The rule of the game of Chomp is simple and the existence of a winning strategy can easily be proved. However, the existence tells us nothing about what strategies are winning in reality. Like in Chess or Baduk, many researchers studied the winning moves using computer programs, but no general patterns for the winning actions have not been found. In the paper, we aim to construct practical winning strategies based on backward induction. To do this we develop how to analyze Chomp and prove and find the winning strategies of the simple games of Chomp.
The Simulated Annealing (SA) algorithm has been successfully applied to various difficult combinatorial optimization problems. Since the performance of a SA algorithm, generally depends on values of the parameters, it is important to select the most appropriate parameter values. In this paper the SA algorithm is optimally designed for performance acceleration, by using the Taguchi method. Several test problems are solved via the SA algorithm optimally designed, and the solutions obtained are compared to solution results McMullen & Frazier(2000). The performance of the SA algorithm is evaluated in terms of solution quality and computation times. Computational results show that the proposed SA algorithm is effective and efficient in finding near-optimal solutions.
Interference in device-to-device (D2D) communication underlaying cellular network needs to be elaborately investigated because of channel sharing. The objective is to improve the quality of D2D communications while maintaining high performance for cellular users. In this paper, we solve the above problem by jointly considering channel allocation and power control using coalition formation game. Our cooperative game theoric approach allows to enhance network-wide performance. We design a merge-and-split algorithm to deal with the complexity of the combinatorial structure in coalition formation problem. The analytical and numerical results show that our algorithm converges to a stable point which achieves high network performance.
한국고분자학회 2006년도 IUPAC International Symposium on Advanced Polymers for Emerging Technologies
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pp.142-143
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2006
Combinatorial methods are being used increasingly to develop the next generation of polymers, coatings and adhesive formulations. Allied to this approach, a new genre of measurement and characterization methods are emerging. These characterization techniques are required to handle and take measurements from small samples. This has led to a number of uses for this technology which usefully fall between convention test specimen and micro- or nano-scale test methods. A versatile measurement platform will be presented which can offer useful indentation, puncture, compression, adhesion and scratch resistance data for a wide variety of material types and that continues to develop and evolve in capability.
차량경로문제의 Set-Partitioning 모형에 적용된 열생성 프로세스에서 차량경로를 생성하는 하위문제는 순회외판원 문제와 같은 combinatorial 구조를 가지므로 연산상의 어려움이 크다. 본 논문은 각 차량경로를 분할하여 하위문제에서 분할된 부분경로를 생성하는 경로분할모형을 소개한다. 열생성이 용이해지는 반면 주문제가 복잡해지는 단점이 있으나 이 모형은 set-partitioning 모형으로 다루기 힘든 크기의 VRP에 접근하도록 한다. 경로분할모형은 최대 199곳의 수요지를 갖는 Symmetric VRP의 실험문제에서 평균93.5%, 수요지수 최대 70곳의 Asymmetric VRP의 실험문제에서 평균 97.6%의 하한값을 도출해 특히 Asymmetric VRP의 경우에서 잘 알려진 다른 하한값 기법들보다 우수함을 보였다. 개발된 Branch-and-Price 프로세스로는 도출된 하한값을 사용하여 수요지 최대 48곳의Asymmetric VRP의 최적해를 구할 수 있었다. 경로분할모형은 성능이 비교되는 다른 모형과 달리 다른 크기의 차량을 다룰 수 있는 장점이 있고, Asymmetric VRP 문제에서는 현재 가장 우수한 하한값을 제시한다. 이러한 점에서 본 모형은 향후 연구가치가 있다고 판단된다.
This paper presents a new approach for thermal unit commitment (UC) using a differential evolution (DE) algorithm. DE is an effective, robust, and simple global optimization algorithm which only has a few control parameters and has been successfully applied to a wide range of optimization problems. However, the standard DE cannot be applied to binary optimization problems such as UC problems since it is restricted to continuous-valued spaces. This paper proposes binary differential evolution (BDE), which enables the DE to operate in binary spaces and applies the proposed BDE to UC problems. Furthermore, this paper includes heuristic-based constraint treatment techniques to deal with the minimum up/down time and spinning reserve constraints in UC problems. Since excessive spinning reserves can incur high operation costs, the unit de-commitment strategy is also introduced to improve the solution quality. To demonstrate the performance of the proposed BDE, it is applied to largescale power systems of up to 100-units with a 24-hour demand horizon.
In this paper, we are willing to prepare the reasonable optimization, Combinatorial Optimization and Genetic Algorithm. Thus we define position status of end-effect (or terminative link module) using promised form, (G, M(G), A(G), and so on.). For this preparing step, the reorganizing procedure of Link and Joint Module is necessary, like as enumerating the kinematically identical assembly group of several links and joints. Thus, we draw a G, directed graph in a first step. Because, directed graph contains the path information between adjacent Link Module and Joint Module. From the directed graph,G, we can incite the Incidence Matrix, M(G). The incidence matrix, M(G), contains the contact information of the Link (Joint) Module and the type of Link (Joint). At the end of this paper, we generalize the modular information as a matrix form, A(G). From this matrix, we can make a population of assembly status. That is the finial output of this paper.
The assignment of cells to reporting or non-reporting cells is an NP-hard problem having an exponential complexity in the Reporting Cell Location Management (RCLM) system. Frequent location update may result in degradation of quality of service due to interference. Miss on the location of a mobile terminal will necessitate a search operation on the network when a call comes in. The number of reporting cells and which cell must be reporting cell should be determined to balance the registration (location update) and search (paging) operations to minimize the cost of RCLM system. T1is paper compares Max-Min ant system (MMAS), rank-based ant system (RAS) and hybrid method of MMAS and RAS that generally used to solve combinatorial optimization problems. Experimental results demonstrate that hybrid method of MMAS and RAS is an effective and competitive approach in fairly satisfactory results with respect to solution quality and execution time for the optimal design of location management system.
휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화와 다양화의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 시스템은 최근에 제안된 조합 최적화문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 기법으로, 그리디 탐색과 긍정적 보상에 의한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존 개미집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화 전략과 다양화 전략으로 나누어진 엘리트 전략을 통해 집단간 긍정적 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 그리고, 이 제안된 엘리트 전략에 의한 다중 집단 상호작용 개미 모델을 순회판매원문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존 개미집단 시스템과 비교한다.
The work presented in this paper is divided into two parts. The first part presents finite urn problems which generate truncated negative binomial random variables. Some combinatorial identities that arose from the negative binomial sampling and truncated negative binomial sampling are established. These identities are constructed and serve important roles when we deal with these distributions and their characteristics. Other important results including cumulants and moments of the distributions are given in somewhat simple forms. Second, the distributions of the maximum of two chi-square variables and the distributions of the maximum correlated F-variables are then derived within the negative binomial sampling scheme. Although multinomial theory applied to order statistics and standard transformation techniques can be used to derive these distributions, the negative binomial sampling approach provides more information and deeper insight regarding the nature of the relationship between the sampling vehicle and the probability distributions of these functions of chi-square variables. We also provide an algorithm to compute the percentage points of these distributions. We supplement our findings with exact simple computational methods where no interpolations are involved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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