traffic is replicated by the nodes only at branch points of the tree. In order to minimize the sum of arc costs, we assume that the traffic demand can be splitted and transmitted to destination nodes along different trees. If arc cost is linear, the problem would be a Steiner tree problem in networks eve though demand splitting is permitted. The problem would be applied in transmitting large volume of traffic from a serve to clients in Internet environments. Optimality conditions of the problem are presented in terms of fair tree routing. The proposed algorithm is a finite terminating algorithm for $\varepsilon$-optimal solution. convergence of the algorithm is obtained under monotonic condition and strict convexity of the cost function. Computational experiences are included.
센서 네트워크에서의 효율적인 라우팅을 위하여 센서노드들을 최적으로 상호연결 하는 배치를 찾는 문제를 고려하게 된다. 유사한 이론 문제로서 평면상에 주어진 점들을 최적으로 상호연결 하는 트리 구조를 찾는 스타이너 트리 문제가 있는데, 이 문제에 대한 근사 알고리즘을 차용하여 센서노드들을 최적에 근사하게 상호연결 하는 배치를 찾을 수도 있다. 하지만 스타이너 트리 문제는 평면상에서 수학적으로 정의된 점들의 집합을 상호연결 하는 문제로서 센서 네트워크에서는 나타나지 않는 특수한 경우까지 내포하므로, 그 알고리즘을 사용하는 접근은 타당한 분석 방식이 될 수 없다. 센서 네트워크에서 센서들의 분포는 평면상의 수학적인 점들의 임의적인 분포와는 달리, 센서들이 일정거리 이상으로 서로 떨어져 있다고 가정 할 수 있다. 이러한 물리적인 성격을 반영하여 센서 네트워크를 위한 근사 알고리즘을 구성함으로써, 센서 네트워크 상호연결이라는 문제에 적합한 실행시간 및 최적치에 대한 근사비율을 도출 할 수 있게 된다.
스위치 노드(switch node)로 구성된 네트워크에서 멀티캐스팅을 위한 트리를 구성하는 것은 NP-complete로 알려진 스타이너 트리 문제(Stainer free problem)로 정형화된다. 현재의 멀티캐스트를 요구하는 서비스들은 대개 대용량의 멀티미디어 데이터를 요구하게 된다. 이러한 서비스들은 텍스트 기반의 서비스에 비해 서비스의 질(Quality of Service)이 아주 중요한 요소가 되고, QoS는 전송에 소요되는 시간에 매우 민감하게 반응한다. 단일 제약을 갖는 멀티캐스트 트리 문제에 적용되는 휴리스틱은 이미 많이 연구되었으나, 노드 연결도 제한과 평균 흡수를 고려하는 다중 제약이 있는 멀티캐스트 트리 문제에 적용되는 휴리스틱에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 다중 제약을 만족하는 효율적인 멀티캐스트 트리 문제에 적용 가능한 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
Multicast technology allows the transmission of data from one source node to a selected group of destination nodes. Multicast routes typically use trees, called multicast routing trees, to minimize resource usage such as cost and bandwidth by sharing links. Moreover, the quality of service (QoS) is satisfied by distributing data along a path haying no more than a given number of arcs between the root node of a session and a terminal node of it in the routing tree. Thus, a multicast routing tree for a session can be represented as a hop constrained Steiner tree. In this paper, we consider the hop-constrained multicast route packing problem with bandwidth reservation. Given a set of multicast sessions, each of which has a hop limit constraint and a required bandwidth, the problem is to determine a set of multicast routing trees in an arc-capacitated network to minimize cost. We propose an integer programming formulation of the problem and an algorithm to solve it. An efficient column generation technique to solve the linear programming relaxation is proposed, and a modified cover inequality is used to strengthen the integer programming formulation.
The real-time multicast problem is to construct a multicast tree starting from a source node and including multiple destination nodes and that has minimum network cost with delay constraints. It is known that to find a tree of the minimum network cost is the Steiner Tree problem which is NP-complete. In this paper, we propose a genetic algorithm to solve the multicast tree with minimum network cost and the delay constraints. The computational results obtained by comparing an existing algorithm. Kompella algorithm, and the proposed algorithm show that our algorithm tends to find lower network cost on the average than Kompella algorithm does.
개미 시스템(Ant System)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 개미 시스템을 이용한 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 멀티캐스트 라우팅은 하나의 송신자에서 다수의 수신자로 데이터를 전송하는 것으로 스타이너 트리(Steiner Tree)를 구성해 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 멀티캐스트 라우팅 문제는 모든 노드를 방문하는 순회 판매원 문제와 접근법이 다르므로, 순회 판매원 문제를 해결하기 위한 개미 시스템의 전략을 수정한 엘리트 에이전트에 의한 개미 멀티캐스트 라우팅 모델을 제안한다. 이 모델은 이웃노드를 선택할 경우 해당 에지와 선택될 다음노드의 전체 비용까지 모두 고려해 이웃노드를 선택한다. 또한, 엘리트 에이전트에 의해 선택된 에지에 대해서는 추가 페로몬 갱신을 수행한다. 이러한 전략을 통해 제안한 모델의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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