본 연구는 로컬 네트워크의 토폴로지를 설계하거나 루트 노드로부터 여러 개의 통신 경로를 구하는 데 사용될 수 있는 DCMST(Delay constrained Capacitated Minimum Spanning Tree) 문제를 다룬다. 기존의 CMST 문제는 루트 노드의 한 포트가 담당하는 트래픽의 용량에만 제한이 있는 데 비해 DCMST 문제에는 네트워크 평균 지연 시간의 제약 조건이 추가된다. 이 문제는 종단 노드의 트래픽 요구량과 네트워크의 평균 지연 시간을 만족시키는 스패닝 트리의 집합을 구하는 것으로 목적 함수는 전체 링크 비용을 최소로 하는 것이다. 본 연구에서는 트레이드-오프에 기준한 노드 교환 알고리즘과 노드 이동 알고리즘 그리고 평균 지연 알고리즘으로 구성되는 2 단계 휴리스틱을 제시한다. 실제 계산 경험과 성능 분석을 통해 제안한 알고리즘이 평균 지연을 고려한 기존의 CMST 알고리즘보다 비용 측면에 있어 더 우수한 해를 생성할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 방향 그래프의 최소신장트리(Directed Graph Minimum Spanning Tree, DMST)를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 Chu-Liu/Edmonds DMST 알고리즘은 DMST를 찾지 못하거나 ST의 가중치 합이 최소가 되지 못하는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 Chu-Liu/Edmonds DMST 알고리즘의 단점을 보완하여 항상 DMST를 찾을 수 있도록 하였다. 먼저, 근 노드를 포함한 모든 노드의 최소 가중치를 갖는 유입 호 (Minimum-Weight Arc, MWA)를 선택하여 오름차순으로 정렬시킨 후 사이클이 발생하는 호를 제거하는 과정을 거쳤다. 이 과정에서 최소신장 포레스트 (Minimum Spanning Forest, MSF)가 얻어진다. 만약 MSF가 1개이면 DMST가 얻어지며, MSF가 2개 이상인 경우, MSF 유입 호들 중 최소 가중치를 갖는 호를 결정하기 위해 직접 가중치 합을 계산하는 방법을 택하여 Chu-Liu/Edmonds DMST 알고리즘의 사이클 해결을 위한 유입 호 가중치 수정 과정을 단순화 시켰다. 제안된 Sulee DMST 알고리즘은 근 노드가 지정되어 있거나 미 지정된 경우 모두 항상 호들의 가중치를 최소화 시키는 DMST를 얻을 수 있으며, 그래프의 가중치가 최소화된 ST의 근 노드를 찾는 장점도 갖고 있다.
원격교육에서 학습자의 효율적 학습을 지원하기 위하여 학습추적 알고리즘을 통한 문제해결 경로 제시가 필요하다. 본 논문에서는 기존 학습추적 알고리즘을 보완하여 다양한 과목에서 다양한 난이도의 문제 해결경로를 제안하였다. 학습자의 문제해결을 위한 경로를 통하여 얻은 데이터 셋을 통하여 프림 최소비용신장트리를 통한 경로를 확보하고 해당 Path 데이터셋을 통하여 재귀신경망을 통한 최적의 문제해결 경로를 제시하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 내용에 대한 성능평가 결과 실험대상자 52% 이상이 문제해결 과정에서 제안한 문제해결 경로를 포함하였으며 문제해결 시간 역시 45% 이상 향상된 것을 확인하였다.
본 논문은 연결비용 및 메시지 지연시간을 최소화하는 최적 LAM 설계를 위한 파레토 계층-적소 영역 유전자 알고리즘의 응용이다. 이러한 연구과제를 수행하기 위하여 LAN 설계를 위한 적합한 가능해의 표현 방법을 제안하고, LAN 설계 시 선택되는 여러 위상(topology) 형태는 지역적이고, 내선망에 가장 보편적으로 쓰이는 스패닝 트리 형태에 한정하여 유전자 알고리즘을 적용한다. 스패닝 트리를 초기 모집단의 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$ 수 개념을 이용한다. $Pr\ddot{u}fer$ 수는 간결하면서도 스패닝 트리의 특징을 잘 반영하며 염색체 표현에 적합하다. 유전자 알고리즘에 의해 이중 목적에 맞는 적응도 평가함수의 산출하고, 파레토 계층-적소영역 선별 알고리즘을 사용하며, 적합한 유전연산자를 적용함으로써 다양한 해공간을 탐색하여 최적 LAN을 하여, 제안되었던 알고리즘이 꽤 짧은 시간에 다목적 LAN 설계 문제의 좋은 해답들을 제공할 수 있는 것으로 나타났다.
A semiring is a binary system $(S, +, \times)$ such that (S, +) is an Abelian monoid (identity 0), (S,x) is a monoid (identity 1), $\times$ distributes over +, 0 $\times s s \times 0 = 0$ for all s in S, and $1 \neq 0$. Usually S denotes the system and $\times$ is denoted by juxtaposition. If $(S,\times)$ is Abelian, then S is commutative. Thus all rings are semirings. Some examples of semirings which occur in combinatorics are Boolean algebra of subsets of a finite set (with addition being union and multiplication being intersection) and the nonnegative integers (with usual arithmetic). The concepts of matrix theory are defined over a semiring as over a field. Recently a number of authors have studied various problems of semiring matrix theory. In particular, Minc [4] has written an encyclopedic work on nonnegative matrices.
Living labs are an increasingly popular methodology to enhance innovation. Living labs aim to span boundaries between different organizations, among others Triple helix actors, by acting as a network organization typically in a real-life environment to foster co-creation by user-groups. This paper presents critical factors of Living labs in boundary-spanning between Triple Helix actors. Derived from a mixed-method approach and applications in the healthcare sector, the three main critical factors turn out to be 1) an adequate user-group selection and involvement, specifically a rich interaction and absorption of its results, 2) a balanced involvement of all relevant actors, and 3) a sufficient (early) attention for values, both values of user-groups and values of the management. People-oriented Living labs tend to differ from institution-oriented Living labs regarding these critical factors. Further, universities tend to take on diverse roles and strength of involvement, while the business sector tends to be actively involved only if this has been set as an explicit aim at start. The paper closes with a summary and future research paths.
The rectilinear Steiner tree problem (RSTP) is to find a minimum-length rectilinear interconnection of a set of terminals in the plane. It is well known that the solution to this problem will be the minimal spanning tree(MST) on some set Steiner points. The RSTP is known to be NP-complete. The RSTP has received a lot of attention in the literature and heuristic and optimal algorithms have been proposed. A key performance measure of the algorithm for the RSTP is the reduction rate that is achieved by the difference between the objective value of the RSTP and that of the MST without Steiner points. A hybrid evolutionary strategy on RSTP based upon nodes set is presented. The computational results show that the hybrid evolutionary strategy is better than the previously proposed other heuristic. The average reduction rate of solutions from the evolutionary strategy is about 11.14%, which is almost similar to that of optimal solutions.
Yi, Heui-Seok;Hakchul Shin;Kim, Jeong-Hwan;Chonghun Han
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.69.2-69
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2002
Process measurements contain random and gross errors and the size estimation of gross errors is required for production accounting. Mixed integer programming technique had been applied to identify and estimate the gross errors simultaneously. However, the compensate model based on mixed integer programming used all measured variables or spanning tree as gross error candidates. This makes gross error estimation problem combinatorial or computationally expensive. Mixed integer programming with test statistics is proposed for computationally inexpensive gross error identification /estimation. The gross error candidates are identified by measurement test and the set of gross error candidates are...
본 논문에서는 최소신장트리를 구하는 크루스칼 알고리즘의 효율적인 구현 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 union-find 자료구조를 이용하며, 노드 집합을 나타내는 각 트리의 깊이를 줄이기 위해 union 연산시 루트까지의 경로에 있는 노드들의 위치를 최종 루트의 자식노드로 직접 이동하여 깊이를 줄이도록 하는 방법이다. 이 방법은 루트까지의 경로를 축소하고 노드의 레벨을 축소시킴으로써 트리의 깊이도 줄일 수 있다. 트리의 깊이가 줄어든다면 노드가 속하는 트리의 루트를 찾는 시간을 줄일 수 있게 되어 효율적인 방법이라 할 수 있다. 본 장에서 제안하는 방법을 그래프로 평가해보고 분석해 본 결과, 기존의 union() 방법이나 경로축소방법인 union2() 보다 트리의 깊이를 작게 유지함을 알 수 있다.
Localized topology control is attractive for obtaining reduced network graphs with desirable features such as sparser connectivity and reduced transmit powers. In this paper, we focus on studying how to prolong network lifetime in the context of localized topology control for wireless multi-hop networks. For this purpose, we propose an energy efficient localized topology control algorithm. In our algorithm, each node is required to maintain its one-hop neighborhood topology. In order to achieve long network lifetime, we introduce a new metric for characterizing the energy criticality status of each link in the network. Each node independently builds a local energy-efficient spanning tree for finding a reduced neighbor set while maximally avoiding using energy-critical links in its neighborhood for the local spanning tree construction. We present the detailed design description of our algorithm. The computational complexity of the proposed algorithm is deduced to be O(mlog n), where m and n represent the number of links and nodes in a node's one-hop neighborhood, respectively. Simulation results show that our algorithm significantly outperforms existing work in terms of network lifetime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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