• 한국통신학회논문지
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• 제29권4B호
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• pp.455-463
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• 2004

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1715-1724
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• 2013

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
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• 제4권2호
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• pp.135-141
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• 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.

• 전기학회논문지
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• 제56권8호
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• pp.1382-1389
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• 2007

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.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.946-949
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• 2005

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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제5권2호
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• pp.179-190
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• 2010

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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.221-226
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• 2004

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.221-227
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• 2008

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.

• 콘크리트학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.151-159
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• 2006

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)
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• 제4권5호
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• pp.939-955
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• 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.