이 논문은 파장 분할 다중화 (Wavelength Division Multiplexing, WDM) 기술의 링-그물 구조를 가진 망을 설계하는 알고리즘을 제시한다. 링-그물 망을 설계하는 문제는 OADM과 OXC 비용을 최소로 하면서 트래픽을 만족시키는 그물 라우팅과 링 토폴로지를 설계한다. 링 토폴로지는 OADM으로 구성되어 링 내의 노드간 트래픽을 처리하고, 그물 라우팅은 서로 다른 링에 있는 노드간에 발생하는 트래픽을 OXC를 이용해서 처리한다. 링 토풀로지와 그물 라우팅 문제를 동시에 해결하기 위해서 정수 계획법 (Integer Programming) 모델을 개발한다. 링-그물 문제는 NP-Hard이므로 실제 크기의 망 문제에서 주어진 시간내 좋은해를 생성하는 효과적인 타부 서치 휴리스틱을 제안한다. 타부 서치 휴리스틱 성능을 상업용 소프트웨어인 CPLEX 7.0 으로 구한 해와 비교한 결과 5초 내에 총비용의 오차 범위가 3% 이내인 우수해를 구한다.
무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집 문제는 네트워크에 배치된 모든 노드의 데이터 전송 에너지를 최소화함으로써 네트워크의 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집문제를 효과적으로 해결하기 위한 메타휴리스틱 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 보다 효과적인 해를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성방식과 복구함수를 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 네트워크 수명과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존의 알고리즘과 비교평가 하였으며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘이 최대 수명 데이터 수집 문제에 효과적으로 적용됨을 보여준다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
제4권2호
/
pp.135-141
/
2004
This paper proposes a new heuristic search technique for obstacle avoidance of autonomous underwater vehicles equipped with a looking ahead obstacle avoidance sonar. We suggest the fuzzy relation between the sonar sections and the properties of real world environment. Bandler and Kohout's fuzzy relational method are used as the mathematical implementation for the analysis and synthesis of relations between the partitioned sections of sonar over the real-world environmental properties. The direction of the section with optimal characteristics would be selected as the successive heading of AUVs for obstacle avoidance. For the technique using in this paper, sonar range must be partitioned into multi equal sections; membership functions of the properties and the corresponding fuzzy rule bases are estimated heuristically. With the two properties Safety, Remoteness and sonar range partitioned in seven sections, this study gives the good result that enables AUVs to navigate through obstacles in the optimal way to goal.
This paper presents a new approach for solving the problem of maintenance scheduling of generating units using a binary particle swarm optimization (BPSO). In this paper, we find the optimal solution of the maintenance scheduling of generating units within a specific time horizon using a binary particle swarm optimization algorithm, which is the discrete version of a conventional particle swarm optimization. It is shown that the BPSO method proposed in this paper is effective in obtaining feasible solutions in the maintenance scheduling of generating unit. IEEE reliability test systems(1996) including 32-generators are selected as a sample system for the application of the proposed algorithm. From the result, we can conclude that the BPSO can find the optimal solution of the maintenance scheduling of the generating unit with the desirable degree of accuracy and computation time, compared to other heuristic search algorithm such as genetic algorithms. It is also envisaged that BPSO can be easily implemented for similar optimizations and scheduling problems in power system problems to obtain better solutions and improve convergence performance.
It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach. with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.
This paper describes a new stochastic heuristic algorithm in engineering problem optimization especially in power system applications. An improved particle swarm optimization (PSO) called adaptive particle swarm optimization (APSO), mixed with simulated annealing (SA), is introduced and referred to as APSO-SA. This algorithm uses a novel PSO algorithm (APSO) to increase the convergence rate and incorporate the ability of SA to avoid being trapped in a local optimum. The APSO-SA algorithm efficiency is verified using some benchmark functions. This paper presents the application of APSO-SA to find the optimal location, type and size of flexible AC transmission system devices. Two types of FACTS devices, the thyristor controlled series capacitor (TCSC) and the static VAR compensator (SVC), are considered. The main objectives of the presented method are increasing the voltage stability index and over load factor, decreasing the cost of investment and total real power losses in the power system. In this regard, two cases are considered: single-type devices (same type of FACTS devices) and multi-type devices (combination of TCSC, SVC). Using the proposed method, the locations, type and sizes of FACTS devices are obtained to reach the optimal objective function. The APSO-SA is used to solve the above non.linear programming optimization problem for better accuracy and fast convergence and its results are compared with results of conventional PSO. The presented method expands the search space, improves performance and accelerates to the speed convergence, in comparison with the conventional PSO algorithm. The optimization results are compared with the standard PSO method. This comparison confirms the efficiency and validity of the proposed method. The proposed approach is examined and tested on IEEE 14 bus systems by MATLAB software. Numerical results demonstrate that the APSO-SA is fast and has a much lower computational cost.
개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
시간제한을 가지는 차량경로문제는 배송 및 물류에서 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 현실적으로 고객의 서비스를 위하여 정해진 시간 안에 출발해서 배송을 끝마쳐야 한다. 그러므로 본 연구는 개선된 유전자 알고리즘을 이용하여 차량의 용량 및 운행시간을 초과하지 않으면서 고객의 서비스를 제공해주며 비용을 최소화하는 목적이 있다. 그리고 본 연구에서 제안한 개선된 유전자 알고리즘을 이용하면 다른 휴리스틱 기법보다 더욱 효율적인 시간제한을 가지는 차량경로문제에서 훌륭한 해를 도출할 수 있다. 따라서 차량경로문제의 해를 도출할 수 있는 개선된 유전자 알고리즘을 이용한 GUI 방식의 컴퓨터 프로그램을 개발하고 표준문제를 통하여 비교한 결과 본 연구에서 개발된 프로그램이 매우 유용한 결과를 보였다.
강섬유보강 콘크리트는 일반 콘크리트에 비해 휨성능이 월등히 우수하지만, 아직까지 국내에는 이에 대한 명확한 배합설계 지침이 확립되어 있지 않은 상황이다. 또한, 강섬유를 2종이상 동시에 혼입하여 사용하는 하이브리드 섬유보강 콘크리트에 대해서는 최근에 들어서야 그 연구가 시작되었으며, 이에 대해서도 배합에 대한 구체적인 지침이 확립되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 새로운 최적화 기법인 화음탐색법을 이용하여 강섬유 및 하이브리드 섬유보강 콘크리트의 최적배합 프로그램을 개발하였으며, 검증 실험을 수행하여 프로그램의 신뢰도를 높였다. 이는 현장 시험 배합횟수의 감소 및 배합설계의 편의성 향상 등에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한, 실험 결과 동일한 강섬유 혼입률이라 하더라도, 하이브리드 섬유보강 콘크리트가 일반 강섬유보강 콘크리트보다 휨강도 및 휨인성 모두 우수한 것으로 나타났으며 이를 프로그램 상에 추가 반영하였다. 이는 세계적으로도 아직 연구 초기 단계에 있는 하이브리드 섬유보강 콘크리트의 휨 특성을 파악하는데에도 향후 연구의 발판이 될 것으로 생각되며, 지속적인 실험 및 연구로 보완이 된다면 보다 더 정밀도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제4권5호
/
pp.939-955
/
2010
With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.