• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.181-188
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• 2007

무향 Rural postman problem(URPP)은 주어진 네트워크에서 특정 아크를 적어도 한 번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. URPP는 실생활의 다양한 문제를 풀기 위한 기본적인 네트워크 문제 중에 하나이며 NP-Complete 문제로 알려져 있다. URPP는 아크 중심의 문제로 아크의 라우팅 방향을 고려하여야 하며, 노드 중심의 문제인 TSP(Traveling Salesman Problem) 해법을 그대로 적용하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 URPP 해법을 위한 유전 알고리즘에서 그래프 변환에 의한 디코딩 방법을 제안한다. 즉, 아크 중심의 그래프를 노드 중심의 그래프로 변환함으로써 아크의 방향에 상관없이 전체 라우팅 경로를 구할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교하였다. 실험 결과에서 제안 알고리즘은 기존 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.1117-1122
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• 1993

The environment for surface mounting machines plays an important role in a throughput. An approach to organize the optimal integrated environment for surface mounting machines is presented to increase a throughput. An optimization problem is divided into a feeder setting problem and a task sequencing problem. Two algorithms for each problem are proposed. The feeder setting problems is optimized by an algorithm based on heuristic methods. The task sequencing problem is modeled as a TSP(Traveling salesman problem). An algorithm based on a heuristic tour-to-tour improvement method for TSP is proposed to optimize the task sequencing problem. A simulation is carried out to test developed algorithms.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.64-66
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• 2003

DNA(Deoxyribo Nucleic Acid)컴퓨팅은 생체분자를 계산의 도구로 이용하는 새로운 계산 방법으로 DNA 정보 저장능력과 DNA의 상보적인 관계를 이용하여 연산을 수행하는 방법이다. 최근에는 DNA 분자들이 갖는 강력한 병렬성을 이용하여 NP-Complete 문제에 적용하는 연구가 많이 시도되고 있다. Adleman이 DNA 컴퓨팅을 이용해 해결한 HPP(Hamilton Path Problem)와는 달리 TSP(Traveling Salesman Problem)는 간선에 가중치가 추가되었기 때문에 DNA 염기배열로 표현하기가 어렵고 또한 염기배열의 길이를 줄이기 위해 고정길이 염기배열을 사용할 경우 가중치가 커지면 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 스무딩 알고리즘(smoothing algorithm)을 사용하여 간선의 가중치를 일정한 비율로 줄인 다음 유전자 알고리즘을 사용하여 최적의 염기배열을 찾는 방법을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.69-76
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• 2022

순회 외판원 문제는 가장 유명한 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지금까지 이 문제를 해결하기 위해 많은 메타휴리스틱 탐색 알고리즘들이 제안되어 왔으며, 그중의 하나가 지역 탐색이다. 지역 탐색에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나가 이웃해 생성 방법으로 주로 역전(inversion)과 같은 무작위 기반 이웃해 생성 방법들이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 4가지의 새로운 그리디 기반 이웃해 생성 방법들을 제안한다. 3가지 방법은 그리디 삽입 휴리스틱을 기반으로 하는데, 선택된 도시들을 하나씩 차례로 현재 가장 좋은 위치로 삽입한다. 나머지 하나는 그리디 회전을 기반으로 한다. 제안된 방법들은 대표적인 지역 탐색 알고리즘인 first-choice 언덕 오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링에 적용된다. 실험을 통해 제안된 그리디 기반 방법들이 기존의 무작위 기반 방법들보다 성능이 우수함을 확인하였다. 또한 일부 그리디 기반 방법들은 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 우수함을 확인하였다.

• 농촌계획
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• 제5권1호
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• pp.20-25
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• 1999

Our interest in this paper is in the efficient computation of a good low bound for the traveling salesman problem and is in the application of a network problem in agriculture. We base our approach on a relatively new formulation of the TSP as a two-commodity network flow problem. By assigning Lagrangian multipliers to certain constraints and relaxing them, the problem separates into two single-commodity network flow problems and an assignment problem, for which efficient algorithms are available.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.180.6-180
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• 2001

Welding/soldering automation is one of the most important manufacturing issues in order to lower the cost, increase the quality, and avoid labor problems. An off-line programming, OLP, is one of the powerful methods to solve this kind of diver sity problem, Unless an OLP system is ready for the path optimization in welding/soldering, a waste of time and cost is unavoidable due to an inefficient path in welding/soldering processes. Therefore, this study attempts to obtain path optimization using a genetic algorithm based on artificial intelligences. The problem of the welding path optimization is defined as conventional TSP (traveling salesman problem), but still paths have to go through welding lines. An improved genetic algorithm was suggested and the problem was formulated as a TSP problem considering ...

• 한국경영과학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-16
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• 1994

In this paper, we try to raise the efficiency of PCB production by improving automated inserting process. This process is composed of part inserting sequence and feeder allocation problem. Until now, this problem is formulated by Traveling Salesman Problem (TSP) or Rural Postman Problem. They concerted more on parts(chips) inserting. But in this paper, we concentrate on Feeder. We formulate 0-1 Integer program (MP2) easier than TSP. This program can be solved by using LP Package (i. e. LINDO, GAMS etc). We propose Heuristic algorithm ISFA which guarantees a local optimum and often gives solution. We give some examples to prove ISFA algorithm.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권4호
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• pp.201-208
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• 2010

This research is about developing an efficient solution procedure for the vehicle routing problem under varying vehicle moving speeds for hour-based time interval. Different moving speeds for every hour is too difficult condition to solve for this type of combinatorial optimization problem. A methodology to divide the 12 hour based time interval offered by government into 5 different time intervals and then divide delivery area into 12 small divisions first and then re-organizing them into 5 groups. Then vehicle moving speeds are no longer varying in each of the 5 divisions. Therefore, a typical TSP solution procedure may be applied to find the shortest path for all 5 divisions and then connect the local shortest paths to form a delivery path for whole area. Developed solution procedures are explained in detail with 60 points example.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.278-278
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• 2000

In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve optimization problems such as the Traveling Salesman Problem(TSP) and maximizing or minimizing functions. In particular, because TSP is a well-known combinational optimization problem andbelongs to a NP-complete problem, there is huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. Additionally, the non-schema part is applied to inversion for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.232-235
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• 2000

In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve the Traveling Salesman Problem(TSP). Because TSP is a well-known combinatorial optimization problem and belongs to a NP-complete problem, there is a huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. In addition, we have the non-schema part to be applied to inversion as well as for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.