순회 외판원 문제를 위한 지역 탐색의 결합된 그리디 이웃해 생성 방법

Q: 이 논문에서 정의한 Full Greedy Insertion(FGI)이란 무엇인가?

Full Greedy Insertion(FGI)은 순회 외판원 문제 해결을 위한 그리디 이웃해 생성 방법이다. 현재해로부터 무작위로 선택된 k개의 도시를 나머지 부분 경로에 삽입할 때, 남아있는 모든 도시와 edge 조합 중에서 거리가 가장 적게 증가하는 도시와 edge를 결정하여 삽입하는 방식이다.

Q: GRI와 FGI를 결합한 방법이 기존 지역 탐색 방법보다 우수한 성능을 보이는 이유는 무엇인가?

연구 결과, GRI와 FGI의 결합 방법은 각각의 이웃해 생성 방법이 강조하는 활용 측면과 더불어 상대방 생성 방법에게 탐험의 기회를 제공하여 서로의 탐색 특성을 보완하기 때문이다. 이로 인해 지역 최적해에 갇히는 단점을 극복하고 전체적인 성능 향상을 이끌어낸다.

김용호; 황준하

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저자정보: 김용호 (Kumoh National Institute of Technology) 황준하 (Kumoh National Institute of Technology)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제4호(통권 제241호)

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순회 외판원 문제(TSP)는 잘 알려진 조합 최적화 문제 중 하나이다. 지역 탐색은 TSP를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 사용되어 왔다. Greedy Random Insertion(GRI)은 지역 탐색을 위한 효과적인 이웃해 생성 방법으로 알려져 있다. GRI는 현재해로부터 일부 도시들을 무작위로 선택하고 그 도시들을 한 번에 하나의 도시만 고려하여 현재 부분해의 최적 위치로 삽입한다. 본 논문에서는 먼저 Full Greedy Insertion(FGI)이라는 또 다른 그리디 이웃해 생성 방법을 제안한다. FGI는 GRI와 마찬가지로 삽입 위치를 하나씩 결정하되 남은 모든 도시들을 한꺼번에 고려하여 결정한다. 그리고 본 논문에서는 GRI와 FGI를 결합하는 방법을 제시한다. 결합 방법에서는 시뮬레이티드 어닐링 내에서 매 반복 시 GRI 또는 FGI를 무작위로 선택하여 실행한다. 실험 결과에 의하면, FGI 단독으로는 성능이 매우 우수한 것은 아니다. 그러나 결합 방법은 GRI를 포함한 기존의 지역탐색 방법들보다 우수한 성능을 발휘함을 확인하였다.

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