• 대한산업공학회지
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• 제32권1호
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• pp.61-73
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• 2006

This paper deals with traveling salesman problem(TSP) with the stochastic travel time. Practically, the travel time between demand points changes according to day and time zone because of traffic interference and jam. Since the almost pervious studies focus on TSP with the deterministic travel time, it is difficult to apply those results to logistics problem directly. But many logistics problems are strongly related with stochastic situation such as stochastic travel time. We need to develop the efficient solution method for the TSP with stochastic travel time. From the previous researches, we know that Q-learning technique gives us to deal with stochastic environment and neural network also enables us to calculate the Q-value of Q-learning algorithm. In this paper, we suggest an algorithm for TSP with the stochastic travel time integrating Q-learning and neural network. And we evaluate the validity of the algorithm through computational experiments. From the simulation results, we conclude that a new route obtained from the suggested algorithm gives relatively more reliable travel time in the logistics situation with stochastic travel time.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.768-772
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• 2005

외판원문제(TSP)는 아직까지도 쉽게 풀리지 않는 NP-complete군에 속하는 어려운 문제이다. TSP의 결정적인 난점은 {0,1}의 정수해를 보장하면서 동시에 부분순환(sub-tour)을 피해야 한다는 점이다. 우리는 TSP를 두 단계로 나누어 탐색한다. 첫째, 초기해는 2개의 마디로 이루어진 최소단위의 부분순환에 가장 적은 비용의 마디를 하나씩 추가적으로 더하여 모든 마디가 포함될 때까지 반복하여 만든다. 둘째, 선택된 초기해의 마디를 임의의 단위로 잘라내어 그 개선비용이 음수인 경우 다른 마디 자리에 삽입함으로서 새로운 전체순환(grand tour)을 만들어 해를 개선한다. 우리는 최적해가 알려진 TSPLIB에 적용하여 그 결과를 비교하고 또한 랜덤하게 생성된 마디 200개까지의 TSP문제에 대하여 실험을 하였다. 대부분의 해는 최적해로부터 1% 이내의 결과로서 30분 이내에 얻을 수 있었다. 우리의 방법은 실용적인 문제에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권39호
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• pp.9-18
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• 1996

Many algorithms have been developed for optimizing the asymmectric traveling salesman problem known as a representative NP-Complete problem. The most efficient ones of them are branch and bound algorithms based on the subtour elimination approach. To increase efficiency of the branch and bound algorithm. number of decision nodes should be decreased. For this the minimum bound that is more close at the optimal solution should be found or an effective bounding strategy should be used. If the optimal solution has been known, we may apply it usefully to branching. Because a good feasible solution should be found as soon as possible and have similar features of the optimal solution. By the way, the upper bound solution in branch and bound algorithm is most close at the optimal solution. Therefore, the upper bound solution can be used instead of the optimal solution and information of which can be applied to new branching criteria. As mentioned above, this paper will propose an effective branching rule using the information of the upper bound solution in the branch and bound algorithm. And superiority of the new branching rule will be shown by comparing with Bellmore-Malone's one and carpaneto-Toth's one that were already proposed.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.328-338
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• 1994

TSP(Traveling Salesman Problem) is a famous problem in Operations Research fields due to its applicability to various problems. It is also well-known that the problem is hard to solve in reasonable time, since it is in the NP-Complete class. Hence it is desired to develop heuristics which have polynominal complexity and also solve the problem to near-optimality. This paper presents a heuristic algorithm for TSP using the concept of dynamic programming. The proposed method has the complexity of O(N$\^$3/), and gives improved solutions than other well-known algorithms in our extensive computational experiments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.3-149
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• 2001

Task allocation is a key problem in multiagent systems. The importance of automated negotiation protocols for solving the task allocation problem is increasing as a consequence of increased multi-agent applications. In this paper, we introduce the multiagent Traveling Salesman Problem(TSP) as an example of task reallocation problem, and suggest Vickery auction as an inter-agent coordination mechanism for solving this problem. In order to apply this market-based coordination mechanism into multiagent TSPs, we define the profit of each agent, the ultimate goal of negotiation, cities to be traded out through auctions, the bidding strategy, and the order of auctions. The primary advantage of such approach is that it can find an optimal task allocation ...

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.447-448
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• 2013

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.143-146
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• 1996

In this paper, we propose a hopfield model for solving the part-matching which is the number of parts and positions are changed. The goal of this paper is to minimize part-connection in pairs and net total path of part-connection. Therefore, this kind of problem is referred to as a combinatorial optimization problem. First of all, we review the theoretical basis for hopfield model to optimization and present two method of part-matching; Traveling Salesman Problem (TSP) and Weighted Matching Problem (WMP). Finally, we show demonstration through computer simulation and analyzes the stability and feasibility of the generated solutions for the proposed connection methods.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.439-442
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• 2003

In order to solve the difficulties of parameter settings in SA algorithm, an improved practical SA algorithm is proposed by employing the threading techniques, appropriate software structures, and dynamic adjustments of temperature parameters. Threads provide a mechanism to realize a parallel processing under a disperse environment by controlling the flux of internal information of an application. Thread services divide a process by multiple processes leading to parallel processing of information to access common data. Therefore, efficient search is achieved by multiple search processes, different initial conditions, and automatic temperature adjustments. The proposed are methods are evaluated, for three types of Traveling Salesman Problem (TSP) (random-tour, fractal-tour, and TSPLIB test data)are used for the performance evaluation. The experimental results show that the computational time is 5％ decreased comparing to conventional SA algorithm, furthermore there is no need for manual parameter settings. These results also demonstrate that the proposed method is applicable to real-world vehicle routing problems.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.315-322
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• 2006

개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제 중의 하나인 방문 판매원 문제에(Traveling Salesman Problem, TSP) 간단하게 응용할 수 있고 좋은 결과를 보여주었으며 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 에지 검색은 검색된 에지를 이용하여 문서 분류, 문자 인식, 얼굴 인식 등과 같은 분야에서 다양하게 응용될 수 있다. 기존의 연산자 위주의 에지 검색 기법들은 에지를 명확하게 검색한다고 해도 이 검색 결과를 이용하여 다음 단계의 영상처리를 위해서는 그 목적에 맞도록 새로운 후처리 작업을 거쳐야 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 개미 군락 시스템의 특성을 이용하여 에지의 명확한 검색뿐 아니라, 좀 더 안정적이고(robustness) 유연성을(flexibility) 갖는 에지 검색 기법을 제안하며 실제 디지털 영상에 적용하였을 때 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.371-374
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• 2019

PDA나 휴대폰 단말로 여러 속성의 데이터를 이용하여 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 위치기반 서비스는 물류/운송 정보 서비스, 버스/지하철 노선 안내 서비스 등에 사용된다. 여기에서 제공하는 데이터들을 최적 경로를 구하는 외판원 순회문제 (Traveling Salesman Problem)에 사용한다면 더 정확한 경로 서비스 제공이 가능하다. 하지만 데이터의 수가 많아질수록 비교 횟수가 기하급수적으로 늘어나는 외판원 순회 알고리즘의 특성상 일반 단말기에서 활용하기에는 배터리의 제약이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위해서 최적 경로의 후보군을 줄일 수 있는 스카이라인 질의를 이용하여 n차원 속성에 대한 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 실험에서 정확도와 오차율을 통해 제안한 방식의 유용성을 보였으며 기존방식과 연산시간 차이를 비교하여 다차원방식의 효율성을 나타내었다.