• 제목/요약/키워드: graph bisection

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Optimization by Simulated Catalytic Reaction: Application to Graph Bisection

  • Kim, Yong-Hyuk;Kang, Seok-Joong
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권5호
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    • pp.2162-2176
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    • 2018
  • Chemical reactions have an intricate relationship with the search for better-quality neighborhood solutions to optimization problems. A catalytic reaction for chemical reactions provides a clue and a framework to solve complicated optimization problems. The application of a catalytic reaction reveals new information hidden in the optimization problem and provides a non-intuitive perspective. This paper proposes a new simulated catalytic reaction method for search in optimization problems. In the experiments using this method, significantly improved results are obtained in almost all graphs tested by applying to a graph bisection problem, which is a representative problem of combinatorial optimization problems.

RCR 네트워크에서 최단경로를 위한 탐색 알고리즘 (A Searching Algorithm for Shortest Path in RCR Network)

  • 김성열
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제5권5호
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    • pp.444-448
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    • 2010
  • RCR 네트워크 토폴로지[1]는 짧은 지름, 대칭성 등의 특징을 가지고 있어 병렬컴퓨팅 환경을 구성하기에 적합한 상호접속네트워크의 일종이다. Hu and Cao[2]에 의하여 이 토폴로지 분석에 대한 재검토가 이루어졌으며, 그래프 비연결성, 직경, bisection width 등에 대한 오류가 있음을 지적하였다. 이 논문에서는 RCR 네트워크 토폴로지 특성을 분석하고, [2]의 결과에도 여전히 남아있는 '연결그래프가 되기 위한 조건' 및 직경에 대한 오류를 정정한다. 그리고 RCR 네트워크에서 최단경로를 구하기 위한 알고리즘을 제안한다.

멀티컴퓨팅 시스템을 위한 피터슨-토러스(PT) 네트워크 (Petersen-Torus(PT) Network for Multicomputing System)

  • 서정현;이형옥;장문석
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제35권6호
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    • pp.263-272
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    • 2008
  • 본 논문은 피터슨 그래프를 기본으로 만든 새로운 상호연결망 피터슨-토러스(PT) 네트워크를 제안한다. PT 네트워크는 동일한 노드수를 갖는 honeycomb 토러스보다 짧은 지름을 갖고 망 비용이 개선된 연결망이다. 본 논문에서는 PT 네트워크의 최적 라우팅 알고리즘과 해밀톤 사이클 알고리즘을 제안하고, 지름, 망 비용 그리고 bisection width를 분석하였다.

FMI기반 co-simulation에서 step size control을 위한 Markov chain을 사용한 예측 방법 (A Prediction Method using Markov chain for Step Size Control in FMI based Co-simulation)

  • 홍석준;임덕선;김원태;조인휘
    • 전기전자학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.1430-1439
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    • 2019
  • FMI를 기반으로 하는 co-simulation의 마스터 알고리즘(MA)에서 시뮬레이션 결과의 정확도를 높이는 방법으로 zero crossing 포인트를 찾기 위한 Bisectional algorithm을 사용할 수 있다. 그러나 이 알고리즘은 많은 Rollback을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 MA는 Bisection algorithm을 통해 zero crossing 포인트를 검출하면서도 반복되는 구간 그래프를 분석하여 그 값을 Markov chain을 적용하여 다음 구간을 예측하여 이를 step size에 적용한다. 시뮬레이션에서 실제 Rollback이 발생했을 때 그래프 형태별로 변화되는 step size를 배열로 저장하고, 이룰 다음 예측 구간에 적용함으로서 Rollback을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 이상의 시뮬레이션 시간이 감소되는 것을 확인하였다.