The classical vehicle routing problem (VRP) can be extended by including customers who want to send goods to the depot. This type of VRP is called the vehicle routing problem with pickups and deliveries (VRPPD). This study proposes a novel way to solve VRPPD by introducing a two-phase heuristic routing algorithm which consists of a clustering phase and uses the geometrical center of a cluster and route establishment phase by applying a two-way search of each route after applying the TSP algorithm on each route. Experimental results show that the suggested algorithm can generate better initial solutions for more computer-intensive meta-heuristics than other existing methods such as the giant-tour-based partitioning method or the insertion-based method.
Group scheduling, which is a kind of operations scheduling based on the GT concept is analyzed in a multi-stage manufacturing system. The purpose of this research is to develop and evaluate a heuristic algorithm for determining gro up sequence and job sequence within each group to minimize a complex cost function, i.e. the sum of the total pe-nalty cost for tardiness and the total holding cost for flow time, in a multi-stage manufacturing system with group setup time dependent upon group sequence. A heuristic algorithm for group sc heduling is developed, and a numerical example is illustrated. For the evaluation of the pro-posed heuristic algorithm, the heuristic solution of each of 63 problems is compared with that of random scheduling. The result shows that the proposed heuristic algorithm provides better solution in light of the proposed cost function.
In korean peninsular, aircraft defense with SAM (Surface-to-Air Missile) is very important because of short range of combat space in depth. Effective and successful defense operation largely depends on two factors, SAM's location and the number of SAM for each target based on missile's availability in each SAM's location. However, most previous papers have handled only the former. In this paper, we developed Set covering model which can handle both factors simultaneously and Multi-heuristic algorithm for solving allocation problem of the batteries and missile assignment problem in each battery. Genetic algorithm is used to decide optimal location of the batteries. To determine the number of SAM, a heuristic algorithm is applied for solving missile assignment problem. If the proposed model is applied to allocation of SAM, it will improve the effectiveness of air defense operations.
In Korean peninsular, Air Defense with SAM(Surface-to-Air Missile) is very important, because of threatening by North Korea's theater ballistic missiles installed with nuclear or biochemistry. Effective and successful defense operation largely depends on two factors, SAM's location and the number of SAM for each target based on missile's availability in each SAM's location. However, most previous papers have handled only the former. In this paper, we developed Multi-heuristic algorithm which can handle both factors simultaneously for solving allocation problem of the batteries and missile assignment problem in each battery. To solve allocation problem, genetic algorithm is used to decide location of the batteries. To solve missile assignment problem, a heuristic algorithm is applied to determine the number of SAM for each target. If the proposed model is applied to allocation of SAM, it will improve the effectiveness of missile defense operations.
Load shedding algorithm has been developed using heuristic search and D.C flow method. The line flow error with a D.C method was improved in this paper. Minimization of load shedding was obtained with heuristic search method. Although analytical method have been mixed with expert algorithm the C language fitted well for this purpose.
This paper considers a timeslot assignment problem in an interactive satellite multimedia (ISM) system with digital video broadcast-return channel via satellite (DVB-RCS). The timeslot assignment problem is formulated as a binary integer programming to maximize the overall weighted throughput and is shown to be NP-hard. Thus, three real-time heuristic algorithms including ratio-based, packet-size (PS)-based, and transmission gain (TG)-based are derived, and some computational experiments are made. Considering the results, the ratio-based heuristic algorithm is demonstrated to be the most effective and efficient. We propose adapting the ratio-based heuristic algorithm to the timeslot assignment problem to greatly improve the ISM system utilization.
최근 소셜 네트워크 서비스가 급속히 증가함에 따라 많은 기업들과 사용자들은 자신들의 정보가 더욱 빠르게 확산되길 바란다. 이러한 소셜 네트워크에서의 정보 확산을 연구하기 위하여 많은 알고리즘들이 제안되었는데 그중 대표적인 알고리즘은 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)과 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)이다. 하지만 그리디 알고리즘의 경우 복잡성으로 인하여 실제 소셜 네트워크에 사용이 제한적이며, 기존 휴리스틱 기반의 메시지 전파 기법의 경우 균일한 소셜 네트워크 환경을 고려하였기 때문에 현재 소셜 네트워크의 특성을 반영한 연구가 요구된다. 이에 본 논문에서는 휴리스틱 알고리즘 기반의 정보 확산 확률과 노드 연결성을 고려한 정보 확산 능력 최대화 알고리즘을 제안하고, 실제 소셜 네트워크 데이터베이스를 이용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다. 그 결과 기존 알고리즘이 비해 더 많은 노드를 활성화 시킬 수 있어 정보 확산 능력을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
We designed a new meta-heuristic algorithm named Photon Search Algorithm (PSA) in this paper, which is motivated by photon properties in the field of physics. The physical knowledge involved in this paper includes three main concepts: Principle of Constancy of Light Velocity, Uncertainty Principle and Pauli Exclusion Principle. Based on these physical knowledges, we developed mathematical formulations and models of the proposed algorithm. Moreover, in order to confirm the convergence capability of the algorithm proposed, we compared it with 7 unimodal benchmark functions and 23 multimodal benchmark functions. Experimental results indicate that PSA has better global convergence and higher searching efficiency. Although the performance of the algorithm in solving the optimal solution of certain functions is slightly inferior to that of the existing heuristic algorithm, it is better than the existing algorithm in solving most functions. On balance, PSA has relatively better convergence performance than the existing metaheuristic algorithms.
The optimal power flow(OPF) problem was introduced by Carpentier in 1962 as a network constrained economic dispatch problem. Since then, the OPF problem has been intensively studied and widely used in power system operation and planning. In these days, OPF is becoming more and more important in the deregulation environment of power pool and there is an urgent need of faster solution technique for on-line application. To solve OPF problem, many heuristic optimization methods have been developed, such as Genetic Algorithm(GA), Evolutionary Programming(EP), Evolution Strategies(ES), and Particle Swarm Optimization(PSO). Especially, PSO algorithm is a newly proposed population based heuristic optimization algorithm which was inspired by the social behaviors of animals. However, population based heuristic optimization methods require higher computing time to find optimal point. This shortcoming is overcome by a straightforward parallel processing of PSO algorithm. The developed parallel PSO algorithm is implemented on a PC cluster system with 6 Intel Pentium IV 2GHz processors. The proposed approach has been tested on the IEEE 30-bus system. The results showed that computing time of parallelized PSO algorithm can be reduced by parallel processing without losing the quality of solution.
휴리스틱 기반의 유전 알고리즘 경로 탐색(H-GAP)은 노드, 에지 정보를 필요로 하지 않기 때문에 기존 경로 탐색 알고리즘의 단점을 보완하고 빠른 속도로 경로 탐색을 수행할 수 있다. 하지만 H-GAP를 이용해 탐색한 경로는 비 노드 기반이기 때문에 불필요한 경로 정보가 포함되어 탐색된 경로가 최적의 경로가 아닐 때도 있다. 본 논문에서는 H-GAP를 이용해 탐색한 경로를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H-GAP의 경로 탐색이 완료된 후 광선 추적 알고리즘을 이용해 불필요한 경로 정보를 제거하여 경로를 최적화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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