An inverse minimum spanning tree problem makes the least modification on the edge weights such that a predetermined spanning tree is a minimum spanning tree with respect to the new edge weights. In this paper, the concept of uncertain ${\alpha}$-minimum spanning tree is initiated for minimum spanning tree problem with uncertain edge weights. Using different decision criteria, two uncertain programming models are presented to formulate a specific inverse minimum spanning tree problem with uncertain edge weights involving a sum-type model and a minimax-type model. By means of the operational law of independent uncertain variables, the two uncertain programming models are transformed to their equivalent deterministic models which can be solved by classic optimization methods. Finally, some numerical examples on a traffic network reconstruction problem are put forward to illustrate the effectiveness of the proposed models.
스타이너 트리의 생성은 NP-Complete 영역에 속하므로, 이것을 위한 휴리스틱들은, 다수의 입력 노드에 대해서 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 많은 입력노드에 대해, 들로네 삼각망과 Prim의 최소신장트리를 결합한 효과적인 유클리드 스타이너 최소트리 구성방법을 제안한다. 이 방법은 Prim의 최소신장트리와 최소신장트리기반 스타이너 트리와 각각 비교 분석되었다. 제안된 방법은 30,000개의 입력노드에 대해 최소신장트리에 비해 연결 길이는 2.1% 감소, 실행시간은 138.2% 증가하였고, 최소신장트리기반 스타이너최소트리에 비해 실행시간 18.9% 감소, 연결 길이 0.013% 감소의 실험결과를 보였다. 따라서 본 연구의 제안방법은 실행시간이 주요 요인이 되지 않는 환경에서 연결 길이를 단축해야 할 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.
In this paper, inverse constrained minimum spanning tree problem under Hamming distance. Such an inverse problem is to modify the weights with bound constrains so that a given feasible solution becomes an optimal solution, and the deviation of the weights, measured by the weighted Hamming distance, is minimum. We present a strongly polynomial time algorithm to solve the inverse constrained minimum spanning tree problem under Hamming distance.
이차원 평면에 주어진 n개의 점 집합 P에 대한, 최소 신장 트리(minimum spanning tree, MST)는 P의 점들을 연결한 신장 트리 중에서 에지 길이의 총합이 최소가 되는 트리로 정의된다. P에 대한 신장 트리의 지름(diameter)은 트리의 두 점을 연결한 트리 경로 중에서 최장 경로의 길이로 정의되며, 최소 지름 신장 트리(minimum-diameter spanning tree, MDST)는 P에 대한 신장 트리 중에서 지름이 가장 작은 트리를 의미한다. 현재까지 알려진 가장 좋은 알고리즘[3]은 MDST를 O(n$^3$) 시간에 구한다. 본 논문에서는 MDST의 지름보다 최대 5/4배 이내의 지름을 보장하는 신장 트리를 구하는 $O(n^2)$ 시간 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제시한다. 이것은 MDST 문제에 관한 첫 번째 근사 알고리즘이다.
In this paper, we consider an interesting variant of the inverse minimum traveling salesman problem. Given an instance (G, w) of the minimum traveling salesman problem defined on a metric space, we fix a specified Hamiltonian cycle $HC_0$. The task is then to adjust the edge cost vector w to w' so that the new cost vector w' satisfies the triangle inequality condition and $HC_0$ can be returned by the minimum spanning tree algorithm in the TSP-instance defined with w'. The objective is to minimize the total deviation between the original and the new cost vectors with respect to the $L_1$-norm. We call this problem the inverse metric traveling salesman problem against the minimum spanning tree algorithm and show that it is closely related to the inverse metric spanning tree problem.
The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.
본 논문에서는 입력 선분들 상에 위치하며, 이들을 일정한 길이로 분할하는 가상 노드 포탈을 이용하여 입력 선분들을 모두 연결하는 근사 선분 최소 신장 트리를 빠른 시간 내에 찾는 방법을 제안한다. 이 근사 선분 최소 신장 트리는 통신선, 도로 및 철도망의 연결 등에 활용될 수 있다. 3000개의 입력 선분에 대해 제안된 방법으로 생성된 근사 트리는, 포탈 간격이 0.3인 경우에 최적 선분 최소 신장 트리와 비교하여 1.8% 의 길이가 증가한 반면에 트리 생성 시간은 29.74%의 감소를 보였고, 0.75의 경우 2.96%의 길이의 증가와 39.96%의 트리 생성 시간의 절감을 보였다. 이는 약간의 길이 증가를 허용하면서 짧은 시간 내에 선분 연결 트리를 생성해야 하는 응용에 잘 적용될 수 있음을 보인다. 또한 제안 된 방법은 포탈 간격, 포탈 포기 비율 등을 외부 인자로서 조절하여, 목적에 따른 트리 길이 또는 트리 생성 시간에 중점을 둔 근사 선분 최소 신장 트리 생성이 가능함을 보인다.
Some extensions of minimum spanning tree problem are NP-hard problem in which polynomial-time solutions for them do not exist. Because of their complexity, recently some researcher have used the genetic algorithms to solve them. In genetic algorithm approach the Prufer number is usually used to represent a tree. In this paper we discuss the problem of the Prufer number encoding method and propose an improved genetic operation. Using a numerical comparison we demonstrate the excellence of the proposed method.
일반적으로 유클리드 최소신장트리는 2차원 평면상에 존재하는 입력노드들이 최소 비용으로 연결된 것이다. 그러나 생성된 유클리드 최소신장트리는 3차원의 현실세계에 적용할 경우 그 연결비용은 최소비용이 아닐 수 있다. 본 논문에서는 3차원 공간상에 존재하는 입력노드를 최단 길이로 연결하는 3차원 유클리드 최소신장트리를 제안한다. 100%의 공간비율의 3차원 공간상에 존재하는 30,000개의 입력 노드에 대한 실험에서, 본 논문에서 제안된 방법에 생성된 트리는, Prim의 2차원 최소신장트리 알고리즘에 의해 생성된 유클리드 최소신장트리에 비해, 2차원 평면에서만 고려했을 때 251.2%의 연결 비용의 증가를 보이지만 이것은 3차원 실세계에서는 의미가 없다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 생성된 트리는 3차원 공간에서는 90.0%의 비용의 절감율을 보인다. 이는 제안된 방법이 3차원적 연결에 관한 많은 현실적인 문제에 잘 적용될 수 있음을 나타낸다.
Power supplying capacity of the distribution feeder should be maintained within thermal capacity of the wire. This paper presents the minimum spanning tree based load balancing technique to release multiple overloading of distribution feeders. In order to minimize number of involved backup feeders, Dijkstra and Prim algorithm are adopted to construct minimum spanning tree. Simulation testing result based on part of KEPCO's commercial distribution systems shows effectiveness of proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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