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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제2호
발행연도
2004.2
수록면
164 - 172 (9page)

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일반적으로 국지적 탐색에서 최적해를 획득할 가능성은 가능한 많은 이웃해를 생성하면서 반복 수를 늘릴수록 높아지나 긴 탐색시간이 소요된다. 따라서 한정된 시간 내에 최적해를 효율적으로 찾기 위해서는, 적절한 수의 이웃해를 생성하되, 탐색의 질을 높일 수 있는 이웃해를 선별해서 생성하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 국지적 탐색기법을 적용하여 부하평준화 문제를 해결할 때, 탐색의 효율을 향상시킬 수 있는 이웃해 선정 기법을 제안하고, 실세계 데이타를 대상으로 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 이웃해 선정 기법은 확률적 선별에 기반한 방법으로서, 탐색의 질을 개선시킬 가능성에 대한 추정치를 기준으로 부여된 확률에 따라 이웃해를 선별하여 생성하는 기법이다. 대상 문제에 국지적 탐색기법으로 tabu 탐색과 simulated annealing를 적용한 실험에서, 무작위 또는 그리디 선별에 기반한 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 대상문제

3. 탐색 알고리즘의 개요

4. 확률 기반의 이웃해 생성 방법

5. 결론 및 향후 연구

참고문헌

저자소개

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[학술지(정기간행물)] - / 1995 / Greedy Randomized Adaptive Search Procedures 6 : 109 ~ 133 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Tabu Search google schola [학술지(정기간행물)] - / 1989pp.190∼206. / Tabu Search:Part1 1 (3) google schola [학술지(정기간행물)] - / 1994 / Graduate School of Business University of Colorado condensed version published in Mathematical Programming State of Art google schola [학술지(정기간행물)] - / 1984 / Optimization by simulated annealing Journal of Statistical Physics 34 : 975986 ~ google schola

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