• 한국품질경영학회:학술대회논문집
• /
• 한국품질경영학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.131-135
• /
• 2009

This paper considers the sequencing of products in car assembly lines. The sequence which minimizes overall utility work in car assembly lines reduce the cycle time and the risk of conveyor stopping. The sequencing problem is solved using Tabu Search. Tabu Search is a heuristic method which can provide a near optimal solution in real time. The performance of proposed technique is compared with existing heuristic methods in terms of solution quality and computation time. Various examples are presented and experimental results are reported to demonstrate the efficiency of the technique.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.87-97
• /
• 1999

This study is concerned with developing a hybrid heuristic algorithm for solving the redundancy optimization problem which is very important in system safety, This study develops a HH(Hybrid Heuristic) method combined with two strategies to alleviate the risks of being trapped at a local optimum. One of them is to construct the populations of the initial solutions randomly. The other is the additional search with SA(Simulated Annealing) method in final step. Computational results indicate that HH performs consistently better than the KY method proposed in Kim[8]. Therefore, the proposed HH is believed to an attractive to other heuristic methods.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.179-188
• /
• 2015

A* 알고리즘은 잘 알려진 길찾기 알고리즘이다. 그러나 장애물 정보를 이용하지 않을 경우에는 장애물을 만날 때 까지 탐색을 진행하여 장애물과 충돌하거나 늪(swamp)에 들어갈 수 있다. 본 논문에서는 장애물을 회피하고 늪에 들어가지 않도록 장애물 정보를 사용하고, 장애물 정보를 이용한 휴리스틱 함수도 제안한다. 장애물 정보를 사전에 처리하는데 시간이 걸리지만 실시간에 처리하는 것이 아니기 때문에 대부분의 경우에 문제가 되지 않는다. 실험을 통하여 제안한 방법들이 검색 공간을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여주었다. 더불어 장애물 정보를 이용한 휴리스틱 함수는 사전에 장애물 정보를 처리할 필요 없이 효과적으로 검색 공간을 줄일 수 있다는 것을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.206-209
• /
• 2005

계속적인 교통 흐름을 감안한 최적 경로 탐색 시스템은 목적지로 가기 위한 비용을 줄이기 위해 필요하다. 그러나 낮은 계산 능력을 가진 클라이언트에서 최적 경로를 탐색하는 것은 많은 비용을 요구한다. 따라서 적은 비용과 적절한 최적 경로를 탐색이 가능한 방법이 요구된다. 이 논문에서는 연산시간을 줄이기 위해 가변적인 휴리스틱을 이용하는 경로 탐색 기법을 새롭게 제안한다. 이들 휴리스틱은 하나의 사각형 영역인 그리드 내에 존재하는 자동차들의 평균속도의 변화에 의해 결정된다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.401-406
• /
• 2011

복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.

• Management Science and Financial Engineering
• /
• 제3권1호
• /
• pp.75-88
• /
• 1997

Tabu search (TS) has been successfully applied for solving many complex combinatorial optimization problems in the areas of operations research and production control. However, TS is for single-objective problems in its present form. In this article, a TS-based heuristic is developed to determine Pareto-efficient solutions to a multi-objective combinatorial optimization problem. The developed algorithm is then applied to the discrete optimal design problem in statistics to demonstrate its usefulness.

• Industrial Engineering and Management Systems
• /
• 제11권2호
• /
• pp.170-175
• /
• 2012

In this paper, a procedure using a genetic algorithm (GA) and a heuristic local search (HLS) is proposed for solving facility rearrangement problem (FRP). FRP is a decision problem for stopping/running of facilities and integration of stopped facilities to running facilities to maximize the production capacity of running facilities under the cost constraint. FRP is formulated as an integer programming model for maximizing the total production capacity under the constraint of the total facility operating cost. In the cases of 90 percent of cost constraint and more than 20 facilities, the previous solving method was not effective. To find effective alternatives, this solving procedure using a GA and a HLS is developed. Stopping/running of facilities are searched by GA. The shifting the production operation of stopped facilities into running facilities is searched by HLS, and this local search is executed for one individual in this GA procedure. The effectiveness of the proposed procedure using a GA and HLS is demonstrated by numerical experiment.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제18권10호
• /
• pp.2606-2615
• /
• 1994

Sorting time is one of the most important issues for auto IC test handling systems. In actual system, because of too much path, reducing the computing time for finding a sorting path is the key way to enhancing the system performance. The exhaustive path search technique can not be used for real systems. This paper proposes heuristic sorting algorithm to find the minimal sorting time. The suggested algorithm is basically based on the best-first search technique and multi-level search technique. The results are close to the optimal solutions and computing time is greately reduced also. Therefore the proposed algorthm can be effectively used for real-time sorting process in auto IC test handling systems.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권5호
• /
• pp.403-410
• /
• 2009

2차원 저장소 적재는 NP-hard 문제로서 그 문제의 정확한 해를 구하는 것이 어려운 것으로 알려져 있으며, 이의 더 좋은 해를 얻기 위해 유전자(genetic) 알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing), 타부서치(tabu search)등과 같은 근사적 접근법이 제안되어 왔다. 하지만 분지한계(branch-and-bound)나 타부서치 기법들을 이용한 기존의 대표적인 근사 알고리즘들은 휴리스틱 알고리즘의 해에 기반을 둠으로 효율성이 낮고 반복수행에 의한 계산시간이 길다. 따라서 본 논문에서는 이러한 근사 알고리즘의 복잡성을 간소화하고, 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 적재가능성을 판단하는 적합성 함수(fitness function)를 정의하고 이를 이용하여 어떤 특정 개체의 적재영역을 판단하는데 영향을 주는 적재영역의 수를 계산한다. 또한, 이들을 이용한 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 끝으로 기존의 휴리스틱 또는 메타휴리스틱 기법과의 비교실험을 통해 기존의 휴리스틱 알고리즘인 FFF와 FBS에 비해 97%의 결과가 같거나 우수하였으며, 타부서치 알고리즘에 비해 86%의 결과가 같거나 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권9호
• /
• pp.862-866
• /
• 2003

조합 최적화 문제인 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］을 이용하여 접근하는 것은 최적 해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP 문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로 ACS(Ant Colony system) 알고리즘을 소개하고 새로운 페로몬 갱신 방법을 제시하고자 한다. ACS 알고리즘은 다수의 개미들이 경로를 만들어 가는 과정에서 각 에지상의 페로몬 정보를 이용하며, 이러한 반복적인 경로 생성 과정을 통해 최적 해를 발견하는 방법이다. ACS 기법의 전역 갱신 단계에서는 생성된 모든 경로들 중 전역 최적 경로에 속한 에지들에 대하여 페로몬을 갱신한다. 그러나 본 논문에서는 전역 갱신 규칙이 적용되기 전에 생성된 모든 에지에 대하여 페로몬을 한번 더 갱신한다. 이 때 페로몬 갱신을 위해 각 에지들의 발생 빈도수를 이용한다. 개미들이 생성한 전체 에지들의 발생 빈도수를 페로몬 정보에 대한 가중치(weight)로 부여함으로써 각 에지들에 대하여 통계적 수치를 페로몬 정보로 제공할 수 있었다. 또한 기존의 ACS 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해를 찾아내며 더 많은 에지들이 다음 번 탐색에 활용될 수 있게 함으로써 지역 최적화에 빠지는 것을 방지할 수 있다.