Generally, the optimal solution of assignment problem has been obtained by Hungarian algorithm with O($n^3$) time complexity. This paper proposes more simple algorithm with O($n^2$) time complexity than Hungarian algorithm. The proposed algorithm simply selects minimum cost in each row, and classified into set S, H, and T. Then, the minimum cost is moved from S to T and $S{\rightarrow}H$, $H{\rightarrow}T$. The proposed algorithm can be obtain the same optimal solution as well-known algorithms and improve the optimal solution of partial unbalanced assignment problems.
본 논문은 할당 문제의 최적해를 찾는 대표적인 Hungarian 보다 간단히 최적해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. Hungarian 알고리즘은 행과 열의 최소 비용을 선택하고 각 비용에서 최소 비용을 뺀다. 다음으로 0을 모두 포함하는 최소한의 선이 행의 개수 가 될 때까지 수행한다. 반면에 제안된 알고리즘은 단지 행에 대해 최소 비용을 선택한다. 다음으로 열에 대해 2개 이상 선택된 열을 출발지로, 하나도 선택되지 않은 열을 목적지로하여 출발지의 비용에서 목적지의 최소 비용과의 차이인 기회비용이 가장 큰 비용은 고정시키고 기회비용이 보다 작은 비용들을 다음으로 큰 비용으로 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 방법을 25개의 균형 할당과 7개의 불균형 할당 문제에 적용하여 Hungarian 알고리즘과 동일한 최적해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^3)$를 $O(n^2)$로 개선하였으며, 불균형을 균형 할당 문제로 변환시키는 과정도 수행하지 않는 단순한 알고리즘이다. 따라서 할당 문제의 Hungarian 알고리즘을 대체시킬 수 있을 것이다.
In this paper, we propose a simple linear bottleneck assignment problems (LBAP) algorithm to find the optimal solution. Generally, the LBAP has been solved by threshold or augmenting path algorithm. The primary characteristic of proposed algorithm is derived the optimal solution of LBAP from linear sum assignment problem (LSAP). Firstly, we obtains the solution for LSAP from the selected minimum cost of rows and moves the duplicated costs in row to unselected row with minimum increasing cost in direct and indirect paths. Then, we obtain the optimal solution of LBAP according to the maximum cost of LSAP can be move to less cost. For the 29 balanced and 7 unbalanced problem, this algorithm finds optimal solution as simple.
본 논문은 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 2단계로 단축시켰다. 첫 번째로, 행렬의 최소 비용을 선택하고 행과 열의 값을 삭제하는 과정을 거쳐 초기 할당을 수행하였다. 두 번째로 할당을 조정하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 Genetic 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 일반적으로 적용할 수 있을 것이다.
Generally, the optimal solution of assignment problem can be obtained by Hungarian algorithm of two-sided optimization with time complexity $O(n^4)$. This paper suggests one-sided optimal assignment and swap optimization algorithm with time complexity $O(n^2)$ can be achieve the goal of two-sided optimization. This algorithm selects the minimum cost for each row, and reassigns over-assigned to under-assigned cell. Next, that verifies the existence of swap optimization candidates, and swap optimizes with ${\kappa}-opt({\kappa}=2,3)$. For 27 experimental data, the swap-optimization performs only 22% of data, and 78% of data can be get the two-sided optimal result through one-sided optimal result. Also, that can be improves on the solution of best known solution for partial problems.
본 논문에서는 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 1단계로 단축시켰으며, 행과 열의 최소 비용만을 선택하여 비용을 감소시키는 최적화 과정을 거쳐 최적해를 구하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 유전자 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 O($n^3$)을 O(n)으로 향상시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 할당 문제에 일반적으로 적용할 수 있는 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 최소 비용 신장 트리(minimum cost spanning tree를 기반으로 최적 경로를 지원할 수 있는 새로운 멀티케스트 경로 배정 알고리즘을 제안하였다 본 논문에서 제안한 MCSTOP(Multicasting Path Assignment using the MInimum Cost Spanning Tree and the Optimum Path Generation) 알고리즘은 송신 노드나 이미 선정된 노드의 하위 노드들 중에서 새로운 그룹의 수신 노드가 발견되면 우선적으로 멀티캐스트 경로를 배정하는 방법을 적용하였다. 새로운 그룹의 멀티캐스트 배정과정에서 새로운 그룹의 수신 노드들 사이에 타 그룹의 노드가 발생될 수 있다. 이러한 경우가 발생되면, MCSTOP 알고리즘에서는 새로운 그룹의 송신 노드와 수신 노드가 동일한 네트워크 영역(예. LAN 영역)과 치수 제한조건이 만족되면 새로운 가상 경로를 생성하여 최적 경로를 배정하도록 하였다. MCSTOP 알고리즘은 가상 경로로 설정된 노드들 사이에 존재하는 타 그룹 노드가 네트워크에서 탈퇴하여도 영향을 받지 않게 되므로, 새로운 그룹에 대한 멀티캐스트 경로의 재구성을 최소화 시킬 수 있었다. 또한, 검증 결과 MCSTOP알고리즘은 멀티 캐스트 배정 경로를 위한 계산시간, 통신비용 그리고 데이터 전달지연시간 등이 CST(Constrained Steiner Tree) 알고리즘보다 성능 향상을 보였다. 추후 연구 사항으로는 데이터 회의를 지원하기 위한 그룹 통신 프로토콜로써 ITU-TT.120 시리즈의 MCS(Multipoint Communication Service)와 같은 국제 표준 프로토콜에 적용하기 위한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 다수의 환자가 발생하여 구급차를 통해 병원으로 이송하여야 하는 경우 최소비용 최대유량 알고리즘에 기반하여 병원을 배정 및 재배정하는 기법을 설계하고 성능을 평가한다. 환자의 증상과 병원들까지의 거리에 의해 플로우 그래프를 생성하는 과정, 링크 용량 수정 과정, 구급차와 병원 매칭 과정 등으로 구성되며 알고리즘 수행시간의 효율성으로 인해 추가환자의 발생이나 병원의 수용능력 변경에도 플로우 그래프 재구성에 의해 재배정을 수행할 수 있다. 프로토타입 구현에 의한 성능 평가 결과 주어진 실험 환경에 대해 제안된 기법은 순차 배정 방식에 비해 24%까지 이송요구시간 불만족을 감소시킬 수 있다.
Minimum-cost linear network flow problems could be transformed with equal to assignment problems. Traditional method to solve the linear network flow problems are improved source-cost by transform the simple cycle flow. Auction algorithm could be applied to same element using the initial target price and dispersion calculation. Also, each elements are obtained by $\varepsilon$-relaxation methods. In this paper we proposed; 1)minimum-cost flow problem, 2)minimum-cost flow problem by the mathematical equivalent and 3) extraction $\varepsilon$-relaxation & expand transfer problem with minimum-cost flow. It can be applicant to PCB design by above mentioned.
본 논문은 설비 설치비용과 판매단가로 구성된 다수의 구매처 입찰정보로부터 구성품을 구매함에 있어 최소의 비용으로 구매하기 위해 구매처와 구매 물량을 선정하는 입찰평가 문제를 다룬다. 이 문제에 대해 기존에 알려진 방법은 분기한정 법(BB)과 분기절단 법(BC)이 알려져 있다. 그러나 이들 방법으로 얻은 해가 최적 해가 되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 판매단가 순위 또는 설치비용 순위 우선 구매물량 배정원칙을 적용하여 초기 실현 가능 해를 얻고, 판매단가 또는 설치비용을 고려하여 물량을 이동(구매업체 변경)시키는 최적화를 수행하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 실험 데이터에 적용한 결과 BB와 BC에 비해 구매비용을 크게 절감할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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