• 제목/요약/키워드: backtracking search optimization

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제약만족 최적화 문제를 위한 백트래킹 탐색의 구조화 (A Backtracking Search Framework for Constraint Satisfaction Optimization Problems)

  • 손석원
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제18A권3호
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    • pp.115-122
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    • 2011
  • 모든 제약만족 최적화 문제의 해를 구하는 일반화된 알고리즘을 구하는 것은 매우 어렵다. 그러나 결정 변수의 특성에 따라 세분화된 문제는 해를 위한 알고리즘을 구하기에 더 쉽다는 가정을 할 수 있다. 이와 같은 가정 하에 문제를 세분화 시키는 문제분류규칙을 제안하고 세분화된 문제의 특성에 맞는 백트래킹 알고리즘을 개발한다. 백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 탐색되는 노드의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 정적 특성이 우세한 무선 센서 네트워크의 클러스터 헤드 위치문제와 동적 및 정적 특성의 혼합특성을 갖는 RFID 리더 간섭 최소화 문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하고 기존의 방법과 비교하였다. 결과적으로 문제를 세분화시킴으로써 체계적인 탐색을 위한 백트래킹의 구조화를 실현하였다. 또한 개발된 백트래킹 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

Stackelberg Game between Multi-Leader and Multi-Follower for Detecting Black Hole and Warm Hole Attacks In WSN

  • S.Suganthi;D.Usha
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권8호
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    • pp.159-167
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    • 2023
  • Objective: • To detect black hole and warm hole attacks in wireless sensor networks. • To give a solution for energy depletion and security breach in wireless sensor networks. • To address the security problem using strategic decision support system. Methods: The proposed stackelberg game is used to make the spirited relations between multi leaders and multi followers. In this game, all cluster heads are acts as leaders, whereas agent nodes are acts as followers. The game is initially modeled as Quadratic Programming and also use backtracking search optimization algorithm for getting threshold value to determine the optimal strategies of both defender and attacker. Findings: To find optimal payoffs of multi leaders and multi followers are based on their utility functions. The attacks are easily detected based on some defined rules and optimum results of the game. Finally, the simulations are executed in matlab and the impacts of detection of black hole and warm hole attacks are also presented in this paper. Novelty: The novelty of this study is to considering the stackelberg game with backtracking search optimization algorithm (BSOA). BSOA is based on iterative process which tries to minimize the objective function. Thus we obtain the better optimization results than the earlier approaches.

공동체 라디오 방송을 위한 주파수 할당의 최적화 (Optimization of Frequency Assignment for Community Radio Broadcasting)

  • 손석원;한광록
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.51-57
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    • 2008
  • 본 논문에서는 주파수 할당의 최적화를 위하여 제약만족문제의 모델링과 백트랙킹 탐색의 경험적 알고리즘을 제안한다. 연구의 목적은 주어진 서비스 영역에서 공동체 라디오 방송국의 개수를 최대화하면서 동시에 필요주파수를 최소화시키는 제약조건을 만족하는 주파수 할당이다. 본 연구는 효과적으로 해를 찾기 위하여 경험적 알고리즘을 제안하는데, 이것은 제한된 시간 안에 해를 찾는데 필요한 백트랙킹 횟수를 최소화하는 변수 순서와 값 순서에 관한 방법이다. 백트랙킹에서 불일치성을 늦게 발견하는 문제를 보완하기 위해서 일관성 강화기술 또는 제약 전파 방법을 사용한다. 백트랙킹 탐색과 일관성 강화 기술을 함게 사용함으로써 제약만족문제에 관한 보다 강력하고 효과적인 알고리즘을 얻을 수 있다. 본 논문은 또한 계산된 해와 이론적인 하한 값을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 성능 비교를 수행한다.

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CSP와 SA를 이용한 Job Shop 일정계획에 관한 연구 (A Study on the Job Shop Scheduling Using CSP and SA)

  • 윤종준;손정수;이화기
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제23권61호
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    • pp.105-114
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    • 2000
  • Job Shop Problem which consists of the m different machines and n jobs is a NP-hard problem of the combinatorial optimization. Each job consists of a chain of operations, each of which needs to be processed during an uninterrupted time period of a given length on a given machine. Each machine can process at most one operation at a time. The purpose of this paper is to develop the heuristic method to solve large scale scheduling problem using Constraint Satisfaction Problem method and Simulated Annealing. The proposed heuristic method consists of the search algorithm and optimization algorithm. The search algorithm is to find the solution in the solution space using CSP concept such as backtracking and domain reduction. The optimization algorithm is to search the optimal solution using SA. This method is applied to MT06, MT10 and MT20 Job Shop Problem, and compared with other heuristic method.

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A Flexible Branch and Bound Method for the Job Shop Scheduling Problem

  • Morikawa, Katsumi;Takahashi, Katsuhiko
    • Industrial Engineering and Management Systems
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    • 제8권4호
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    • pp.239-246
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    • 2009
  • This paper deals with the makespan minimization problem of job shops. The problem is known as one of hard problems to optimize, and therefore, many heuristic methods have been proposed by many researchers. The aim of this study is also to propose a heuristic scheduling method for the problem. However, the difference between the proposed method and many other heuristics is that the proposed method is based on depth-first branch and bound, and thus it is possible to find an optimal solution at least in principle. To accelerate the search, when a node is judged hopeless in the search tree, the proposed flexible branch and bound method can indicate a higher backtracking node. The unexplored nodes are stored and may be explored later to realize the strict optimization. Two methods are proposed to generate the backtracking point based on the critical path of the current best feasible schedule, and the minimum lower bound for the makespan in the unexplored sub-problems. Schedules are generated based on Giffler and Thompson's active schedule generation algorithm. Acceleration of the search by the flexible branch and bound is confirmed by numerical experiment.

VLSI 논리설계 최적화를 위한 Redundancy 조사 가속화에 관한 연구 (On the Acceleration of Redundancy Identification for VLSI Logic Optimization)

  • 이성봉;정정화
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.131-136
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    • 1990
  • 본 논문에서 게이트레벨 회로의 논리 최적화를 위한 논리적 redundancy조사를 가속화하는 새로운 방법을 제안한다. 게이트레벨 회로의 redundancy 조사문제는 테스트패턴 생성문제와 마찬가지로 유한상태 탐색문제로서, 그 실행시간이 탐색의 크기에 의존한다. 본 논문에서는 효율적인 탐색을 위해, '동적 head line'과 'mandatory 할당' 방법을 제안한다. 동적 head line은 redundancy조사과정에서 동적으로 변경되어, 탐색에서의 backtracking 수를 감소기키며, mandatory 할당은 불필요한 할당을 피할 수 있어 탐색의 크기를 줄인다. 특히 이들 방법은 기존의 테스트패턴 생성문제에서 사용한 방법과는 달리, 회로 최적화에 따른 회로의 변경에 영향을 받지 않고 사용된다. 또한, 이들 방법을 기존의 redundancy 조사시스템에 실현하여, 그 유효성을 보인다.

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AN AFFINE SCALING INTERIOR ALGORITHM VIA CONJUGATE GRADIENT AND LANCZOS METHODS FOR BOUND-CONSTRAINED NONLINEAR OPTIMIZATION

  • Jia, Chunxia;Zhu, Detong
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제29권1_2호
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    • pp.173-190
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    • 2011
  • In this paper, we construct a new approach of affine scaling interior algorithm using the affine scaling conjugate gradient and Lanczos methods for bound constrained nonlinear optimization. We get the iterative direction by solving quadratic model via affine scaling conjugate gradient and Lanczos methods. By using the line search backtracking technique, we will find an acceptable trial step length along this direction which makes the iterate point strictly feasible and the objective function nonmonotonically decreasing. Global convergence and local superlinear convergence rate of the proposed algorithm are established under some reasonable conditions. Finally, we present some numerical results to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.