• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1279-1288
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• 2007

시간제한을 가지는 차량경로문제는 배송 및 물류에서 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 실제적으로 고객의 서비스를 위하여 주어진 시간 안에 출발해서 배송을 끝마쳐야 한다. 본 연구는 복수 물류센터의 최적차량경로문제를 위하여 유전자 알고리즘을 이용한 2단계 접근방법을 사용한 VRP(Vehicle Routing Problem)모델의 개발이다. 1단계로 구역별로 Clustering한 것은 복수 물류센터의 문제를 쉽게 해결하기 위해 단일 물류센터의 문제로 전환하여 모델을 개발하였다. 2단계로 시간제한을 가지는 최적차량경로를 찾을 수 있는 개선된 유전자 알고리즘을 이용하여 GA-TSP(Genetic Algorithm-Traveling Salesman Problem)모델을 개발하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 Network VRP는 ActiveX와 분산객체기술을 이용한 VRP문제의 해를 구하기 위한 전산프로그램을 개발한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2343-2348
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• 2008

개미 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문은 개선된 $AS_{rank}$ 알고리즘을 제안한다. 기존 $AS_{rank}$ 알고리즘은 최적 경로로 구성될 가능성이 높은 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하고 최적 경로를 구성할 가능성이 낮은 경로에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 이것을 고려해 본 논문에서는 최적 경로로 구성될 가능성이 낮은 경로(에이전트들이 구성한 경로 중 최악 경로)에 대해 페로몬을 증발시켜 다음 탐색 과정에서 해당 경로 탐색을 줄이고자 하였다. 이를 통해 다음 사이클에서 에이전트들이 해당 간선의 선택 확률을 줄여줌으로써 기존 ACS 알고리즘에 비해 평균 탐색 시간과 평균 반복 횟수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제14권4호
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• pp.153-168
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• 2012

It has been recognized as an important issue to design optimally a firm's logistics network for minimizing logistics cost and maximizing customer service. It is, however, not easy to get an optimal solution by analyzing trade-off of cost factors, dynamic and interdependent characteristics in the logistics network decision making. Although there has been some developments in a system which helps decision making for logistics analysis, it is true that there is no system for enterprise-wise's on-site support and methodical logistics decision. Specially, E-biz process along with information technology has been made dramatic advance in a various industries, there has been much need for practical education closely resembles on-site work. The software developed by this study materializes efficient algorithm suggested by recent studies in key topics of logistics such as location and allocation problem, traveling salesman problem, and vehicle routing problem and transportation and distribution problem. It also supports executing a variety of experimental design and analysis in a way of the most user friendly based on Java. In the near future, we expect that it can be extended to integrated supply chain solution by adding decision making in production in addition to a decision in logistics.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.27-35
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• 2021

지역 탐색은 다양한 조합 최적화 문제들을 해결하기 위해 활용되어 왔다. 지역 탐색에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나가 이웃해를 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 순열 기반 조합 최적화를 위한 지역 탐색의 이웃해 생성 전략들을 제안하고, 순회 외판원 문제를 대상으로 각 전략들의 성능을 비교한다. 본 논문에서는 총 10가지 이웃해 생성 전략을 제안한다. 기본적으로 기존에 많이 사용했던 Swap 등 4가지 전략 이외에 Rotation 등 4가지 기법을 새롭게 제안한다. 이외에 기본 이웃해 생성 전략들을 결합하여 만든 Combined1과 Combined2가 있다. 실험은 기본적인 지역 탐색을 적용하되 이웃해 생성 전략만 변경하여 수행하였다. 실험 결과, 이웃해 생성 전략에 따라 성능 차이가 큰 것을 확인하였으며 아울러 Combined2의 성능이 가장 좋음을 확인하였다. 뿐만 아니라 Combined2는 기존의 지역 탐색 기법들보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.133-145
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• 2010

최근 정보기술의 발달로 인해 여행의 유형은 여행사를 통한 패키지여행에서 개별 여행으로 트렌드가 변화하고 있다. 개별 여행은 항공권, 관광지, 관광지 체류시간, 교통편, 숙소 등 여행자 스스로 정보를 수집하고 일정을 계획하는 여행이다. 하지만 관광지의 교통편, 지리정보 등 관광지의 정보가 부족하여 여행 일정을 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 TSP 알고리즘을 이용하여 관광지 간 이동시간, 관광지 체류시간, 일 관광시간을 고려하고, 불필요한 교통수단의 이용으로 인해 발생되는 여행자의 피로누적을 최소화 할 수 있는 관광 순회 일정 안내 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권7호
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• pp.467-477
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• 2001

반응적 타부 탐색은 단순한 타부 탐색과 비교해서 중장기 메모리를 이용한 학습을 통하여 타부리스트의 크기를 반응적으로 변화시킴으로써 NP-hard 문제에 속하는 다양한 조합 최적해 문제에 대해서 좋은 해를 효율적으로 찾는다. 본 논문에서는 반응적 타부 탐색에 있어서 중장기 메모리를 이용한 탈출 메커니즘으로 이웃 해 전략 전환 메커니즘이라는 개념을 제시한다. 제시된 이웃 해 전략 전환 메커니즘을 이용한 반응적 타부 탐색을 특정 공과 대학의 강의 시간표 작성 문제와 외판원문제 (traveling salesman problem)에 적용하여 기존의 반응적 타부 탐색과 비교 분석을 하였다. 전산 실험 결과 제시된 알고리즘은 기존의 반응적 타부 탐색 알고리즘에 비교하여 더 좋은 해를 더 짧은 시간에 찾아주었다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권4호
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• pp.199-206
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• 2014

The ant colony optimization (ACO) algorithm is a new heuristic algorithm that offers good robustness and searching ability. With in-depth exploration, the ACO algorithm exhibits slow convergence speed, and yields local optimization solutions. Based on analysis of the ACO algorithm and the genetic algorithm, we propose a novel hybrid genetic ant colony optimization (NHGAO) algorithm that integrates multi-population strategy, collaborative strategy, genetic strategy, and ant colony strategy, to avoid the premature phenomenon, dynamically balance the global search ability and local search ability, and accelerate the convergence speed. We select the traveling salesman problem to demonstrate the validity and feasibility of the NHGAO algorithm for solving complex optimization problems. The simulation experiment results show that the proposed NHGAO algorithm can obtain the global optimal solution, achieve self-adaptive control parameters, and avoid the phenomena of stagnation and prematurity.

• 대한산업공학회지
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• 제23권4호
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• pp.709-717
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• 1997

For an undirected graph G=(V, E), the Rural Postman Problem (RPP) is a problem that finds a minimum cost tour that must pass edges in E'($\subseteq$ E) at least once. RPP, such as Traveling Salesman Problem (TSP), is known as an NP. Complete problem. In the previous study of RPP, he structure of the chromosome is constructed by E' and the direction of the edge. Hence, the larger the size of IE' I is, the larger the size of the chromosome and the size of the solution space are. In this paper, we transform the RPP into a Hamiltonian graph and use a genetic algorithm to solve the transformed problem using restructured chromosomes. In the simulations, we analyze our method and the previous study. From the simulation results, it is found that the results of the proposed method is better than those of the previous method and the proposed method also obtains the near optimal solution in earlier generations than the previous study.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권4호
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• pp.201-208
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• 2010

This research is about developing an efficient solution procedure for the vehicle routing problem under varying vehicle moving speeds for hour-based time interval. Different moving speeds for every hour is too difficult condition to solve for this type of combinatorial optimization problem. A methodology to divide the 12 hour based time interval offered by government into 5 different time intervals and then divide delivery area into 12 small divisions first and then re-organizing them into 5 groups. Then vehicle moving speeds are no longer varying in each of the 5 divisions. Therefore, a typical TSP solution procedure may be applied to find the shortest path for all 5 divisions and then connect the local shortest paths to form a delivery path for whole area. Developed solution procedures are explained in detail with 60 points example.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권12호
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• pp.109-118
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• 1999

The objective of this research is to develop an effective inspection planning strategy for sculpture surfaces in OMM(On-Machine Measurement) process. As a first step, effective measuring point locations are determined to obtain optimum results for given sampling numbers. Two measuring point selection methods are suggested in this study based on newly proposed CAD/CAM/CAI integration concept: (1) by the prediction of cutting errors, (2) by considering cutter contact points to avoid the measurement errors caused by cusps. As a next step, the TSP(Traveling Salesman Problem)algorithm is applied to minimize the probe moving distance. Appropriate simulations and experiments are performed to verify the proposed inspection planning strategy in this study, and the results are analyzed.